Методология исследования логистических систем

К основным методам, применяемым для решения научных и практических задач в области логистики, следует отнести методы системного анализа, методы исследования операций, прогнозирование. Применение этих методов позволяет прогнозировать материальные потоки, создавать интегрированные системы управления и контроля за их движением, разрабатывать системы логистического обслуживания, оптимизировать запасы и решать ряд других задач.

Широкое применение в логистике имеют различные методы моделирования, т.е. исследования 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.

Выделяют следующие виды моделей логистических систем.

По степени полноты подобия моделируемым объектам и процессам все модели делятся на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные модели — это модели, включающие практически все характеристики объекта или явления, способные заменить его. Если удается создать такую модель, то в этом случае можно точно предсказать поведение объекта. Подобные модели требуют больших ресурсов для создания; их можно построить для сравнительно простых систем.

В основе гомоморфных моделей лежит неполное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. Такие модели более часто используются при исследовании различных систем, явлений и процессов. Но полученные с их помощью результаты носят вероятностный характер, хотя и в некоторых случаях степень их достоверности очень высока.

Гомоморфные модели по признаку материальности делятся на материальные и абстрактные.

Материальные модели воспроизводят основные пространственные, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта. К этой категории относятся, в частности, уменьшенные макеты производственных предприятий, организаций оптовой торговли, позволяющие решать 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 модели.

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 три этапа.

Этап 1. Формулируются математические законы, связывающие элементы логистической системы. Законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных и т.д.).

Этап 2. Решаются уравнения, формулируются теоретические результаты.

Этап 3. Осуществляется сопоставление теоретических результатов с фактическими значениями исследуемых показателей или с реальными объектами. Определяется адекватность модели.

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако на практике такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. Для их преодоления необходимо первоначальную модель упростить.

К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.

Логистические системы функционируют в условиях неопределенности внешней среды. Внешняя среда кроме неопределенности характеризуется динамизмом: многие показатели деятельности предприятия меняются довольно часто. К тому же при управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.

При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. При моделировании меняются лишь условия протекания процессов на входе и в зависимости от этого — результаты, получаемые на выходе имитационной модели. Сама модель как бы представляет «черный ящик» с неизвестными процессами внутри.

Имитационное моделирование включает два основных процесса: первый — построение модели реальной системы (явления, процесса), второй — постановка экспериментов на этой модели и получение результатов.

При этом могут преследоваться такие цели:

1) понять поведение логистической системы;

2) выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.

Основные условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование:

1) не существует законченной математической постановки данной задачи либо еще не разработаны аналитические методы решения математической модели;

2) аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи;

3) аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной подготовки имеющегося персонала.

Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.

При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Имитационное моделирование имеет некоторые недостатки. Основные заключаются в следующем.

1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого. Причины этого:

■ для построения модели и экспериментирования на ней необходимы высококвалифицированные специалисты;

■ необходимо большое количество компьютерного времени, поскольку метод основан на статистических испытаниях и требует многочисленных расчетов;

■ модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

2. Велика возможность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при определенных допущениях.