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.
Файлы: 1 файл
Введение
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.
Экономические методы и модели в логистике. Тема 1. Содержание экономических моделей в логистике
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.
- Моделирование в логистике
Широкое применение в логистике имеют различные методы моделирования, т.е. исследования логистических систем и процессов путем построения и изучения их моделей. При этом под логистической моделью понимается любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логистической системы, используемый в качестве их заместителя.
Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое 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 (рис. 1).
(рис. 1)
Изоморфные модели — это модели, включающие все характеристики объекта оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать 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 упрощается 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.
Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на м а т е р и а л ь н ы е и а б с т р а к т н ы е.
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 с и м в о л и ч е с к и м м о д е л я м относят языковые и знаковые.
Оптимизация работы предприятия: анализ бизнес-процессов логистики
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.
М а т е м а т и ч е с к и м м о д е л и р о в а н и е м 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 следующей последовательности.
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 системы. 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 случайный 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».
Процесс работы с имитационной моделью, в первом приближении, можно сравнить с настройкой телевизора рядовым телезрителем, не имеющим представления о принципах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри «черного ящика».
Точно так же экспериментатор «вращает ручки» имитационной модели, меняя при этом условия протекания процесса и наблюдая получаемый результат. 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.
При этом могут преследоваться следующие цели: а) понять поведение логистической системы; б) выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.
Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.
Условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены в работе Р. Шеннона «Имитационное моделирование систем — наука и искусство» [46]. Перечислим основные из них:
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».
- Моделирование логистических систем
На практике использование и прогнозирование поведения логистических систем при тех или иных видах возмущающих и управляющих воздействий заменяется исследованием и прогнозированием поведения их моделей.
Под моделью в данном случае следует понимать любое отображение логистической системы, которое может быть использовано вместо нее для исследования ее свойств и прогнозирования возможных вариантов ее поведения.
Моделирование логистических систем можно проводить различным образом и приходить в итоге к разным моделям. Однако при построении моделей необходимо соблюдать следующие общие принципы:
– модель должна иметь поведение, структуру и функции, подобные таковым у моделируемой логистической системы или ее компонента;
– отклонения параметров модели в процессе ее функционирования от соответствующих параметров моделируемой логистической системы не должны выходить за рамки допустимой точности моделирования;
– на основании исследования модели и ее поведения должно быть возможным обнаружить новые свойства моделируемой логистической системы, не содержащиеся в исходном материале, использованном для составления данной модели;
Источник: www.yaneuch.ru
Методы логистики
Считается, что логистику придумали в армии Наполеона лет 200 назад при наведении порядка в интендантстве. Но первые серьезные шаги к ее практическому использованию начались с появлением электронно-вычислительных машин. Но только в самом конце прошлого века, когда компьютеры появились на каждом рабочем столе, а всеобщая глобализация существенно усложнила вопросы поставок и сбыта, раздвинув их границы за пределы стран и континентов, о логистике заговорили всерьез.
Бизнесмены встали перед вопросом работы в масштабах мирового пространства, им пришлось отправлять свои товары во все уголки света, обеспечивая при этом максимальную скорость и минимальную стоимость доставки. Потребовался учет множества факторов – таможню и погоду, перегрузки и пересадки и все это сразу в нескольких направлениях. Логистика обросла сопутствующими направлениями, занялась складированием, сортировкой, хранением, снабжением. Логистика распространилась и на финансовые вопросы, а Интернет и мобильная связь сделали методы логистики доступными даже для небольших фирм.
Какими методами пользуется логистика
- метод системного анализа;
- метод кибернетики;
- экономико-математическое моделирование;
- метод исследования операций;
- прогностический метод.
Системный анализ, кибернетика и моделирование
Метод системного анализа имеет основой общую теорию систем, на основании которой любая логистическая цепочка и потоки, движущиеся по ней, составляют единую систему, подлежащую аналитическому исследованию. Именно формирование логистической системы позволяет выявить пути к ее совершенствованию во всех направлениях материальных, информационных, денежных, энергетических и других потоков.
Кибернетический метод обеспечивает информационный подход к управлению логистикой и ее операциями, которые рассматриваются в качестве кибернетической системы, состоящей из множества взаимосвязанных объектов.
- А – 20% ценных объектов, дающих 80% всех результатов;
- В – 30% объектов, обеспечивающих 15% результатов;
- С – 50% объектов, которые дают только 5% результатов.
Метод исследования операций
При этом методе используется количественный подход к процессу принятия управляющих решений. При этом в наилучшем решении должен содержаться такой набор факторов, при котором показатель эффективности операции становится оптимальным по величине. Этим методом исследуют ресурсы организации, оптимизируют величину запасов, совершенствуют схемы доставки продукции. Использование исследования операций помогает распределить работу между единицами оборудования, между подразделениями производства так, что прибыль достигнет максимальных величин.
Метод прогностики
- анализ и прогнозирование рядов данных, при котором между рядами данных выявляются зависимости, определяющие дальнейшие тенденции развития;
- экспертные оценки, которые являются субъективными;
- метод исследования причинно-следственных связей.
Источник: otborta.ru
Как оптимизировать логистику?
Логистика – важная составная часть любого современного бизнеса. Ее эффективностью напрямую определяется конкурентоспособность компании, поэтому знание методов оптимизации логистических процессов и умение применять их на практике – качества, необходимые любому руководителю. Для России, где процесс модернизации предприятий, по сути, только стартовал, оптимизация логистики носит решающий характер. Использование инновационных высокотехнологичных методов в этой области позволит значительно быстрее перейти к экономике нового типа.
Проблемы логистики в России
Уровень развития логистики в конкретной стране характеризуется специальным индексом LPI (Logistics Performance Index). Согласно результатам исследования Всемирного банка для России его значение составляет 2,61 (наивысший у Германии – 4,23; худший у Сирии –1,60). Таким образом, по интегральному показателю наша страна заняла только 98-е место среди 167 стран.
Впрочем, по ряду критериев ситуация выглядит обнадеживающей. В частности, по компетенции и качеству логистических услуг Россия заняла 76-е место, хотя логистика начала развиваться в нашей стране значительно позже, чем в США или европейских странах. Тем не менее, средние затраты на логистику в развитых европейских странах в два раза ниже, чем в России. Снижение этого показателя хотя бы до среднемирового уровня позволит высвободить порядка 2,5 трлн рублей. Что касается отдельных предприятий, то у них экономия может составить от 40 до 70% от общих затрат.
Куда уходят деньги
Около 80% составляют транспортные расходы. Причем такая высокая доля зависит не только от состояния инфраструктуры. Согласно тому же исследованию Всемирного банка, по этому показателю Россия занимает 90-е место среди 167 стран.
Зачастую непомерно высокие затраты объясняются отсутствием расчета. Например, максимальное экономически оправданное расстояние для перевозки автотранспортом составляет 600 км для тяжелых грузов и 1200 км – для легких. В России автомобили могут осуществлять транспортировку грузов на 2000 км и даже дальше. Причем по маршруту, далекому от оптимального.
Более 10% логистических затрат занимает складирование. Часто избыточное – в ряде компаний складские запасы могут достигать 120% от общего количества товара, в то время как оптимальное значение этого показателя составляет менее 20%. При этом зачастую как управление, так и сортировка товаров на складе производятся в ручном режиме. Эффективность логистики при этом резко снижается.
Серьезной проблемой, препятствующей логистической оптимизации, также является и неприятие аутсорсинга, причем нередко из благих намерений. Так, для улучшения качества доставки компания «Северсталь-групп» учредила собственного транспортного оператора, выкупив при этом доли в ряде портов. Расходы при этом выросли многократно, не оправдав положительный эффект от повышения лояльности партнеров.
Цели и задачи оптимизации логистических процессов
С точки зрения цели оптимизация логистики практически ничем не отличается от прочих бизнес-задач. В общем случае она может быть сформулирована так: либо достижение максимальной эффективности процесса при заданных ресурсах, либо минимизация ресурсов при заданных показателях эффективности.
Несмотря на кажущуюся простоту, решение задач по оптимизации логистических процессов на практике осложняется множеством различных факторов. В частности, большинство определяющих целевую функцию параметров носит динамический характер. Наиболее очевидный пример – стоимость перевозок, которые зависят от загруженности перевозчиков, времени года, погодных условий и даже работ по ремонту дорог.
Следовательно, решение логистических задач требует применения методов математического моделирования и использования довольно серьезных вычислительных ресурсов. Также необходимо обеспечить мониторинг воздействия на ключевые логистические показатели, которое оказывается на любом уровне решения. В результате руководство компании сможет вводить ограничения на ресурсы, доступные каждому уровню управленческой иерархии, чтобы минимизировать влияние человеческого фактора на целевую функцию.
Методы оптимизации логистических процессов
Как правило, быстрый и заметный результат дает оптимизация запасов через планирование закупок и продаж. Чаще всего для этого используются методы ABC-анализа, при котором весь ассортимент разделяется на группы по востребованности товаров. Максимальный эффект дает его сочетание с XYZ-анализом, позволяющим оценить регулярность сбыта каждой группы.
Чтобы снизить влияние неопределенных факторов, целесообразно разделить поставщиков по критериям надежности поставки, цены, качества товара, условий платежа, возможности внеплановых поставок, финансового состояния поставщика. Тогда при заказе особо важных позиций будет выбираться наиболее надежный поставщик, а если дефицита товара нет, то логичнее руководствоваться ценой.
Задачу сокращения складских запасов можно решить и при помощи системы «Канбан», изобретенной компанией Toyota. Ее смысл заключается в том, что все уровни производства связываются между собой напрямую, минуя склад. Детали с одного участка поступают на следующий, что позволяет минимизировать необходимость их хранения.
Оптимизировать складские запасы также позволяет метод just-in-time. Он предусматривает анализ потребностей клиентов и производство именно такого количества товара, который требуется в данный момент. Подобная схема уже почти 10 лет используется на кондитерской фабрике «Ударница»: готовая продукция производится в таком количестве, что сразу отправляется на склады торговых сетей. В результате компании удалось высвободить значительные ресурсы, требуемые для сортировки и хранения товара.
И конечно же значительный эффект дают меры, направленные на оптимизацию маршрутов. Система мониторинга перемещений собственных автомобилей, построенная на ГЛОНАСС-оборудовании, позволила кондитерской фабрике «Славянка» сократить расходы на топливо на 5–20% в зависимости от вида транспорта.
Инструменты практического решения задач оптимизации логистических процессов
Одни из серьезных рисков множества предприятий – дефицит и избыток продукции. Первое чревато недополученной прибылью и штрафами от торговых сетей, второе – фактически заморозкой капитала. Выявить главные причины подобных проблем позволяет инструментарий типа why-why, успешно используемый в крупных зарубежных компаниях. Например, Procter https://sitmag.ru/article/24360-kak-optimizirovat-logistiku» target=»_blank»]sitmag.ru[/mask_link]
