Методы принятия логистических решений

 Под управлением в самом  общем виде понимается процесс  формирования целенаправленного  поведения системы посредством  информационного воздействия, вырабатываемого человеком или устройством.

Выделяют следующие задачи управления^[9]:

• задача целеполагания – определение требуемого состояния или поведения системы;
• задача стабилизации – удержание системы в существующем состоянии в условиях возмущающих воздействий;
• задача выполнения программы – перевод системы в требуемое состояние в условиях, когда значения управляемых величин изменяются по известным детерминированным законам;
• задача слежения – обеспечение требуемого поведения системы в условиях, когда законы изменения управляемых величин неизвестны или изменяются;
• задача оптимизации – удержание или перевод системы в состояние с экстремальными значениями характеристик при заданных условиях и ограничениях.

С точки зрения кибернетического подхода управление ЛС рассматривается  как совокупность процессов обмена, обработки и преобразования информации. Кибернетический подход представляет ЛС как систему с управлением, включающую три подсистемы: управляющую систему, объект управления и систему связи (рис.1).

Основными группами функций  системы управления являются:

• функции принятия решений или функции преобразования содержания информации являются главными в системе управления, выражаются в преобразовании содержания информации о состоянии объекта управления и внешней среды в управляющую информацию;
• рутинные функции обработки информации не изменяют смысла информации, а охватывают лишь учет, контроль, хранение, поиск, отображение, тиражирование, преобразование формы информации;
• функции обмена информацией связаны с доведением выработанных решений до объекта управлений и обменом информации между лицами, принимающими решение (сбор, передача информации текстовой, графической, табличной, электронной и др. по телефону, факсу, локальным или глобальным сетям передачи данных и т.д.).

Применение кибернетического подхода к принятию логистических решений требует описания основных свойств ЛС при помощи математических моделей. Это позволяет разрабатывать и автоматизировать алгоритмы оптимизации кибернетической системы управления.

(рис.1)

Кибернетический подход к описанию логистической  системы

2.3. Исследование операций

Эффективность производственно-коммерческой деятельности в значительной степени  определяется качеством решений, повседневно принимаемым менеджерами разного уровня. В связи с этим большое значение приобретают задачи совершенствования процессов принятия логистических решений, решить которые позволяет исследование операций.

Исследование операций  – это методология применения математических количественных методов для обоснования решений задач во всех областях целенаправленной человеческой деятельности. Методы и модели исследования операций позволяют получить решения, наилучшим образом отвечающие целям организации.

Предметом исследования операций в логистике являются задачи принятия оптимальных решений в логистической системе с управлением на основе оценки эффективности ее функционирования.

Характерными понятиями  исследования операций являются:

− модель (некоторый материальный или абстрактный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с исследуемым объектом, несущий о нем определенную информацию и способный его замещать на определенных этапах познания)

− изменяемые переменные

− ограничения

− целевая функция.

К типовым задачам исследования операций относятся^[10]:

• задачи распределения ресурсов;
• задачи ремонта и замены оборудования;
• задачи управления запасами;
• задачи сетевого планирования сложных проектов;
• задачи выбора маршрута;
• задачи массового обслуживания;
• задачи упорядочения.

Рассмотрим классификацию видов моделирования систем, представленную на рисунке 2.

Рисунок 2. Классификация моделей систем

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

• Изоморфные модели — это модели, включающие все характеристики объекта-оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то знания о реальном объекте будут точными. В этом случае есть возможность точно предсказать поведение объекта.
• Гомоморфные модели — 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 будут рассматриваться лишь гомоморфные модели, однако, степень подобия у них может быть различной.

Следующим признаком  классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком выделяют абстрактные и материальные и модели.

• Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на математическое и символическое.
• 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.

Этапы аналитического моделирования:

1)   формулирование  математического закона, связанного  с объектами логистической системы;

2)   решение уравнений,  получение теоретического результата;

3)   сопоставление  теоретических результатов с  практическими выводами.

• При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются неопознанными, так как осуществляется методом «проб и ошибок», методом подбора. В этом плане логистический процесс о<span class="dash0