Бизнес-модель M 2 M в логистике и оценка её эффективности
На современном этапе развития экономики переход общества к информационным и наукоемким технологиям вводит в оборот информационные ресурсы. Современные информационные технологии M2M – это часть научно-технического и компьютерно-информационного прогресса.
Machine-to-Machine, М2М – общее название технологии, которая позволяет удалённому устройству передавать в центр обработки информации данные о контролируемом объекте. В качестве М2М-устройств могут выступать системы телеметрии, датчики освещённости, давления и прочих важных для операционной деятельности параметров технологических систем. M 2М-технологии позволяют объединить удаленные объекты и системы для автоматизации бизнес-процессов с использованием проводных и беспроводных технологий. Область применения М2М расширяется с большой скоростью. Сегодня это: контроль любых движущихся объектов (автопарк, железнодорожные перевозки и любые перемещающиеся объекты), безопасность, промышленное использование (дистанционный сбор информации со счетчиков и датчиков, дистанционное управление объектами и т.д.).
Трансформация бизнес-модели маркетплейса: сетевой эффект в логистике
На современном этапе для включения транспорта в логистическую систему необходима информатизация транспорта и обеспечение телекоммуникационными технологиями. Например, на автотранспорте применение видеоиндикаторов оперативных данных, предупреждающих о заторах и авариях на пути следования по маршруту, внедрение системы предупреждения столкновений, применение навигационной системы в автомобилях, управление транспортом с помощью спутниковой связи, что позволяет оптимизировать маршрут движения, а исходя из изменений конъюнктуры – перенацелить мощности на более выгодное направление.
Сегодня в логистике широко используются технологии на базе M2M, к ним можно отнести: системы мониторинга местоположения, радиочастотная идентификация RFID, электронная система сборы платы за проезд по автомагистралям и другие. Ниже рассмотрим некоторые из них.
Системы спутникового мониторинга местоположения. В настоящее время в мире эксплуатируется около 170 видов систем слежения и диспетчеризации транспорта, более половины для определения местоположения транспортных средств используют датчики спутниковой навигационной системы GPS/ГЛОНАСС, которая обеспечивает определение координат, курса и скорости объекта с указанием точного времени круглосуточно.
Рис.1 – схема взаимодействия систем спутникового мониторинга
С помощью систему спутникового слежения могут быть достигнуты следующие результаты: получение актуальной и полной информации о каждом транспортном средстве; контроль выполнения каждого рейса; уменьшение себестоимости перевозок; увеличение оборачиваемости транспорта; оперативная реакция при внештатных ситуациях; избавление от непродуктивных простоев и «левых» рейсов; повышение исполнительной дисциплины.
Бизнес-план транспортной компании. Бизнес на грузоперевозках. Транспорт, логистика, как бизнес-идея!
Радиочастотная идентификация RFID (Radio Frequency Identification) – метод автоматической идентификации объектов, в котором посредством радиосигналов считываются или записываются данные, хранящиеся в так называемых транспондерах, или RFID-метках.
RFID-технологии широко используются в транспортной логистике: системы контроля и управления доступом, транспортные платежи, дистанционное управление, система управления контейнерным терминалом и др.
При помощи RFID компания может автоматически идентифицировать грузы на всех звеньях логистической цепочки. Метки позволяют автоматически и дистанционно получать информацию о габаритах груза, его весе, условиях транспортировки и т.п.
Электронная система сборы платы за проезд по автомагистралям основана на технологиях микроволновой передачи данных на коротких расстояниях. В каждом автомобиле, с которого взимается плата, предполагается использование бортовых устройств.
Система сбора платы за проезд по автомагистралям также предполагает создание сети автоматических станций для начисления платы и контрольных функций, состоящих из металлоконструкции в виде порталов П-образной формы, расположенных над полотном дороги
Всякий раз, когда транспортное средство, оснащённое бортовым устройством, проезжает под порталом, взимается оплата за проезд по определенному участку платной дороги. Сбор платы осуществляется автоматически, поэтому остановка или снижение скорости не требуется.
Другим инновационным витком в развитии концепции M2M можно считать интеграцию приборов М2М/IoT с решением под названием LTE-Broadcast.
LTE-Broadcast можно сравнить с радио- или телесигналом, который принимается всеми поддерживающими данную технологию устройствами. Для логистических операторов данная технология несёт в себе ряд интересных возможностей. Например:
• Широковещательное обновление ПО на М2М устройствах;
• Дистанционное обновление маршрутных карт;
• Единоразовое обновление информации о дорожных событиях на онлайн-картах для актуализации информации;
• Рассылка управляющего сигнала для синхронизации между собой всех М2М устройств компании.
С увеличением потребности в информационных ресурсах все более повышается роль в необходимости новых решений в логистической отрасли.
Рассмотрим один из вариантов модели общих логистических затрат (TLC) и попытаемся оценить, как на TLC в целом и на отдельные составляющие затрат влияют информационно-коммуникационные решения. Запишем уравнение TCL в виде:
Таким образом, очевидно, что внедрение M 2 M решений непосредственно воздействует на величину TLC .
Информационные технологии M2M открывают новые перспективные способы повышения эффективности и продуктивности современной экономики, а также новые бизнес-модели. Использование данных технологий в бизнес-среде создает возможности оптимизировать работу компании, улучшить управляемость на всех уровнях и существенно снизить затраты.
Библиографический список:
1. Межмашинное взаимодействие // Википедия [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Межмашинное_взаимодействие. – Дата доступа: 11.04.2017
2. LTE Broadcast // ABloud [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://abloud.blogspot.com.by/2014/02/lte-broadcast.html. – Дата доступа: 08.06.2016
3. Лукинский В.В., Шульженко Т.Г Интегральная оценка эффективности логистической деятельности с использованием ключевых показателей // Логистика и управление цепями поставок. – № 6 (47), 2011
Источник: www.sitebs.ru
МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Типология моделей в логистике производна от понятия «логистическая система» , которое, как известно, в силу своей громадной концептуальной емкости и многообразия промежуточных форм существования в реальной практике окончательно не установлено. Аморфное представление о сущности и нюансах логистической деятельности не способствует созданию эффективного методологического инструментария в виде модельного ряда, учитывающего специфику и фазы существования объекта логистизации. С другой стороны, неразвитость аппарата моделирования в логистике тормозит развитие ее как науки.
Приходится заимствовать из других областей знаний (системология, исследование операций, теория управления запасами и др.) различные методы и способы моделирования, но этот путь требует глубокого критического анализа имеющегося спектра моделей, переосмысления их потенциальных возможностей и органических недостатков с точки зрения логистики. В противном случае возникают серьезные трудности, а порой и недоразумения как при выборе способа моделирования, так и при объяснении существа моделируемых логистических процессов.
Любой специалист в области моделирования без особого труда найдет во множестве представленных в литературе по логистике моделей немало фактов, когда результаты моделирования родственных объектов невозможно сопоставить между собой даже по шкале порядка: структурные модели выдаются за функциональные, статические за динамические, концептуальные за информационные и даже за аналитические и т.п.
Чтобы установить ассортиментный ряд моделей, который удовлетворял хотя бы скромным запросам исследователей и практиков в области логистики и помогал сократить время на поиск «нужных» моделей, целесообразно обратить более пристальное внимание на известные классификации в теории моделирования сложных физических, экономических и информационных систем [1-3, 5-8].
При таком подходе, согласно [2], по характеру фиксации состояния системы следует различать:
— ситуационное моделирование, при котором для получения прогноза вектора состояний системы Z(T) оценивается изменение состояний z(t) є Z за время Т. По этому признаку к ситуационным можно отнести модели, применяемые для оценки динамики работы службы закупок, интенсивности и мощности каналов товародвижения в распределительной сети, состояния дел по управлению производственными и товарными запасами и т.д.;
— бехивиоральное моделирование, определяющее выходные статистические характеристики y(t) єY на интервале времени [0, Т]. Отсюда бехивиоральными моделями следует считать те, которые дают статистическую оценку степени устойчивости, надежности и адаптивности системы на определенном временном отрезке. К моделям подобного рода можно отнести модели, построенные на основе теории массового обслуживания, поскольку в них используются статистические распределения интервалов между различными логистическими операциями. С их помощью можно оценить уровень функциональности логистической системы по отношению к ранее достигнутому уровню или к соответствующему стандарту в виде среднего времени выполнения и задержки заказа в системе, вероятности его потери и т.п.
В зависимости от формы модельного представления объекта логистизации модельный ряд далее можно разбить на два основных вида: физическое (материальное) и абстрактное моделирование.
Физические модели в общем случае разделяются на натурные и макетные. Понятно, что натурные модели способны лучше других обеспечить адекватное отражение действительности. Вместе с тем проведение натурных исследований сопряжено с громадными трудностями как организационно-экономического, так и научного плана. Обычно «на натуре» удается лишь зафиксировать существующее состояние системы без возможности вариаций внешних и внутренних факторов окружающей среды.
При использовании разных вариантов макетного моделирования, например, в форме полупроизводственных испытаний, возможности экспериментатора увеличиваются, но появляется большая вероятность искажения результатов моделирования, особенно в тех случаях, когда не удается установить критерии подобия процессов в модели (макете) и натуре.
Абстрактное моделирование остается пока наиболее приемлемым средством познания в логистике, а чаще всего и единственно возможным. По способам выражения абстрактное моделирование декомпозируется по четырем направлениям: концептуальное, математическое, имитационное и символическое моделирование.
В свою очередь концептуальные модели можно условно разграничить на вербальные модели и модели общесистемных структурных форм. В настоящее время — это наиболее распространенный тип моделей в логистике, особенно в части, именуемой теоретической.
Диалектика их широкого применения в наблюдательных и описательных областях науки имеет глубокие гносеологические корни, которые, видимо, не следует нарушать, особенно там, где модели имеют трудноопределимые входы и выходы. Тем не менее, концептуальное моделирование является только средством получения начальных знаний о предмете исследования. Как отмечено в работе [3, с. 33], уровень познания наук, использующих только приемы концептуального моделирования, таков, «что они располагают большей частью морфологическими данными об изучаемых системах, иногда эти данные сводятся только к классификации. Установление устойчивых закономерностей — сравнительно редкая и большая удача».
Математические модели в высшем своем проявлении способны на многое, но дать какую-то конкретную характеристику, по которой можно было бы отнести ту или иную модель к математическому типу затруднительно. Слишком громаден диапазон математического действия: от весьма абстрактных моделей в символьных переменных до серьезной проработки вычислительных аспектов.
В зависимости от степени достижения результата при описании механизма протекания исследуемых процессов за счет применения математических методов, их можно условно декомпозировать на четыре группы: аналитические (цифровые), аналоговые, кибернетические и игровые. Можно лишний раз подчеркнуть относительность такой градации.
Например, если аналитические, аналоговые и кибернетические модели вполне определенно можно отнести к математическим моделям, то игровые модели способны принимать почти нулевой математический уровень в так называемых «деловых играх» и становиться почти на сто процентов аналитическими при формализации конфликтных ситуаций с применением элементов теории игр [4].
Но еще более сложный характер имеют имитационные модели (ИМ). И неудивительно, поскольку по названному признаку практически все классы, подклассы, виды, группы и разновидности абстрактных моделей можно считать имитацией реальной действительности. Для подтверждения правильности данного заключения можно сослаться на классическое определение сущности имитационного моделирования, которое представляется в виде «процесса формирования модели реальной системы и проведения на этой модели экспериментов в целях выявления свойств системы и определения возможных путей ее создания, совершенствования и (или) эффективного использования» [5, с. 30].
Весь вопрос заключается лишь в установлении таких правил имитации, при соблюдении которых модель не станет ложной. Среди ученых «старого» поколения бытует соответствующее мнение, согласно которому «в процессе выбора системной модели следует учитывать различную степень их изученности и по возможности избегать использования моделей, не имеющих развитого математического аппарата» [5, с. 54]. Если придерживаться их мнения, то можно считать, что риск «заболеть» неадекватностью отражения реальных процессов при имитационном моделировании будет тем меньше, чем больше будет использоваться соответствующий конкретной специфике математический аппарат. На данном основании имитационные модели можно условно разделить еще на три группы: аналитические, кибернетические и информационные.
В попытке провести тонкую грань между указанными группами будем считать, что признаком аналитического имитационного моделировании являются те случаи, когда имитация структурного и функционального пространства моделируемой системы осуществляется на основе решения системы балансовых уравнений с помощью методов линейного, нелинейного, динамического, статистического и другого вида программирования.
Однако отдавать пальму первенства аналитическим, аналоговым или кибернетическим моделям при имитации реальных процессов в логистике, видимо, не стоит, поскольку многочисленные исключения подтверждают другое правило.
По нему «в сложных ситуациях только отдельные слагаемые общей проблемы поддаются аналитическим оценкам как из-за отсутствия пока необходимых зависимостей, так, и это, пожалуй, главное, из-за невозможности в ряде случаев ввести шкалу измерений, «имеющую смысл» [5, с. 29]. Это свойство познания действительности образует множество видов информационных моделей, которые, неся в себе все основные признаки и правила построения имитационных моделей с опорой на формальный и неформальный аппарат анализа, становятся моделями синтетического порядка, способными в конечном итоге приобрести более высокую практическую ценность по сравнению с концептуальными и аналитическими моделями.
Правда, на означенном пути возникает еще одно существенное препятствие. Даже если информационная модель удовлетворяет всем описанным выше требованиям, объем получаемых от нее сведений становится настолько обширным, что их обработка может оказаться мало эффективной. Требуется дальнейшее совершенствование программных средств путем разработки рациональных процедур формирования и использования обобщенной информации. Такие системы поиска и обработки необходимых данных уже появились и стали широко использоваться в Интернете. Одна из них, получив название «ASK JEEVES» (сервис умного поиска), быстро завоевывает мир, а ее зачинатель (Стив Берковец) стал одним из наиболее процветающих бизнесменов США.
Настало время разделить информационные модели на две разновидности: обеспечивающие и не обеспечивающие поиск необходимых сведений для выполнения целевых функций.
Трудно себе представить, чтобы «сервис умного поиска» был вне рамок диалогового управления с оперативным определением функциональных и информационных связей между элементами логистической инфраструктуры. В противном случае, каким образом можно оперативно выработать и привязать оптимальные управляющие параметры к соответствующим горизонтам и фазам процесса управления? Возможность проведения итеративной диалоговой процедуры подразделяет информационные системы еще на две разновидности: диалоговые и простые, т.е. с выдачей для традиционного (без обратной связи) анализа таблиц и отношений. Здесь следует признать, что информационные модели бизнес-процесса А. Шеера [6], которые в последние годы все шире начинают применяться для решения логистических задач, как раз и можно отнести к диалоговым системам, имеющим элементы «ASK JEEVES».
При более близком знакомстве с подобными информационными моделями можно обнаружить, что их устройство во многом основано на использовании символических моделей, разделяющихся в свою очередь на языковые и знаковые (телеологические). В основе языковых моделей лежит строго зафиксированный определенным машинным языком (FORSIM, GPSS, SIMULA, SIMSCRIPT, BOSS, SOL, DYNAMO, MIMIC, и др.) набор однозначных понятий [2], а в знаковых с помощью различных знаков (кванторов, предикатов, обозначений элементов из теории множеств и т.п.) отображается набор необходимых понятий, благодаря чему в отдельных символах дается описание какого-либо реального объекта [7, с. 64-86; 333-358]. Можно сказать, что всевозможные реляционные языки и семантические сети, основанные на алгебре отношений в совокупности с быстро развивающимся аппаратом фреймов и слотов [8], расширяют возможности создания и идентификации средств представления элементов, связей и предметов логистической деятельности, что в конечном итоге способствует появлению и развитию «ASK JEEVES» в логистике.
Практически все обозначенные выше типы, группы и виды моделей можно структурировать по так называемым признакам функционального и иерархического порядков. В частности, по признаку целевого назначения модели разделяются на функциональные, структурные, организационные, управляющие, обеспечивающие, а также модели данных и модели выхода [6]. По способам управления системой иногда в логистике используются так называемые модели «толкающего» и «тянущего» типов. Модель также может получить название от преобладающего вида моделируемого потока: товарная, финансовая, управления, ресурсов, продуктов и т.д.
Градация по степени обобщения объектов моделирования образует локальные, корпоративные, региональные, отраслевые, республиканские и другие виды моделей. Каждую из них можно декомпозировать в зависимости от специфики решаемых задач. Например, локальная операционная модель (ЛОМ) может быть предназначена для исследования проблем управления транспортом, финансами, ресурсами.
Практически все области логистической деятельности пронизывает подсистема управления запасами (УЗ). Считаясь относительно молодой отраслью исследования операций, теория управления запасами уже располагает несколькими сотнями моделей, которые детально классифицируются по нескольким десяткам признаков. Приводить их в полном объеме имеет смысл лишь при создании компьютерной базы знаний по УЗ. Здесь достаточно ограничиться укрупненной классификацией, которая различает модели по: числу номенклатур; числу складов; характеру восполнения; характеру спроса; способу рассмотрения динамики; целевой функции; стратегии восполнения; способу контроля уровня запаса; учету недостач; задержке поставок [8, с. 31].
Кроме того, в зависимости от характера изучаемых процессов все модели могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, непрерывные и дискретные. Однако в указанном «чистом» виде логистические процессы, и, следовательно, модели, встречаются крайне редко, особенно в детерминированной, статической и непрерывной формах, что сопряжено, главным образом, с нестационарным и независимым характером спроса.
Виктор Осовцев, к.т.н., доцент кафедры маркетинга и рекламы Ростовского государственного университета «РИНХ»
Источник: dzen.ru
Примеры бизнес планов логистической компании
Сегодня в связи с ростом товарооборота как внутри страны, так и с соседними странами, все большую популярность приобретают логистические центры. Они могут быть представлены как в формате небольших складов, так и в формате больших автоматизированных центров. Также стоит отметить, что данный бизнес пользуется большим спросом у инвесторов, которые заинтересованы во вложениях в коммерческую недвижимость. В результате, под хороший инвестиционный проект возможно привлечь большой объем средств.
Для организации логистического центра потребуется приобрести земельный участок, а также построить сам центр. Также, чтобы организовать бизнес подобного масштаба, потребуется нанять опытную команду.
На этапе открытия логистический центр будет сотрудничать только с юридическими лицами. Среднее количество клиентов в месяц составит около 100 компаний. Каждая из них будет арендовать около 100 м2. Этот показатель может варьироваться в зависимости от потребностей клиентов. Стоимость хранения товаров компаний в месяц в расчете на 1 м2 составит 800 рублей. При подобных значениях, финансовые показатели проекта будут следующие:
Сумма первоначальных инвестиций — 243 053 000 рублей;
Ежемесячная прибыль — 5 200 000 рублей;
Точка безубыточности — 3 месяца;
Срок окупаемости — 25 месяцев.
2. Описание бизнеса, продукта или услуги
В связи с ростом российской экономики и импорта товаров из других стран все большее количество транспортных и торговых компаний прибегает к использованию логистических центров. Это связано со многими факторами. Во-первых, это сервис, который предоставляют центры. Они могут обеспечить надежное хранение, которое будет соответствовать всем требованиям. Во-вторых, это возможность сосредоточить все объемы продукции в одном месте, что сокращает затраты на логистику.
Сами логистические центры представляют собой складские помещения с развитой инфраструктурой для разгрузки и загрузки, оказывающие услуги юридическим лицам. При этом логистические центры могут оказывать различные виды услуг:
- Складское (ответственное) хранение
- Транспортно-логистические услуги (в случае наличия собственных транспортных средств)
- Торгово-логистические услуги (отгрузка товаров покупателям).
Наиболее часто предоставляются услуги по складскому хранению. Основным же фактором, определяющим успех логистического центра, является качество предоставляемых услуг. Это выражается в скорости обслуживания, наличии технических решений для клиента, быстрого документооборота.
Первоначально для организации центра потребуется найти земельный участок. Минимальная площадь составляет 200 гектаров. Покупать участок лучше всего возле крупных транспортных магистралей или развязок возле городов. Следующим этапом потребуется возвести сам центр. Для этого лучше всего привлечь крупную строительную компанию по возведению быстровозводимых зданий.
Общая площадь центра составит 60 000 м2.
Чтобы центр оказывал полный спектр складских услуг и разгрузочно-погрузочных работ необходимо приобрести следующее оборудование:
- Касса
- Офисная мебель
- Канцелярия
- Гидравлическая тележка
- Вилочный погрузчик
- Ноутбук
- Принтер
Данное оборудование позволит полностью обеспечить деятельность центра и его сотрудников.
Помимо организационных моментов логистическому центру потребуется получить разрешение пожарной инспекции на ввод здания в эксплуатацию. Для того, чтобы работать с международными компаниями потребуется пройти международную сертификацию и получить сертификаты качества.
Ключевыми клиентами логистического центра являются коммерческие организации. Они размещают свою продукцию на временное хранение. К коммерческим организациям могут относиться:
- Торговые компании
- Транспортные компании, которые осуществляют разгрузку товаров на передержку.
- Экспедиторские компании, которые размещают продукцию на хранение от 1 до 2 дней.
