Модели и методы применяемые в логистике

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

 

 «Балтийский федеральный университет

имени Иммануила Канта»

 

ИНСТИТУТ ТРАНСПОРТА И ТЕХНИЧЕСКОГО СЕРВИСА

 

КАФЕДРА ТЕХНОЛОГИИ ТРАНСПОРТНЫХ ПРОЦЕССОВ И СЕРВИСА

 

 

Курсовая работа

 

На тему: «Модели и методы применяемые в логистике»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Работу выполнила:

студентка 1 курса

магистратуры

очной формы обучения

 «Сервис» 

Колодко Н.А.

 

 

 

 

 

 

Калининград

2016

Содержание

 

	Введение.	3
1	Моделирование в логистике	4
2	Анализ АВС	9
2.1	Графические методы определения границ групп А, В и С	12
2.1.1	Метод определения границ с помощью касательной к кривой А, В и С	12
2.1.2	Метод определения границ с помощью петли ABC анализа	14
2.2	Применение АВС-анализа	16
3.	Анализ XYZ	22
3.1	Применение XYZ-анализа	23
4	Совмещение АВС- и XYZ-анализа	26
5	Достоинства и недостатки ABC и XYZ анализа	29
	Заключение	31
	Список использованных источников	32

 

Введение

 

Логистика изучает материальные, финансовые и информационные направления. Эти направления на своем пути от первичного источника до конечного потребителя проходят различные производственные, транспортные, складские этапы. При обычном современном подходе задачи по управлению материальными и финансовыми потоками на каждом этапе решаются применительно к каждой конкретной ситуации. Отдельные этапы представляют собой закрытые системы, изолированные от других техническими, технологическими, экономическими и методологическими рычагами. Руководство хозяйственными процессами в пределах таких систем осуществляется при помощи методов планирования и управления производственными и экономическими процессами.

К основным методам, применяемым для решения научных, экономических и практических задач в области логистики, относятся кибернетический подход, методы теории исследования операций, методы системного анализа и прогностика. Применение таких методов позволяет создавать современные системы управления и контролировать их движение, разрабатывать системы логистического обслуживания, прогнозировать материальные потоки, оптимизировать запасы, а также решать другие различные задачи.

Повсеместно в логистике применяются разнообразные методы моделирования, т.е. изучения логистических систем и процессов путем построения и изучения их моделей. Под логистической моделью воспринимается любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логистической системы, используемый в качестве их заменителя.

Основная цель моделирования – прогноз поведения изучаемой системы. 
1. Моделирование в логистике

 

Основа моделирования лежит в схожести систем или процессов, которая бывает полная или частичная. Основная цель моделирования – прогноз поведения процесса или системы.

Существенной характеристикой любой модели является степень схожести модели моделируемому объекту. Таким образом, все модели можно подразделить на изоморфные и гомоморфные (рис. 1).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1. Классификация моделей

 

Изоморфные модели – это модели, которые включают все характеристики объекта-оригинала, способные заменить его. Если создание изоморфной модели возможно, то данные о реальном объекте будут точными.

В основе гомоморфных моделей лежит частичная схожесть изучаемому объекту. А некоторые функции реального объекта не моделируются вовсе. При моделировании логистических систем полная схожесть не существует. Поэтому рассмотрим только гомоморфные модели, учитывая что степень схожести у них бывает разной.

Еще одним признаком классификации является материальность модели,  в соответствии с которой существуют материальные и абстрактные модели.

Материальные модели повторяют физические, динамические, геометрические и функциональные характеристики. К этой категории относятся модели предприятий оптовой торговли, позволяющие решить вопросы организации материальных потоков и оптимального размещения оборудования.

Абстрактное моделирование разделяют на символическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и знаковые.

Языковые модели – это словесные модели, основанные на набор слов (словарь). Этот словарь называется «тезаурус». В нем каждому слову может соответствовать лишь одно понятие, в то время как в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Знаковые модели. Модели, использующие символическое описание объекта с применением взаимосвязанных знаков.

Математическое моделирование – процесс установления соответствия реальному объекту некоего математического объекта, называемого математической моделью. В логистике, в основном, применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование – математический прием изучения логистических систем, помогающий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующей последовательности:

1. Формулируются математические законы, объединяющие объекты системы. Законы фиксируются в виде функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных и т. п.).
2. Решение уравнений, получение теоретических результатов.
3. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой.

Более точное изучения процесса существования системы можно провести, если известны зависимости, объединяющие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Но такие зависимости можно получить только для простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами встречается с определенными сложностями, что определенно является существенным недостатком метода. Здесь, чтобы использовать аналитический метод, необходимо упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

К достоинствам аналитического моделирования относят многократность использования.

Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.

Логистические системы функционируют в условиях неоднозначности окружающей среды. При управлении материальными и финансовыми потоками должны учитываться все факторы, некоторые из которых носят редкий, индивидуальный характер. В этих условиях создание аналитической модели, определяющей количественные соотношения между различными элементами логистических процессов, может быть либо невозможным, либо слишком дорогим.

Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса:

1. конструирование модели реальной системы;
2. постановка экспериментов на этой модели.

При этом преследуются следующие цели:

1. понятие поведение логистической системы;
2. выбор стратегии, обеспечивающей наиболее эффективную работу логистической системы.

Имитационное моделирование реализуется с помощью компьютеров. Условия, при которых рекомендуется использовать имитационное моделирование:

1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения созданной математической модели.
2. Аналитические модели созданы, но процедуры такие сложные и трудоемкие, что имитационное моделирование позволит найти более простой способ решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки персонала.

Следовательно, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Имитационные модели позволяют вполне просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают сложности при аналитическом исследовании.

При имитационном моделировании воссоздается процесс работы системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, участвующие в процессе с сохранением их логической структуры и последовательности течения во времени. Модели не решают, а осуществляют анализ программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя анализ за анализом.

Имитационное моделирование имеет также и недостатки:

1. Исследования с применением этого метода достаточно дорогие.

Причины:

• для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-программист;
• необходимо большое количество машинного времени, так как метод основывается на испытаниях и требует многочисленных анализов программ;
• модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не распространяются.

2. Велика возможность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при использовании определенного вида допусков. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения определенного города и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную 20 км/ч, мы исходим из допуска, что дорожные условия хорошие. В действительности погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда или ливня скорость на маршруте упадет до 15 км/ч. Реальный процесс будет протекать по-другому.

 

2. Анализ АВС

В логистике ABC-анализ применяют для уменьшения хищений материальных ценностей, уменьшения количества перемещений на складе, уменьшения величины запасов, и др.

Управление в логистике характеризуется, как правило, наличием большого количества похожих объектов управления, по-разному влияющих на результат деятельности организации. Например, управляя запасами предприятий в сферах производства, зачастую приходится принимать решение по десяткам тысяч позиций ассортимента. При этом к разным позициям ассортимента необходимо уделять разное внимание, так как результат их производительности может быть абсолютно разным.

Основа ABC-анализа - выделение из большого числа объектов наиболее значимых исходя из намеченной цели. Таких объектов немного, но именно в отношении них необходимо обеспечивать основное внимание и силы.

В экономике повсеместно известно правило Парето, согласно которому только 20% от всего количества объектов дает примерно 80% результатов. Вклад остальных 80% объектов составляет только 20% от общего результата.

Например, в торговле 20% наименований товаров дает, как правило, 80% прибыли предприятия, остальные 80% наименований товара — лишь необходимый, обязательный, дополнительный ассортимент. Из всего количества поставщиков предприятия лишь 20% создают 80% всей1 потери от связей с безответственным контрагентом.

Американцы называют эту закономерность "правилом большого пальца": поднятый вверх большой палец правой руки символизирует 20% ударных объектов, при этом сжатые в кулак 4 пальца обозначают значимость этого пальца — 80%.