Итак, несмотря на существующий на рынке профицит свободных складских площадей высокого класса и низкий уровень арендных ставок, учитывая тенденции рынка, необходимость переоборудовать склад для хранения фармацевтической продукции, наличие долгосрочных планов по присутствию на российском рынке и понижение цен на землю, компания «Сервье», как уже было сказано выше, приняла решение о строительстве собственного единого производственно-складского комплекса.

Критический анализ МАИ

     Теперь, когда общий обзор рынка складской недвижимости уже представлен, перейдем к критическому анализу выбранного метода, а именно, метода аналитической иерархии (далее МАИ). Необходимо обосновать выбор данного метода, а также сравнить его с другими существующими методами, проанализировав преимущества и недостатки МАИ.

     В литературе часто можно встретить  упоминание таких аналитических  методов как метод «центра  тяжести», модель Вон Тунена, модель Вебера, модель Гувера и других подобных методов. Все эти модели являются оптимизационными и основываются на минимизации логистических затрат, причем учитывают весьма ограниченный круг различных факторов. Все они имеют ряд общих недостатков: большее количество допущений (не учитывается реальная возможность застройки на оптимальном участке, возможность изменения переменных во времени, зачастую упрощаются функции, описывающие отношения между факторами и т.д.), узкий круг принимаемых во внимание факторов (в то время как задача выбора месторасположения склада требует учет большого количества разнообразных критериев), невозможность учета большинства качественных показателей, а также игнорирование человеческого фактора, опыта, интуиции и личных предпочтений и пожеланий ЛПР (все перечисленные методы дают одинаковое решение независимо от ЛПР).

     МАИ, в свою очередь, не обладает ни одним  из перечисленных недостатков. Данный метод позволяет учитывать реальное положение дел и имеющиеся возможности, не требует формализованности всех критериев, а значит, позволяет легко учитывать как количественные, так и качественные факторы. Он также требует высокой степени вовлеченность ЛПР в процесс принятия решения и предоставляет все возможности для выражения его

предпочтений, основанных на опыте, интуиции, личном отношении и т.д.⁹

     Как видно, МАИ значительно превосходит указанные оптимизационные модели, что объясняется в основном тем, что задача выбора месторасположения склада относится к многокритериальным, а в упомянутых моделях не полностью учитываются все факторы, влияющие на конечный результат. Поэтому, перейдем к куда более важному для нашей цели анализу МАИ в сравнении с методами многокритериальной оптимизации и анализом на основе бинарных отношений.

     В первую очередь, методы многокритериальной оптимизации требуют формализации всех рассматриваемых критериев, в том числе, качественных. Функциональное задание даже количественных критериев требует немалых усилий, а формализация качественных – весьма трудная и спорная задача, иногда и вовсе невыполнимая. Достоинство МАИ, как уже отмечалось выше, состоит в отсутствии необходимости строгой формализации критериев, достаточно  рейтингования заданных альтернатив по каждому из них. Однако у этого свойства есть и обратная сторона: МАИ, в отличие от методов многокритериальной оптимизации, значительно снижает возможность включения в модель строгих отношений между количественными критериями, что в некоторой степени увеличивает субъективность конечного результата и затрудняет его представление лицам, не участвовавшим в процессе реализации метода,  так как интерпретация рейтинговых оценок весьма субъективна.

     Для применения методов многокритериальной оптимизации требуется одновременная  минимизация или максимизация всех рассматриваемых критериев. На практике же часто нужно максимизировать  одни критерии и минимизировать другие. В таких ситуациях требуется дополнительная работа по преобразованию некоторых критериев, которая может вызвать ряд трудностей. В МАИ требования одинаковой направленности оптимизации критериев нет, так как все они рассматриваются обособленно для каждой из альтернатив и необходимо давать лишь оценку предпочтительности альтернатив по каждому из критериев, а не задавать строгое численное отношение, что позволяет получать сравнимые результаты без дополнительных преобразований.

     Одной из главных черт МАИ является то, что его применение позволяет декомпозировать задачу. Это, во-первых, помогает глубже рассмотреть проблему и провести более тщательный анализ, во-вторых, позволяет вовлечь в решение задачи целую группу людей, каждый из которых может работать над отдельным элементом изначальной задачи. Кроме того, при решении особо сложных задач, МАИ позволяет ввести дополнительный уровень иерархии и работать уже не только с альтернативами и критериями, но, например, учесть мнения и степень влияния различных акторов, заинтересованных в принимаемом решении и имеющих разные позиции. Методы многокритериальной оптимизации, в свою очередь, не позволяют разбить сложную задачу на более простые элементы и не дают возможности учитывать что-либо помимо имеющихся критериев и альтернатив. ¹⁰

     ЛПР может априори предпочитать одну из альтернатив, основываясь на своем опыте или других субъективных факторах, причем менеджер, решающий задачу многокритериальной оптимизации, как правило, не знает этого. И иногда в таких случаях ни один из методов многокритериальной оптимизации не приводит к выбору этого предпочитаемого решения, что ставит менеджера в весьма затруднительное положение и осложняет весь процесс решения задачи. МАИ требует высокой степени вовлеченности ЛПР в процесс решения задачи и позволяет на этапе составления матриц сравнения включить все субъективные предпочтения и мнения ЛПР в модель. К сожалению, это может привести к высокой степени несогласованности матриц, но эту проблему достаточно просто выявить и обнаружить «источник» несогласованности, а значит, и облегчить для ЛПР задачу по приведению матрицы к требуемому виду. Конечно, существуют методы учета предпочтений ЛПР и при реализации методов многокритериальной оптимизации (специальные «настройки» методов), однако, они зачастую весьма сложны и не всегда приводят к нужному

результату. ¹¹

     Главной особенностью принятие решений на основе анализа бинарных отношений является то, что этот метод вообще не требует  от ЛПР выделения каких-либо критериев  и формализации их. Достаточно иметь возможность указать при парном сравнении, какой из объектов лучше или предпочтительнее другого. Этот метод применим для очень широкого класса задач и несложен в реализации. Однако, при рассмотрении различных альтернатив месторасположения склада, как раз бывает сложно указать, какая альтернатива из пары лучше другой в целом, а не по отдельным критериям. Кроме того, реализация этого метода часто приводит к выбору не единственной альтернативы, а нескольких, что также затрудняет решение задачи. МАИ, в свою очередь, тоже работает с парными сравнениями объектов, но уже не в целом, а по отдельным критериям, что на практике оказывается вполне реализуемо. Более того, он позволяет указать не только, что, допустим, объект А лучше объекта Б по критерию В, но и насколько он лучше, а конечный результат представляется в виде ранжирования альтернатив по предпочтительности с указанием весов, что помогает сравнивать альтернативы более адекватно и точно. Недостатком МАИ в сравнении с анализом бинарных отношений является необходимость сбора и анализа большого количества информации, что чаще всего бывает весьма трудоемко и затратно. ¹²

     Хотелось  бы еще раз отдельно перечислить  преимущества и недостатки МАИ.

     Преимущества:

• Позволяет учесть большое количество факторов, влияющих на принятие решения
• Не требует строгой формализации критериев
• Не требует однонаправленности оптимизации критериев
• Страхует от выбора неоптимального по Парето решения
• Позволяет полностью учесть все предпочтения и опыт ЛПР
• Позволяет декомпозировать сложную задачу, в результате:
• Можно вовлекать группы людей в процесс решения
• Можно более глубоко и тщательно анализировать проблему
• Позволяет учитывать ряд факторов, неподдающихся учету при применении других методов
• При парном сравнении позволяет указывать не только, какая из альтернатив лучше, но и насколько
• Конечный результат представляется в виде ранжированных по предпочтительности альтернатив с указанием весов

Недостатки:

• Высокая субъективность
• Необходимость сбора большого количества информации
• Вероятность несогласованности результатов парных сравнений
• Сложность представления результатов третьим лицам

     Завершая  критический анализ МАИ и его сравнение с другими методами, остановлюсь на соотнесении методов с различными классами задач.

     Метод многокритериальной оптимизации хорошо подходит для ситуаций, когда формализация критериев не вызывает больших трудностей, а ЛПР не обладает большим числом субъективных предпочтений и склонен доверять не личному опыту и мнениям (своему или экспертным), а строгому математическому аппарату.

     Метод анализа бинарных отношений полезен  в ситуациях, когда крайне сложно даже просто выделить критерии сравнения, но можно попарно сравнить альтернативы и сказать, какая альтернатива в паре предпочтительнее.

     МАИ эффективен в ситуациях, когда существует большое количество факторов, влияющих на принятие решения, которые можно выделить, но некоторые (или все) из них трудно формализовать. А также, когда большое значение имеют личные предпочтения и опыт ЛПР и/или экспертные оценки.

     МАИ обладает рядом важных достоинств, которые могли сыграть ключевую роль в процессе выбора месторасположения склада (в том числе, его высокая эффективность для указанного класса задач, к которым и относилась данная проблема), и именно поэтому компания «Сервье» остановила свой выбор на этой методике. ¹³

Характеристика  используемых критериев  и обоснование  их выбора

     Как уже указывалось выше, задача выбора месторасположения склада – многокритериальная задача. Прежде чем переходить непосредственно к ее решению, необходимо обозначить критерии, по которым будет происходить выбор, и обосновать их значимость для данной задачи.

     Первый  критерий – это цена 1 ара земли. В пределах зоны между МКАД и 1-й Бетонной кольцевой дорогой  разница в ценах на участки, в зависимости от удаленности от МКАД и направления, может быть очень существенной: доходить до 10 раз. Учитывая масштабность проекта, разница в стоимости 1 ара земли в несколько десятков тысяч рублей увеличивает стоимость проекта на сотни тысяч долларов, а это, особенно в непростых и нестабильных экономических условиях,  может нанести существенный урон бюджету компании.

     Второй  критерий – доступная для приобретения площадь. Для осуществления проекта компании без сокращений, необходим участок площадью 5,5-6 га. Однако рассматриваются также участки с меньшей площадью, так как предусмотрена возможность сокращения площади склада и завода, но такой вариант развития событий нежелателен. Нужно заметить, что в условиях падения цен на землю, многие предложения были убраны с рынка до наступления более благоприятной ситуации, поэтому поиск подходящего по площади участка представляется непростой задачей.

     Третий  критерий – удобство подъезда. Оцениваются удаленность от магистралей; наличие дороги с ровным асфальтовым покрытием, подведенной непосредственно к участку; а также то, идет ли путь от МКАД до него через населенные пункты, где возможны задержки в пути. Этот критерий важно учитывать, так как эффективность работы логистической системы компании тесно связана с эффективностью работы транспорта, которая, в свою очередь, зависит от транспортной доступности нового производственно-складского комплекса.

     Четвертый критерий – удаленность от поставщиков. Чем ближе к основным поставщикам  будет расположен производственно-складской  комплекс, тем ниже будут затраты  компании на транспортировку, которые могут составлять до 60% всех логистических издержек. Для расчета используется суммарное расстояние (маршруты оптимизированы по критерию «расстояние») до основных поставщиков Московского региона. Месторасположения поставщиков:

• г. Пушкино
• район Бибирево
• район Царицыно
• г. Люберцы

     Пятый критерий – удаленность от склада дистрибьютора. Для минимизации транспортных издержек важно учитывать не только расстояние до поставщиков, но и расстояние до распределительного центра компании  «Сервье». Он расположен на Рязанском проспекте.

     И последний, шестой критерий – готовность участка к застройке. Здесь оценивается  состояние участка и, соответственно, объем работ, необходимых для  его подготовки к строительству. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Практическая часть¹⁴

     Иерархическая схема выбора участка для оптимального размещения производственно-складского комплекса представлена в Приложении 1.

Описание  альтернатив