Вопрос 5.   Основные методы логистики

К основным методам, применяемым для решения науч­ных и практических задач в области логистики, следует от­нести:

- методы системного анализа;

- методы теории исследования операций;

- кибернетический подход;

- прогностику.

Применение этих методов позволяет прогнозировать материальные потоки, создавать интегрированные систе­мы управления и контроля их движения, разрабатывать системы логистического обслуживания, оптимизировать запасы и решать ряд других задач.

Принятие решений по управлению материальными по­токами до начала широкого применения логистики в зна­чительной степени основывалось на интуиции квалифици­рованных снабженцев, сбытовиков, производственников, транспортников. Развивая методологический аппарат, со­временная логистика, наряду с разработкой и использова­нием формализованных методов принятия решений, изыс­кивает возможности широкого применения опыта назван­ной категории профессионалов. С этой целью разрабатыва­ются так называемые системы экспертной компьютерной поддержки (или экспертные системы § 5.4), позволяющие персоналу, не имеющему глубокой подготовки в логисти­ке, принимать быстрые и достаточно эффективные реше­ния.

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.

Классификация различных способов моделирования, а также характеристика имитационного моделирования — широко применяемого способа исследования логистичес­ких систем — рассматривается в следующем параграфе.

 Анализ полной стоимости в логистике

Эффективным методом управления материальными по­токами является анализ полной стоимости, который часто называют концепцией полной стоимости. Этот метод лежит в основе теории и практики логистики.

Анализ полной стоимости, означает учет всех эконо­мических изменений, возникающих при каких-либо изме­нениях в логистической системе.

Применение анализа полной стоимости означает иден­тификацию всех затрат в логистической системе и такую их перегруппировку, которая позволит уменьшить суммар­ные затраты. Анализ полной стоимости первоначально ис­пользовался на транспорте для сравнения различных вари­антов транспортировки. Впоследствии этот метод стали ис­пользовать в профессиональной деятельности менеджеров по логистике всюду, где необходимо сделать выбор из двух и более альтернатив.

Применение анализа полной стоимости предполагает возможность варьирования ценой при поиске решений, т. е. возможность повысить затраты в одной области, если в це­лом по системе это приведет к экономии.

Образно идею анализа полной стоимости можно пред­ставить в виде айсберга, надводная часть которого представляет собой четко просматриваемую цену решения. Полная масса айсберга — это полные затраты, связанные с решением.

Основные трудности применения метода, которые за­частую не позволяют наглядно увидеть и просчитать "скры­тую" стоимость решения, заключаются в следующем:

- необходимость в специальных знаниях;

- необходимость учета факторов, связанных с косвен­ными затратами.

Следует отметить, что решение, принятое без учета "подводной части айсберга затрат", скорее всего будет оши­бочным.

Перечислим характерные примеры применения ме­тода.

Выбор между приобретением собственного склада или использованием склада общего пользования.

Выбор между созданием одного централизованного склада или нескольких децентрализованных распределитель­ных центров.

Альтернатива между редкими закупками сырья в больших объемах или частыми закупами, но в меньших объемах.

Изменение маршрута доставки груза с целью экономии затрат или лучшего удовлетворения спроса.

Использование системы так называемого постоянно­го пополнения запасов (при котором поставщик несет пря­мую ответственность за полное обеспечение фирмы сырьем и комплектующими, необходимыми для завершения производства определенного продукта или выполнения определенного заказа).

Внесение изменений в цикл заказа (время от момента, когда заказчик решил приобрести определенный продукт, до момента завершения поставки этого продукта конечному потребителю включает в себя время на передачу
заказа продавцу выполнение заказа и его отправку).

Изменение графика производства (увеличение или уменьшение продолжительности производственного цикла или регулирование текущих объемов производства до того, как возникнут отклонения из-за изменившихся размеров
спроса).

 Моделирование в логистике

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 подразделить на изоморфные и гомоморфные (рис. 1).

Рис. 1. Классификация моделей

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 упрощаются 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 выде­ляют материальные и абстрактные модели.

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 символическим моделям относят языковые и знаковые.

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.

Математическим моделированием 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 следующем порядке.

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 систе­мами. 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 случайностный 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". Перечислим основные из них.

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

Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.

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 вероятность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении опреде­ленного рода допущений.