Методологический аппарат логистики

Третий  этап. На базе этих требований формируются, ориентировочно, некоторые подсистемы.

Четвертый этап. Наиболее сложный этап синтеза  системы: анализ различных вариантов  и выбор подсистем, организация  их в единую систему. В логистике  один из основных методов синтеза  систем - моделирование. Об этом тоже можно  сказать несколько слов.

Моделирование в логистике

Моделирование основывается на подобии систем или  процессов, которые 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 разделить на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные - это модели, включающие все характеристики объекта-оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать его 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.

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». 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. Основным достоинством имитационного моделирования  является то, что этим методом можно решать сложные задачи, модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами.

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.

Анализ  АБС

Управление  в логистике характеризуется, как  правило, наличием большого количества однородных объектов управления, по-разному  влияющих на результат деятельности предприятия. Например, управляя запасами предприятий в сферах производства и обращения, иногда приходится принимать решения по десяткам тысяч позиций ассортимента. При этом разные позиции ассортимента заслуживают разного внимания, так как с точки зрения вклада в тот или иной результат торговой или производственной деятельности они не являются равноценными.

Идея  анализа АВС состоит в том, чтобы из всего множества однотипных объектов выделить наиболее значимые с точки зрения обозначенной цели. Таких объектов, как правило, немного, и именно на них необходимо сосредоточить основное внимание и силы.

В экономике  широко известно так называемое правило  Парето (20/ 80), согласно которому лишь пятая  часть (20 %) от всего количества объектов, с которыми обычно приходится иметь  дело, дает примерно 80% результатов  этого дела. Вклад остальных 80% объектов составляет только 20% общего результата. Например, в торговле 20% наименований товаров дает, как правило, 80% прибыли предприятия, остальные 80% наименований товара - лишь необходимое дополнение, обязательный ассортимент. Из всего количества поставщиков предприятия лишь 20% создают 80% всей опасности потерь от связей с недобросовестным контрагентом.

Суть  принципа Парето состоит в том, что  в процессе достижения какой-либо цели нерационально уделять объектам, образующим малую часть вклада, то же внимание, что и объектам первостепенной важности. роль с точки зрения намеченной цели. Более подробно вопрос о применении АБС - анализа в логистике можете изучить самостоятельно.

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, заключается в необходимости в специальных знаниях; необходимости учета факторов, связанных с косвенными затратами. Следует отметить, что решение, принятое без учета «подводной части айсберга затрат», скорее всего будет ошибочным.

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.