Логистические методы в современных условиях

ультиагентная система для решения задач логистики

 
Работа посвящена применению мультиагентного подхода для решения задач логистики. В качестве основных задач рассматриваются задачи конструирования и моделирования сетей производства и сбыта продукции. В отличие от известных подходов, в настоящей работе для решения поставленных задач предлагается использовать интеллектуальных агентов производимой продукции и ее частей. Показывается, что за счет переговоров таких агентов обеспечивается особо высокая гибкость и эффективность, а также надежность поставок "just in time". Предлагается архитектура инструментальной мультиагентной системы для создания прикладных систем моделирования логистики производства и сбыта продукции. В качестве примеров применения разработанной системы демонстрируются действующие макеты-прототипы мультиагентных систем для моделирования производства и продажи автомобилей, а также производства и продажи бумаги.

1. Введение

"Мультиагентный подход в решении задач логистики в современных условиях"

Рынок стремительно развивается, но, несмотря на это, качество услуг многих логистических провайдеров остается на низком уровне по сравнению с Европой.

Логистика является высоко интегрированным процессом управления поставками продукта, максимально снижающим издержки. Вступление России в ВТО ставит страну перед многими вызовами, такими, как усиление конкуренции, включение российских компаний в международные логистические цепочки и присоединение к современной модели регулирования логистики. На этом фоне российские логистические компании, работающие на мировых рынках, выглядят и недостаточно большими, и малоразвитыми с точки зрения корпоративного управления.

Чтобы избежать острой фазы конкурентной борьбы, российский транспортный рынок, развитый больше в отношении экспедиторства, чем логистики, и испытывающий нужду в либерализации торговли товарами и услугами, должен активнее внедрять информационно-логистические технологии и развивать мультимодальные перевозки.

По развитию логистики Россия сегодня  занимает лишь 94-е место в мире. Для преодоления отставания в области логистики России потребуется создать альянсы и консорциумы на глобальном уровне, внедрить логистические стандарты, основанные на международных подходах, развивать инструменты частно-государственного партнёрства, делая упор на программно-целевых проектах. Целью внедрения таких подходов к логистической сфере должно стать создание единой системы логистики, развитие бизнес-сетей, модернизация инфраструктуры регионов страны.

Реализация транспортного потенциала страны, улучшение инвестиционного  климата напрямую связана с развитием  транспортно-экспедиторской и логистической деятельности в Российской Федерации.

Высокую эффективность производства в современном мире могут обеспечить лишь гибкие и мобильные распределенные производства, обеспечивающие быструю  реакцию на изменяющиеся запросы  потребителей, изменения на рынках сырья и комплектующих и т.д.

Современные системы логистики, обеспечивающие требуемые реакции  путем оптимального перераспределения  финансовых, материальных и других ресурсов, в этих условиях оказываются  слишком централизованными и, как  следствие, слишком жесткими, чтобы  справиться с постоянно меняющимися  объемами и составом внешних и  внутренних потоков заказов и  готовых компонент продукции.

Для решения этой проблемы в настоящей работе предлагается мультиагентная система, которая позволяет построить и промоделировать работу полностью распределенных систем производства и сбыта продукции.

Новые вызовы экономики реального времениu Растет сложность принятия решений по управлению бизнесомq

Неопределенность: трудно предсказать изменения спроса и предложения

Событийность: часто случаются события, которые меняют планы

Ситуативность: решение надо принимать по ситуации

Многофакторность: много разных критериев, предпочтений и ограничений

Высокая связность: принятие одного решения вызывает изменение других

Индивидуальность: потребители требуют все более индивидуального подхода

Конфликты: все больше участников с противоречивыми интересами

Трудоемкость: слишком много опций, чтобы просчитать последствия

Усиливается динамика принятия решений в ходе управления

Требуется высокая оперативность для принятия решений

Идут постоянные изменения спроса и предложения

Сокращается время на ответ- решения принимаются под прессом времени

Необходимо постоянно балансировать межд у разными критериями

Надо непрерывно считать экономику вариантов и менять цены динамически

Нужны постоянные взаимодействия с клиентами и поставщиками.

2. Основные задачи  логистики производства и сбыта  продукции

Типичная структура сети производства и сбыта продукции (рис.1) включает в себя:

1. Производителей и поставщиков комплектующих частей, деталей и материалов (Производитель).
2. Транспортные средства (Транспорт), осуществляющие перевозку частей или готовой продукции.
3. Промежуточные склады и склады готовой продукции (Склад).
4. Сборочные производства, включая конвейерные линии (Сборщик).
5. Заказчиков и продавцов (Потребитель).

Основой для развертывания сети производства и сбыта продукции  является структура городов и  дорог (шоссейных, воздушных, водных и  других).

Рис. 1. Типичная структура  логистической сети

Типичными задачами логистики  систем производства и сбыта продукции  являются:

1. Задача конструирования логистической системы производства и сбыта продукции с целью обеспечения заданных характеристик. В ходе такого конструирования решается задача географического размещения промежуточных цехов и складов, определения пропускной способности создаваемых дорог, достаточных объемов складов, характеристик парка транспортных средств и т.д.
2. Задача моделирования созданной логистической системы с целью исследования ее основных характеристик. В ходе такого моделирования возможно определение стоимости и сроков выполнения каждого заказа, построение оптимальных путей и планов производства и поставок, определение "узких" мест системы (недостаток складских помещений, низкая скорость перевозок и т.п.), отработка аварийных ситуаций (таких, например, как потеря частей) и т.д.

В целом, мы определяем "логистику" как "процесс принятия решений  в сфере нормирования и распределения  ресурсов" [Rzevski, 1999] - другими словами, "логистика" представляет собой комплекс мер по удовлетворению спроса на ресурсы в заданном месте и в заданное время.

3. Мультиагентный подход для построения системы моделирования логистики

Интеллектуальный агент - это программный объект, способный  действовать в заданной программной  среде, рассуждать и коммуницировать с себе подобными. Подробный обзор современного состояния мультиагентных систем был представлен в [Хорошевский, 1999].

В настоящем подходе каждому  заказу (далее - кружочек) и каждому  готовому элементу ("квадратик") продукции  соответствует свой интеллектуальный агент, а главной особенностью разрабатываемой  системы становится способность  обеспечивать нахождение соответствия между заказами и готовыми частями ("matching demand to supply").

В этом плане развиваемый  подход реализует основные принципы холизма, при которых централизованная структура заменяется взаимодействием  автономных модулей, способных к  динамическому взаимодействию [Brussel et al., 1998, Skobelev, 2000]. Прекрасным примером такой структуры может являться рой пчел, в котором каждая из пчел является вполне автономной системой, но в целом, рою пчел присущи и все черты целостного объекта.

Важным свойством разрабатываемых  агентов является их способность  к переговорам друг с другом, разработанная  на основе технологии виртуальных "круглых  столов" [Vittikh et al., 1998].

Рис. 2. "Рой" агентов заказов и готовых  частей в ходе переговоров (длина  стрелки выражает меру интереса, а  касание - начало бронирования)

Типичный пример переговоров  приводится на рисунке 3. Поступает  заказ на деталь, и тут же создается  Агент Заказа для проведения переговоров  о принятии его в производство. Агент заказа находит уже существующую готовую деталь на одном из складов (шаг 1). Он предлагает определенную цену за данную деталь, а Агент Детали, в свою очередь, может принять  это предложение или отказаться от него, в зависимости от предложенной цены. Предположим, что Агент Детали принимает предложение (шаг 2), деталь резервируется, и ее цвет на экране меняется. Предположим, что далее  в систему поступает другой заказ (шаг 3), и второй Агент Заказа пытается зарезервировать для себя ту же деталь, поскольку другой подходящей не находит. Понимая, что деталь уже занята, Агент  Заказа предлагает отменить бронирование за определенную компенсацию. В результате Агент Детали снова обращается к  первому Агенту Заказа с предложением принять компенсацию. Первый Агент  Заказа может согласиться и принять  компенсацию, если только это не повлияет на сроки его исполнения, или дата поставки может быть перенесена на более поздний срок. Если первый Агент Заказа согласен, то деталь перебронируется заново, теперь уже для второго заказа (шаг 4), и ее цвет снова меняется.

Рис. 3. Процесс  переговоров в мультиагентной сети (шаг 1-6 - важные этапы переговоров: запросы, ответы, подтверждения, ...)

В ходе переговоров разрабатываемые  агенты могут реализовывать разные стратегии. Например, "осторожный" агент заказа некоторой части  последовательно обходит весь "рынок" предложений производителей, торгуется  с ними и в результате находит  наилучшее предложение (которое, впрочем, к моменту принятия решения уже  может быть "снято"), а "решительный" - немедленно бронирует первое же предложение, если оно удовлетворяет его требованиям. В итоге, вступая в переговоры, агенты могут как конкурировать между собой, так и кооперироваться для достижения заданной цели.

Кроме "роя" агентов  заказов и готовых частей, постоянно  ищущих встречи, в системе имеется  и ряд других более традиционных дополнительных агентов: агенты производителя, склада, сборочного производства (конвейера) и некоторые другие. При этом агент  склада взимает с заказов плату  за хранение частей и постоянно до-заказывает части, постоянно оценивая соотношение между меняющимся спросом и предложение. Агент конвейера управляет критериями сборки и при необходимости может переключать переговоры заказов с получения максимальной прибыли, например, на резервирования времени по ремонту сборочной линии.

От различных стратегий, реализуемых агентами "роя" и  дополнительными агентами, зависят  важные макроэкономические параметры  всей логистической системы.

Из вышеприведенного описания ясно, что в процессе переговоров  и ре-переговоров мультиагентная система находит решение, которое максимально удовлетворяет всех участников, обеспечивая если не оптимальные, то квазиоптимальные показатели для всей цепочки. Поскольку процесс переговоров непрерывен, динамика модели системы полностью отражает ее динамику в реальной жизни - со всеми непредвиденными обстоятельствами и вытекающими из них последствиями.

На данный момент другой такой технологии, способной автономно  осуществлять процесс согласования спроса и предложения, видимо, не существует.

4. Архитектура  мультиагентной системы для моделирования логистики

В архитектуре разрабатываемой  системы основную часть составляет предметно-независимое мультиагентное ядро, в составе которого выделяются следующие базовые компоненты (рис. 4):

1. Служба прямого доступа обеспечивает прямой доступ визуальной части к атрибутам агентов. При этом, визуальная часть может общаться с агентами с помощью сообщений, но использование данной подсистема во-первых, быстрее, а во-вторых, обладает более широкими возможностями для оперирования агентами.
2. Служба сообщений отвечает за передачу сообщений между самим агентами, а так же между агентами и дополнительными системами ядра.
3. Библиотека классов агентов это часть базы знаний, которая содержит информацию, о том, каких типов бывают агенты. Для повышения гибкости системы, информация в этом справочнике может быть дополнена из внешних расширений через интерфейс EM API (расширения ядра).
4. Сообщество агентов - место, где размещаются агенты. Этот блок, кроме жизнедеятельности агентов, еще обеспечивает функции по загрузки/записи агентов и их свойств и за оптимизацию работы с ресурсами.
5. Онтология - предметная база знаний, содержащая конкретные знания о предмете (логистике), представляемые в виде семантической сети.

Рис. 4. Архитектура  ядра мультиагентной системы

При этом предметная ориентация системы достигается путем создания дополнительных классов агентов  в системе Delphi и внедрение их через EM API, а так же через расширение предметной базы знаний.

Кроме перечисленных выше блоков система имеет 4 типа интерфейсов, для взаимодействия с внешними компонентами, это:

1. DBI API. Интерфейс взаимодействия с модулем доступа к БД и БЗ. Так же, этот модуль отвечает за взаимодействие с накопителями, для сохранения описания сцен и т.п.
2. UI API. Интерфейс для присоединения системы наблюдения/редактирования. При этом каждый проект может использовать как унифицированную оболочку для работы с системой, так и свой собственный блок, например для веб-представления.
3. EM API. Интерфейс расширений ядра, позволяет динамически вносить в систему собственные типы агентов без модификации самого ядра. Изначально в систему встраивается основной набор агентов для конкретного направления, а потом вносятся расширения.
4. CI API. Интерфейс взаимодействия между несколькими различными ядрами. На основе данного ядра разработана оболочка пользователя (рис. 5), реализующая наиболее общие классы логистических агентов и библиотека их классов для программиста.

еры ЖКХ и Энергетики?»

Профессор Джордж Ржевский 
Председатель ООО «Маджента: мультиагентные приложения», Лондон; 
Почетный профессор Открытого университета, Мильтон Кейнс; 
Приглашенный профессор Университета Брюнеля, Аксбридж, Великобритания

Введение

Объектом рассмотрения данной работы мы бы определили логистику  как принятие решений относительно нормирования и распределения ресурсов. Другими словами, целью логистики  является согласование имеющихся ресурсов и спроса на них.

Определенная таким  образом, логистика становится основным элементом различных видов коммерческой и производительной деятельности, включая  ниже перечисленные:

• Торговля и снабжение (согласование спроса и предложения)
• Планирование коммерческой, промышленной и разработческой деятельности (согласование рода деятельности и требуемого на нее периода времени)
• Планирование ресурсов компании (соответствие ресурсов намеченным задачам компании)
• Контроль над механизмами и процессами (согласование действий и поставленных задач)
• Разработка механизмов и структур (соответствие функций и структур спецификациям)

Я полагаю, что довольно скоро мы ощутим коренной (paradigm) сдвиг в методах, которыми осуществляем эти виды деятельности. Слово paradigm используется здесь в определении Томаса Кана, которое он дал в своей основополагающей работе о научной революции [1], т.е. подразумевающий "принятые в научной практике вариации, включающие в целом законы, теорию, области применения и оборудование - являющиеся моделями, на которых основываются конкретные логически обоснованные традиции научных исследований." По Кану, такой сдвиг всегда является следствием появления новых задач, которые не могут быть решены с помощью известных и обоснованных теорий и методов, применявшихся при решении предшествующих задач.

Всемирная информационная экономическая система

Какие же новые  задачи в сфере распределения  ресурсов не могут быть решены с  помощью уже существующих и предпочитаемых ныне методов? Их множество и все  они имеют отношение к фундаментальным  изменениям в экономических, социальных и законодательных факторах, влияющих на ситуацию на рынках. Самым важным из этих факторов является глобализация экономической деятельности. Отмена пошлин, перемещение производственных мощностей из развитых стран в  страны третьего мира в совокупности с невероятным ростом сети Интернет сделали возможным присоединение  к мировому рынку все новых  стран. Благодаря сети Интернет, производитель  получил возможность поставлять свои товары и услуги покупателям  в любой части света, и напротив, Интернет дал возможность покупателю получать самую точную информацию о  производителях, независимо от географического  места их расположения. Огромное количество продавцов и покупателей всемирной  экономической системы, поведение  каждого из которых непредсказуемо, делают эту систему предельно  сложной, что приводит к неэффективности  общепринятых конкурентных стратегий [2].

Приведем основные характеристики Всемирного информационного  сообщества:

• Превалирование в экономической деятельности скорее информационного обмена, чем обмена какими-либо физическими объектами. В США и Великобритании производство составляет лишь 20% ВНП. Оставшаяся часть получается поставкой услуг, чаще всего имеющих отношение к программным продуктам и Интернет.
• Преобладающим экономическим ресурсом являются скорее знания (интеллектуальный капитал), чем деньги (финансовый капитал). Каждая исключительная идея или ноу-хау привлекают массы инвесторов. Оценка компаний чаще всего основывается на внедрении ими новейших технологий, а не на их прибыльности на данный момент.
• Преобладающим средством массовой коммуникации является скорее Интернет и такие цифровые системы коммуникации как Интранет и Экстранет, чем автомобильные и железные дороги и почта. Деловая переписка через Интернет гораздо более эффективна, чем через общепринятые средства коммуникации. Рост е-коммерции показателен в данном случае.
• Превалирующей организационной структурой является сеть, а не иерархия. Сеть малых систем гораздо более чувствительны к изменениям на рынке, чем большие бюрократические структуры.
• Преобладающей методологией развития является нарастание и эволюция, чем нисхождение. В противоположность преобладающей методе эры промышленного производства, когда отдавалось предпочтение экономике, контролируемой диктатом сверху, и порождавшей громоздкую и неэффективную систему, новая экономика становится благоприятной почвой для последовательного роста и развития.
• Преобладающий уровень информационного обмена – скорее всемирный, чем региональный или местный. Организации, не имеющие доступа к глобальной информационной сети, ограничены тесными рамками. Стратегия победителя – в углублении знаний, в сферах, отличающихся от общепринятых и, вместе с тем, органично вписывающихся в систему других областей знаний.

Новая парадигма

Переход от промышленной экономики к информационной обусловлен стремительным прогрессом в цифровых технологиях, которые для людей, облаченных властью принимать решения, являются единственно доступным ресурсом, цена на который характеризуется постоянным падением. Развитие цифровых технологий следует в соответствии с хорошо известным законом Мора, который гласит:

Каждые 18-24 месяца, на обозримый период будущего, количество чипов, а следовательно и мощность компьютерного оснащения удваиваются, в то время как их стоимость остается примерно на том же уровне.

Есть доказательства тому, что с 1960-х годов развитие компьютерных технологий происходит в  строгом соответствии с этим законом. Это подразумевает, что и в  ближайшем будущем стоимость  электронных знаков будет ниже стоимости  штрихового кода. Следовательно, мы можем  ожидать, что все физические объекты  будут обладать электронными знаками  и, таким образом, получат возможность  общаться друг с другом, открывая широчайшие возможности для интеллектуальной логистики.

Второй и гораздо  менее известный закон цифрового  мира – закон Меткафа – гласит, что:

Ценность сети равна  числу ее пользователей в квадрате.

Это подразумевает, что рост полезности сети не линеен. Он многочленен, что обусловливает гораздо более плодотворный способ создания систем, чем ограниченная структура. Интернет, конечно же, является ярким примером действия закона Меткафа. Тем не менее, границы действия этого закона гораздо шире и включают человеческие системы. Мы все не раз убеждались, что результат работы команды гораздо эффектней, чем просто сумма результатов работы отдельных индивидуумов.

Я полагаю, что Закон  работы в сети будет иметь особое значение в логистике. Взамен больших  централизованных систем в логистике  мы создадим интеллектуальных агентов, способных спланировать и перепланировать  нормирование и распределение ресурсов в соответствии с динамически  изменяющимися требованиями рынка.

Третий закон  Всемирной информационной экономической  системы – закон стоимости  деловой активности:

Размер организации  зависит от разницы между ценой  деловых операций и ценой обладания  ресурсами, необходимыми для участия  в этих операциях.

Воздействие сети Интернет на продуктивность деловой  деятельности находится в прямой зависимости от самой низкой стоимости  этой деятельности (например, продаж и  маркетинга) в случае, если бы они  осуществлялись вне этой сети. Компании, охватывающие в своей деятельности е-коммерцию, достигают большой плодотворности , т.к. через свои Веб сайты способны охватить более широкий круг потребителей и, что более важно, имеют возможность предложить им множество дорогих услуг, ранее осуществлявшихся большим количеством их сотрудников. По сравнению с этим, цена обладания ресурсами очень высока, и поэтому мы можем ожидать снижения размеров в ближайшем будущем.

В соответствии с  этим законом, было бы разумным производить  операции логистики по Порталам Логистики, совмещая торговлю товарами с принятием  решений по распределению, транспортировке  и управлению всей цепочкой снабжения.

Интеллектуальные агенты

Концепция Интеллектуальных агентов является ключом к пониманию  Интеллектуальной логистики.

Интеллектуальные  агенты – программные объекты (особый род компьютерных программ), способные  к взаимодействию друг с другом и  анализу информации, полученной через  их сообщения друг другу. В оправдание определения «интеллектуальные», Агенты должны быть способны к принятию решений  в условиях неопределенности ситуации, действовать при отсутствии полной информации, хотя бы и в какой-либо узкой области. Как правило, агенты скорее обучены, чем запрограммированы  для выполнения конкретной работы. Наиболее продвинутые версии агентов  могут учиться на собственном  опыте и иметь отличительные  черты индивидуальности.

Основными элементами интеллектуального агента, дающими  ему возможность обладать определенным уровнем восприятия, умения познавать  и действовать, являются базы знаний в определенной сфере жизнедеятельности, содержащие модели простейших ценностей  и отношений и алгоритмы анализа, обучения и ситуативной ориентации. Здесь могут быть использованы стандартные  технологии создания искуственного интеллекта – например, предикативное исчисление, генетические алгоритмы, несистемная логика и сеть нервных окончаний. Для сохранения простоты агента, область его деятельности должна быть очень узкой. [3], [4].

Используя концепцию  кривых полезности, агента можно создать  таким образом, что он будет иметь  определенное отношение к принятию рискованных решений в условиях неопределенности ситуации. Команда  агентов с различными характеристиками в отношении принятия рискованных  решений будет действовать подобно  группе операторов с набором различных  типов отношений к принятию решений. Ниже представлена концептуальная схема  агента (Сх. 1):

Интересное направление  развития мультиагентных систем – попытка снабдить агентов механизмом для видоизменения протоколов регулирования переговоров, которые ведутся между ними [5]. Эта способность дает агентам возможность бесконечно улучшать результативность принятия решений. Концепция мультиагентного проектирования и контроля полностью развита на сегодняшний день. Дальнейшие сведения можно получить, например, из [6] и [7] источников.

Интересно, что  бесспорного определения интеллекта не существует. В процессе разработки интеллектуальной сети мы предложили и успешно использовали следующее  поведенческое определение («поведенческое»  означает здесь, что определение  позволит нам измерить результаты , не объясняя, каким образом эти результаты могли быть получены):

Интеллект – это  способность системы добиваться цели или проявлять определенное поведение в условиях неопределенности ситуации, вызванной какими-либо непредсказуемыми событиями.

Из приведенного выше определения следует, что если система справляется с поддержанием требуемой деятельности несмотря на непредсказуемые события, то данная система является интеллектуальной. Это определение, тем не менее, не отвечает на решающий вопрос, а точнее: каким образом сделать объект или систему интеллектуальной? Для этого мы должны получить некоторое представление о человеческом интеллекте, а точнее, о тех его аспектах, что делают человека способным к решению новых, незнакомых ранее проблем и достижению желаемых целей даже в условиях непредсказуемых событий. В этом направлении был достигнут значительный прогресс, но его детали – не предмет исследования данной работы. Упомянем лишь один аспект человеческого интеллекта – способность узнавать частично восстановленные ситуативные модели через информативные предположения, за которыми следуют подтверждение и исключение ошибок. Карл Поппер обозначил этот процесс как предположения и опровержения [8].

Торги между автоматизированными (абсолютно предсказуемыми) и интеллектуальными  системами (не совсем предсказуемыми) проиллюстрированы в ниже приведенной  таблице 1:

Таблица 1 Автоматические и интеллектуальные системы

Идея сконструировать  программных агентов пришла ко мне  много лет назад в процессе прочтения работы Мавина Мински The Society of Mind [9] – книги, имеющей фундаментальное значение для исследования интеллекта как природного, так и искуственного.

Мультиагентная логистика

Как было описано  выше, всемирная экономика характеризуется  частой сменой спроса на ресурсы, что  оказывает определенное давление на производителей, которые поставляют свои товары в разные части света. Закупка мест в грузовом самолете, наем автотранспорта, аренда складских помещений, мониторинг потоков запчастей и оборудования и своевременная доставка – деловые операции, еще более трудно осуществимые теперь, чем когда-либо. Даже изнутри процесса, в рамках предприятия, логистика становится кошмаром из-за того, что покупатели часто пользуются своим правом передумать насчет параметров и характеристик своих покупок.