Имитационная модель Just In Time

Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

Челябинский государственный университет

Институт экономики отраслей, бизнеса и администрирования

Кафедра экономики отраслей и рынка

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Реферат

по предмету: «Логистика»

на тему: «Имитационная модель Just In Time»

 

 

 

 

 

                                                                                      Выполнил:

                                                                                      Группа

      Проверил: Кузнецов В.А.

 

 

 

 

 

 

 

 

Челябинск

2014

 

Содержание

 

Введение…………………………………………………………………………….3 

1. Моделирование……………………………………………………………………..4 

2. Виды моделей………………………………………………………………………8 

3. Имитационное моделирование…………………………………………………..10 

Заключение………………………………………………………………………..13 

Литература………………………………………………………………………...15 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение.

Логистика - наука о планировании, контроле и управлении транспортированием, складированием и др. материальными и нематериальными операциями, совершаемыми в процессе доведения сырья и материалов до промышленных предприятий; внутризаводской переработки сырья, материалов, полуфабрикатов; доведения готовой продукции до потребителя в соответствии с его требованиями, а также передачи, обработки и хранения соответствующей информации.

Логистика (от греч. - искусство рассуждения, после - искусство снабжения армии и ее перемещение, математическая логистика).

Глобальная цель логистики - сокращение цикла, уменьшение запасов.

На стадии производства - за счет синхронизации процессов; за счет определения потребности в материальных ресурсах; что требуется? когда? сколько?; за счет саморегулирования (производство идет в соответствии со спросом на ту или иную продукцию).

Основная задача логистики - использование материалов, энергии, информации, персонала и средств производства. Предоставить потребителю продукцию в заданное время заданного качества в заданное место и за определенную цену.

Для успешного осуществления управленческой деятельности необходимо составить четкое представление о структуре организации, взаимодействии ее составных частей и связях организации с внешней средой.

Существующие в настоящее время организации отличаются огромным разнообразием, как по направлениям деятельности, так и по форме собственности, масштабам, другим параметрам. При этом каждая организация по-своему уникальна. Однако для управления всеми организациями применяются одинаковые принципы, методы и способы. Чтобы приспособить их к особенностям конкретного предприятия, четко определить место управляющих структур в общей структуре предприятия, а также их взаимодействие между собой и с другими подразделениями, широко применяется моделирование. Поэтому изучение моделирования в управленческой деятельности является актуальной проблемой.

 

                                         1. Моделирование.

 

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…?»

Моделирование, как целенаправленное представление анализируемого реального или гипотетического бизнес-процесса, служит в управлении, прежде всего, двум целям:

1. Сохранение знаний о структуре, законах функционирования и управления организации в формальном виде (структурное моделирование).

2.Наполнение модели реальными данными и проведение компьютерной симуляции (имитации реального поведения объекта за отрезок времени) позволяет получить фактографическую основу для принятия решений.

Проведение имитационного моделирования, низвергающего постулат о “невозможности эксперимента в экономике”, стало возможным благодаря развитию возможностей вычислительной техники, изучению процессов принятия решения человеком, и развитию дисциплины реинжиниринга.

Существенной характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные - это модели, включающие все характеристики объекта-оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать его 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.

Для принятия решения, модель должна отражать сущность проблемы, давая обоснование, по словам А. Эйнштейна, “…по возможности очень простое, но не проще”. Полное отражение всех реальных зависимостей в модели невозможно или экономически неоправданно.

Как сказал основатель подхода тотального качества Э. Деминг: “Все модели неправильны, но некоторые модели полезны”. Полезными модели становятся тогда, когда при их построении выполняются на практике несколько методических правил.

1. Моделирование должно быть групповой работой. Это подразумевает не только формирование рабочей группы специалистов разного профиля, но и широкое вовлечение в сбор данных, оценку, тестирование, внесение предложений по модели менеджеров разного уровня и разных подразделений компании. Так достигается и работоспособность модели, и обучение персонала.

2. Моделирование должно тщательно документироваться. Хорошей модели не повредит немного бюрократии. Все варианты, персонализированные предложения, получаемые в результате выполнения первого правила должны быть зафиксированы. По результатам моделирования издаются нормативные, плановые документы, должностные инструкции и т.д.

3.Моделирование - постоянный процесс. Структурные и имитационные модели служат средством обоснования решений, разработки сценариев, обучения и коммуникации персонала. Изменение постановки задачи, влияния внешних факторов, появления новых знаний могут требовать корректировки параметров модели.

К моделям выдвигается ряд обязательных требований:

1.Модель должна быть адекватной объекту, т. е. как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств.

2. Модель должна быть полной. Это означает, что она должна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения модели исследовать и сам объект, т. е. получить некоторые утверждения относительно его свойств, принципов работы, поведения в заданных условиях.

Множество применяющихся моделей можно классифицировать по следующим критериям:

• способ моделирования;
• характер моделируемой системы;
• масштаб моделирования.

1.По способу моделирования различают следующие типы моделей:

· аналитические, когда поведение объекта моделирования описывается в виде функциональных зависимостей и логических условий;

· имитационные, в которых реальные процессы описываются набором алгоритмов, реализуемых на ЭВМ.

2.По характеру моделируемой системы модели делятся на:

· детерминированные, в которых все элементы объекта моделирования постоянно четко определены;

· стохастические, когда модели включают в себя случайные элементы управления.

3.В зависимости от фактора времени модели делятся на:

· статические модели (схемы, графики, диаграммы потоков данных) позволяют описывать структуру моделируемой системы, но не дают информации о ее текущем состоянии, которое изменяется во времени;

· динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе. В отличие от статических, динамические модели позволяют обновлять значения переменных, сами модели, динамически вычислять различные параметры процессов и результаты воздействий на систему.

Чаще всего в моделях используется дискретное время, т.к. информация поступает дискретно: отчеты, балансы и иные документы составляются периодически.

Моделирование процессов управления предполагает последовательное осуществление трех этапов исследования:

Первый этап - от исходной практической проблемы до теоретической чисто математической задачи.

Второй этап - внутриматематическое изучение и решение этой задачи.

Третий этап - переход от математических выводов обратно к практической проблеме.

В области моделирования процессов управления, как, впрочем, и в иных областях применения математики, целесообразно выделять четверки составляющих:

ЗАДАЧА - МОДЕЛЬ - МЕТОД - УСЛОВИЯ ПРИМЕНИМОСТИ.

Задача, как правило, порождена потребностями той или иной прикладной области. Вполне понятно, что при этом происходит одна из возможных математических формализаций реальной ситуации. Например, при изучении предпочтений потребителей у экономистов - маркетологов возникает вопрос: различаются ли мнения двух групп потребителей. При математической формализации мнения потребителей в каждой группе обычно моделируются как независимые случайные выборки, т.е. как совокупности независимых одинаково распределенных случайных величин, а вопрос маркетологов переформулируется в рамках этой модели как вопрос о проверке той или иной статистической гипотезы однородности. Речь может идти об однородности характеристик, например, о проверке равенства математических ожиданий, или о полной (абсолютной однородности), т.е. о совпадении функций распределения, соответствующих двух совокупностям.

 Задача может быть  порождена также обобщением потребностей  ряда прикладных областей. Одна  и та же математическая модель  может применяться для решения  самых разных по своей прикладной сущности задач.

 Важно подчеркнуть, что  выделение перечня задач находится  вне математики. Выражаясь инженерным  языком, этот перечень является  сутью технического задания, которое  специалисты различных областей  деятельности дают специалистам по математическому моделированию.

 Метод, используемый в  рамках определенной математической  модели - это уже во многом, если  не в основном, дело математиков. В эконометрических моделях речь  идет, например, о методе оценивания, о методе проверки гипотезы, о методе доказательства той или иной теоремы, и т.д. В первых двух случаях алгоритмы разрабатываются и исследуются математиками, но используются прикладниками, в то время как метод доказательства касается лишь самих математиков.

Ясно, что для решения той или иной задачи в рамках одной и той же принятой исследователем модели может быть предложено много методов.

 

 

 

                                         2. Виды моделей.

 

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.