Раскрыть сущность, задачи, содержание и основные направления моделирования логистических процессов

Разнообразие функций логистики отражает разносторонность круга проблем, решаемых логистами. Одним из базовых требований логистики является обеспечение «прозрачности» и «предсказуемости» развития логистических систем. Реализация этого требования невозможна без сбора достоверной информации и последующего ее анализа. В этой связи актуализируется такое новое научное направление в методологии общей теории логистики, как логистические исследования.

Определение понятия «логистические исследования» среди ученых и специалистов по логистике еще не нашло однозначного звучания. Недостаточно полно изучены также возможности использования математических методов и моделей в процессе проведения логистических исследований. В некоторых случаях логистические исследования отождествляют с одной из функций отдела логистики на предприятии. Такой подход к определению понятия «логистические исследования» обусловлен тем, что для принятия управленческих решений менеджерам предприятия необходима определенная информация, получение, анализ, обработка которой непосредственно связаны с исследовательской деятельностью, проводимой отделом логистики. Однако рассматривать «логистические исследования» только с позиции функций отдела логистики, с нашей точки зрения, не совсем корректно, поскольку логистические исследования часто связаны с анализом межрегиональных, региональных потоков, сопровождающих экономические, социальные, коммуникативные процессы на макро- и микроуровне, с совершенствованием методических подходов проведения самих логистических исследований и др.

Одними из первых практический потенциал логистических исследований обосновали американские ученые Пол Конверс и Питер Друкер, подчеркивая возможности логистики в части оптимизации затрат. В дальнейшем их точку зрения разделили многие зарубежные и отечественные теоретики и практики логистики. Английские исследователи М. Кристофер и Г. Уилс справедливо отмечают, что логистические исследования эффективны не только на уровне фирм, но и весьма важны на отраслевом уровне. Логистические исследования позволяют в этом случае пролить свет на общеэкономические процессы отрасли, включая вопросы размещений предприятий и складов.

Сторонниками расширенной трактовки логистики и соответственно логистических исследований являются французские специалисты Э. Мате и Д. Тиксье, а также английские ученые Д. Бесон и Дж. Уайхэд, по мнению которых, логистика охватывает исследование и прогнозирование рынка, планирование производства, закупку сырья, материалов и оборудования, включает контроль за запасами и ряд последовательных товародвиженческих операций, изучение проблем обслуживания покупателя.

Анализируя зарубежные и отечественные публикации по логистике, можно сделать вывод о том, что логистические исследования создают объективные предпосылки для состыковки предъявляемого рынком спроса и выдвигаемого предприятием предложения. По сути своей логистические исследования включают все виды исследовательской деятельности, тем или иным образом связанные с планированием, управлением, контролем всего многообразия логистических задач, посредством систематического сбора, анализа соответствующей информации, а также отчета о результатах исследования. В этой связи можно утверждать, что цель логистических исследований состоит в создании информационно-аналитической базы для принятия логистических решений и тем самым снижения уровня неопределенности связанной с ними. Исходя из того, что по сути своей логистические исследования являются составной частью информационной системы логистики, при их проведении необходимо соблюдать общие требования и принципы информатики, такие, как: научность, системность, комплексность, достоверность, объективность, тщательность, систематичность и эффективность.

Одним из наиболее универсальных методов описания логистических потоков является графический метод. Этот метод изучения и анализа движения материальных и сопутствующих им потоков известен давно, однако сейчас моделирование логистических систем в большинстве случаев базируется на использовании именно данного метода. Графический метод используется для описания движения материальных потоков, для выявления общей структуры и функций логистической системы для совершенствования существующих потоков.

Графическая схема движения логистических потоков позволяет проследить путь их движения, выявить моменты их генерации, преобразования и поглощения, операции, которые с ними осуществляются. В результате анализа схемы движения потока можно выявить объем, характер и сроки выполнения работы для каждого звена логистической системы (ЗЛС), излишний контроль за работой или полное отсутствие контроля, излишне длительное хранение продукции и неоправданные ее задержки в ЗЛС.

Простота, универсальность, наглядность и экономичность графического метода описания логистических потоков обусловливают его широкую известность и практическое использование. Вместе с тем необходимо отметить ряд ограничений использования данного метода. Прежде всего это то, что при увеличении ЗЛС сложности самой логистической системы графическая схема может стать настолько велика, что потеряет свою ценность как средство анализа. Кроме того, графические схемы анализа логистических потоков характеризуются значительной трудоемкостью в процессе реализации, что отражается на сроках проведения анализа и его результатах ввиду динамичного характера логистических процессов. Наряду с этим, графические приемы не позволяют качественно и количественно оценить степень эффективности используемых мер по оптимизации потоков ввиду отсутствия критерия. Из-за отсутствия возможности их оптимизации использование этих методов анализа потоков часто затрудняется.

Для описания логистических потоков может быть использован также метод теории графов. Этот метод обеспечивает наглядность функционирования логистической системы и движения потоков. В данном случае имеется возможность проследить динамику управления и движения материальных потоков, оптимизировать функционирование логистической системы. Основные направления использования теории графов в практике логистических исследований могут включать исследование потока на основе его сетевой модели, графических методов исследования логистических потоков, описание потоков с помощью графов типа «дерево».

Исследование логистических процессов достаточно часто осуществляется с применением сетевых графиков и традиционных методов его анализа. В этом случае понятие «работы» и «события» принимает характер, соответствующий процессу управления логистической системы. Анализ сетевых графиков осуществляется путем нахождения критического пути, резервов времени, определения узких мест, перераспределения ресурсов и т.д.

Метод функционально-операционного анализа предназначен для выявления основных функций объекта логистического исследования, расчленение этих функций на элементы и операции. Затем для каждой операции определяются цели, функции, информационные связи, объемы входной и выходной информации. Все вышеперечисленные процедуры объединяются в логистическую сеть, на основе которой формируется география потоковых процессов.

Использование метода матричного моделирования позволяет формализовать многие процедуры и операции в различных ЗЛС и связи между ними. Эта модель представляет собой таблицу, отражающую взаимосвязи, взаимозависимости подсистем и элементов логистической системы, позволяет количественно и качественно отразить их характеристики. Типичным примером использования этого метода являются модели межотраслевого баланса. Их использование при проведении логистических исследований межрегионального товарообмена позволяет двояко рассмотреть отдельные отрасли. С одной стороны – как выразители совокупного спроса и покупатели материальных благ, предложенных другими отраслями (затраты). С другой стороны – как выразители совокупного предложения продавцов материальных благ, представляемых ими самим (выпуск).

Из всего множества экономико-математических методов, используемых при решении экономических задач, можно выделить методы, наиболее широко используемые в логистике: математическое программирование, теория игр, теория статистических решений, теория массового обслуживания, сетевой анализ.

Методами линейного программирования можно решать логистические задачи, в которых требуется определить оптимальные значения многих переменных величин, представляющих масштабы или уровень возможного использования ресурсов различным способом или по различному направлению, причем указанные возможности ограничены некоторой (иногда довольно сложной) системой условий, сформулированных в строгой математической форме.

Наиболее типичными задачами такого рода являются: оптимизация ассортимента выпускаемой продукции, оптимальный набор исходного сырья, эффективное использование сырьевых, материальных, трудовых, финансовых и энергетических ресурсов и т.д.

 Задача линейного программирования относится к числу наиболее распространенных и актуальных для решения локальных проблем и управления материальными и информационными потоками на уровне предприятия.

Оптимальное решение имеет большое экономическое и организационное решение, так как:

- для решения этих задач имеются достаточно подробно разработанные экономико-математические методы, использование которых не требует особой математической подготовки со стороны экономического персонала предприятия;

- для решения задач линейного программирования можно широко использовать компьютерную технику;

- относительная самостоятельность задач этого типа позволяет получить оптимальные решения и практически реализовать их независимо от других экономических задач;

- оптимальные решения этих задач обеспечивают значительный экономический эффект.

В настоящее время разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать задачи линейного программирования, в которых сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Наибольшее распространение получили методы последовательного улучшения допустимого решения, такие, как симплексный метод, базисное решение, а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др.

Известно, что слово «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными, включенными в задачу. При этом задача обязательно имеет экстремальный характер, то есть состоит в поиске экстремума целевой функции. Следует иметь в виду, что предпосылка линейности при исследовании логистических систем часто сопряжена с упрощением реальной действительности. Это обусловлено тем, что подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер и, как следствие этого, выводы, полученные на основе решения задач линейного программирования, могут быть весьма несовершенными.

Методы нелинейного программирования при проведении логистических исследований могут быть использованы для решения задач, в которых либо целевая функция, либо ограничение, либо то и другое вместе выровнены в нелинейной форме. Задачи нелинейного программирования возникают тогда, когда требуется получить оптимальное решение в условиях нелинейной зависимости. Примером нелинейной зависимости могут служить условия задачи оптимального выпуска продукции, при которых будет учитываться одновременное влияние на критерий оптимальности (например, суммы прибыли) изменения объемов выпуска и колебания уровня себестоимости на единицу продукции. В логистике такие задачи встречаются часто, но пока еще не в полной мере разработаны общие эффективные методы их решения.

При решении логистических задач методами целочисленного программирования обязательным условием является то, что искомые неизвестные должны принимать только целочисленные решения. Это, казалось бы, небольшое условие настолько усложняет решение задачи, что подробно разработанные методы линейного программирования оказываются бессильными перед возникающими трудностями. Для получения целочисленных значений неизвестных в логистических исследованиях могут быть использованы методы упрощенных и менее точных решений, так как практическое применение точного метода решения целочисленных задач связано с рядом трудностей и в связи с этим ограничено.

Логистические задачи, в которых параметры изменяются во времени, то есть имеют динамический характер, решаются методами динамического программирования. Отличительные особенности этих задач состоят в том, что процесс их решения распадается на ряд последовательных этапов, относящихся к определенным интервалам времени, и что на каждом этапе решения задач описывается, как правило, незначительным числом искомых неизвестных.

Важным направлением прикладной математики, в котором изучаются количественные закономерности в конфликтных ситуациях, является теория игр. Известно, что основной целью теории игр является выработка или количественное обоснование рекомендаций по выбору наиболее рационального решения в конфликтных ситуациях. В логистических исследованиях конфликтные ситуации, при которых возникает необходимость выбора рационального решения из двух или более взаимоисключающих (противоречивых) вариантов, также могут быть разрешены с помощью теории игр.

Для изучения логистических процессов и явлений, сильно подверженных воздействию случайных логистических неопределенных факторов, применяются методы теории статистических решений. Основу теории статистических решений составляет теория вероятности, изучающая количественные закономерности в массовых, случайных событиях. Использование научных принципов теории вероятностей при проведении логистических исследований позволяет пролить свет на решение проблемы в условиях случайности и неопределенности, выразив параметры исследуемых логистических процессов статистически в виде вероятных величин.

Многие логистические задачи связаны с системами массового обслуживания, то есть с такими системами, в которых, с одной стороны, возникают массовые запросы на выполнение каких-либо услуг, а с другой стороны, происходит удовлетворение этих запросов. Системы массового обслуживания включают такие элементы, как: источник требований, входящий поток требований, очередь, обслуживающие устройства, входящий поток требований.

Системы массового обслуживания, состоящие из объектов, требующих обслуживания и непосредственно самих обслуживающих систем, встречаются во многих логистических системах. Например, на локальном уровне это системы сервисного обслуживания оборудования (система обслуживания) и оборудования, требующего сервисных работ (объект обслуживания); склад материально-технического обеспечения предприятия и его производственные подразделения, от которых поступают заказы на те или иные материалы или предметы; приемно-складское хозяйство и транспорт, который требуется своевременно разгрузить и т.д.

Методы теории массового обслуживания позволяют рационально организовать эти процессы и обеспечить наиболее эффективное функционирование системы массового обслуживания (сокращение времени ожидания обслуживания, снижения затрат на обслуживание и т.д.).

Из вышеизложенного следует, что важнейшей содержательной стороной логистических исследований является использование перечисленных направлений прикладной математики. Математические методы позволяют находить оптимальные варианты решения сложных логистических проблем, содействуют интеграции материально-технического обеспечения, производства, транспорта, сбыта и передачи информации о движении товаров в единую систему, обеспечивают повышение эффективности работы каждой их этих областей, межрегиональную и межотраслевую эффективность.

Таким образом, логистические исследования представляют собой обособившееся научное направление, сложившееся как синтез целого ряда наук, обеспечивающих возможность осуществления систематического сбора, обработки и анализа данных по различным логистическим проблемам.

Логистические исследования имеют достаточно сложную методологию, представляющую собой сплав графических, графоаналитических методов, сетевого моделирования, методов функционально-операционного анализа, матричного моделирования, математического программирования и других. Любой из перечисленных методов имеет ограничения при использовании его обособленно в отрыве от других методов.