Основні методології сучасної теорії логістики

Основні методології сучасної теорії логістики

2. Кібернетичний підхід

Логістичні  системи як цілеспрямовані динамічні  системи належать до категорії кібернетичних  систем.

Розглянемо основні кібернетичні поняття.

Кібернетика – наука про управління, зв'язок та обробку інформації.

Кібернетична  система – цілеспрямована система щодо якої прийняте припущення про відносну ізольованість в інформаційному й абсолютну проникність у матеріально-енергетичному аспектах.

Об'єкт вивчення кібернетики – динамічні системи.

Предмет вивчення кібернетики – інформаційні процеси, пов'язані з управлінням динамічними  системами.

Кібернетичне  управління це – безперервна процедура  в логістичній системі зі зворотним зв'язком. Інформація про хід процесу надходить до керуючого органу (група логістів). Тут здійснюються аналіз інформації, порівняння її з тим, що бажано було б мати, ухвалення рішення, оформлення розпоряджень та їх передача. Керований процес (операція) так чи інакше реагує на отримані розпорядження, при цьому на характер його функціонування впливають зовнішні умови. Інформація про зміну процесу (операції) як реакцію на розпорядження (управління) знову надходить у систему управління, чим здійснюється зворотний зв'язок.

Найбільш складним у системі логістичного управління є процес вироблення рішення.

Прийняття будь-якого  рішення відбувається за такою схемою:

– постановка завдання (суть проблеми, обмеження, необхідність рішення);

– з'ясування суті поставленого завдання (мета, засоби її досягнення);

– оцінка стану  питання (умови рішення задачі);

– вибір математичної моделі;

– виконання  розрахунків;

– якісна оцінка факторів, не врахованих математичною моделлю;

– аналіз і синтез результатів кількісної та якісної оцінок;

– ухвалення  рішення.

Щоб процес вироблення логістичного (підприємницького) рішення  йшов правильним шляхом, необхідно  насамперед правильно зрозуміти (усвідомити) суть поставленого завдання.

У процесі вироблення рішення беруть участь конкретні  форми мислення – аналіз і синтез, індукція, аналогія, абстракція і конкретизація.

У ході вироблення логістичного рішення дуже важливо  встановити причинно-наслідкові зв'язки між елементами обставин і ходом  процесу.

У ході останньої  фази прийняття рішення – при остаточному ухваленні рішення – крім максимізації або мінімізації основного показника логістичного процесу необхідно враховувати ще багато різних обставин (юридичні, соціальні, економічні і т. ін.), тому ця фаза не може бути формалізована, а повинна виконуватися (підприємцем, менеджером). Що ж стосовно попередніх етапів прийняття рішень, то вони можуть бути вирішені математичними методами теорії дослідження операцій.

3. Теорія дослідження операцій

Суть дослідження  операцій полягає в моделюванні  майбутніх дій досліджуваної організації (системи) з використанням різноманітного математичного апарату: теорії ймовірностей, математичної статистики, теорії ігор, математичного програмування, теорії масового обслуговування та ін.

Дослідження операцій – методологія застосування математичних кількісних методів для обґрунтування рішень та оцінки їх ефективності у всіх сферах цілеспрямованої людської діяльності.

У логістиці  об'єктом дослідження операцій є  оптимізація логістичних систем, у тому числі процесів прийняття логістичних рішень.

У логістиці  предметом дослідження операцій є завдання прийняття найкращих  рішень у керованій логістичній  системі на основі оцінки ефективності її функціонування.

Варто усвідомити, що дослідження операцій займається вивченням цілеспрямованої діяльності (якою є, зокрема, підприємницька та логістична діяльність), тобто системи дій, що служать для досягнення цілком визначеної конкретної мети, яка має бути чітко сформульована словесно, настільки чітко, щоб її можна було перекласти на мову математики і написати математичний вираз, формулу, що показує ступінь досягнення поставленої мети (показник якості, критерій процесу).

Операція – закінчена дія, захід (система заходів), об'єднана єдиним задумом, спрямована на рішення певного завдання та досягнення поставленої мети.

Так, у логістиці до досліджуваних  операцій належать:

– організація  потокового, виробничо-комерційного процесу;

– розробка проекту і  створення логістичної системи;

– організація МТЗ конкретного  комерційного підприємства.

Операція завжди має результат, тобто сукупність результатів, що виникають унаслідок її здійснення. Кожна операція має мету. Метою операції називають той результат, заради досягнення якого вона здійснюється.

Процедура дослідження операцій включає такі етапи:

1. Постановка завдання.

2. Вибір критерію ефективності  або цільової функції дослідження.

3. Розробка моделі дослідження.

4. Визначення області  можливих технічних рішень і  характеристик.

5. Вибір характеристик  для дослідження.

6. Виконання необхідних  розрахунків.

7. Вибір оптимального рішення і перевірка його на адекватність.

8. Аналіз отриманих результатів  і вироблення рекомендацій.

У процесі дослідження  операцій враховується, що функціонування будь-якої частини логістичної системи  впливає на роботу всіх її підсистем.          Дослідження операцій можливо застосувати тільки у разі наявності декількох варіантів рішення (альтернатив). У підборі альтернатив бере участь підприємець (менеджер), оцінка ж ефективності альтернатив здійснюється методами дослідження операцій.

4. Економіко – математичне моделювання

Моделювання - процес дослідження реальної системи, що включає побудову моделі, вивчення її властивостей та перенесення одержаних відомостей на модельовану систему. Модель - це певний матеріальний або абстрактний об'єкт, що знаходиться в певному об'єктивному відповідно з досліджуваним об'єктом, що несе про нього певну інформацію і здатний її заміщати на певних етапах пізнання.

Сутність побудови математичної моделі полягає в тому, що реальна система спрощується, схематизується і описується за допомогою того чи іншого математичного апарату.

Виділяють такі основні етапи побудови моделей:  
Змістовний опис об'єкта моделювання. Словесно описується об'єкт моделювання, мети його функціонування, середовище, в якому він функціонує, виявляються окремі елементи, можливі стану, характеристики об'єкта і його елементів, визначаються взаємозв'язки між елементами, станами, характеристиками. Таке попереднє, наближене представлення об'єкту дослідження називається концептуальною моделлю. Цей етап є основою для подальшого формального опису об'єкту.

Формалізація операцій. На основі змістовного опису визначається і аналізується вихідна безліч характеристик об'єкта, виділяються найбільш істотні з них. Потім виділяють керовані і некеровані параметри, вводять символьні позначення. Визначається система обмежень, будується цільова функція моделі. Таким чином, відбувається заміна змістовного опису формальним (символьним, упорядкованим).

Перевірка адекватності моделі. Початковий варіант моделі необхідно  перевірити по наступних аспектах:

• чи всі істотні параметри включені в модель?
• чи немає в моделі несуттєвих параметрів?
• чи правильно відображені зв'язку між параметрами?
• чи правильно визначені обмеження на значення параметрів?

Головним шляхом перевірки адекватності моделі досліджуваного об'єкта виступає практика. Після попередньої  перевірки приступають до реалізації моделі та проведення досліджень. Отримані результати моделювання піддаються аналізу на відповідність відомим властивостям досліджуваного об'єкта. За результатами перевірки моделі на адекватність приймається рішення про можливість її практичного використання або про проведення коригування.

Коригування моделі. На цьому  етапі уточнюються наявні відомості  про об'єкт і всі параметри  побудованої моделі. Вносяться зміни  в модель, і знову виконується оцінка адекватності.

Оптимізація моделі. Сутність оптимізації (поліпшення) моделей полягає  в їх спрощення при заданому рівні  адекватності. В основі оптимізації  лежить можливість перетворення моделей  з однієї форми в іншу. Основними  показниками, за якими можлива оптимізація моделі, є час і витрати коштів для проведення досліджень і прийняття рішень за допомогою моделі.  
          Задачі розподілу ресурсів.

Розподільні задачі виникають у разі, коли є в наявності  ресурсів не вистачає для виконання  кожної з намічених робіт ефективним чином і необхідно найкращим  чином розподілити ресурси по роботах у відповідності з обраним критерієм оптимальності.

 Методи рішення задач розподілу ресурсів дозволяють:  
розподіляти ресурси між роботами таким чином, щоб максимізувати прибуток або мінімізувати витрати; визначати такий склад робіт, який можна виконати, використовуючи наявні ресурси, і при цьому досягти максимуму певної міри ефективності; визначити, які ресурси необхідні для того, щоб виконати задані роботи з найменшими витратами.

 Прикладом розподільної задачі є розробка плану постачання. Є ряд підприємств, які споживають відомі види сировини, і є ряд сировинних баз, які можуть поставляти цю сировину. Бази пов'язані з підприємствами якимись шляхами постачання зі своїми тарифами. Потрібно розробити такий план постачання підприємств сировиною (з якою бази, в якій кількості і яку сировину доставляти), щоб потреби в сировині були задоволені з мінімальними витратами.

 Завдання ремонту та заміни обладнання

 Будь-яке обладнання з часом зношується і старіє, і тому вимагає своєчасного попереджувального або відновлювального ремонту або повної заміни на нове обладнання.

Завдання ремонту  та заміни обладнання дозволяють:  
визначити такі терміни відновлювального ремонту і моменти заміни обладнання, при яких мінімізуються витрати на ремонт, заміну за весь час його експлуатації; визначити такі терміни профілактичного контролю з виявлення несправностей, при яких мінімізується сума витрат на проведення контролю і очікуваних втрат від простою обладнання внаслідок виходу з ладу деяких деталей обладнання.

Завдання управління запасами

 Завдання управління запасами виникають, коли економічний об'єкт не може працювати без виробничих або товарних запасів, оскільки їх відсутність призводить до простоїв, штрафів, втрати клієнтів, катастроф і т.д.  
         Завдання управління запасами дозволяють відповісти на наступні питання: які оптимальні величини обсягу замовлення на закупівлю або виробництво товару, періоду поставок замовлень, величини запасу, моментів подання замовлення товару, що дозволяють мінімізувати загальні витрати на покупку, виробництво, доставку, зберігання товару; що вигідніше виробляти товар або закуповувати його; чи вигідно користуватися знижками на купівлю товару і т.п.

Завдання мережевого планування складних проектів

Приклади складних комплексних проектів: будівництво і реконструкція яких-небудь великих об'єктів; виконання науково-дослідних і конструкторських робіт, підготовка виробництва до випуску продукції, проведення маркетингових та інших досліджень.

Використання  мережевих моделей дозволяє: побудувати мережевий графік, який представляє взаємозв'язку робіт проекту, що дозволяє детально аналізувати всі роботи і вносити поліпшення в структуру проекту ще до початку його реалізації;побудувати календарний графік, який визначає моменти початку і закінчення кожної роботи, мінімально можливий час виконання проекту, критичні праці; дозволяє оптимізувати параметри проекту: виявити та усунути проблеми у забезпеченні робіт виконавцями, знизити кількість одночасно зайнятих виконавців, скоротити тривалість окремих робіт і проекту в цілому ; оперативно контролювати і коректувати хід виконання проекту.

Завдання вибору маршруту

Типовою завданням  вибору маршруту є знаходження деякого  маршруту проїзду з одного міста  в інше, при наявності безлічі шляхів через різні проміжні пункти. Завдання полягає у визначенні найбільш економічного маршруту за критерієм часу, відстані або вартості проїзду. На існуючі маршрути можуть бути накладені обмеження, наприклад, заборона на повернення до вже пройденого шляху, вимога обходу всіх пунктів, причому в кожному з них можна побувати тільки один раз (задача комівояжера).  
Завдання масового обслуговування

Завдання масового обслуговування присвячені вивченню систем обслуговування черг вимог. Причина  черг в тому, що потік вимог клієнтів випадковий і некерований. Типові приклади таких ситуацій - черги пасажирів  до квитковим кас, черги абонентів, які очікують виклику на міжміського АТС, черги літаків, які очікують зльоту або посадки.  
Завдання масового обслуговування дозволяють визначити, яка кількість приладів обслуговування необхідно, щоб мінімізувати сумарні очікувані втрати від несвоєчасного обслуговування і простоїв обслуговуючого обладнання.  
Завдання упорядкування

Стандартна постановка завдання упорядкування (календарного планування): є безліч деталей з певними технологічними маршрутами, а також кілька верстатів, на яких деталі обробляються. Тоді впорядкування полягає у визначенні такої черговості обробки кожної деталі на кожному верстаті, при якій мінімізується сумарна тривалість всіх робіт, або загальне запізнювання обробки деталей, або втрати від запізнювання і т.п.

Розглянемо математичні дисципліни, найбільш часто використовуються при вирішенні завдань дослідження операцій.

Математичне програмування ("планування") - це розділ математики, що займається розробкою методів відшукання екстремальних значень функції, на аргументи якої накладено обмеження. Методи математичного програмування широко використовуються для вирішення розподільних завдань.  
           Лінійне програмування (ЛП) - є найбільш простим і найкраще вивченим розділом математичного програмування. У ньому розглядаються завдання, у яких показник оптимальності являє собою лінійну функцію від змінних задачі, а обмежувальні умови, які накладаються на можливі рішення, мають вигляд лінійних рівностей або нерівностей. Відповідно нелінійне програмування розглядає завдання з нелінійними цільовими функціями та обмеженнями.  
          Завдання, які вирішуються за допомогою мережного моделювання (теорія графів), можуть бути сформульовані і вирішені методами лінійного програмування, але спеціальні мережеві алгоритми дозволяють вирішувати їх більш ефективно. Приклади: завдання знаходження найкоротшого шляху, критичного шляху, максимального потоку, мінімізації вартості потоку в мережі з обмеженою пропускною спроможністю та ін.

Цільове програмування  являє собою методи розв'язання задач лінійного програмування з декількома цільовими функціями, які можуть конфліктувати один з одним.

Цілочисельне лінійне програмування використовується для вирішення завдань, у яких всі або деякі змінні повинні приймати цілочисельні значення.  
Динамічне програмування передбачає розбиття задачі на кілька етапів, кожен з яких представляє собою підзадачі щодо однієї змінної і вирішується окремо від інших підзадач.

Апарат теорії ймовірностей використовується у багатьох задачах дослідження операцій, наприклад, для прогнозування (регресійний і кореляційний аналіз), імовірнісного управління запасами, моделювання систем масового обслуговування, імітаційного моделювання та ін  
Методи моделювання і прогнозування часових рядів дозволяють виявити тенденції зміни фактичних значень параметра Y в часі і прогнозувати майбутні значення Y.

Теорія ігор і прийняття рішень розглядає процеси вибору найкращої з декількох альтернатив в ситуаціях визначеності (дані відомі точно), в умовах ризику (дані можна описати за допомогою імовірнісних розподілів), в умовах невизначеності (імовірнісний розподіл або невідоме, або не може бути визначено).  
Методи і моделі теорії нечітких множин дозволяють в математичній формі представити і використовувати для прийняття рішень суб'єктивну словесну експертну інформацію: уподобання, правила, оцінки значень кількісних і якісних показників.

Список літератури:

1. Гаджинский А.М. Логистика: Учеб. для высших и средних спец. учеб. заведений. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 2000. – 375 с.
2. Голиков Е.А. Маркетинг и логистика. – М.: Дашков и Ко, 1999.– 412 с.9. Гордон М.П., Карнаухов С.Б. Логистика товародвижения. – М.: Центр экономики и маркетинга, 1999. – 208 с.
3. Кальченко A.Г. Логістика: Навч. посіб. – К.: КНЕУ, 2005. - 284 с.
4. Кальченко A.Г. Основи логістики: Навч. посіб. – К.: Т-во "Знання", КОО, 1999. – 135 с.
5. Ларіна Р.Р. Логістика: Навч. посіб. / Донецький держ. ун-т управління. - Донецьк: ДонДУУ, 2006. - 277 с.
6. Логистика: Учебник / Под ред. Б.А. Аникина. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 367 с.
7. Пономарьова Ю.В. Логістика: Навч. посіб. – К.: ЦНЛ, 2003. – 189 с.
8. Чеботаев А.А. Логистика. Логистические технологии: Учеб. пособие. – М.: Дашков и Ко, 2002. – 172 с.