Моделирование и экспертные системы в логистике

Наиболее часто в логистике применяется Имитационное моделирование.

Имитационное моделирование – в нём закономерности, определяющие характер количественных отношений остаются непознанными, логистический процесс остаётся чёрным ящиком. Например, мы нажимает на кнопки телевизора, получая результат, не знаем, какие именно процессы происходят внутри его.

 Основные процессы имитационного моделирования: 1 Конструирование модели реальной системы; 2. Постановка экспериментов на этой модели.

Цели: понять поведение логистической системы; выбрать стратегию обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.

Основные условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование:

1. Не существует законченной постановки данной задачи, либо ещё не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.

2. Аналитические модели имеются, но процедуру столь сложны и трудоёмки, что имитационное моделирование даёт более простой способ решения задач.

3. Аналитические решения существуют, но их реализация не возможна вследствие недостаточной математической подготовки персонала.

Достоинством имитационного моделирования является.

1. Этим методом можно решать более сложные задачи.

2. Данные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.

3. При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени.

4. Сохраняется логическая структура. Недостатки имитационного моделирования .

1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого; 1.1. Необходим высококвалифицированный специалист-програмист. 1.2. Необходимо большое количество машинного времени. 1.3. Модели разрабатываются для конкретных условий и не могут применяться для других похожих моделей.

2. Велика возможность ложной имитации. Это может произойти даже при незначительных изменениях в реальных условиях. Описание имитационной модели 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.

Экспертные системы – это специальные компьютерные программы, помогающие специалистам принять решения, связанные с управлением материальным потоком.

Труд высококвалифицированных специалистов стоит дорого, однако, как правило, требуется не повседневно. Экспертная система может аккумулировать знания и опыт нескольких специалистов, работающих в разных областях. Применение экспертных систем позволяет: 1. Принимать быстрые и качественные решения в области управления материальными потоками. Например, на складе при принятии решения о пополнении запасов, когда человеку необходимо оценить большой объём разнообразной информации: тарифы на доставку, ожидаемые цены, пополнения запасов по разным позициям, использование экспертной системы позволит не только правильно, но и быстро принять решение, что зачастую не менее важно. 2. Готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени. 3. Сохранить ноу-хау компании, так как персонал, пользующийся системой, не может вынести за пределы компании опыт и знания, содержащиеся в экспертной системе. 4. Использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов на непрестижных, опасных, скучных и тому подобное рабочих местах. Недостатки экспертных систем: 1. Ограниченные использования здравого смысла.

2. Учесть все особенности в экспертной программе невозможно.