Methods for optimizing raw material inventory management in oil refining in conditions of price uncertainty

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

this scientific article discusses methods aimed at optimizing the management of raw material reserves at oil refineries in conditions of price uncertainty. The approaches, including statistical forecasting, dynamic programming, and efficient supply chain organization, are analyzed. Attention is drawn to the importance of digital technologies for automating procurement processes and inventory management. Materials and methods: the research use publications by Russian scientists, including articles from peer-reviewed journals related to this topic. The reliability of the data is ensured by the use of statistical methods that allow for an in-depth analysis of the phenomenon under study. The results of the study demonstrated that strategic planning of crude oil inventories in conditions of price volatility is critically important for the stable operation of oil refineries. To classify goods by profitability, the ABC analysis method is used, which divides products into three categories: 20% of goods that generate 80% of revenue (Group A), 30% of goods that generate 15% of revenue (Group B), and 50% of goods that generate 5% of revenue (Group C). Conclusion: the conducted analysis demonstrated the positive impact of the modernized raw material reserves management system of oil refineries on the economic performance of production in conditions of market price volatility. Modernization of material flow control methods will significantly minimize production risks and optimize the adaptation mechanisms of enterprises to dynamically changing market conditions.

About the authors

S. S Arsentyev

Plekhanov Russian University of Economics

Email: arsentevsergey.s@gmail.com

E. V Tsenina

Plekhanov Russian University of Economics

Email: cakie@yandex.ru

References

  1. Бесполитова О.А., Капралов Л.П. Управление запасами в условиях неустойчивого спроса // Логистика – Евразийский мост: Материалы XIX Международной научно-практической конференции. Красноярск: Красноярский государственный аграрный университет, 2024.
  2. Бережной С.А., Кудрякова Н.В. Анализ эффективности управления материальными ресурсами на предприятиях нефтеперерабатывающей отрасли // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2022. № 6 (62). С. 108 – 113.
  3. Бережной С.А., Кудрякова Н.В. Особенности управления материальными запасами на предприятиях нефтепереработки // Молодежь и наука: актуальные проблемы фундаментальных и прикладных исследований: Материалы IV Всероссийской национальной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Ч. 4. Комсомольск-на-Амуре: Комсомольский-на-Амуре государственный университет, 2021. С. 7 – 9.
  4. Ковылина Т.А., Антонова Н.Л. Методические аспекты оптимизации запасов на предприятии // Теория и практика финансово-хозяйственной деятельности предприятий различных отраслей: Материалы IV Национальной (всероссийской) научно-практической конференции. Керчь: ФГБОУ ВО «Керченский государственный морской технологический университет», 2022. С. 186 – 192.
  5. Царькова Е.В. Модели управления запасами в условиях неопределенности // Трансформация национальной социально-экономической системы России: Материалы II Международной научно-практической конференции. Москва: Российский государственный университет правосудия, 2020. С. 506 – 514.
  6. Федеральная служба государственной статистики. Официальный сайт URL: https://rosstat.gov.ru. (дата обращения: 18.11.2024)
  7. Комина А.А. Методы оптимизации закупочной логистики с целью повышения энерго- и ресурсоэффективности на нефтеперерабатывающих предприятиях URL: https://na-journal.ru/5-2024-ekonomika-menedzhment/12836-metody-optimizaciya-zakupochnoi-logistiki-s-celyu-povysheniya-energo-i-resursosberejeniya-na-neftepererabatyvayushchih-predpriyatiyah (дата обращения: 18.11.2024)
  8. Методические рекомендации по организации управления запасами на нефтяных предприятиях. URL: https://dspace.tltsu.ru/bitstream/123456789/713/1/КоминаА.А._МЕНбз_1101Д.pdf. (дата обращения: 18.11.2024)
  9. Оптимизация выбора исходного сырья обеспечит повышение рентабельности URL: https://oilcapital.ru/news/2014-04-21/optimizatsiya-vybora-ishodnogo-syrya-obespechit-povyshenie-rentabelnosti-880018. (дата обращения: 18.11.2024)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».