METHODS OF DETERMINING THE KEY PERFORMANCE INDICATORS OF LOGISTICS INDUSTRIAL PLANT PROCESS CONTROL SYSTEMS

Authors

  • Georgiy M. Greyz South Ural State University, Chelyabinsk

DOI:

https://doi.org/10.14529/em160423

Keywords:

logistics industrial enterprises, efficiency management logistical processes, key efficiency indicators of logistical management, fuzzy set theory, calculation of ratings for groups of key indicators

Abstract

The article describes the methodology for the presenting of key performance indicators of the industrial enterprise logistics processes management system as input data for the complex information-analytical maintenance of management systems of industrial enterprise logistics processes. The problem of formation of such data is that the logistics system parameters represent a sufficiently diverse array of content and information units. In addition, the management of logistics processes of industrial enterprises is based on the use of not only quite diverse, but not always certain information. The presence of different types of uncertainty was the basis for use of fuzzy sets in the analytical support logistics management theory. Using the theory of fuzzy sets allows you to consolidate and appropriately take into account all the necessary varieties of information. Application of this theory required transfer of all the original information into a specific form of membership functions. The article provides the method of transfer of performance values for the six groups of key performance indicators of the logistics processes management system in the form of rankings for each of the groups: Financial performance, Consumer satisfaction, Time, Costs, Stocks and Indicators of the level of organization of the logistical system of the industrial enterprise. This transformation allows to present key performance indicators in the form of a ready to use complex information-analytical maintenance of management systems of industrial enterprise logistics processes.

Author Biography

Georgiy M. Greyz, South Ural State University, Chelyabinsk

Candidate of Engineering Science, Associate Professor Department of “Logistics, Economy and Management on the Transport, Supply and Marketing Companies” of Higher School of Economics and Management

References

Грейз, Г.М. К вопросу о возможностях

трансфера инструментов теории нечетких мно-

жеств для информационно-аналитической под-

держки логистического менеджмента / Г.М.

Грейз // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и

менеджмент». – 2015. – Т. 9, № 1. – С. 170–177.

Грейз, Г.М. Логистическая энтропия как

один из показателей системы аналитического

обеспечения управления потоковыми процессами

промышленного предприятия / Г.М. Грейз // Эко-

номика и бизнес. Взгляд молодых: Сб. мат-лов

междунар. заочной науч.-практ. конф. молодых

ученых, 15 дек. 2015 г. – Челябинск: Издат. центр

ЮУрГУ, 2015. – С. 119–123.

Грейз, Г.М. Принципиальная структура сис-

темы формирования и оценки ключевых показателей

логистического менеджмента промышленного

предприятия / Г.М. Грейз, В.М. Каточков, В.В. Во-

ложанин // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и

менеджмент». – 2014. – Т. 8, № 3. – С. 128–135.

Грейз, Г.М. Формирование группы финан-

совых показателей системы оценки эффективно-

сти логистического менеджмента промышленно-

го предприятия / Г.М. Грейз // Наука ЮУрГУ:

Мат-лы 66 науч. конф. Секция экономики, управ-

ления и права. – Челябинск: Издат. центр

ЮУрГУ, 2014. – С. 22–30.

Кувшинов, Михаил Формирование инвести-

ционного климата промышленных предприятий:

монография / М. Кувшинов. – Saarbrücken, Germany:

LAPLAMBERT Academic Pablishing, 2011. – 419 с.

Лийв, Э.Х. Инфодинамика. Обобщенная

энтропия и негэнтропия / Э.Х. Лийв. – Таллинн,

– 200 с.

Миротин, Л.Б. Системный анализ в логи-

стике: учебник / Л.Б. Миротин, Ы.Э. Ташбаев. –

М.: Экзамен, 2002. – 480 с.

Published

2017-10-05

Issue

Section

Logistics and transport systems management