Логистика: ее задачи и проблемы

Вторым элементом кибернетической потоковой модели является вход. Он как раз и представляет собой поток потребляемых в процессе ресурсов. Например, для организационно- технологической части логистической системы- это оборудование, рабочая система, сырье и так далее, для информационной- выходная информация, технические средства для ее обработки.  Можно также сказать, что входом называется все то, что изменяется при протекании процессов.

Третий элемент кибернетической модели- выход. Это результат самого преобразования входов, то есть поток созданных или отработанных ресурсов. В логистических системах выходами могут быть готовая продукция, отходы производства, высвобождаемое оборудование, выходная информация и т.д. Совокупность связей между элементами системы обеспечивает их совместное функционирование потоки между элементами (звеньями) одной системы или между системами.  Если связь осуществляет передачу выходного воздействия одного элемента на вход какого либо последующего элемента той же системы, то она носит название прямой связи.

Четвертый элемент кибернетической модели- обратная связь. Это связь между выходом какого- либо элемента и входом предшествующего ему в той же системе элемента. Она выполняет целый ряд операций по корректированию элементов системы. Различают положительную и отрицательную обратные связи. Положительная обратная связь возвращает на вход часть сигнала, полученного на выходе элемента или системы. Положительная обратная связь не корректирует сигнал на входе, а только увеличивает его значение.

При отрицательной обратной связи полученный по ней сигнал может и не совпадать по знаку с первоначальным. Это дает возможность сопоставить полученный результат с намеченной целью и в случае необходимости откорректировать поведение элемента или системы в целом. На практике важна своевременность такой корректировки, чтобы избежать значительного отклонения системы от траектории движения к намеченной цели. Принцип обратной связи лежит в основе логистического управления производственно- коммерческой деятельностью, он характеризует способность логистической системы воспринимать и использовать информацию о результатах собственной деятельности для достижения цели наилучшим (оптимальным) образом и в кратчайшие сроки. Учет выпущенной цехом продукции и израсходованного сырья, регулирование ценами спроса на продукцию, материальное стимулирование, использование тарифов для привлечения груза на транспорт- это разные формы обратных связей в логистических кибернетических системах.

Пятый и последний элемент кибернетической модели логистической системы- ограничения, которые состоят из целей системы и так называемых принуждающих связей. Для производственно- коммерческих систем одной из целей, является выпуск продукции заданных номенклатуры, объема и качества, себестоимости; для информационной части системы- получение требуемой информации. В качестве принуждающих связей в этих случаях могут выступать различные лимиты ресурсов, метод переработки информации, технические характеристики средств для его реализации и т.д.

В соответствии с принятой трактовкой логистической системы ее деление на подсистемы представляет собой расчленение логистического процесса на подпроцессы (операции, функции) с соответствующими входами и выходами. Любой вид данного логистического процесса- это вход последующего (не бывает входов «неоткуда» и выходов «в никуда»; если ресурс где то произведен, значит он для чего то нужен), т.е. все процессы взаимосвязаны. Именно связь и определяет следование логистических процессов.

Информационный подход к процессам управления- первая особенность кибернетики. В информационной трактовке кибернетического подхода управление в организационных системах, к числу которых относятся логистические системы, рассматривается прежде всего как процесс преобразования информации: информация об объекте управления воспринимается управляющей системой, перерабатывается в соответствии с той или иной целью управления и в виде управляющих воздействий передается на объект управления. Поэтому понятие информации принадлежит к числу наиболее фундаментальных понятий кибернетики. В информационной трактовке процессы кибернетического управления связаны с получением, передачей, переработкой и использованием информации. Процессы получения информации, ее хранение и передачи в этом случае отождествляются с понятием «связь». Переработка воспринятой информации в сигналы, направляющие деятельность в объекте, отождествляется с понятием управление. Если системы способны воспринимать и использовать информацию о результатах своего функционирования, то говорят, что они обладают обратной связью. Переработка информации, идущей по каналам обратной связи, в сигналы, корректирующие деятельность системы, называют регулированием. Между терминами «управление» и «регулирование» существует различие: если считать, что управление обозначает воздействие на результаты работы системы для достижения намеченной цели, то регулирование обозначает тип управления, основанный на методе выравнивания отклонений от нормы (эталона, заданной величины). Устройства (или органы), служащие для этой цели, носят название регуляторов.

Кибернетическое регулирование.

В кибернетическом управлении ЛС по каналам обратной связи передаются различные учетно- статистические сведения. Обратная связь создает возможность эффективного управления в изменяющихся условиях функционирования объекта управления даже в тех случаях, когда возмущающие воздействия не могут быть измерены, или когда их влияние заранее неизвестно. Это обусловливается присущим замкнутым кибернетическим системам принципом выработки управляющего воздействия по отклонениям фактического значения управляемой величины от ее требуемого (заданного, расчетного, эталонного) значения независимо от причин, вызвавших указанное отклонение. Системы кибернетического регулирования, обеспечивающие реализацию заданной программы управления, имеют отрицательную обратную связь. Различают три типа основных задач регулирования: стабилизация, программное регулирование и слежение (мониторинг).

Цель стабилизации- поддержание заданного постоянного значения выходной величины объекта регулирования. Так регулирование хода производственно- коммерческого процесса может преследовать цель поддерживать постоянство выпуска (сбыта) продукции, определяемую планом (спросом). Учет результатов производства может осуществляться по отклонениям фактического выпуска от расчетного. Эта информация обратной связи поступает к логистикам, принимающим решения по устранению отклонений.

Программное регулирование- обеспечивает изменение выходной переменной объекта управления в соответствии с заданной программой. Изменение выходной переменной может быть заданно в виде функции времени или другого аргумента, например интенсивности  входа объекта. Так, например, некоторые продовольственные товары поступают в торговую сеть в течении суток в соответствии с заданным графиком. Он определяет изменение интенсивности перевозок этих товаров как функции времени, а его реализация осуществляется органом управления транспортом.

Третий тип регулирования - слежение (мониторинг)- отличается тем, что здесь программа не рассчитывается заранее, а определяется поведением наблюдаемого объекта.

 

Основная формула теории регулирования.

Для эффективного применения кибернетического подхода в логистике очень важно сформировать мышление в понятиях и категориях регулирования обратной связи, что может помочь уяснения логики суждений при выводе основной формулы теории регулирования. Это удобно рассмотреть на анализе процесса регулирования в технике, моделируя его в форме схемы контура управления с обратной связью.

 

 

 

«Вход» Х                         «Выход» Y

      ∆x                                 ∆y

 

Рис. 2. Контур управления с обратной связью.

 

В регулируемой системе H происходит преобразование состояния входа Х в состоянии выхода У, что можно обозначить Н- регулируемая система; Х=(Х1,Х2,….,Хн)- вектор входа, У=(У1,У2,….,Ун)- вектор выхода следующим образом У=НХ

Как показывает блочная схема, текущее состояние выхода У после сопоставления с эталонным или заданным его значением передается на вход регулятора Т, который преобразует его в состояние своего выхода Х*. Состояние выхода регулятора прибавляется к значению состояния выхода Х- системы Н. В конечном итоге состояние входа системы Н есть Х+Х*. Поправка на выходе системы Н зависит от состояния ее выхода У. Обозначим через У’ заданное значение, то есть желаемую норму состояния выхода регулируемой системы. Соответствующая настройка регулятора Т заключается в том, чтобы поправка Х* вызывала выравнивание всякого отклонения У* от заданного значения У и привела состояние выхода регулируемой системы и заданной норме, то есть У*=У’-У      0.  Можно произвести расчет , определяющий численные показатели описанной таким образом обратной связи. Допустим в начале, что в регулируемой системе происходит прямое преобразование, состоящее в умножении состояния входа на действительное число Н, тогда У=НХ. Пропорциональное преобразование называется усилением, если Н>1, или ослаблением, если Н<1. В этих случаях системы, в которых происходит пропорциональное преобразование, называется соответственно усилителями или ослабителями.

Показатель Н=У/Х называется пропускной способностью системы.

Особенность логистической кибернетической системы это способность изменять свое движение, переходить в разные состояния под влиянием различных управляющих воздействий. Всегда существует некоторое множество движений, из которых производится выбор предпочтительного движения. Где нет выбора, там нет и не может быть управления.

Таким образом, логистические (управляемые) системы рассматриваются не в статическом состоянии, а в движении и развитии, что коренным образом изменяет подход к их изучению и в ряде случаев позволяет вскрыть закономерности, установить факты, которые иначе оказались бы невыявленными. Устойчивость как функциональное свойство логистических систем, имеющее решающее значение для оценки работоспособности систем было бы невозможным без уяснения динамики происходящих в них процессов.

 

 

1.4. Классификация  моделей логистической системы.

 

 

Объектом изучения логистики являются материальные и соответствующие им финансовые информационные потоки. Эти потоки на своем пути от первичного источника сырья до конечного потребителя проходят различные производственные, транспортные, складские звенья. При традиционном подходе задачи по управлению материальными потоками в каждом звене решаются, в значительной степени, обособленно. Отдельные звенья представляют при этом так называемые закрытые системы, изолированные от систем своих партнеров технически, технологически и методологически.

Широкое применение в логистике имеют различные методы моделирования, т.е. не следования 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. Основная цель моделирования- прогноз поведения системы. Ключевой вопрос моделирования «что будет, если…?»

Классификация различных способов моделирования, а также характеристика имитационного моделирования- широко применяемый способ исследования логистических систем. Моделирование основывается на подобии систем или процессов которое может быть полным или частичным. Степень полноты подобия логистических моделей моделируемым объектам- существенная характеристика любой модели- выбрана первым признаком классификации. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 3. Классификация моделей логистических систем

 

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 реактивном объекте будут точными. В этом случае мы сможем точно предсказать поведение объекта.

Гомоморфные модели. В их основе лежит искомое подобие модели изучаемому объекту, частичное подобие. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места.

Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные.

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. Ее подразделяют на символическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и знаковые.

Языковые модели – это словесные модели; в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенный 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 называют 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 получить точные решения.

Аналитическое моделирование осуществляется в следующей последовательности:

Первый этап. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Эти законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных).

Второй этап. Решение уравнений, получение теоретических результатов.

Третий этап. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функционирования можно провести если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении системы 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.