Единый технологический процесс и методы решения транспортно-производственных задач

 

С позиций системного подхода транспорт представляет сложную адаптивную экономическую систему, состоящую из взаимосвязанных в едином процессе транспортного логистического обслуживания региональных материальных и людских потоков. Можно утверждать, что, начиная с 1970 годов, происходит органическое срастание грузового транспорта с производством и процессом распределения, превращение его в звено единой системы «производство-транспорт-распределение-сбыт». Для обеспечения синхронизации работы транспорта и производства в хозяйственной деятельности компаний и фирм зачастую используется логистическая система «точно в срок».

Для доставки грузов точно в срок и с возможно меньшими затратами ресурсов должен быть разработан и осуществлен единый технологический процесс на основе интеграции производства, транспорта и потребления. Под единым технологическим процессом в данном случае понимается комплексная технология, в рамках которой, руководствуясь системным подходом, осуществляется четкое взаимодействие всех элементов логистической системы. Создание качественно новой, устойчивой по отношению к возмущениям внешней среды производственно-транспортной системы вызывает появление целого ряда специфических проблем. Это изучение конъюнктуры рынка, прогнозирование спроса и производства, а следовательно, объема перевозок и мощности транспортной подсистемы, определение оптимальных величин заказов транспортных партий груза и уровней запасов сырья, топлива, материалов, комплектующих изделий, готовой продукции и транспортных средств. Естественно свою специфику имеют проблемы транспортного обслуживания пассажиров.

Новый подход к транспорту как к составной части вышестоящей более крупной системы привел к целесообразности рассмотрения всего процесса перевозки от грузоотправителя до грузополучателя, включая грузопереработку, упаковку, хранение, распаковку и информационные потоки, сопровождающие доставку. Все это вызвало необходимость создания специальных логистических центров. Так, во Франции в 1980-е годы такие центры были созданы на железных дорогах, которые должны были осуществлять анализ грузопотоков и распределение их на сети. На основе данных анализа делались предложения: по оптимизации грузопотоков на сети железных дорог и взаимосвязи с другими видами транспорта; распределению перевозок по видам транспорта в соответствии с их специфическими особенностями; по комплектации и формированию отправок; по порядку заключения договоров и т. д. Цель – качественное и полное удовлетворение запросов клиентуры в перевозках.

Технологические процессы, протекающие в логистических цепях при доставке грузов потребителю, имеют свои характерные особенности в зависимости от транспортной характеристики груза (физико-механические и физико-химические свойства груза, его объемно-массовые характеристики, а также характеристики тары и упаковки), его количества (массовые грузы, мелкопартионные грузы, грузы в пакетах, контейнерах, на поддонах), вида транспорта и его провозной способности, характера производственных объектов и многих других.

Наиболее просто принципы логистики могут быть использованы при перевозке массовых грузов (каменного угля, железной руды, нефтепродуктов и т. д.) в условиях, когда сформировались стабильные и мощные грузопотоки (технологические маршруты) между отправителями и получателями. В Канаде и США для работы тяжеловесных поездов (отправительских маршрутов массой 10–25 тыс. т), доставляющих сырье и топливо потребителям, выделяются магистральные пути промышленного назначения. На таких линиях не строят дорогостоящие сигнализации и блокировки. Загрузка и разгрузка составов таких поездов полностью автоматизируются. В России на ряде направлений составы с важнейшим железнодорожным сырьем – каменным углем – перевозятся по жесткому расписанию, что исключает создание у потребителей больших запасов сырья и топлива.

Примером применения технологических маршрутов является межотраслевая система «Ритм». Единая межотраслевая технология устойчивых перевозок рудно-угольного сырья объединяет график движения поездов, работу станций, предприятий отправителей и получателей грузов по организации движения на технологических маршрутах, включая подачу порожняка от станций выгрузки к станциям погрузки.

Основой организации работы по технологии «Ритм» является договор – соглашение о взаимных обязательствах между участвующими в ней организациями и железной дорогой. Единый хозяйственный договор определяет многосторонние взаимоотношения в организации перевозок, устанавливает строгую ответственность участников за выполнение условий перевозок. Внедрение единой межотраслевой технологии «Ритм» при условии строго соблюдения договоров позволило сократить размеры омертвленного капитала в запасах, снизить потребность в складских помещениях, высвободить материальные и трудовые ресурсы за счет ликвидации дополнительных перевалок грузов и повышения их сохранности. Например, только за одну выгрузку и погрузку кокса около 27% его становится непригодным для производства металла.

Значительно сложнее структура и функции логистической системы, когда на обширном полигоне распределяются товары широкой номенклатуры, предназначенные для удовлетворения потребностей десятков, а то и сотен потребителей. При доставке такой многономенклатурной продукции появляются дополнительные операции: контейнеризация, пакетизация, подгруппировка партий грузов, выбор видов транспорта и типа транспортных средств, сортировка грузов в пути следования и др. В отдельных случаях на направлениях значительных грузопотоков приходится создавать крупные распределительные складские базы и решать вопросы выбора рациональных зон обслуживания потребителей распределительными складскими центрами.

Рис. 9.1. Простейшая схема расположения пунктов: ¨ – производства; ¡ – РСЦ; r – потребителей

 

При решении таких задач весьма актуальны принципы распределения спроса и готовой продукции на основе оптимального управления материальными потоками, т. е. идет речь о решении стохастической производственно-транспортной задачи, так как среда, в которой функционирует логистическая система, характеризуется ярко выраженной турбулентностью и случайностью протекающих процессов. Для решения названной задачи эффективны не только классические методы математического программирования, но и эвристические. Классические – на основе использования алгоритма производственно-транспортной задачи в сетевой или аналитической формах, а эвристические – с применением теории нечетких множеств.

Рассмотрим комплексное решение проблемы оптимизации процессов распределения транспорта и обслуживания потребителей и приведем математическую формулировку классической однопродуктовой (для простоты) производственно-транспортной задачи. Речь пойдет о создании сети складских систем на полигонах обслуживания, рациональном распределении функций между распределительными складскими центрами и складами потребителей, а также идентификации торговых зон на основе группировки потребителей и рационального прикрепления их к пунктам производства.

Рассмотрим общие принципы решения задачи распределения грузов на полигоне (см. рис. 9.1).

Математическая формулировка однопродуктовой производственно-транспортной задачи прикрепления производителей продукции к ее потребителям по торговым зонам с участием региональных распределительных складских центров (РСЦ) может быть представлена следующим образом. Пусть даны:

i = 1, n – пункты производства продукции;

j = 1, r – складские распределительные центры;

k = 1, m – потребители;

X_ij – грузопоток от i -го предприятия до j -го распределительного центра;

X_jk – грузопоток от j -го распределительного центра до k -го потребителя;

X_j – количество хранимого и перерабатываемого груза в РСЦ;

С_j – стоимость хранения и переработки единицы груза в региональном распределительном складском центре;

Q_i – количество продукции, поступающей на магистральный транспорт от i -го потребителя;

q _к – потребность k-го получателя в продукции;

C_ij и C_jk – стоимости перемещения единицы продукции соответственно из пункта i в j -й РСЦ и из j -го РСЦ в k -й пункт потребления.

Тогда задача распределения материальных потоков между производителями, РСЦ и потребителями формулируется следующим образом:

(9.1)

Причем (X_ij, X_jk, X_j) > 0; (9.2)

Q_i = S X_ij; (9.3)

q _к =S X_jk. (9.4)

X_j = . (9.5)

Задача состоит в том, чтобы найти такие X_ij и X_jk, которые бы минимизировали целевую функцию (9.1) при соблюдении ограничений (9.2, 9.3, 9.4, 9.5).

Целевая функция выражает суммарные затраты, связанные с транспортировкой и переработкой грузов в РСЦ. Ограничения (9.3) и (9.4) представляют собой условия баланса производства и потребления продукции. В эту модель при необходимости могут быть внесены ограничения по перерабатывающей способности технических средств Р_j (в том числе по вместимости зоны хранения), т. е.

Р_j .

Кроме того, могут быть наложены ограничения по провозной способности магистрального транспорта на участках (i, j) и (j, k).

Если помимо распределения потоков необходимо оптимизировать число и размещение РСЦ на полигоне, то тогда производственно-транспортная задача дополняется комбинаторной на основе применения метода направленного перебора вариантов.

В последние годы заметно выросли масштабы и сферы применения эвристических методов для решения различных задач в области проектирования, прогнозирования и управления. Эвристические методы в высшей степени полезны в условиях применения интерактивных систем, когда за человеком, принимающим решение, остается последнее слово по выработке и принятию его. Особое место занимает теория нечетких (расплывчатых) множеств (НТМ), которая является важным разделом современной теории принятия решений.

Методы нечетких множеств применяют, как правило, в условиях ярко выраженной неопределенности, когда не представляется возможным использовать классические, в том числе вероятностные, модели для описания процессов и явлений. Имеется класс неопределенностей, которые характеризуются нечеткостью целей и ограничений. Такого рода неопределенности называются лингвистическими. В задачах управления или проектирования с помощью теории нечетких множеств, которые характеризуются лингвистическими переменными, такими как «высокий», «низкий», «не очень высокий», «хорошо», «неудовлетворительно» и т. д., принимаемые решения во многом зависят от субъективных оценок. Поэтому для того, чтобы принимать решение с помощью ТНМ, принимающий решение должен иметь сведения о переменных (их свойствах, характеристиках), объективно оценивать стоимостную (в широком смысле) структуру этих переменных и уметь пользоваться решающими правилами. Тогда с помощью набора лингвистических переменных можно получить ответы с достаточной степенью достоверности. Решение при нечетких целях и ограничениях также представляет расплывчатое множество и может рассматриваться как нечетко сформулированная инструкция.

Итак, пусть Х – множество свойств, характеристик или альтернатив, характеризующих конкретный объект, тогда каждому такому объекту может быть поставлено в соответствие нечеткое множество А, которое, в свою очередь, является подмножеством множества Х. При этом для любого свойства х: х Î Х. Для количественной оценки вхождения х в А введем величину М _А(Х), которую назовем степенью принадлежности. Она характеризует степень включения свойств х в А. Причем М _А(Х)Î(0,1), т. е. М _А(Х) изменяется в интервале 0–1, а поэтому верхний уровень М _А(Х) = S _up M _A(X) = 1 или 0 £ М _А(Х) £ 1.

Степень принадлежности позволяет при оценке альтернативных вариантов перейти от лингвистических переменных к числовым скалярным показателям и, следовательно, перевести эту, на первый взгляд, довольно абстрактную теорию на язык инженера.

В качестве примера применения теории нечетких множеств в сфере материально-технического снабжения рассмотрим вариант, когда на некотором полигоне распределения товаров размещаются два распределительных складских центра. Задача состоит в том, чтобы приблизительно установить географические зоны тяготения к их обслуживанию. Критерием при выборе предпочтения отправителями или получателями того или иного складского центра является доступность, обусловленная «пространственным фактором» (расстояние, время, стоимость). Необходимо установить границы нечетких подмножеств А ₁ и А ₂ (при двух РСЦ), которые выражают потребительские пространственные или временные предпочтения отправителей и получателей. Предпочтения выражаются функциями, вид которых экспертами выбирается на основании здравого смысла.

Пусть в итоге изучения физической природы процесса распределения товаров по торговым зонам экспертами получена некоторая функция, удовлетворительно описывающая процесс принятия решения. В рассматриваемом случае будет естественным утверждение, что с удалением получателей от складских центров, которые выражаются координатами Х ₁ и Х ₂, степень принадлежности уменьшается и предпочтения получателей по отношению к этим центрам падают. На рис. 9.2 представлены зависимости М _А1(Х) и М _А2(Х). Как видно из этих графиков, предпочтение, равное максимальной степени принадлежности, достигает S _up M _A(X) = 1 в непосредственной близости от РСЦ, когда х = Х ₁ и х = Х ₂. Из рис. 9.2 также следует, что наивысшая степень разделения зон обслуживания грузовыми станциями в рассматриваемом случае l _max=1– S _up M _A1Ç_A2(X), а порог разделения l ₀ должен удовлетворять условию:

l ₀ = S _up M _A1Ç_A2(X). (9.6)

 

Рис. 9.2. Зависимость степени функции принадлежности от предпочтения

 

Знак Ç обозначает пересечение множеств А ₁ и А ₂, а запись S _up M _A1Ç _{A 2}(X) соответствует максимуму ординаты их пересечения в точке Х ₀. Как видно на рис 9.2, максимальная степень разделения и порог разделения достигается в точке Х ₀, которая и определяет границы торговых зон тяготения к региональным центрам.

Наиболее распространены две формы снабжения потребителей: транзитная и с участием перегрузочных складов и региональных баз посредника. В настоящее время точка зрения зарубежных специалистов в области логистики по вопросу участия складских систем в процессе распределения продукции сводится к тому, что доставка грузов точно в срок в отдельных случаях может свести до минимума необходимость создания запасов на направлениях материальных потоков. Хотя для потребителей с небольшими размерами поступления грузов складская форма снабжения остается наиболее предпочтительной.

В случае, когда сервис осуществляется специальными посредническими центрами (крупными транспортно-экспедиционными организациями и РСЦ), то появляется проблема идентификации торговых клиентов – зон обслуживания. Для решения такой зада-чи необходимо провести группировку потребителей по характеру и объему услуг с учетом географического фактора. Опираясь на критерий минимума радиуса обслуживания и величины затрат, а также требованием доставки грузов точно в срок, можно успешно решить задачу оптимизации размеров торговых зон.