Информационные технологии в логистике

    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.

    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 возможность 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».

    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:

    - принимать быстрые и качественные решения в области управления материальными потоками;

    - готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени;

    - сохранять «ноу - хау» компании, так как персонал, пользующийся системой, не может вынести за пределы компании опыт и знания, содержащиеся в экспертной системе;

    - использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов на непрестижных, опасных, скучных и тому подобных 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, чтобы не поставить коробку весом в сто килограммов на коробку весом в пять килограммов здравым смыслом, дополняющим знания экспертной системы, должен обладать пользователь.

    Обращение с экспертными программами за короткий промежуток времени формирует  опытного специалиста. В то же время, задача повышения обучающих возможностей экспертных систем является сегодня  актуальной, так как большинство программ не объясняют пользователю причины рекомендуемых решений.

    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 в разрезе 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.

    Список  используемой литературы

    1. Сумец А.М. Логистика: Учеб. пос./ Киев: «Хай-Тек Пресс», 2008. – 320 с.

    2. Киршина М.В. Коммерческая логистика/  М. В. Киршина. - М.: Центр экономики  и маркетинга, 2008.

    3. Коммерческая деятельность производственных  предприятий (фирм): Учеб. /Санкт-Петербург.  гос. ун-т экономики и финансов; О.А. Новиков, В.О. Бахарев, С.А.  Уваров и др.; Под общ. ред.: О.А. Новикова, В.В. Щербакова. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2006.

    4. Неруш Ю.М. Коммерческая логистика:  Учеб. для вузов по направлениям "Менеджмент" и "Коммерция", спец. "Менеджент", "Коммерция" и "Маркетинг". - М.: Банки и биржи, 2004.

    5. Ардадова М.М., Логистика в вопросах и ответах. - М.: ТК Велби , изд. Проспект, 2004, - 272 с.

    6. http://www.i-u.ru/biblio/archive/gadjinskiy_logistika/default.aspx