Главная страница Случайная страница
КАТЕГОРИИ:
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Направления применения методов экономико-математического моделирования в логистическом менеджменте.
|
|
Моделирование – это процесс построения модели той или иной лог. операции (процесса, системы и т.д.). Процесс моделирования непростой, т.к. ряд действий выполняется параллельно, некоторые действия могут быть не связаны непосредственно между собой (как в задаче на сетевое планирование). При всей сложности моделирования прослеживаются этапы: «ситуация – модель – метод – результат».
Метод – инструмент для построения модели. Хотя модель является первичной по отношению к методу, однако именно метод формирует модели, отображающие соответствующие логистические ситуации.
Наличие в логистических процессах случайных величин служит основанием для применения методов теории вероятностей, математической статистики и теории массового обслуживания. На основе указанных методов разрабатываются стохастические модели.
Проблема рационального использования ресурсов послужила импульсом для разработки соответствующих математических методов, что привело к созданию специального раздела математики – математического (линейного и нелинейного, динамического) программирования.
| № | Методы | Модели | Лог. дисциплины |
| Классический математический анализ | Оптимальный размер партий поставок (формулы Уилсона) | Коммерческая логистика | |
| Расположение баз снабжения (Оптимизационная модель). Прикрепление предприятий потребителей к базам снабжения (Гравитационная модель) | Складская логистика | ||
| Межотраслевые потоки (Модель межотраслевого баланса) | Коммерческая логистика | ||
| Теория вероятностей | Законы распределения стохастических логистических величин | Логистики: коммерческая, производственная, транспортная, складская | |
| Модели приемки продукции | Коммерческая логистика | ||
| Мат. статистика | Корреляционно-регрессионные модели | Коммерческая логистика | |
| Теория массового обслуживания | Модели работы логистических систем (складов, магазинов и др.) | Коммерческая, транспортно-складская лог-ка | |
| Линейное программирование | Транспортная задача | Транспортная логистика | |
| Задача на раскрой материалов | Произв. логистика | ||
| Задача ассортиментной загрузки пр-ва | Коммерческая логистика | ||
| Теория графов (теория сетевого планирования и управления) | Сетевые модели (сетевые графики) | Логистики: коммерческая, производственная | |
| Теория игр | Максиминные и минимаксные стратегии | Лог. менеджмент | |
| Гармонический анализ | Модели периодических колебаний логистических величин (спроса, продаж, расходования материалов) | Логистики: коммерческая, производственная |
В логистике требуется обеспечить прохождение материального потока от начальной до конечной точки его траектории с наименьшими затратами живого и овеществленного труда. Однако для принятия корректного управленческого решения требуется модель управляемого процесса. Модель – отображение управляемого процесса. Логистические процессы могут быть представлены теоретически: графиками, схемами, а могут быть выражены с помощью массива цифр при использовании компьютерных технологий. Цифровые компьютерные модели также входят в разряд математических моделей, т.к. отражают количественную сторону логистических процессов.
В логистике часто используются оптимизационные (или по сути похожие) модели из-за того, что такие модели имеют целью получения наилучшего, т. е. оптимального результата. Любая модель в той или иной форме содержит целевую функцию и ограничения. Поэтому модель может интерпретироваться как задача, в которой даны исходные данные и требуется определить значение искомых величин.