Роль моделирования в принятии логистических решений

В основе научного подхода к принятию решений в рамках логистической деятельности предприятий, фирм и компаний лежат модели. В самом общем смысле, модель - это своеобразное представление. Исследователи в основном сходятся во мнении о том, что модель - это условное представление реальности, или символьно-информационное отображение (образ) реального объекта воспроизводит последний с определенной степенью точности и в форме, отличная от формы самого объекта.

Модель отличается от оригинала в некоторых аспектах, например таких как масштаб, количество подробностей или степень сложности. В то же время модель отражает наиболее важные свойства оригинала. Это справедливо и для экономических, "управленческих" моделей, хотя, в отличие от моделей самолетов, они не имеют материальной формы.

Процесс создания (постройки) модели, оперирование ею с целью получения нужных сведений о реальном объекте (что естественно, в прогнозном аспекте) называется моделированием. Другими словами, моделирование - это перевод проблемы или задачи, возникшая из реального мира в мир математический. Данный процесс схематически представлен на рис. 7.1.

Моделирование осуществляется по специальной процедуре, которая состоит из следующих шагов:

1) с помощью наблюдений, принимая возможные упрощения и приближения, устанавливаются важнейшие факторы, привлеченные к поведению реального мира;

2) для того, чтобы получить модель реального мира на основе эксперимента состоят предложения о соотношении между факторами;

3) вместе со знаниями математики применяется абстрактное и символическое представление для того, чтобы перевести модель реального мира в систему математических уравнений и получить математическую модель;

4) решается математическая задача и интерпретируются математические результаты в терминах проблемы реального мира;

5) проводится сравнение выводов о поведении реального мира; если необходимо, то процедура начинается заново.

Применительно к логистической деятельности организаций объектом моделирования является логистические системы и процессы, протекающие в пределах именно логистических систем, а также логистические операции, связанные с передвижением материальных потоков. Для исследования последних строятся логистические модели. Под логистической моделью понимается любой образ, абстрактный или материальный, операции, процесса или логистической системы в целом, что используется в качестве их так называемого заменителя.

Какую же роль играет использование моделей и моделирования в деятельности (а именно в процессах принятия решений) логиста?

Модели и моделирование является мощным инструментарием познания реального мира. Логисты они могут применяться для:

- Расчетов логистических операций;

- Проектирование логистических систем и цепей поставок;

- Управление процессами перемещения материальных потоков и логистическими системами;

- Прогнозирование явлений, связанных с функционированием логистических систем в различных условиях рынка и т.д.

Использование математических моделей в основном, сводится к определению значений некоторых величин по известным значениям других. Последние могут быть получены в результате наблюдений или задаваться по определенным соображениям. Например, измеряя какую-нибудь величину, мы наблюдаем только результаты измерений, по которым нужно определить значение самой величины, измеряется; при прогнозировании получения прибыли от реализации на рынке конкретного вида продукции за определенные периоды времени предсказываются объемы продаж в определенных сегментах рынка. Или прогнозируемыми объемами продаж прогнозируется составляющая прибыли организации в конкретное время и в заданном сегменте рынка. Далее, например, по результатам деятельности организации, должен решаться задачи распознавания негативных явлений, ухудшающих эту деятельность, и на данном основании - определяться соответствующие реакции воздействия со стороны фирмы, компании, направленных на "оздоровление".

Стоит обратить внимание на то, что моделирование можно многократно повторять, изменяя условия, описание, критерии оценки, и смотреть, какой результат будет получен. Необходимо помнить, что моделирование работает в пределах только исходного описания, к которому оно ничего не может добавить. Поэтому все, что выходит за пределы исходных моделей, не может быть обнаружено и правильно оценено.

Важно отметить широкие возможности оперативно технического моделирования при проектировании или модернизации логистических систем. В модель можно включить не только математическое описание ситуации, но и логистический персонал, и технические элементы и подсистемы - закупку, склады, производство, распределение, транспортировку, сбыт, которые будут влиять на ход событий, выполняя определенные роли. Одно из условий - моделирование должно протекать в реальном масштабе времени. Логистический персонал, в том числе и руководителей, можно заменять или переориентировать на другие тенденции поведения. При этом можно обнаружить влияние различных факторов на логистическую систему в целом.

Проникновение математических методов в сферу управления и бизнеса, в том числе и в логистическую деятельность предприятий, фирм и компаний, ставит задачу создания моделей и для процессов принятия решений. Логист любой организации по полученной информации должен принять правильное логистическое решение. А современные вычислительные средства помогут руководству организаций принимать научно обоснованные решения, тем самым повышая эффективность управления логистическими системами. Таким образом, модели и моделирования, как инструменты методологической базы логистики, призваны помочь логистам понять природу взаимоотношений в бизнесе и определить наиболее рациональные и эффективные способы оценки значений весомых величин в таких отношениях, увидеть способ уменьшения или хотя бы понимание неопределенности, окружающей логистические системы.

Сейчас существует большое количество моделей и методов, которые помогут логистам принять лучшие решения. Освоив аппарат моделирования и изучив теорию решений, логист будет практически застрахован от неудач.

Нельзя не отметить то обстоятельство, что логисту НЕ по более высокой стоит заниматься построением модели исследуемого объекта, а можно, что иногда и нужно, использовать уже имеющиеся модели, которые помогут принять необходимые решения. Однако при этом логист должен иметь представление о том, когда и какая модель соответствует реальной ситуации и ограничения накладываются средой; как пользоваться моделью для получения необходимых результатов (оценок) как использовать полученные модельные оценки для решения возникших проблем и т.п.

Еще одно важное обстоятельство для логиста - критерии моделирования. Они должны соответствовать цели предполагаемого решения. Редко удается обойтись одним критерием, а поэтому на практике обычно применяется их определенное количество. В плане достижения цели это множество критериев должна быть полной, то есть должна отражать все стороны решения.

Результаты моделирования полностью и в розницу сравниваются с теми данными об объекте, которые уже известны. На этом основании оценивается точность и полнота моделирования и делаются выводы о необходимости и направлении детализации модели.

При решении недоопределенных задач моделирования один из способов определению. Во-первых, моделирование позволяет выявить степень недовизначености, то есть пределы возможного поведения объекта (системы) при заданных (неполных) условиях. Во-вторых, с помощью модели можно определить характер поведения объекта при тех дополнительных факторах, которые вносятся при интуитивном к определенному. И, наконец, в-третьих, с помощью модели можно "перепробовать" разные способы определению и оценить последствия.

В конечном итоге логист, что прибегает к помощи моделирования, должен четко представлять себе цель последнего - получение прогноза поведения материального потока на пути его движения или поведения логистической системы в целом.

Америка сегодня достигла в области логистики значительных результатов. Очевидно, успех американских ученых и специалистов по логистике обусловлен грамотным выбором направлений исследований, которые разделены на три независимые группы:

- Разработка моделей и алгоритмов решения задач;

- Моделирование с использованием наиболее реалистичных допущений;

- Объединение логистических моделей.

Из этого следует, что создание или выбор модели для принятия решений является первоочередной задачей логиста. Поэтому есть необходимость рассмотреть классификацию уже наработанных практикой моделей решения различных задач в области техники, экономики, менеджмента, включая и логистику.

Модели эксперимента

Существует несколько моделей эксперимента

Безупречный эксперимент — невоплотимая на практике модель эксперимента, используемая психологами-экспериментаторами в качестве эталона. В экспериментальную психологию данный термин ввёл Роберт Готтсданкер, автор известной книги «Основы психологического эксперимента», считавший, что использование подобного образца для сравнения приведёт к более эффективному совершенствованию экспериментальных методик и выявлению возможных ошибок в планировании и проведении психологического эксперимента.

Случайный эксперимент (случайное испытание, случайный опыт) — математическая модель соответствующего реального эксперимента, результат которого невозможно точно предсказать. Математическая модель должна удовлетворять требованиям:

· она должна быть адекватна и адекватно описывать эксперимент;

· должна быть определена совокупность множества наблюдаемых результатов в рамках рассматриваемой математической модели при строго определенных фиксированных начальных данных, описываемых в рамках математической модели;

· должна существовать принципиальная возможность осуществления эксперимента со случайным исходом сколь угодное количество раз при неизменных входных данных;

· должно быть доказано требование или априори принята гипотеза о стохастической устойчивости относительной частоты для любого наблюдаемого результата, определённого в рамках математической модели.

Эксперимент не всегда реализуется так, как задумывалось, поэтому было придумано математическое уравнение относительной частоты реализаций эксперимента:

Пусть имеется некоторый реальный эксперимент и пусть через A обозначен наблюдаемый в рамках этого эксперимента результат. Пусть произведено n экспериментов, в которых результат A может реализоваться или нет. И пусть k — это число реализаций наблюдаемого результата A в n произведенных испытаниях, считая что произведенные испытания являются независимыми.

Эксперимент (синоним) - опыт

 

Модели логистических систем [3]

При разработке моделей логистических систем пользователи должны помнить о влиянии большого количества объективных и субъективных факторов, функционирующих в определенный момент времени.

Главные из них следующие:

1. Состав субъектов и их размещение.

Система может включать одну или несколько юридически зависимых или независимых организаций области производства и обращения. Потребностью в материальных, экономических и трудовых ресурсах определяется выбор модели логистической системы, а также маркетинговой стратегии на рынке товаров и услуг.

При организации логистической системы, формировании новых производств непременно учитывается наличие и размещение поставщиков. Не имеют возможности эффективно влиять на локализацию поставщиков или потребителей большинство хозяйственных структур. Поэтому они располагают свои предприятия с учетом сокращения транспортных издержек.

2. Число и размещение складов и перевалочных пунктов.
Они могут устраиваться прямо на предприятиях, соединяться в системы хранения и переработки материальных ресурсов, принятых от поставщиков, или в складские трансформационные центры, ориентированные на удовлетворение запросов потребителей. При необходимости могут быть созданы промежуточные склады в непосредственной близости от потребителей.

3. Транспортные модели. При формировании логистических систем разрабатывается несколько вариантов транспортных моделей. Каждый из них выделяется издержками, типом транспорта, скоростью поставки, надежностью, ритмичностью, оригинальностью упаковки и складирования.

Обусловливается и реализуется оптимальный в сформировавшихся на данный момент условиях вариант. При изменении условий, повлекшем за собой трансформирование расчетных показателей, субъекты логистических систем должны иметь возможность использовать другие варианты транспортных моделей.

4. Связь.Функциональные подразделения логистической системы всех уровней интегрированы не только транспортной, контрольной, но и коммуникационной связью, образующей сложные подсистемы. Взаимосвязь между подразделениями и подсистемами реализуется при помощи телефона, телеграфа, кабельной связи, компьютерной сети и прочего. Каждый из видов связи имеет свои плюсы и минусы.

Фактор быстрой связи играет важную роль в ходе функционирования логистической системы. Он воздействует на уровень адаптации системы к окружающей среде, оказывает прямое влияние на процессы принятия и реализации решений.

5. Информационная система.При создании логистических систем ее наличие является обязательным. Ее структура зависит от пользователей, в число которых входят элементы не только определенной системы, но и внешней среды.

Проверка последних ограничена. Большое влияние на тип информационной системы оказывает выбранный подход при обработке заказов. Поэтому система может быть централизован-ной и децентрализованной.

Степень интеграции, по которой они различаются, зависит от поставленных целей.

Процесс развития логистических систем базируется на логистических принципах и предполагает точное взаимодействие и согласованность всех перечисленных ранее функциональных элементов с учетом воздействия влияющих факторов. Состав моделей логистической системы представляет собой характерную организацию связей и отношений между подсистемами и составными элементами системы и взаимосогласованный состав этих подсистем и элементов, каждому из которых соответствует конкретная функция.

Логистическим системам свойственна полиструктурность, которая выражается во взаимопроникновении разных подсистем, формирующих несколько структур.

Особенностью логистических систем является их отношение к системам с переменной структурой. Они не статичны и организуются применительно к условиям работы, имеют свойство быстрой реструктуризации.

Особая форма эксперимента является логистическим моделированием, она заключается в исследовании объекта по его модели.

Теория логистики и имеющийся в настоящее время практический опыт позволяют свести многообразие особенностей движения материальных, денежных и других ресурсов, а также информации на предприятиях к определенному числу стандартных моделей.

Такой подход сокращает время и экономит средства на формирование индивидуальных программ. Логистические субъекты в связи с этим классифицируются по различным признакам.

1. По типу производства организации делятся на: единичные, серийные и массовые.

2. По характеру технологических процессов – на: непрерывные и дискретные. Используются особые признаки, по которым происходит классификация логистических субъектов.

3. По структуре поставщика, по средней удаленности поставщиков, по уровню взаимодействия с другими предприятиями.

Большое количество признаков, характеризующих особенности предприятия, применяемое для формирования моделей, делает последние более приближенными к реальным условиям, а следовательно, программы расчетов позволяют сделать меньше ошибок и сбоев в работе.

Сущность моделирования основывается на определении подобия изучаемых систем или процессов, которое может быть полным или частичным. По этому признаку все модели экономических систем делятся на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные модели включают в себя характеристики реального субъекта, и их соответствие является полным.

Гомоморфные модели основываются на неполном подобии выбранной модели, другими словами, подобие является частичным.

При моделировании логистических систем полного подобия просто не может быть.

Важнейшей характеристикой логистических моделей является их материальность.

По этому признаку они делятся на два класса: материальные и абстрактные.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические и функциональные характеристики изучаемого субъекта или процессов.

В логистике зачастую единственным способом моделирования является абстрактное моделирование, оно по способу выражения может быть символическим и математическим.

Символические модели делятся на два вида.

1. Языковые, в основе которых лежит определенная совокупность слов, понимаемых однозначно.

2. Знаковые модели, суть которых состоит в том, что отдельным понятиям присваиваются некие условные обозначения, т. е. знаки.

Наиболее эффективным в логистике является математическое моделирование.

Самыми распространенными в логистике являются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование заключается в своеобразном математическом подходе в процессе исследования логистических систем. Его цель – получение максимально точных решений. Сам процесс аналитического моделирования разбивается на три этапа.

На первом формулируются математические законы и зависимости, которые связывают отдельные объекты системы.

На втором этапе происходит решение уравнений и получение теоретических результатов.

На третьем осуществляется сопоставление полученных результатов с реальностью, приводится проверка на адекватность.

Преимуществами аналитического моделирования являются большой потенциал обобщения и возможность многократного использования.

Имитационное моделирование применяется в тех случаях, когда аналитические способы исследования той или иной логистической модели отсутствуют или их поиск требует больших затрат.

Имитационное моделирование используется как для анализа, так и для оптимизации работы логистических систем и является основным методом исследований потоковых процессов. Имитационное моделирование разбивается на два этапа: первый заключается в конструировании модели реальной логистической системы, второй – в проведении экспериментов на данной модели.

При использовании имитационного моделирования нужно учитывать два основных недостатка.

Во-первых, это высокая стоимость данного метода исследований.

Во-вторых, есть большая вероятность ложной имитации, так как не только потоковые, но и другие процессы в логистических системах имеют приблизительный характер.

Типичная логистическая система состоит из конкретного количества элементов и определенных взаимосвязей. Логистическое моделирование позволяет сопрягать не только возможные связи в условиях развития существующего рынка, но и эвристические отношения в прогнозируемом рынке. Такой характер моделирования управления логистическими системами имеет место и на макро-, и на микроуровне.

На моделирование логистических систем большое влияние оказывают различия в условиях деятельности предприятий и даже аналогичных подразделений.

 

[1] Методы логистики [Электронный ресурс] URL: https://cargolink.ru/ls/blog/799.html (Дата обращения: 29.11.2017)

[2] Гипо́ним (греч. ὑπό — под, внизу + όνομα — имя) — понятие, выражающее частную сущность по отношению к другому, более общему понятию.

Гиперо́ним (Ὑπερ — сверх + όνομα — имя) — слово с более широким значением, выражающее общее, родовое понятие, название класса (множества) предметов (свойств, признаков).

Гиперо́ним (в лингвистике) — понятие в отношении к другому понятию, выражающее более общую сущность. В отношении некоторого множества объектов гиперонимом является понятие, отражающее надмножество к исходному.

Гипероним является результатом логической операции обобщения. Тогда как гипоним — ограничения.

[3] Источник: Мишина Л.А., Логистика конспект лекций. Темы: Логистика Электронный ресурс] URL: https://psyera.ru/4666/modeli-logisticheskih-sistem