Моделирование в логистике

                                          Содержание

Введение…………………………………………………………………………...2

1. Моделирование в логистике…………………………………………………...4

2. Экспертные системы в логистике……………………………………………..9

3. Определение и основные принципы системного подхода………………....10

4. Сравнительная характеристика классического и системного подходов к формированию систем…………………………………………………………..12

5. Пример классического и системного подходов к организации материального потока…………………………………………………………...13

6.  Моделирование бизнес-процессов в логистике……………………………16

Заключение……………………………………………………………………….19

Список используемой литературы……………………………………………...20

                                                        Введение 

Объектом изучения логистики являются материальные и соответствующие им финансовые и информационные потоки. Эти потоки на своем пути от первичного источника сырья до конечного потребителя проходят различные производственные, транспортные, складские звенья. При традиционном подходе задачи по управлению материальными потоками в каждом звене решаются, в значительной степени, обособленно. Отдельные звенья представляют при этом так называемые закрытые системы, изолированные от систем своих партнеров технически, технологически, экономически и методологически. Управление хозяйственными процессами в пределах закрытых систем осуществляется с помощью общеизвестных методов планирования и управления производственными и экономическими системами. Эти методы продолжают применяться и при логистическом подходе к управлению материальными потоками. Однако переход от изолированной разработки в значительной степени самостоятельных систем к интегрированным логистическим системам требует расширения методологической базы управления материальными потоками.

К основным методам, применяемым для решения научных и практических задач в области логистики, следует отнести:

1. методы системного анализа;
2. методы теории исследования операций;
3. кибернетический подход; 
4. прогностику.

Применение этих методов позволяет прогнозировать материальные потоки, создавать интегрированные системы управления и контроля их движения, разрабатывать системы логистического обслуживания, оптимизировать запасы и решать ряд других задач.

Принятие решений по управлению материальными потоками до начала широкого применения логистики в значительной степени основывалось на интуиции квалифицированных снабженцев, сбытовиков, производственников, транспортников. Развивая методологический аппарат, современная логистика, наряду с разработкой и использованием формализованных методов принятия решений, изыскивает возможности широкого применения опыта названной категории профессионалов. С этой целью разрабатываются так называемые системы экспертной компьютерной поддержки (или экспертные системы  5.4), позволяющие персоналу, не имеющему глубокой подготовки в логистике, принимать быстрые и достаточно эффективные решения.[1, с.576]

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.

Классификация различных способов моделирования, а также характеристика имитационного моделирования— широко применяемого способа исследования логистических систем — рассматривается в данной семестровой работе. 

                               1. Моделирование в логистике.

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……?».

     Изоморфные модели – это модели, которые включают все характеристики объекта оригинала, способны заменить оригинал. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то знание о реальном объекте будет точным.

     Гомоморфные модели – в их основе лежит не полная, частичная подобие модели изучающего объекта. Некоторые свойства реального объекта не моделируются полностью, но в результате построение модели упрощается, а так же проще интерпретация результатов моделирования.

При моделировании логистических систем абсолютное подобие не бывает, поэтому рассматриваем только гомоморфные модели.

       По признаку материальности делятся на : абстрактные и материальные.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта.

      Абстрактное моделирование – часто является единственно возможным в логистики. Делится на: символические и математические.

     К символическим моделям относятся: языковые и знаковые.

       Языковые модели – это словесные модели, в основе которых лежит набор слов очищенных от неоднозначности, или слова тезаурус – имеет конкретное значение.

        Знаковые модели – если ввести условные обозначения отдельных понятий, т.е. знаков и договариваться об операциями между этими знаками, то получили символическое описание объекта.

        Математическое моделирование называется процесс установления соответствия реальному объекту некоторого математического объекта называется математической моделью. Широко применяется 2 вида математического моделирования: аналитическое и имитационного.

      Аналитическое моделирование – это математический прием исследования позволяющий получить точные или вероятностные решения. Этапы аналитического моделирования: разработка математические модели в виде алгебраических уравнений или дифференциальных уравнений или др.решение уравнений и получение результатов; проверка модели на адекватность, т.е. соответствие теоретических результатов практике.

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

    Второй этан. Решение уравнений, получение теоретических результатов.

   Третий этап. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность). [2, с.176]

     Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики 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.

    Имитационное моделирование – основано на имитации реальных процессов, как правило с применением процедуры случайного случая. Исследуемый процесс разыгрывается многократно в результате полученный набор реализации процесса, далее этот набор используется как статистический материал. Основное достоинство имитационной модели – можно моделировать любые системы, процессы, любые закономерности. Недостатки: высокая стоимость, требуется высоко квалифицируемый персонал, эти модели не тиражируются, велика вероятность ложной имитации. [3, с.134]

       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 д в а   о с н о в н ы х   п р о ц е с с а: 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". 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. [4, с.181]

       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:

1. для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-программист;
2. необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;
3. модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

2. 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. [5, с.273]

                              2. Экспертные системы в логистике

        Под экспертными системами в логистике понимают специальные компьютерные программы, помогающие специалистам принимать решения, связанные с управлением материальными потоками. Экспертная система может аккумулировать знания и опыт нескольких специалистов-экспертов, работающих в разных областях. Труд высококвалифицированных экспертов стоит дорого, однако, как правило, требуется не повседневно. Возможность получить совет экспертов по разным вопросам посредством обращения к компьютеру позволяет квалифицированно решать сложные задачи, повышает производительность труда персонала, и, в то же время, не требует затрат на содержание штата высокооплачиваемых специалистов.

Применение экспертных систем позволяет:

1. принимать быстрые и качественные решения в области управления материальными потоками;
2. готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени,
3. сохранять "ноу-хау" компании, так как персонал, пользующийся системой, не может вынести за пределы компании опыт и знания, содержащиеся в экспертной системе;
4. использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов на непрестижных, опасных, скучных и т. п. рабочих местах.

       К недостаткам экспертных систем следует отнести ограниченную возможность использования "здравого смысла". Логистические процессы включают множество операций с разнообразными грузами. Учесть все особенности в экспертной программе невозможно. Поэтому для того, чтобы не поставить коробку весом в сто килограммов на коробку весом в пять килограммов, "здравым смыслом", дополняющим знания экспертной системы, должен обладать пользователь. [6, с.176]

        Экспертные системы применяются на различных стадиях логистического процесса, облегчая решение проблем, требующих значительного опыта и затрат времени. Например, на складе, при принятии решения о пополнении запасов, когда менеджеру необходимо оценить большой объем разнообразной информации: ожидаемые цены с учетом закупаемых товаров, тарифы на доставку, необходимость одновременного пополнения запасов по разным позициям ассортимента и т.д. Использование здесь экспертных систем позволяет принимать не только правильные, но и быстрые решения, что зачастую не менее важно.

          3. Определение и основные принципы системного подхода 

      Природа материального потока такова, что на своем пути к потреблению он проходит производственные, складские, транспортные звенья. Организуют и направляют материальный поток разнообразные участники логистического процесса.

      Методологической основой сквозного управления материальным потоком является системный подход, принцип реализации которого в концепции логистики поставлен на первое место. [7, с.233]

    Системный подход — это направление методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение объектов как систем, что позволяет исследовать трудно наблюдаемые свойства и отношения в объектах.

       Системный подход означает, что каждая система является интегрированным целым даже тогда, когда, она состоит из отдельных, разобщенных подсистем. Системный подход позволяет увидеть изучаемый объект как комплекс взаимосвязанных подсистем, объединенных общей целью, раскрыть его интегративные свойства, внутренние и внешние связи.

      Функционирование реальных логистических систем характеризуется наличием сложных стохастических связей как внутри этих систем, так и в их отношениях с окружающей средой. В этих условиях принятие частных решений, без учета общих целей функционирования системы и предъявляемых к ней требований, может оказаться недостаточным, а возможно и ошибочным.

      В качестве примера вновь обратимся к схеме движения сахарного песка от завода-изготовителя до магазинов. Допустим, что руководство завода без согласования с оптовым и розничным звеном приняло решение о внедрении мощного оборудования для фасовки сахарного песка в бумажные пакеты. Возникает вопрос: как воспримет это нововведение вся товаропроводящая система, приспособленная к транспортированию, хранению и выполнению остальных технологических операций с сахарным песком, упакованным именно в мешки? Не исключено, что в ее работе произойдет сбой.

     В соответствии с требованиями системного подхода решение о фасовке сахарного песка на заводе-изготовителе должно приниматься во взаимной связи с остальными решениями, общей целью которых является оптимизация совокупного материального потока. [8, с.312]

      Системный подход не существует в виде строгой методологической концепции. Это своего рода совокупность познавательных принципов, соблюдение которых позволяет определенным образом сориентировать конкретные исследования.

    При формировании логистических систем должны учитываться следующие принципы системного подхода:

принцип последовательного продвижения по этапам создания системы. Соблюдение этого принципа означает, что система сначала должна исследоваться на макроуровне, т. е. во взаимоотношении с окружающей средой, а затем на микроуровне, т. е. внутри своей структуры;

принцип согласования информационных, надежностных, ресурсных и других характеристик проектируемых систем;

принцип отсутствия конфликтов между целями отдельных подсистем и целями всей системы. 

4. Сравнительная характеристика классического и системного подходов к формированию систем  

     Существо системного подхода отчетливо проявляется при его сравнении с классическим индуктивным подходом к формированию Систем.

       Классический подход означает переход от частного к общему (индукция). Формирование системы при классическом подходе к этому процессу происходит путем слияния ее компонентов, разрабатываемых отдельно.

       На первом этапе определяются цели функционирования отдельных подсистем. Затем, на втором этапе, анализируется информация, необходимая для формирования отдельных подсистем. И, наконец, на третьем этапе формируются  подсистемы, которые в совокупности образуют работоспособную систему.

     В отличие от классического системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит конечная цель, ради которой создается система.

     Последовательность формирования системы при системном подходе также включает в себя несколько этапов.

Первый этап. Определяются и формулируются цели функционирования системы.

Второй этап. На основании анализа цели функционирования системы и ограничений внешней среды определяются требования, которым должна удовлетворять система.

Третий этап. На базе этих требований формируются, ориентировочно, некоторые подсистемы.

Четвертью этап. Наиболее сложный этап синтеза системы: анализ различных вариантов и выбор подсистем, организация их в единую систему. При этом используются критерии выбора. В логистике один из основных методов синтеза систем — моделирование. [9, с.197]

  5. Пример классического и системного подходов к организации материального потока 

    Различные подходы к организации материального потока проиллюстрируем на примере снабжения магазинов бакалейными товарами со складов предприятия оптовой

торговли. Участники этого процесса: предприятие оптовой торговли, транспортное предприятие и сеть обслуживаемых продовольственных магазинов 

     Рассмотрим два варианта организации материального потока, имеющих принципиальное отличие друг от друга. Первый вариант носит традиционное название “самовывоз”   второй — “централизованная доставка”.

Вариант 1 (самовывоз) характеризуется следующими признаками:

1. отсутствует единый орган, обеспечивающий оптимальное использование транспорта. Магазины самостоятельно договариваются с транспортными организациями и, получив машину, приезжают по мере необходимости на базу за товаром;
2. на складах предприятия оптовой торговли, на транспорте и в магазинах применяются исторически сложившиеся технологические процессы грузопереработки, не согласованные между собой. Некоторое согласование имеет место лишь в местах передачи груза;
3. ни предприятие оптовой торговли, ни магазины не предъявляют жестких требований к типам используемого, транспорта — главное вывезти товар;
4. отсутствует необходимость использования строго определенных видов тары;
5. возможно, что в ряде магазинов не созданы условия для беспрепятственного подъезда транспорта, быстрой разгрузки и приемки товара.

       Анализ характерных признаков "самовывоза" показывает, что у участников логистического процесса отсутствует единая цель — рациональная организация совокупного материального потока. Каждый из участников организует материальный поток лишь в пределах участка своей непосредственной деятельности.

Очевидно, что здесь имеет место классический способ формирования системы, обеспечивающей прохождение совокупного материального потока.          Действительно, мы видим здесь т р и самостоятельно сформированные п о д с и с т е м ы:

1. подсистема, обеспечивающая прохождение материального потока на складах предприятия оптовой торговли;
2. подсистема, обеспечивающая его обработку на транспорте;
3. подсистема, обеспечивающая его обработку в магазинах.

   Эти подсистемы соединены между собой в значительной степени механически. Несмотря на это, в целом они образуют работоспособную систему, обеспечивающую прохождение совокупного материального потока по всей цепи: 

предприятие оптовой торговли → транспорт → магазины 

       Вариант 2 (централизованная доставка) характеризуется следующими признаками:

1. участники логистического процесса создают единый орган, цель которого — оптимизация именно совокупного  материального потока. Например, в потребительском союзе для организации централизованной доставки создается рабочая группа, в состав которой входят директора автотранспортных, оптовых и розничных предприятий. Организационное руководство рабочей группой возлагается на заместителя председателя правления потребсоюза;
2. исторически сложившиеся технологические процессы на предприятиях — участниках логистического процесса корректируются в соответствии с требованиями оптимальной организации именно совокупного материального потока;
3. разрабатываются схемы завоза товаров в магазины, определяются рациональные размеры партий поставок и частота завоза;
4. разрабатываются оптимальные маршруты и графики завоза товаров в магазины;
5. создается парк специализированных автомобилей, а также выполняется ряд других мероприятий, позволяющих оптимизировать совокупный материальный поток.

          Анализ характерных признаков второго варианта opгaнизации материального потока показывает, что для централизованной доставки товаров участники логистического процесса задаются общей целью формирования логистической системы, обеспечивающей рациональную организацию совокупного материального потока. Изучаются требования, которым он должен удовлетворять. Формируются варианты его организации, из которых по специальным критериям отбирается лучший. Таким образом, второй вариант является примером системного подхода к формированию логистической системы, обеспечивающей прохождение совокупного материального потока по цепи: 

предприятие оптовой торговли → транспорт → магазины 

       Не останавливаясь на доказательстве, отметим, что второй вариант организации материального потока, т. е. системный подход к товароснабжению розничной торговой сети, позволяет:

1. повысить степень использования материально-технической базы, в том числе транспорта, складских и торговых площадей;
2. оптимизировать товарные запасы у всех участников логистического процесса;
3. повысить качество и уровень логистического сервиса;
4. оптимизировать размеры партий товаров.

                  6. 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 формальном 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 и управляемый поток ресурсов.

       Таким образом в поисках ответов на вопросы: как формируются затраты и доходы по логистической 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 неоправданно. 

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