Байрачний, Євген Юрійович2023-06-212023-06-212023-06Байрачний, Є. Ю. Визначення оптимального розміру партії вантажів та періоду постачань замовникам ПрАТ «ХБФ» у міжміському сполученні : дипломна робота… бакалавра : 275 Транспортні технології (на автомобільному транспорті) / Байрачний Євген Юрійович. – Харків : ХНАДУ, 2023. – 61с.https://dspace.khadi.kharkov.ua/handle/123456789/13842Об'єкт дослідження – процес доставки кондитерських виробів замовникам ПрАТ «ХБФ» у міжміському сполученні. Предмет дослідження – оптимізація параметрів ланцюга постачань готової продукції замовникам ПрАТ «ХБФ» в умовах мінливого попиту. Мета роботи – удосконалення процесу транспортного обслуговування замовників ПрАТ «ХБФ» у міжміському сполученні за рахунок визначення оптимальних значень параметрів ланцюга постачань готової продукції в умовах мінливого попиту. Метод дослідження – математичне моделювання. В роботі розроблено технологічні основи з визначення оптимального розміру партії вантажу та періоду постачань замовникам в умовах мінливого попиту, що безпосередньо матиме вплив на кінцеву вартість товарів, витрати усіх учасників ланцюга постачань і, як наслідок, на підвищення конкурентоздатності виробника.  На підставі запропонованої математичної моделі побудовано алгоритм проведення моделювання з заданою системою обмежень та припущень. Визначені оптимальні параметри ланцюга постачань продукції замовникам ПрАТ «ХБФ» на маршруті Харків – Рівне при середньому значенні попиту за період планування 250 т: оптимальний розмір партії відправлення дорівнює 10 т, при постачанні з періодичністю 2 рази на місяць оптимальні витрати складають 36927,45 грн. Економічний ефект складає 1307,8 грн на одне замовлення, Результати дослідження можуть бути використані в роботі транспортно-експедиторських та логістичних підприємств при розробці стратегії формування та трансформації логістичних ланцюгів, планування та організації постачання замовників у міжміському сполученні.ukвантажілогістичний ланцюгоптимальна партіяперіод постачаньпопитрівень запасусумарні витратиефектLearning Object