Логистические бизнес-процессы

Материальные модели в логистике, как и в других случаях, воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого субъекта или процессов. В качестве примера можно привести создание уменьшенных макетов предприятий и отдельных подразделений, входящих или не входящих в логистическую систему, что позволяет решить задачу оптимального размещения оборудования, организации грузовых потоков, дислокации материальных ресурсов, создания соответствующей инфраструктуры. Однако такое моделирование является недостаточно гибким, и его результаты с трудом встраиваются в общую систему логистического управления. Поэтому для логистики в подавляющем большинстве случаев используется абстрактно-концептуальное моделирование. Оно, в свою очередь, по способу выражения может быть символическим или математическим.

Символические модели построены на основе различных, определенным образом организованных знаков, символов, кодов, слов или массивов чисел, изображающих исследуемый оригинал. Для построения подобных моделей используются такие символы или коды, которые однозначно и не допускающим возможности различного толкования образом представляют моделируемые структуры и процессы. Так, для языкового описания моделей используются специальным образом построенные словари, в которых, в отличие от обычных толковых словарей, каждое слово имеет только одно определенное значение. К символическим моделям относятся: языковые на основе тезауруса, графические числовые, логические, кодовые.

Символические модели делятся на два вида:

1) Языковые (словесные) модели

В их основе лежит определенная совокупность слов, понимаемых однозначно. Эта совокупность представляет собой некий словарь ("тезаурус"), в котором каждое слово несет лишь одну смысловую нагрузку в отличие от обычной ситуации, когда одному слову могут соответствовать несколько понятий.

2) Знаковые модели

Их суть состоит в том, что отдельным понятиям присваиваются некие условные обозначения, т.е. знаки. При этом необходимо обозначить круг операций, которые можно осуществлять с этими знаками. Манипулируя знаками и операциями, можно дать символическое описание субъекта исследования или определенного процесса.

Информацию, полученную с помощью использования символических моделей, неудобно обрабатывать (хотя это и возможно) для дальнейшего использования в системах логистического управления. Поэтому наибольшее распространение для создания и эксплуатации систем логистического управления получили математические модели.

Математическое моделирование является наиболее эффективным в логистике. Оно представляет собой процесс установления соответствия конкретному реальному объекту некоторого математического объекта, который называется математической моделью. Самыми распространенными в логистике являются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

При построении аналитических моделей закономерности строения и поведения объекта моделирования описываются в приемлемой форме точными аналитическими соотношениями. Эти соотношения могут быть получены как теоретически, так и экспериментально.

В первую очередь необходимо знать законы природы и экономики, определяющие поведение моделируемого компонента и его взаимосвязи с другими компонентами. Однако такой подход применим только для простых компонентов и систем, допускающих сильное упрощение и высокую степень абстракции. Кроме того, затруднена проверка адекватности полученного аналитического описания, поскольку поведение моделируемого объекта заранее не определено, а как раз и должно быть выяснено в результате моделирования. Для определения этого поведения и составляется данное аналитическое описание.

Аналитическое описание может быть определено также путем проведения специальных экспериментов над исследуемым объектом или специальной обработки экспериментальных данных по этому объекту, полученных в процессе его обычного функционирования безотносительно к задаче получения аналитического описания. Такое описание получается в результате использования статистических методов математического планирования эксперимента (или выборки экспериментальных данных). Эксперимент обычно бывает многофакторным. Этот метод применяется в логистике для описания материальных потоков, возникающих в производственных системах, на основании наблюдений за их фактическим движением.

Аналитическое моделирование - это своеобразный математический подход в процессе исследования логистических систем. Его цель - получение максимально точных решений. Сам процесс аналитического моделирования разбивается на три этапа.

На первом этапе формулируются математические законы и зависимости, которые связывают отдельные объекты системы. Эти законы и зависимости формализуются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференцированных и т.д.).

На втором этапе осуществляется решение уравнений и получение теоретических результатов. Для этого могут быть привлечены вычислительная техника и соответствующие технологии.

На третьем этапе проводится сопоставление полученных результатов с реальностью, т.е. осуществляется проверка на адекватность.

Наибольший эффект при исследовании процесса функционирования экономических систем можно получить, если заранее известны четко определенные зависимости, которые связывают имеющиеся характеристики с воздействующими факторами, условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить лишь для относительно простых систем. В сложных логистических системах исследования с помощью аналитического моделирования связаны с определенными трудностями. В этом случае при необходимости использования аналитического метода идут на соответствующее упрощение первоначальной модели. Это делается для того, чтобы предварительно изучить общие свойства формируемой системы. Преимуществами аналитического моделирования являются большой потенциал обобщения и возможность многократного использования.

Универсальным методом математического моделирования является имитационное моделирование.

Имитационное моделирование — это компьютерное воспроизведение развертывания во времени функционирования моделируемой системы, т. е. воспроизведение ее перехода из одного состояния в другое, осуществляемое в соответствии с однозначно определенными операционными правилами. Как правило, изменения состояния логистических систем происходят дискретно и в дискретные моменты времени. Но и в этом случае остается в силе основной принцип имитационного моделирования: отображение изменений состояния моделируемой системы, развернутое во времени.

Процесс разработки имитационной модели начинает-с 1 с уточнения понимания проблемы и формулировки целей исследования, что само по себе является развернутым во времени последовательным приближением.

Затем производится статическое описание системы, в котором задаются ее элементы и их параметры, а затем и ее динамическое описание, в котором задаются взаимодействия этих элементов, в результате чего происходит изменение состояний системы.

В процессе формирования имитационной модели необходимо, исключить несущественные детали, выявить правила ее функционирования. Тесное взаимодействие разработчика и пользователя модели обеспечивает правильное направление эволюции в процессе создания модели. Это необходимо также для экспериментов с моделью. Далее производится перевод составленного описания имитационной модели в форму, приемлемую для моделирующего компьютера. Для составления модели можно использовать любой универсальный язык программирования. После составления модели следует осуществить ее верификацию, включая проверку ее компьютерных программ, а также валидацию модели, т. е. проверку ее точности и адекватности. Целесообразно выполнять валидацию модели на уровне входных сигналов, отдельных элементов и их взаимосвязей.

После завершения этапа валидации модель готова к экспериментам, выражающимся в виде многократных «прогонов». Для их выполнения разрабатываются соответствующие стратегические и тактические планы, определяются начальные условия. Затем проводится «прогон» имитационной модели на компьютере и, интерпретация полученных выходных данных. В конце производится документирование модели и полученных с ее помощью результатов. Процесс имитационного моделирования носит итерационный характер, его нельзя считать завершенным, пока на основании полученных результатов не будет принято соответствующее управленческое решение.

Рассмотренная классификация моделей структур и поведения исходных систем касается форм и методов представления и описания характеристик моделируемого объекта в целом.

Имитационное моделирование заключается в проведении на ЭВМ численных экспериментов с математической моделью, описывающей поведение сложной системы в течение периодов времени заданной продолжительности. Имитационное моделирование применяется, как правило, в тех случаях, когда аналитические способы исследования той или иной логистической модели отсутствуют, или их поиск требует слишком больших затрат.

Алгоритмы имитационного моделирования могут учитывать как детерминированные (определенные), так и стохастические (вероятностные) связи и зависимости, характеризующие моделируемую логистическую систему.

В логистике наибольшее распространение получили стохастические (вероятностные) методы имитационного моделирования. Это связано с тем, что для большинства логистических систем с удовлетворительной точностью известны лишь усредненные значения параметров потоковых процессов. Поэтому приходится оперировать не конкретными параметрами, а только распределениями вероятностей их значений.

Имитационное моделирование используется как для анализа, так и для оптимизации функционирования логистических систем. Для реализации имитационного моделирования разработаны соответствующие алгоритмические языки.

Имитационное моделирование является основным методом исследований потоковых процессов, систем массового обслуживания, пропускной способности коммуникационных систем, производительности транспортно-складских автоматизированных комплексов и т.д. Это объясняется тем, что логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении потоковыми процессами и элементами логистической системы учитываются факторы, многие из которых носят случайностный характер.

Имитационное моделирование разбивается на два этапа.

Первый заключается в конструировании модели реальной логистической системы.

Второй - в проведении экспериментов на данной модели.

Основные проблемы, которые при этом приходится решать, состоят в следующем:

1. Обеспечить стохастическую сходимость, т.е. найти методы ускорения сходимости  выборочных средних с увеличением  объемов выборки.

2. Уменьшить количество различных  комбинаций, влияющих на систему  факторов и их уровней, а, следовательно, уменьшить объем экспериментов  без уменьшения количества получаемой  информации.

3. Выбрать план эксперимента, наилучшим  образом соответствующий его  целям. Формализация целей при  этом зависит от искусства  исследователя, глубины понимания  им существа процессов, происходящих  в системе.

4. Преодолеть феномен "многокомпонентности  реакции" в связи с тем, что  для сложных логистических систем трудно, а иногда и невозможно выявить единственно главную выходную переменную.

При использовании имитационного моделирования следует учитывать два основных недостатка. Во-первых, это высокая стоимость данного метода исследований. Она складывается из затрат на оплату труда высококвалифицированных специалистов - программистов, а также из затрат на использование большого количества машинного времени, так как данный метод требует многочисленных прогонов программы.

Кроме того, следует отметить, что модели, разрабатываемые с помощью имитационного моделирования, ориентированы на конкретные условия и обычно не тиражируются.

Во-вторых, велика возможность ложной имитации. Так как не только потоковые, но и другие процессы в логистических системах не имеют вероятностный характер, то они поддаются моделированию при условии введения определенных допусков по ряду параметров.

В этой связи широкую известность получил так называемый метод "ПОРТФОЛИО". Он заключается в том, что различия внутри рассматриваемых признаков сводятся к нескольким грубым, но достаточно эффективным оценкам по принципу "много-мало" или "далеко-близко". В условиях неопределенности воздействующих факторов и неточности исходной информации такие оценки вполне приемлемы. Кроме того, совершенствование метода "ПОРТФОЛИО" в каждом конкретном случае позволяет получать и регулировать достаточно много параметров из комбинации рассматриваемых условий.

Типичная логистическая система состоит из определенного количества элементов и соответствующих отношений (взаимосвязей). Чтобы преобразовать традиционные формы и методы управления производственно-хозяйственной деятельностью, в логистике необходимо все процессы управления материальными, денежными, информационными потоками изменить так, чтобы можно было контролировать динамику времени, количества, качества, состава, затрат и других параметров. Это резко повышает эффективность процессов управления.