Логистика. Новая система.

В основе технологии штрихового кодирования и автоматизированного  сбора данных лежат простые физические законы. Штриховой код представляет собой чередование темных и светлых  полос разной ширины, построенных  в соответствии с определенными  правилами. Изображение штрихового кода наносится на предмет, который  является объектом управления в системе. Для регистрации этого предмета проводят операцию сканирования. При  этом небольшое светящееся пятно  или луч лазера от сканирующего устройства движется по штриховому коду, пересекая  попеременно темные и светлые  полосы. Отраженный от светлых полос  световой луч улавливается светочувствительным  устройством и преобразуется  в дискретный электрический сигнал. Вариации полученного сигнала зависят  от вариаций отраженного света. ЭВМ, расшифровав электрический сигнал, преобразует его в цифровой код.

Сам по себе цифровой код товара информации о его свойствах, как правило, не несет. Уникальное тринадцатизначное число является лишь адресом ячейки памяти в ЭВМ, которая содержит об этом товаре все сведения, необходимые для формирования машиночитаемых документов. Совокупность этих сведений образует так называемую базу данных о товаре. В последующем база данных должна передаваться по цепи товародвижения с помощью сети электронной связи или на машиночитаемых носителях.

Существуют разные технологии печати штрихового кода, в  том числе, мастер фильмы (фотопленочные  шаблоны), офсетная литография, точечно-матричная  печать и др.

Если между ЭВМ  поставщика и ЭВМ получателя товара имеется электронная связь, то информация о кодах товаров, составляющих партию, об их количествах, а также база данных о самих товарах передается автоматически. Если такой связи нет, то информация передается на магнитных дисках. В  случае необходимости электронную  технологию передачи информации можно  дополнить распечаткой сопроводительных документов на бумажной основе.

На складе получателя во время приемки товаров производится сканирование штрихового кода при помощи специального устройства. Это может  быть контактный сканер-карандаш, портативный  лазерный сканер или стационарное сканирующее  устройство. Количество товаров, в разрезе  товарных кодов, запоминается переносным устройством сбора данных. Затем  эта информация перегружается в  складскую ЭВМ, где сверяется  с данными о партии, поступившими на гибком магнитном диске или  по сети электронной связи.

При продаже товара в магазине кассир считывает штриховой  код с выбранного покупателем  изделия. Около двух секунд уходит на сканирование товара и идентификацию  его товарного кода. После этого  кассовый компьютер, отыскав в памяти цену и другие необходимые реквизиты  изделия, выдает их на экран и печатает чек.

В момент выдачи чека кассовым компьютером главный компьютер  секции принимает в свою память информацию о том, что данный товар продан. Получение товаров со склада и  их реализацию этот компьютер сопровождает арифметической увязкой массивов в  картотеке наличия. Таким образом, система перманентно обеспечивает не только суммовой, но и количественный учет товаров, что невозможно организовать без кодирования товаров.

Количественный учет реализации товара используется для  своевременного пополнения торгового  ассортимента. Автоматически составленный и переданный по сети электронной связи заказ на завоз товаров в магазин или подачу их в торговый зал учитывает складывающийся спрос по каждой товарной позиции.

4. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА  ЛОГИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

4.1. Теория логистического анализа.

В основе логистического анализа лежит применение логистической функции, с помощью которой описываются законы роста, присущего многим формам и уровням жизни, а также сфере материального производства и процессам насыщения потребительского спроса. Например, спроса на цветные телевизоры: сначала медленный, но все ускоряющийся рост доли семей, имеющих телевизор, переходящий в равномерный рост; затем рост доли семей, имеющих телевизор, замедляется по мере приближения этого показателя к 100 %.4

График логистической функции имеет форму латинской буквы S, положенной на бок. Поэтому его еще называют S - образной кривой. Эта кривая имеет две точки перегиба и характеризуется переходом от ускоряющегося роста к равномерному (вогнутость) и от равномерного роста к замедляющемуся (выпуклость).

В целом логистический закон отражает динамику многих процессов в пространстве и во времени (например, зарождения нового организма или популяции, их отмирания, различных переходных состояний и т. п.). Логистической закономерности присуще свойство отражать изменения возрастающего ускорения процесса на замедляющееся или, наоборот, - при обратной форме кривой. Эта важная особенность дает возможность определить статистическим путем различные критические, оптимальные и другие практически ценные точки.

В основе логистической функции лежит закономерность, выраженная уравнением Ферхюльста: 

где Y- значение функции;

х - время;

А - расстояние между  верхней и нижней асимптотами;

С - нижняя асимптота, т. е. предел, с которого начинается

рост функции;

а, b - параметры, определяющие наклон, изгиб и точки

перегиба графика  логистической функции (рис. 9).

Для решения уравнения  логистической функции первоначально надо определить верхнюю и нижнюю асимптоты. Это с достаточной точностью можно сделать по эмпирическому ряду путем простого его просмотра. Значение верхней асимптоты можно проверить аналитически по формуле: 

где у1, у2, у3 - три эмпирических значения функции, взятые через равные интервалы аргумента. 
 

Рис. 9. Графики логистических функций.

Затем уравнение  логистической функции выражается в следующей логарифмической форме: 

Обозначив левую  часть этого уравнения через  lg Z, получим параболу первого порядка:

lg Z= а + bх.

Для определения  параметров этого уравнения служит следующая система нормальных уравнений, решаемая методом наименьших квадратов: 

Если найти из этих уравнений параметры а и  b, то можно составить ряд величин (а + bх), равных теоретическим значениям lg (А/(уx - C)- 1). Определяя величины (А/(уx - С) - 1), легко составить ряд теоретических значений функции ух. Если С = О, а верхняя асимптота = 100 %, или 1, то уравнение логистической функции упрощается до формы: 

Технику расчетов, связанных  с практическим использованием уравнения  логистической функции, легче освоить на конкретных примерах. Такие примеры известны в биометрии, при определении тенденций роста производства предметов потребления, в демографических расчетах и других процессах. Полученные результаты исследований логистической закономерности развития железнодорожного транспорта России и ряда других закономерностей свидетельствуют о важности теоретических обобщений, проведенных этим методом.

4.2. Логистический анализ предприятия

ООО "Автоштамп".

В качестве примера  логистического анализа рассмотрим определение логистической закономерности, описывающей конверсию автомобильных запчастей на производство автомобилей.

Данные об объеме производства по годам (табл. 1).

Таблица 2. Показатель Годы 1995 1996 1997 1998 1999 Объем производства автозапчастей, млн. руб.

0,14

0,9

4,7

8,7

9,2

Динамика объема производства представлена на рис. 2.

На графике можно  выделить следующие периоды:

Период D-K. Наращивание  выпуска авто запчастей в течение 1996 г. обеспечивалось ростом производства и было связано с переходом  на трехсменную работу при 7-дневной  рабочей неделе.

Период K-L. В первую половину 1997 г. рост выпуска продукции  определялся главным образом  из-за перестройки системы управления производством.

Период L-M. Рост выпуска  продукции в течение 1998 г. характеризовался выпуском новых автомобилей, и вводом в строй вновь созданных объектов.

Найдем уравнение  этой закономерности, приняв А = 10, С = 0, п = 5, Для составления системы нормальных уравнений предварительно рассчитаем величины ?х, ?x1, ?lgZ, ?xlg,Z (табл. 3). 

1995 1996 1997 1998 1999

Рис. 10. Динамика объема производства авто запчастей, выпускаемой ООО "Автоштамп": по оси абсцисс - время (в годах), по оси ординат - выпуск (в млн. руб.)

Таблица 3.

Расчет данных для  системы нормальных уравнений 

По итогам таблицы  составляем систему нормальных уравнений: 
 

Подставляя в уравнение  вместо а и b их значения, а также величину А = 10, имеем: 

По этому уравнению  рассчитываем ожидаемые значения функции  уx.

Сравнивая вычисленные  значения (ух) с эмпирическими (Y), видим, что они достаточно полно согласуются между собой. Более наглядно это представлено на рис. 1, где на фоне эмпирической кривой пунктиром изображена и кривая вычисленных значений (yx).

Найдем точку перегиба - момент перехода возрастающей скорости в убывающую:

х = = = 3,26637 лет (в марте 1998 г.);

Y = (A/2) + С = (10/2) + 0 = 5,0 млн. руб.

Таблица 4.

Расчет значений ух 

Точка пересечения  с осью ординат имеет координаты:

yn = 2,497864=0,03168 (млн. руб.)

хn = 0 лет (в 1994 г.).

Ошибка составляет: =0,89 %.

Информационная логистика, или, правильнее, информационные технологии в логистике включают в себя все  логистические методы, реализованные на компьютерах. Практически любая работа на ЭВМ начинается с разработки программы. На ООО "Автоштамп" появились специализированные отделы по разработке программного обеспечения. В настоящее время разработкой программ занимаются только специалисты.

Все основные логистические методы давно уже применяются в компьютерных программах, и пользователь должен только уметь ориентироваться в том программном обеспечении, которое имеется в продаже на рынке, и, конечно, хорошо разбираться в самих методах. В прошлые годы было создано и продавалось на рынке большое число пакетов прикладных программ, которые обеспечивали решение типовых задач, в том числе и логистических. В настоящее время спрос на них упал, так как появились комплексные программные системы, более удобные в работе. В них включены и все программы для решения логистических задач. Среди таких систем в первую очередь следует упомянуть системы управления предприятиями. Их насчитывается очень много. Они существенно отличаются по своим возможностям и, конечно, по цене. Сравнение ведется обычно по соотношению возможности/цена, что вызывает большие споры.

Очевидно, что наибольшими  возможностями среди них обладают две системы R/3 (компания SAP AG, Германия) и BAAN (фирма BAAN, Голландия), но они, естественно, и самые дорогостоящие. Близкие  к ним параметры имеет система MFG/PRO (фирма QAD). Известны системы ALFA (компания "Информконтакт"), МАХ (фирма ISL), Platinum (компания Platinum Software Corporation), PowerDOCS (фирма "Весть"), RS-Balance (компания R-Style Software), SAS (компания SAS Institute), Scala (фирма Scala CIS), АККОРД (АОЗТ "Атлант-Информ"), БООС (фирма "АйТи"), 1С: предприятие (фирма 1С), Галактика (фирма "Галактика-Парус"), Компас + SQL (фирма "Компас"), КОНКОРД (фирма COLUMBUS), КхЗ (Центр информационных технологий "Ост-Ин"), Эталон (фирма "Цефей") и многие другие.5 Большинство из этих систем быстро совершенствуется. Их возможности существенно увеличиваются, и любое сравнение носит временный характер. К сожалению, все эти системы являются довольно дорогостоящими и мало доступны для большинства вузов. Поэтому при разработке вместо них использовалось только общедоступное программное обеспечение универсального характера.

Заключение

В заключение можно  сделать вывод о том, что хотя о логистике известно давно, тем  не менее, она претендует на название научной и учебной дисциплины XXI века и будет со временем введена  в качестве базовой дисциплины в  программу высшей школы и после  вузовского образования, а специалисты  по логистике окажутся, востребованы практически всеми областями  деятельности человека.

Широкое проникновение  логистики в сферу экономики  в существенной степени обязано  компьютеризации управления материальными  потоками. Компьютер стал повседневным элементом оргтехники для работников самых разнообразных специальностей. Программное обеспечение компьютеров дает возможность на каждом рабочем месте решать сложные вопросы по обработке информации. Эта способность микропроцессорной техники позволяет с системных позиций подходить к управлению материальными потоками, обеспечивая обработку и взаимный обмен большими объемами информации между различными участниками логистического процесса.

Проведенные наблюдения показывают, что введенные с клавиатуры компьютера вручную данные о товаре содержат, в среднем, одну ошибку на каждые 300 введенных знаков. При использовании  штриховых кодов этот показатель снижается до одной ошибки на 3 миллиона знаков.

Использование в  логистике технологии автоматизированной идентификации штриховых кодов  позволяет существенно улучшить управление материальными потоками на всех этапах логистического процесса. Можно рекомендовать ряд мероприятий, направленных на эффективную работу предприятия: