ГЛАВНАЯ Консультации о поступлении Гостевая книга Мир новостей
 

Образовательный сайт Бармашовой Л.В.

Рассылки Subscribe.Ru
Современное образование
Подписаться письмом


Приглашаем принять участие в круглом столе!
подробнее   >>>
 

Институт Менеджмента, Экономики и Инноваций начинает набор на курсы повышения квалификации!
подробнее   >>>
 

Уважемые студенты АНО ВПО ИМЭиИ!
подробнее   >>>
 


все новости...


Методы логистики

 
Глава 5. Методологический аппарат логистики
5.1. Общая характеристика методов решения логистических задач

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:

- методы системного анализа;
- методы теории исследования операций;
- кибернетический подход;
- 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.

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 следующем параграфе.

5.2. Анализ полной стоимости в логистике

Эффективным методом управления материальными по­токами является анализ полной стоимости, который часто называют концепцией полной стоимости. Этот метод лежит в основе теории и практики логистики.

Анализ полной стоимости, означает учет всех эконо­мических изменений, возникающих при каких-либо изме­нениях в логистической системе.

Применение анализа полной стоимости означает иден­тификацию всех затрат в логистической системе и такую их перегруппировку, которая позволит уменьшить суммар­ные затраты. Анализ полной стоимости первоначально ис­пользовался на транспорте для сравнения различных вари­антов транспортировки. Впоследствии этот метод стали ис­пользовать в профессиональной деятельности менеджеров по логистике всюду, где необходимо сделать выбор из двух и более альтернатив.

Применение анализа полной стоимости предполагает возможность варьирования ценой при поиске решений, т. е. возможность повысить затраты в одной области, если в це­лом по системе это приведет к экономии.

Образно идею анализа полной стоимости можно пред­ставить в виде айсберга, надводная часть которого представляет собой четко просматриваемую цену решения. Полная масса айсберга — это полные затраты, связанные с решением.

Основные трудности применения метода, которые за­частую не позволяют наглядно увидеть и просчитать "скры­тую" стоимость решения, заключаются в следующем:
- необходимость в специальных знаниях;
- необходимость учета факторов, связанных с косвен­ными затратами.

Следует отметить, что решение, принятое без учета "подводной части айсберга затрат", скорее всего будет оши­бочным.

Перечислим характерные примеры применения ме­тода [1].

Выбор между приобретением собственного склада или использованием склада общего пользования.
Выбор между созданием одного централизованного склада или нескольких децентрализованных распределитель­ных центров.
Альтернатива между редкими закупками сырья в больших объемах или частыми закупами, но в меньших объемах.
Изменение маршрута доставки груза с целью экономии затрат или лучшего удовлетворения спроса.

Использование системы так называемого постоянно­го пополнения запасов (при котором поставщик несет пря­мую ответственность за полное обеспечение фирмы сырьем и комплектующими, необходимыми для завершения производства определенного продукта или выполнения определенного заказа).

Внесение изменений в цикл заказа (время от момента, когда заказчик решил приобрести определенный продукт, до момента завершения поставки этого продукта конечному потребителю включает в себя время на передачу
заказа продавцу выполнение заказа и его отправку).

Изменение графика производства (увеличение или уменьшение продолжительности производственного цикла или регулирование текущих объемов производства до того, как возникнут отклонения из-за изменившихся размеров
спроса).

5.3. 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...?"

Существенной характеристикой любой модели являет­ся степень полноты подобия модели моделируемому объек­ту. По этому признаку все модели можно подразделить на изоморфные и гомоморфные (рис. 25).

 
Рис. 25. Классификация моделей

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 упрощаются 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 выде­ляют материальные и абстрактные модели.

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 символическим моделям относят языковые и знаковые.

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

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

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

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

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

Второй этап. Решение уравнений, получение теоре­тических результатов.

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

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

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

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

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

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

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

б) выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффек­тивное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществ­ляется с помощью компьютеров. Условия, при которых ре­комендуется применять имитационное моделирование, при­ведены в работе Р. Шеннона "Имитационное моделирова­ние систем — наука и искусство". Перечислим основные из них.

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

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

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

Описание достоинств и недостатков имитационного мо­делирования можно завершить словами Р. Шеннона: "Раз­работка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется" [2].



[1] См.; Риккио Э. Определяющий метод управления материалопотокаии // Логистика. 1999. № 3.
[2] Шеннон Р. Ю. Имитационное моделирование систем — наука и искусст­во / Пер. с англ.; Под ред. С. К. Масловского. М.: Мир, 1978.
 
 
{SITELINK-S230}возврат к предыдущей странице{/SITELINK}               {SITELINK-S198}в содержание{/SITELINK}               {SITELINK-S356} следующая страница{/SITELINK}

Управление рисками Природоохранная деятельность Материальные потоки и логистические операции Логистические операции Логистические системы Капитал предприятия Распределение прибыли предприятия Инвестиционная политика предприятия Кадровая служба Кадровый потенциал 

 
   
Книги
Банк рефератов
Курсовые проекты работы
Сборник научных статей

Курс Валют Информер
Российский рубль Курс Российского Рубля Информер
ЕВРО(EUR)//-//
Доллар США(USD)//-//
Чешская крона(CZK)//-//
Фунт стерлингов(GBP)//-//