<<
>>

Классификация моделей и методов оптимизации системы логистики

К настоящему времени повышенный интерес к логистике под влиянием практики и накопленной научной информации позволил классифицировать ее основные элементы с точки зрения соотношения различных понятий методов и моделей, в том числе экономико-математических методов и моделей.

Рассмотрим несколько таких классификаций на предмет возможности с их помощью облегчить выбор метода или определения проблемы в рамках какого- либо элемента логистической системы.

Итак, первая рассматриваемая классификация, приведенная в таблице 1.1, представляет собой подбор возможных для моделирования элементов логистической системы методов, для каждого из которых также представлен свой набор моделей позволяющих, не выходя за пределы метода, смоделировать тот или иной элемент логистической системы.

Таблица 1.1 - Математические методы и модели в элементах логистической

системы

Методы Модели Элемент системы

логистики

Классический

математический

анализ

Оптимальный размер партий поставок (формулы Уилсона) Коммерческая

логистика

Расположение баз снабжения

(Оптимизационная модель). Прикрепление предприятий потребителей к базам

снабжения (Гравитационная модель)

Складская логистика
Межотраслевые потоки (Модель

межотраслевого баланса)

Коммерческая

логистика

Теория вероятностей Законы распределения стохастических логистических величин коммерческая, производственная, транспортная, складская логистика
Модели приемки продукции Коммерческая

логистика

Математическая статистика Корреляционно-регрессионные модели Коммерческая

логистика

Теория массового обслуживания Модели работы логистических систем (складов, магазинов и др.) коммерческая, транспортно­складская логистика
Линейное

программирование

Транспортная задача Транспортная

логистика

Задача на раскрой материалов Производственная

логистика

Задача ассортиментной загрузки

производства

Коммерческая

логистика

Продолжение таблицы 1.1

Методы Модели Элемент системы

логистики

Теория графов

(теория сетевого планирования и

управления)

Сетевые модели (сетевые графики) Коммерческая, производственная логистика
Теория игр Максиминные и минимаксные стратегии Логистический менеджмент
Г армонический

анализ

Модели периодических колебаний

логистических величин (спроса, продаж, расходования материалов)

коммерческая, производственная логистика

Источник: данные из источника [72].

В приведенной классификации, учитывая обсуждаемые ранее вопросы можно видеть расчетные модели, которые по своей сущности являются оптимизационными, т.е. модели указанной группы имеют целью получения наилучшего, т. е. оптимального результата.

Таким образом, данная классификация может быть полезна на 6) и 7) шаге обозначенного выше алгоритма, т.е. при уже определенном проблемном элементе логистической системы для определения модели или метода.

В следующей рассматриваемой классификации в таблице 1.2 предлагается классифицировать экономико-математические модели с условным разделением дисциплин научной базы теории и методологии экономико-математического моделирования на модели и методы в соответствии с решением конкретных задач в логистической деятельности.

Таблица 1.2 - Соответствие дисциплин научной базы логистики

практическим задачам

Дисциплина, ее метод или модель Практическая задача логистики, примеры
Математическое

программирование

Закрепление поставщиков за потребителями
Задача определения кратчайшего расстояния
Определение места расположения склада
Определение технологических способов изготовления продукции, календарное планирование производства
Маршрутизация перевозок
Определение времени и размера поставки
Сетевое планирование Модели выбора вида транспорта, способа перевозки, системы складирования, способа утилизации и т.п., проектирование цепей поставок
Маршрутизация перевозок
Дисциплина, ее метод или модель Практическая задача логистики, примеры
Теория очередей Модели работы терминала, склада, порта и т.п., оперативно­календарное планирование
Теория массового

обслуживания

Определение вероятностей состояния запасов
Определение и исследование пропускной способности

средств механизации, терминалов

Теория игр Принятие решение в условиях неопределенности, конкуренции
Теория управления запасами Модели управления запасами

Продолжение таблицы 1.2

Теория принятия решений Выбор логистического посредника
Принятие решений в условиях определенности,

неопределенности, риска

Теория вероятностей Организация выборочного контроля
Оценка риска
Метод статистических

испытаний

Моделирование времени доставки «точно-в-срок», цикла исполнения заказа «точно-в-срок»
Моделирование расхода материалов, товаров на складе
Математическая статистика Расчет нормативов расхода материалов
Статистическая оценка риска
Теория прогнозирования Прогнозирование спроса, расхода материальных ресурсов и

т.п.

Эконометрия Прогнозирование спроса, расхода
Модели диагностики риска
Комбинаторика Группировка товаров, комплектация заказа и т.п.

Источник: данные из источника [72].

Представленная классификация может быть применена в алгоритме на 1), 2) и 3) шагах последнего, для выявления проблемной ситуации в конкретном элементе логистической системы.

Сравнивая данные классификации, заметим, что, как и было сказано выше, первая из них направлена скорее на финансовую (коммерческую составляющую) принятия решений, а вторая на моделирование конкретных логистических процессов.

Рассмотрим для сравнения еще одну классификацию таблица 1.3 приведенную Джалили А. в [97]. Несмотря на то, что в целом в зарубежной и

российской логистической литературе конечные состояния логистической системы не совпадают, методы учета неопределенности и принятия решений в условиях риска идентичны. В подтверждение сказанному выше рассмотрим классификацию моделей и методов для учета неопределенности для принятия решений в условиях неопределенности при планировании процессов в логистической системе.

Таблица 1.3 - Соответствие методов принятия решений горизонтам планирования деятельности компании

Решения Горизонт планирования Единица периода планирования Классификация проблем Цель Моделирование и прикладные методы принятия решений
(А)

Стратегическое планирование

Нединамическое сетевое моделирование

Количество и

местоположение подразделений, объем складских запасов, распределение спроса

Долгосрочное планирование (например, 3-5 лет) Однопериодное (например, 3-5 лет) Проблема определение местоположения точек сети (LAP) и проблема

сетевого расположение (NLP)

Описание сети,

минимизация издержек, максимизация прибыли

Частично­целочисленное программировани е
(В)

Тактическое планирование

Период внедрения, уровень сервиса, страховые запасы Долгосрочное и/или краткосрочное (например, неделя, день) Многопериодное (например, каждый день) Проблема моделирования системы эшелонированног о снабжения Определение политики системы исполнения

заказов, управление

потоком сырья и

материалов, контроль

эффекта хлыста

Динамическое и имитационное моделирование
Примечание - эффект хлыста - автоматическое увеличение амплитуды колебаний спроса по мере продвижения

информации вверх по цепочке поставок

44

Продолжение таблицы 1.3

(С)

Операционное планирование

Динамическое сетевое планирование

(А) + распределение спроса между розничными продавцами и дистрибьютора ми Краткосрочное планирование Многопериодное (например, каждый день) Динамическая модель определения местоположения точек сети (LAP) Планирование потребностей системы логистики (LRP) Частично­целочисленное программировани е и имитационное моделирование

Источник: данные из источника [97].

Применение данной классификации может быть полезно уже на последних шагах алгоритма, т.е.

в процессе принятия решения для определения периода и размера издержек для устранения проблем в рамках системы логистики.

Как уже было сказано ранее, проблема отсутствия необходимых исследований в области моделирования логистической деятельности, стала импульсом для разработки соответствующих математических методов и их последующего объединения в классификации.

Представленные выше классификации были рассмотрены выше в связи, с тем, что они могут оказать справочную поддержку при использовании обозначенного алгоритма для решения проблем, возникающих в процессе приведения системы логистики к ее конечному состоянию.

<< | >>
Источник: Айбазова Сансавиль Хыйсаевна. ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЛОГИСТИКИ В БИЗНЕСЕ НА ОСНОВЕ ТЕОРЕТИКО­ИГРОВОЙ МОДЕЛИ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва - 2014. 2014

Еще по теме Классификация моделей и методов оптимизации системы логистики:

  1. 1.5. Аналитический обзор выбора метода оптимизации системы логистики
  2. Айбазова Сансавиль Хыйсаевна. ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЛОГИСТИКИ В БИЗНЕСЕ НА ОСНОВЕ ТЕОРЕТИКО­ИГРОВОЙ МОДЕЛИ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Москва - 2014, 2014
  3. Методы классификации при анализе свойств сложных систем
  4. Глава 5. Методы и модели анализа точечных и интервальных оценок
  5. Учет неопределенности и рисков основных элементов системы логистики
  6. Основные виды моделей систем
  7. Задача классификации систем
  8. 4.1. СКВ - метод проектирования микропроцессорных систем.
  9. 2. Система классификации товаров
  10. Задача создания диагностических моделей свойств системы
  11. ВИДЫ И МОДЕЛИ НОТАРИАТА АНГЛО­АМЕРИКАНСКАЯ НОТАРИАЛЬНАЯ СИСТЕМА
  12. ТЕМА 3 ПРЕДМЕТ, МЕТОД И СИСТЕМА ИНФОРМАЦИОННОГО ПРАВА
  13. Классификация и свойства систем
  14. 2.5. Задачи оптимизации в ИУС
  15. 7.1. Предмет молекулярной физики и термодинамики. Статистический и термодинамический методы изучения макроскопических систем
  16. 2.1.3. Классификация информации по роли, в которой она выступает в правовой системе
  17. Методология и научная база логистики
  18. Парадигмы логистики.
  19. Определение и объекты исследования в логистике.