ТЕМА Методы решения логистических задач. Подходы к решению задач

Аксиома стратегического управления – чтобы выжить и преуспеть, руководство предприятия должно придерживаться агрессивного и конкурентного поведения. Только в этом случае предприятию удастся соответствовать изменчивости спроса и различным рыночным возможностям.

Стратегическое управление логистикой – деятельность, связанная с постановкой целей и задач логистической системы предприятия и с поддержанием взаимоотношений между предприятием и внешней средой, которые дают возможность предприятию добиться своих целей.

Принятие решения — это выбор оптимального варианта при заданной цели с учетом критериев влияющих на достижение цели:

1.Определение проблемы в области логистики и факторов, влияющих на нее.

2.Установка критерия решения целей. Эксперты по логистике разрабатывают специфические и измеряемые цели.

3.Формулировка моделей и связей между целями и переменными позволяет создать модель с формализованным представлением логистической ситуации.

4. Определение и оценка вариантов. Генерация наибольшего количества решений логистической проблемы.

5. Выбор наилучшего варианта.

6. Внедрение решения.

 При решении логистических задач учитывают три основных фактора

- состояние внешней среды;

- логистические цели;

- варианты.

1 Состояние внешней среды – реальное положение дел, которое не может подвергаться воздействиям и контролироваться со стороны специалиста по логистике. Состояния внешней среды логистической системы предприятия могут классифицироваться по различным критериям:

· эндогенные — внутренне заданные, предопределенные предшествующими действиями специалиста по логистике;

· экзогенные — появившиеся независимо от предшествующих действий специалиста по логистике.

2 Логистические цели – выражение желаемых конечных результатов или состояний логистической системы, которые должны быть достигнуты или возникнут как результат принятия решений специалистом по логистике. Логистическая цель характеризуется:

· содержанием – величина, на которую должен влиять выбранный вариант. Выражается характеристикой (например, прибыль, оборот, общие затраты); изменением характеристики (например, увеличение оборота); отношением двух характеристик (например, рентабельность и прибыль/капитал).

· временным периодом – время осуществления цели;

· областью действия – содержание цели в отношении поля логистической деятельности. Например, цели логистической системы всего предприятия и цели его структурных функциональных подразделений;

· масштабом – количественно определяет содержание цели. Оптимизация (например, максимизация прибыли, минимизация общих затрат); фиксирование (например, увеличение оборота на 10%); установление ограничений (например, затраты не превышают определенную величину)

3. Возможные варианты – разные пути достижения целей логистической системы Варианты формулируются таким образом, чтобы они исключали друг друга. Должны быть выработаны объективные критерии для оценки различных вариантов решения, с помощью которых можно сравнить эти варианты и выбрать из них наилучший. Область допустимых значений (пространство решений) — это множество пригодных для реализации вариантов, которыми располагает в данный момент эксперт по логистике. Поиск вариантов — выявление, формулирование и анализ способов достижения целей логистической системы

ТЕМА Метод принятия логистических решений. Методы АВС, XYZ, задача «сделать или купить».

Широкое применение в логистике имеют различные методы моделирования, т. е. исследования логис­тических систем и процессов путем построения и изучения их моделей. При этом под логистической моделью понимает­ся любой образ, абстрактный или материальный, логисти­ческого процесса или логистической системы, используе­мый в качестве их заместителя.

Моделирование в логистике

Моделирование основывается на построении подобия систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования — прогноз поведения процес­са или системы. Ключевой вопрос моделирования — " ЧТО БУДЕТ, ЕСЛИ...? "

Степень полноты подобия модели моделируемому объек­ту. По этому признаку все модели можно подразделить на изоморфные и гомоморфные .

 

2.1 Изоморфные модели — это модели, включающие все характеристики объекта-оригинала, способные, по суще­ству, заменить его. Если можно создать и наблюдать изо­морфную модель, то наши знания о реальном объекте бу­дут точными. В этом случае мы сможем точно предсказать поведение объекта.

2.2 Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощаются пост­роение модели и интерпретация результатов исследова­ния. Следующим признаком классификации является мате­риальность модели. В соответствии с этим признаком выде­ляют материальные и абстрактные модели.

2.2.1 Материальные модели воспроизводят основные геомет­рические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К этой категории относятся, в частности, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить воп­росы оптимального размещения оборудования и организа­ции грузовых потоков.

2.2.2 Абстрактное моделирование часто является единствен­ным способом моделирования в логистике. Его подразделя­ют на символическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и знаковые.

Языковые модели — это словесные модели, в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенных от нео­днозначности. Этот словарь называется " тезаурус". В нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, в то время как в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Знаковые модели. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также договориться об операциях между этими знаками, то можно дать символи­ческое описание объекта.

Математическим моделированием назы­вается процесс установления соответствия данному реаль­ному объекту некоторого математического объекта, назы­ваемого математической моделью. В логистике широко при­меняются два вида математического моделирования: ана­литическое и имитационное.

Аналитическое моделирование — это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующем порядке.

Первый этап. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Эти законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебра­ических, дифференциальных и т. п.).

Второй этап. Решение уравнений, получение теоре­тических результатов.

Третий этап. Сопоставление полученных теоретичес­ких результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функциони­рования системы можно провести, если известны явные зависимости, характеристик с на­чальными условиями, параметрами и переменными систе­мами. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать ана­литический метод, необходимо существенно упростить пер­воначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

К достоинствам аналитического моделирования отно­сят большую силу обобщения и многократность использова­ния.

Другим видом математического моделирования являет­ся имитационное моделирование.

Как уже отмечалось, логистические системы функцио­нируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учиты­ваться факторы, многие из которых носят случайностный характер. В этих условиях создание аналитической моде­ли, устанавливающей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процес­сов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.

При имитационном моделировании закономерности, оп­ределяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане логистический процесс остается для экспериментато­ра " черным ящиком".

Процесс работы с имитационной моделью в первом при­ближении можно сравнить с настройкой телевизора рядо­вым телезрителем, не имеющим представления о принци­пах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри " чер­ного ящика".

Точно так же экспериментатор " вращает ручки" ими­тационной модели, меняя при этом условия протекания про­цесса и наблюдая получаемый результат. Определение ус­ловий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.

Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса: первый — конструирование мо­дели реальной системы, второй — постановка эксперимен­тов на этой модели. При этом могут преследоваться следую­щие цели: а) понять поведение логистической системы; б) выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффек­тивное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществ­ляется с помощью компьютеров. Перечислим основные условия, при которых ре­комендуется применять имитационное моделирование.

1. Не существует законченной математической поста­новки данной задачи, либо еще не разработаны аналити­ческие методы решения сформулированной математичес­кой модели.

2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.

3. Аналитические решения существуют, но их реали­зация невозможна вследствие недостаточной математичес­кой подготовки имеющегося персонала.

Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно ре­шать более сложные задачи. Имитационные модели позво­ляют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при анали­тическом исследовании.

При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие про­цесс с сохранением их логической структуры и последова­тельности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметра­ми, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном.

Имитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.

А). Исследования с помощью этого метода обходятся дорого.

Причины:

♦ для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-програм­мист;

♦ необходимо большое количество машинного време­ни, поскольку метод основывается на статистических испы­таниях и требует многочисленных прогонов программ;

♦ модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

Б). Велика вероятность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении опреде­ленного рода допущений. Например, разрабатывая имита­ционную модель товароснабжения района и принимая сред­нюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную 25 км/ч, мы исходим из допущения, что дорожные усло­вия хорошие. В действительности погода может испортить­ся и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до 15 км/ч. Реальный процесс пойдет иначе.

Описание достоинств и недостатков имитационного мо­делирования можно завершить словами Р. Шеннона: " Раз­работка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется".

⇐ Предыдущая123Следующая ⇒

Поделиться: