Формирование логистической системы на предприятии

Фирма «Декарт» акцентирует деятельность своих функциональных подразделений на повышение эффективности обслуживания потребителей. Основными элементами системы обслуживания клиентов предприятия «Декарт» являются:

• материальные и финансовые ресурсы;
• предприятия (поставщики и потребители);
• подрядчики  и товаропроводящая сеть;
• транспорт;
• складское оборудование и подготовка продукции к производственному потреблению;
• средства связи и телекоммуникаций;
• система послепродажного обслуживания.
• логистический персонал;

Приведенные элементы свидетельствуют о том, что система обслуживания фирмы «Декарт» относится к классу «больших» систем, для которых присущи следующие признаки:

1. наличие выделяемых частей – подсистем или элементов;
2. наличие цели функционирования для каждой подсистемы и возможность оценки эффективности функционирования в зависимости oт управляющих воздействий, приложенных в каждой подсистеме;
3. наличие глобальной цели функционирования всей системы логистического обслуживания в целом и возможность оценки эффективности ее функционирования;
4. иерархическая структура управления системой обслуживания;
5. наличие большого числа информационных связей внутри каждой подсистемы и между подсистемами;
6. разнообразие состояний системы логистического обслуживания, т.е. наличие различных состояний, в которых система может находиться под воздействием факторов внешней и внутренней среды.

Таким образом, фирму «Торговый Дом «Декарт» мы можем рассматривать как логистическую систему, обладающую эмерджентностью, то есть обладающую наличием свойств, не выводимых из свойств ее элементов. Иными словами, такая система представляет нечто большее и качественно отличное, чем сумма составляющих ее частей.

По оценке автора, негативное проявление эмерджентности в «Декарте» нейтрализуется действием механизма саморегулирования. Механизм саморегулирование «Декарте» возник эмпирически в ходе становления и развития предприятия. Механизм саморегулирования основан на действии обратной связи между управляемой и управляющей частями системы. Управляющая система фирмы «Декарта» - это, прежде всего, менеджеры, принимающие необходимые управленческие решения и зависимости от параметров заказов потребителей и состояния логистического процесса. Эффективность этих решений характеризуется тем, насколько учитывается действие механизма саморегулирования на данный момент времени (рис. 4).

Рисунок 6 - Система управления процессом обслуживания в «ТД «Декарт»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Обобщенная информация I о конъюнктуре рынка, о процессе логистического обслуживания (в частности, о входящих U и выходящих V потоках, внутреннем состоянии X, о влиянии внешней среды F (показатели работы банков, транспорта, таможни, органов сертификации, налоговой инспекции, органов государственной и муниципальной власти и др.) поступает в управляющую систему. На основе этой информации вырабатываются управляющие воздействия -r. Как известно, чем шире номенклатура управляющих воздействий, тем эффективнее управление [1].

 

3.2  Экономико-математическая модель разработки оптимальной логистической системы

 

Для разработки оптимальной логистической системы необходимо использовать экономико-математическое моделирование, оптимизационные методы решения этих задач.

Под экономико-математической моделью понимается математическое описание исследуемого процесса или объекта. Для рассматриваемой задачи такая модель представляется следующим образом:

,                                                (3.1)

,                                         (3.2)

где tij – время выполнения i-й логистической функции j-м способом;

Cij – стоимостные затраты при выполнении i-й функции j-м способом;

αij – параметр управления уравнением;

 αij =1 – если вариант оптимален,  αij=0 – в противном случае.

Эту задачу можно записать и иначе. Исходные значения времени выполнения i-х логистических функций, выполняемых j-ми способами, представим в виде матрицы:

t11,t12,….,t1m

t21,t22,….,t2m

……………

tn1,tn2,….,tnm

 

 

                                                                                                  (3.3)

 

 

 

а значение стоимостных затрат – матрицей

С11,С12,…. С1m

С21,С22,…. С2m

……………

Сn1,Сn2,….,Сnm

 

 

                                                                       ,                                              (3.4)

 

 

где n – количество альтернативных способов выполнения логистических функций;

m – количество логистических функций, выполняемых системой.

Требования, выраженные условиями (3.1) и (3.2), сводятся к тому, чтобы для каждой i-й функции выбрать один вариант выполнения, т.е. в каждом столбце матрицы (3.3) и (3.4) оставить по одному значению tij и Cij, соответствующему затратам оптимальных вариантов для всей логистической системы.

 Алгоритм решения задачи.

Алгоритм решения задачи – точное предписание последовательности действий. Ряд задач, связанных с оптимизацией логистических систем, целесообразно решать методом динамического программирования. Под динамическим программированием понимается вычислительный метод, опирающийся на аппарат рекуррентных (возвратных) уравнений,  разработанных Р. Беллманом. Этот метод применяется при решении задач упорядочения перебора вариантов. Метод динамического программирования применяется в том случае, если задачу можно представить как многошаговую. На каждом шаге выявляют вариант, при котором выбранная последовательность вариантов наилучшая по критерию эффективности. Пошаговое представление процесса позволяет свести решение многомерных задач к решению одномерных многошаговых. Для поставленной задачи алгоритм сводится к следующему.

1. Исходные значения времени  выполнения логистической функции tij и стоимостных затрат Cij записываются в виде матриц (3.3) и (3.4).

2. Производится преобразование  матриц, обеспечивающее следующее  соотношение величин tij и Cij по столбцам:

t11>t12>t13>…>t1n		C11<C12<C13<…<C1n
. . . . . . . . . . . . . . .		. . . . . . . . . . . . . . . . . .
tm1>tm2>tm3>…>tmn		Cm1<Cm2<Cm3<…<Cmn

 

3. При больших значениях  n и m (количестве альтернативных вариантов выполнения логистических функций и количестве элементов логистической системы) задача формирования оптимальной логистической системы решается как многомерная.

Использование динамического программирования, а именно функциональных уравнений Р. Беллмана, позволяет свести решение многомерных задач к решению многошаговых одномерных.

Для шага 1 (первый столбец матриц (3.3) и (3.4)) имеем

f1(tкр)=minf1(ti), ti=tкр,(tкр-1),(tкр-2),…,1;0,                         (3.5)

где f1(tкр) – зависимость стоимостных затрат при выполнении первой логистической функции от времени ее выполнения, т.е. первый столбец исходной матрицы Cij(3.4).

Задаваясь значениями tij от tкр до 0, осуществим выбор наиболее эффективного способа выполнения первой логистической функции, допустив, что вся логистическая система состоит только из нее.

Для шага 2 (с учетом обоих столбцов матрицы):

f2(tкр)=min[f2(ti)+f1(tкр-ti)],                                      (3.6)

                                         ti=tкр,(tкр-1),(tкр-2),…,1;0,                        

При выборе оптимального варианта для m – функции, (шага –т):

fт(tкр)=min[fт(ti)+fт-1(tкр-ti)],                                      (3.7)

                                         ti=tкр,(tкр-1),(tкр-2),…,1;0,          

Таблица 3.1 - Исходные данные временных затрат на выполнение логистических функций:

Максимально допустимое время, tкр	Логистические функции
	Доставка материала, складирование	Изготовление, сборка	Складирование готовой продукции	Транспортировка	Распределение
					товара на
					оптовой базе
	15	20	15	15	25
	10	5	10	10	10
45	5	5	5	5	5
	0	0	0	0	0

 

Таблица 3.2 - Исходные данные стоимостных затрат при выполнении логистических функций (тыс. р.):

Логистические функции
Доставка материала, складирование	Изготовление, сборка	Складирование готовой продукции	Транспортировка	Распределение
				товара на
				оптовой базе
0	0	0	0	0
20	5	10	5	10
40	15	15	15	20
50	20	25	20	25

 

 

Исходные данные с учетом поставленной задачи можно представить в виде матриц:

матрица t (исходные значения времени выполнения i–х логистических функций, выполняемых  j-ми способами)

	15	20	15	15	25
	10	5	10	10	10
‌II t II =	5	5	5	5	5
	0	0	0	0	0

 

матрица С (значения стоимостных затрат)

	0	0	0	0	0
	20	5	10	5	10
II C II =	40	15	15	15	20
	50	20	25	20	25

 

Использование динамического программирования, а именно функциональных уравнений Р.Беллмана, позволяет свести решение многомерных задач к решению многошаговых одномерных.

ti	f1										ti								f2																		ti							f2																				ti							f2																	ti			f2
45	0										45								0+50=50																		40							0+50=50																				35							0+50=50																				0+70=70
40	0										40								0+40=40																		35							0+40=40																				30							0+40=40																				0+50=50
35	0										35								0+20=20																		30							0+20=20																				25							0+20=20																				25+36=60
30	0										30								0+0=0																		25							0+0=0																				20							0+0=0																				25+40=65
25	0										25								0+0=0																		20							0+0=0																				15							5+0=5																				30+35=65
20	0										20								0+0=0																		15							5+0=5																				10							5+0=5																				45+35=80
15	0										15								5+0=5																		10							5+0=5																				5							5+0=5																	10			80+0=80
10	20										10								5+0=5																		5							5+0=5																				0							20+0=20																	5			80+0=80
5	40										5								5+0=5																		0							20+0=20																																												0			80+0=80
0	50										0								20+0=20
ti		f2													ti									f2																ti						f2																	ti					f2
30		0+50=50													25									0+50=50																20						0+50=50																	15					5+50=55
25		0+40=40													20									0+40=40																15						5+40=45																	10					5+40=45
20		0+20=20													15									5+20=25																10						5+20=25																	5					5+20=25
15		5+0=5													10									5+0=5																5						5+0=5																	0					20+0=20
10		5+0=5													5									5+0=5																0						20+0=20
5		5+0=5													0									20+0=20
0		20+0=20
ti		f2													ti									f2															ti									f2
10		5+50=55													5									5+50=55															0									20+50=70
5		5+40=45													0									20+40=60
0		20+20=40
ti				f3																					ti					f3																	ti						f3																	ti				f3
45				0+70=70																					40					0+70=70																	35						0+70=70																	30				0+70=70
40				0+55=55																					35					0+55=55																	30						0+55=55																	25				0+55=55
35				0+40=40																					30					0+40=40																	25						0+40=40																	20				0+40=40
30				0+20=20																					25					0+20=20																	20						0+20=20																	15				0+20=20
25				0+5=5																					20					0+5=5																	15						0+5=5																	10				10+5=15
20				0+5=5																					15					0+5=5																	10						10+5=15																	5				15+5=20
15				0+5=5																					10					10+5=15																	5						15+5=20																	0				25+5=30
10				10+0=10																					5					15+0=15																	0						25+5=30
5				15+0=15																					0					25+0=25
0				25+0=25
ti				f3																		ti						f3															ti						f3																		ti					f3
25				0+70=70																		20						0+70=70															15						0+70=70																		10					10+70=80
20				0+55=55																		15						0+55=55															10						10+55=65																		5					15+55=70
15				0+40=40																		10						10+40=50															5						15+40=55																		0					25+40=65
10				10+20=30																		5						15+20=35															0						25+20=45
5				15+5=20																		0						25+5=30
0				25+5=30
ti			f3																										ti					f3
5			15+70=85																										0					25+70=95
0			25+55=80
ti					f4																ti										f4														ti									f4															ti								f4
45					0+95=95																40										0+95=95														35									0+95=95															30								0+95=95
40					0+80=80																35										0+80=80														30									0+80=80															25								0+80=80
35					0+65=65																30										0+65=65														25									0+65=65															20								0+65=65
30					0+45=45																25										0+45=45														20									0+45=45															15								0+45=45
25					0+30=30																20										0+30=30														15									0+30=30															10								5+30=35
20					0+20=20																15										0+20=20														10									5+20=25															5								15+20=35
15					0+15=15																10										5+15=20														5									15+15=30															0								20+15=35
10					5+5=10																5										15+5=20														0									20+5=25
5					15+5=20																0										20+5=25
0					20+5=25
ti					f4																ti										f4														ti									f4															ti								f4
25					0+95=95																20										0+95=95														15									0+95=95															10								5+95=100
20					0+80=80																15										0+80=80														10									5+80=85															5								15+80=95
15					0+65=65																10										5+65=70														5									15+65=80															0								20+65=85
10					5+45=50																5										15+45=60														0									20+45=65
5					15+30=45																0										20+30=50
0					20+20=40
ti					f4																ti										f4
5					15+95=110																0										20+95=115
0					20+80=100
ti						f5
45						0+115=115
40						0+100=100
35						0+85=85
30						0+65=65
25						0+50=50
20						10+40=50
15						10+35=45
10						10+25=35
5						20+20=40
0						25+10=35
								0	0				0										0			0
								20	5				10										5			10
II C II =								40	15				15										15			20
								50	20				25										20			25