Моделирование логистических систем. Моделирование бизнес-процессов

Содержание:

1. Введение………………………………………………………………..
2. Понятие и сущность логистики………………………………………
3. Моделирование в логистике………………………………………….
4. Моделирование бизнес-процессов в логистике……………………
5. Заключение…………………………………………………………...
6. Список литературы…………………………………………………..

Введение

Типология моделей в логистике производна от понятия "логистическая система", которое, как известно, в силу своей громадной концептуальной емкости и многообразия промежуточных форм существования в реальной практике окончательно не установлено. Аморфное представление о сущности и нюансах логистической деятельности не способствует созданию эффективного методологического инструментария в виде модельного ряда, учитывающего специфику и фазы существования объекта логистизации. С другой стороны, неразвитость аппарата моделирования в логистике тормозит развитие ее как науки. 
Приходится заимствовать из других областей знаний (системология, исследование операций, теория управления запасами и др.) различные методы и способы моделирования, но этот путь требует глубокого критического анализа имеющегося спектра моделей, переосмысления их потенциальных возможностей и органических недостатков с точки зрения логистики. В противном случае возникают серьезные трудности, а порой и недоразумения, как при выборе способа моделирования, так и при объяснении существа моделируемых логистических процессов. Любой специалист в области моделирования без особого труда найдет во множестве представленных в литературе по логистике моделей немало фактов, когда результаты моделирования родственных объектов невозможно сопоставить между собой даже по шкале порядка: структурные модели выдаются за функциональные, статические за динамические, концептуальные за информационные и даже за аналитические и т.п. 
Чтобы установить ассортиментный ряд моделей, который удовлетворял хотя бы скромным запросам исследователей и практиков в области логистики и помогал сократить время на поиск нужных моделей, целесообразно обратить более пристальное внимание на известные классификации в теории моделирования сложных физических, экономических и информационных систем.

1. Моделирование в логистике

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 основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования -   прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования «ЧТО БУДЕТ, ЕСЛИ...?»

Существенной характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные (рис. 1).

(рис. 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.

Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места. Поэтому  в дальнейшем мы будем рассматривать лишь гомоморфные модели, не забывая, однако, что степень подобия у них может быть различной.

Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно  разделить на м а т е р и а л ь н ы е   и   а б с т р а к т н ы е.

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.

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

 К   с и м в о л и ч е с к и м   м о д  е л я м   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.

М а т е м а т и ч е с к и м    м о д е л и р о в а н и е м 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 следующей последовательности.

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, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. 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 случайный 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.

Условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены в работе Р. Шеннона «Имитационное моделирование систем — наука и искусство» [46]. Перечислим основные из них:

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.

1. 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.

2. Велика возможность 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».

2.  Моделирование логистических систем

На практике использование и прогнозирование поведения логистических систем при тех или иных видах возмущающих и управляющих воздействий заменяется исследованием и прогнозированием поведения их моделей.

Под моделью в данном случае следует понимать любое отображение логистической системы, которое может быть использовано вместо нее для исследования ее свойств и прогнозирования возможных вариантов ее поведения.

Моделирование логистических систем можно проводить различным образом и приходить в итоге к разным моделям. Однако при построении моделей необходимо соблюдать следующие общие принципы:

– модель должна иметь поведение, структуру и функции, подобные таковым у моделируемой логистической системы или ее компонента;

– отклонения параметров модели в процессе ее функционирования от соответствующих параметров моделируемой логистической системы не должны выходить за рамки допустимой точности моделирования;

– на основании исследования модели и ее поведения должно быть возможным обнаружить новые свойства моделируемой логистической системы, не содержащиеся в исходном материале, использованном для составления данной модели;

– проводить исследования и эксперименты на модели должно быть более удобно, чем на реальной логистической системе.

Исследования, проводимые на модели, выполненной с соблюдением вышеназванных условий, представляют следующие качественно новые возможности:

– исследования могут проводиться до реализации логистической системы на этапе ее проектирования и определения целесообразности ее создания и применения;

– исследования могут проводиться без вмешательства в функционирование производственно-сбытовой системы, что могло бы оказаться слишком дорогим или иметь необратимые последствия;

– если цель эксперимента состоит в определении предельно допустимых значений объемов материальных потоков или других статических и динамических параметров производственно-сбытовой системы, то исследования на модели можно проводить без риска разрушения моделируемой системы.

Построение внутренних зависимостей для каждого отдельного компонента моделируемой системы, которые могут быть затем использованы для построения того или иного вида модели системы, производится экономико-математическими методами.

Методы, с помощью которых формируются все эти виды экономико-математических моделей, разделяются на алгоритмические и эвристические.

Алгоритмические модели регулярными методами устанавливают связи между входными и выходными параметрами описываемого компонента, скоростями их изменения и скоростями изменения этих скоростей (то есть, ускорениями). Для дискретных элементов скорости и ускорения заменяются приращениями значений параметров и изменениями этих приращений за единицу времени.

Применяемые при этом методы разделяют на экономико-статистические и эконометрические.

Первые используют описания характерных элементов, основанные на математической и экономической статистике, в том числе и статистические методы математического планирования многофакторного эксперимента, которые уже упоминались. Вторые базируются на математическом описании происходящих экономических процессов. Например, общий фонд заработной платы однозначно математически связан с числом работающих и их распределением по разрядам.

Эвристические методы (их название происходит от восклицания Архимеда «eurica» – «я догадался») представляют собой не правила преобразования некоторых исходных положений, а набор «рецептов», обеспечивающих пусть и не оптимальную, но вполне работоспособную процедуру получения описаний, пригодных для дальнейшего построения моделей.

Эвристические методы в свою очередь делятся на методы, основанные на стремлении к получению оптимальных решений (а в более широком смысле – методы исследования операций), и методы экономической кибернетики.

Последние, в свою очередь, подразделяются на методы теории экономических систем и моделей, методы теории экономической информации, теории управляющих систем.

Экономико-математические методы приводят к построению экономико-математических моделей. Такие модели представляют собой отображение экономических характеристик объекта в виде совокупности математических выражений. Это отображение составляется таким образом, чтобы его можно было использовать для дальнейших исследований.

Основным для исследования экономико-математической модели является ее целевая функция. Экстремальному значению целевой функции для конкретной модели соответствует наилучшее управленческое решение для моделируемого объекта.

Описаниями, составляющими неотъемлемую часть подобной модели, являются также ограничения значений ее параметров. Обычно в математических моделях такие ограничения задаются в виде системы равенств и неравенств. Таким способом формализуются те или иные свойства моделируемого компонента.

Все экономико-математические модели, используемые в логистике, могут быть классифицированы по различным признакам (рис. 20).

Ранее рассматривались различные виды моделирования экономической деятельности, результаты которых могут быть использованы для логистического проектирования будущей производственно-сбытовой системы или для управления функционированием уже имеющейся системы такого рода.

Теперь следует рассмотреть, какими методами и средствами обеспечивается возможность достаточно оперативно строить необходимые модели и выполнять соответствующие расчеты, удовлетворяющие задачам логистики.

Все виды обеспечения логистического управления следует разделить на программно-математическое, лингвистическое и техническое обеспечение.

Говоря о программно-математическом обеспечении, можно считать, что в настоящее время отработаны и имеются в распоряжении пользователей ряд пакетов проблемно-ориентированных компьютерных программ, решающих конкретные задачи управления.

К этим задачам, в частности, относятся:

1. Рациональная организация продуцентов.

2. Распределение транспорта по  маршрутам.

3. Загрузка производственных мощностей.

4. Рационализация схем доставки  продукции к потребителям

5. Организация выпуска однотипной  продукции при нескольких технологических  способах ее производства.

6. Организация выпуска разнотипной  продукции при едином технологическом  способе ее производства.

7. Рационализация выбора продуцентов.

8. Распределение капитальных вложений.

Названные примеры далеко не исчерпывают всего объема пакетов прикладных программ, на которые может в настоящее время рассчитывать пользователь. Для полного знакомства с такими пакетами следует обращаться к специальной литературе.

Лингвистическое обеспечение принятия логистических решений представляет собой совокупность языковых средств общего программного обеспечения, которые предоставляют пользователю возможность задавать компьютеру исходную информацию и определять процедуру ее обработки.

Кроме общеизвестных проблемно-ориентированных языков, таких как Фортран, Кобол, Бейсик и др., для задач, связанных с экономической деятельностью, важное значение имеют также системы документирования и выпуска табуляграмм, позволяющие просматривать и сравнивать различные варианты решений.

Для работы с персональными компьютерами пользователю предлагается широкий выбор средств общего программного обеспечения, которые можно отнести к специальным языковым средствам. Среди них следует назвать:

– оболочковые системы или коммандеры и управляемые ими операционные системы  
(NC, MS-DOS и др.);

– средства редактирования и работы с текстами (MicrosoftWord и др.);

– электронные таблицы (MicrosoftExcel и др.);

– системы управления базами данных (СУБД);

– интерактивные графические экранные средства (Windows и др.).

Техническое обеспечение базируется на большом разнообразии предоставляемых пользователю:

– компьютерных устройств различного уровня;

– сетевых средств, позволяющих объединять эти устройства в локальные вычислительные сети;

– средств построения гиперсетей, позволяющих объединять локальные вычислительные сети;

– средств выхода на различные уровни межсетевого, в том числе международного информационного обмена, например, с помощью сети Интернет;

– терминальных устройств для ввода, вывода и визуализации информации в текстовой, графической и других формах.

3. Моделирование бизнес-процессов в логистике

Моделирование, как целенаправленное представление анализируемого реального или гипотетического бизнес-процесса, служит в управлении, прежде всего, двум целям.

Во-первых, это сохранение знаний о структуре, законах функционирования и управления организации в формально виде ( структурное моделирование).

Во вторых, наполнение модели реальными данными и проведение компьютерной симуляции (имитации реального поведения объекта за отрезок времени) позволяет получить фактографическую основу для принятия решений.

Проведение имитационного моделирования, низвергающего постулат о «невозможности эксперимента в экономике», стало возможным благодаря развитию возможностей вычислительной техники, изучению процессов принятия решения человеком, и развитию дисциплины реинжиниринга.

Особенности моделирования в логистике определяются содержанием самой логистической концепции. Логистика предполагает системный подход к интегрированному и динамическому управлению материальными, финансовыми, информационными потоками в организации, сквозь функциональные границы подразделений. Это во многом перекликается с принципами системной динамики и понятием о бизнес-процессах. Поведение организации, в терминах системной динамики, определяется ее информационно-логической структурой как системы, представляется в терминах потоков, а не функций, рассматривается в развитии и динамике.

Бизнес-процесс может быть определен как целенаправленно преобразуемый управляемый поток ресурсов.

Таким образом в поисках ответов на вопросы: как формируются затраты и доходы по логической цепи, каковы ее критические параметры, факторы развития, узкие места и возможности, в чем причины возникшей проблемы, каковы будут результаты планируемых решений – менеджеру логистики помогает компьютерное моделирование бизнес-процессов.

Управление в логистике характеризуется учетом большого числа параметров, функциональных и корреляционных зависимостей, влияния стохастических факторов. Все они анализируются при построении модели, но не все включаются в нее.

Для принятия решения, модель должна отражать сущность проблемы, давая обоснование, по словам А. Эйнштейна,  «… по возможности очень простое, но не проще». Полное отражение всех реальных зависимостей в модели невозможно или экономически не оправданно.

Как сказал основатель подхода тотального качества Э. Деминг: «Все модели неправильны, но некоторые модели полезны». Полезными моделям становятся тогда, когда при  их построении выполняются на практике несколько методических правил.

Первое - моделирование должно быть групповой работой. Это подразумевает не только формирование рабочей группы специалистов разного профиля, но и широкой вовлечение в сбор данных, оценку, тестирование, внесение предложений по модели менеджеров разного уровня и разных подразделений компании. Так достигается и работоспособность модели, и обучение персонала.

Второе – моделирование должно тщательно документироваться.

Хорошей модели не повредит немного бюрократии. Все варианты, персонализированные предложения, получаемые в результате выполнения первого правила должны быть зафиксированы. По результатам моделирования издаются нормативные, плановые документы, должностные инструкции и т.д.

Третье – Моделирование это постоянный процесс. Структурные и имитационные модели служат средством обоснования решений, разработки сценариев, обучения и коммуникации персонала. Изменение постановки задачи, влияния внешних факторов, появления новых знаний могут требовать корректировки параметров модели.

Еще одним практическим моментом является выбор моделирования бизнес-процесса в состоянии “Как есть” или “Как должно быть”. Как правило, в методической поддержке коммерческих аналитических пакетов даются общие рекомендации по этому вопросу. Особенностью российского реинжиниринга можно считать третью, в общем-то, спорную, форму моделирования – “Как будет”.

В заключение несколько слов об еще одной роли моделей в управлении. Моделирование заставляет менеджеров более точно и полно формулировать описание причин возникновения проблем, возможные результаты изменений, которые они интуитивно чувствуют. В процессе формального построения модели вскрываются внутренние противоречия и сомнения в этих представлениях у разных менеджеров. Групповое построение модели требует достижения консенсуса, а распространение модели бизнес-процесса по логистической цепи улучшает коммуникацию, понимание интересов и роли других подразделений. Таким образом, улучшается столь важное в логистике взаимодействие. Модель становится средством коллективного корпоративного психоанализа.

Заключение

Список литературы:

1.  Гаджинский А. М. Логистика: Учебник для высших и средних специальных учебных заведений.— 2-е изд.— М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 1999. — 228 с

2. Хайрулин С.А. Сертификация услуг товарного склада. Нормативные документы и комментарии. — М.: РИА «Стандарты и качество», 2002, 576 с.. 
3. Миротин Л.Б., Некрасов А.Г., \"Логистика интегрированных цепочек поставок\": Учебник / Л.Б. Миротин, А.Г.Некрасов. М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 256 с. 
4. Гёттинг Барбара Международная производственная кооперация в промышленности: Роль логистики в усилении конкурентоспособности хозяйственных структур. —М.: Дело, 2000. — 216с., 
5. \"Интегрированная логистика накопительно-распределительных комплексов (склады, транспортные узлы, терминалы)\": Учебник для транспортных вузов. / Под общ. ред. Л.Б. Миротина. - М: Издательство «Экзамен», 2003. —448 с.,  
6. Миротин Л.Б. и др. \"Эффективность логистического управления\" Учебник для вузов / Под общ. ред. д. т. н., проф. Л.Б. Миротина. — М.: Издательство «Экзамен», 2004. — 448 с. (Серия «Учебник для вуза»). 
7. Миротин Л.Б., Ташбаев Ы.Э. \"Системный анализ в логистике\": Учебник, Москва, Изд-во \"Экзамен\", 2002, 480 стр. 
8. Миротин Л.Б., Чубуков А.Б., Ташбаев Ы.Э. \"Логистическое администрирование\", Учебное пособие, - Mосква, издательство «Экзамен», 2003, 480 стр. 
9. Л.Б. Миротин, Ы.Э. Ташбаев, А.Г. Касенов, \"Логистика: обслуживание потребителей\", Учебник, Москва, Инфра-М, 2002, 189 стр. 
10. Эффективная логистика. / Л.Б. Миротин, Ы.Э. Ташбаев, О.Г. Порошина - М.: Издательство \"Экзамен\", 2003. - 160 с.