Проанализировать характеристики методов решения логистических задач.

Материальные и соответствующие им финансовые и информационные по­токи на своем пути от первичного источника сырья до конечного потребителя проходят различные про­изводственные, транспортные, складские звенья. Отдельные звенья представляют при этом так называемые закрытые системы, изолированные от си­стем своих партнеров технически, технологически, эконо­мически и методологически. Управление хозяйственными процессами в пределах закрытых систем осуществляется с помощью общеизвестных методов планирования и управле­ния производственными и экономическими системами. Эти методы продолжают применяться и при логистическом под­ходе к управлению материальными потоками. Однако пе­реход от изолированной разработки в значительной степени самостоятельных систем к интегрированным логистическим системам требует расширения методологической базы уп­равления материальными потоками.

К основным методам, применяемым для решения науч­ных и практических задач в области логистики, следует от­нести:

методы системного анализа (позволяет увидеть изучаемый объект как комп­лекс взаимосвязанных подсистем, объединенных общей це­лью: раскрыть его интегративные свойства, внутренние и внешние связи);

методы теории исследования операций;

кибернетический подход;

прогностику или футурологию (моделирования сценария, ситуации, процесса, разработка прогноза и т.д.).

При традиционном (не логистическом) управлении материальными потоками ставка делается на: интуицию и опыт должностных лиц.

При логистическом подходе используется различные методы моделирования и системные процессы, и компьютерные средства принятия решения.

Эффективным методом управления материальными потоками является анализ полной стоимости. Он означает учет всех экономических изменений в зависимости от каких либо в логистической системе.

Применение этого метода означает определение всех затрат по всем участкам операциям, с тем чтобы можно было уменьшить суммарный затрат

Характерные примеры этого метода:

создать собственный склад или использовать общий;

создать один централизованный склад или несколько децентрализованных;

выполнять закупки сырья реже, но в больших объемах, или чаще,- но малых объемах и др.

Основные трудности применения метода:

необходимость в специальных знаниях в предметной области;

необходимость учета факторов, связанных с косвенными затратами.

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования - прогноз поведения процес­са или системы. Ключевой вопрос моделирования: «Что будет если……?».

Изоморфные модели – это модели, которые включают все характеристики объекта оригинала, способны заменить оригинал. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то знание о реальном объекте будет точным.

Гомоморфные модели – в их основе лежит не полная, частичная подобие модели изучающего объекта. Некоторые свойства реального объекта не моделируются полностью, но в результате построение модели упрощается, а так же проще интерпретация результатов моделирования.

При моделировании логистических систем абсолютное подобие не бывает, поэтому рассматриваем только гомоморфные модели.

По признаку материальности делятся на: абстрактные и материальные.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта.

Абстрактное моделирование – часто является единственно возможным в логистики. Делится на: символические и математические.

К символическим моделям относятся: языковые и знаковые.

Языковые модели – это словесные модели, в основе которых лежит набор слов очищенных от неоднозначности, или слова тезаурус – имеет конкретное значение.

Знаковые модели – если ввести условные обозначения отдельных понятий, т.е. знаков и договариваться об операциями между этими знаками, то получили символическое описание объекта.

Математическое моделирование называется процесс установления соответствия реальному объекту некоторого математического объекта называется математической моделью.

Широко применяется 2 вида математического моделирования: аналитическое и имитационного.

Аналитическое моделирование – это математический прием исследования позволяющий получить точные или вероятностные решения. Этапы аналитического моделирования:

разработка математические модели в виде алгебраических уравнений или дифференциальных уравнений или др.;

решение уравнений и получение результатов;

проверка модели на адекватность, т.е. соответствие теоретических результатов практике.

Имитационное моделирование – основано на имитации реальных процессов, как правило с применением процедуры случайного случая. Исследуемый процесс разыгрывается многократно в результате полученный набор реализации процесса, далее этот набор используется как статистический материал.

Основное достоинство имитационной модели – можно моделировать любые системы, процессы, любые закономерности.

Недостатки: высокая стоимость, требуется высоко квалифицируемый персонал, эти модели не тиражируются, велика вероятность ложной имитации.

Под экспертными системами понимаются компьютерные программы, которые помогают специалистам принимать решения в некоторой предметной области. Экспертные системы могут накапливать знания и опыт специалистов экспертов работ в разных областях.

Применение экспертных систем позволяет:

принимать быстрые и качественные решения по управлению материальными потоками;

готовить опытных специалистов за короткое время;

сохранять и пополнять «ноу-хау» компании;

использовать опыт и знания высоко квалифицированных специалистов на не престижных, опасных и скучных рабочих местах.

Анализ АВС применяются для сокращения величины запасов, сокращение количества передвижений на складе, общего увеличения прибыли.

Идея метода состоит в том, что из всего множества объектов (товаров) требуется выделить наиболее значимые, с точки зрения вклада в конечный результат (прибыль). Как правило, таких объектов относительно не много, на них и требуется сосредоточить основные усилия и внимание.

В экономике используется широко закон ПАРЕТО (20/80), согласно которому, лишь 20 % объектов (товаров), дают 80 % прибыли, а остальные 80 % объекта – 20% прибыли.

Широко применяемый в логистике метод ABC предус­матривает более глубокое разделение — на три части. При этом среднестатистическое распределение имеет вид, пред­ставленный в табл. 7.
Таблица7.
Примерные среднестатистические процентные соотношения групп А, В и С

Группа	Доля в количестве объектов управления, %	Доля в результате, %
А
В
С

Анализ XYZ – позволяет разделять ассортимент на 3 группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогноза этого спроса.

В группу X включают товары, спрос, на который равномерен или подтвержден незначительными колебаниями. Объем реализации хорошо предсказуем.

В группу Y включают товары, спрос, на который меняется во времени, например с учетом сезона. Возможности прогноза – средние.

В группу Z включают товары, спрос, на который не предсказуем, не подлежит прогнозу.

Задача "сделать или купить" заключается в принятии одного из двух альтернативных решений – делать комп­лектующее изделие самим, если это в принципе возможно, выполнять самостоятельно какую-либо работу или же покупать комплектующее (услугу) у другого производите­ля.

Решение в пользу закупок комплектующих и, соответственно, про­тив собственного производства должно быть принято в слу­чае, если:

потребность в комплектующем изделии невелика;

отсутствуют необходимые для производства комплектующих мощности;

отсутствуют кадры необходимой квалификации.
Решение против закупок и в пользу собственного про­изводства принимается в том случае, когда:

потребность в комплектующих изделиях стабильна и достаточно велика;

комплектующее изделие может быть изготовлено на имеющемся оборудовании.

Решения типа "сделать или купить" принимают при закупках товарных ресурсов (у изготовителя или у посред­ника), при выборе между услугами перевозчика и создани­ем собственного парка транспортных средств, при приня­тии решения по использованию услуг наемного склада, а также в ряде других случаев.