Понятие и функции администрирования логистических систем.

Администрирование логистической системы - это выполнение основных управленческих функций (преимущественно с применением информационно – компьютерных технологий) для достижения целей логистической системы. Процесс администрирования называют логистическим менеджментом.

Перечислим основные управленческие функции администрирования логистической системы (они схожи с функциями менеджмента, любой компании):

· Планирование (стратегическое, тактическое, оперативное);

· Организация;

· Регулирование (принятие решений);

· Координация (межфункциональная и межорганизационная);

· Анализ;

· Аудит (внутренний и внешний);

· Контроллинг;

· Ценообразование.

Задачи оптимизации ресурсов в логистической системе.

Различают материальные, финансовые, трудовые, энергетические ресурсы, ресурсы времени, информационные, интеллектуальные и другие виды ресурсов. При построении и анализе ЛС в основном оперируют материальными, финансовыми и трудовыми ресурсами, но это не значит, что другие виды ресурсов для решения конкретной задачи игнорируются.
Как следует из определения логистики, ее основной задачей является оптимизация ресурсов при управлении основными и сопутствующими потоками в ЛС.
Под оптимизацией понимается процесс нахождения экстремумов (глобального максимума или минимума), которые могут быть оценены как лучшие значения (показатели) определенной целевой функции или выбор наилучшего (оптимального) варианта из множества возможных.
У любой фирмы ресурсы для ведения бизнеса, достижения стратегических, тактических или оперативных целей ограниченны. Поэтому задача оптимизации ресурсов в ЛС может быть сформулирована двояко:

При ограниченных ресурсах добиться глобального максимума векторной целевой функции (системы плановых показателей) ЛС.

При запланированных значениях показателей ЛС добиться совокупного минимума используемых ресурсов.

Оптимизация ресурсов фирмы в логистическом процессе и выборе вариантов решений заключается в выборе показателей, отражающих эффективность ЛС, системы измерителей потребляемых ресурсов и способов оптимизации (вариантов решений при управлении потоками в ЛС).
Стремясь оптимизировать ресурсы в ЛС, компании сталкиваются с многочисленными проблемами, связанными со следующими факторами:

взаимозаменяемостью ресурсов;

многокритериальным характером большинства задач оптимизации ЛС;

нелинейным характером зависимости использования одного ресурса от других;

сложностью формализованного описания использования ресурсов, параметров оптимизации, целевых функций;

неоднозначным выбором системы измерителей для оценки использования ресурсов;

стохастическим и динамическим характером большинства параметров оптимизации и целевой функции;

сложностью, большой размерностью и слабой формализуемостью объектов и процессов в ЛС;

сложностью моделирования объектов и процессов в ЛС;

влиянием большого числа стохастических факторов окружающей среды на функционирование ЛС;

высоким уровнем неопределенности и рисков в ЛС и т.п.

Поэтому практические задачи оптимизации ресурсов в логистических системах должны решаться с помощью информационно-компьютерной поддержки в рамках корпоративной информационно-управляющей системы фирмы при наличии достаточно мощных средств моделирования (например, методологии SADT, технологий динамического моделирования сложных объектов CASE и CALS) и решений по оптимизации (например, в рамках систем MRP II/ERP) в условиях большой размерности и высокого уровня неопределенности.
Оптимизация ресурсов может осуществляться на разных уровнях иерархии ЛС, например в рамках функциональной области, подсистемы, ЗЛС, отдельной логистической функции и т.д. Одновременно должен быть выполнен принцип глобальной оптимизации, т.е. локальные критерии оптимизации и принимаемые на их основе решения не должны противоречить глобальному оптимуму ЛС в целом.
Указанные факторы предопределяют необходимость использовать один из основополагающих методологических принципов для анализа и синтеза ЛС, а именно: системный подход. Методы системного подхода (анализа) являются наиболее действенными и эффективными при решении сложных проблем оптимизации ресурсов, структуры и методов принятия решений в ЛС.