Моделирование в логистике

Общая характеристика методов решения задач

Основные методы, применяемые для решения научных и практических задач в области логистики.

1. Методы системного анализа.

2. Методы теории исследования операций.

3. Кибернетический метод.

4. Метод прогнозирования.

5. Метод экспертных оценок.

6. Методы моделирования.

Применение этих методов позволяет: прогнозировать материальные потоки; создавать интегрированные системы управления и контроля; разрабатывать системы логистического обслуживания; оптимизировать запасы; все логистические задачи решаются этими методами.

До начала широкого применения логистики принятие решения по управлению материальными потоками в значительной степени основывалось на интуиции квалифицированных снабженцев, сбытовиков, производственников, транспортников. Логистика до сих пор изыскивает возможности широкого применения опыта названной категории профессионалов. Решение логистических задач, таким образом, является практическим применением метода экспертных оценок.

Наиболее часто в логистике применяется имитационное моделирование.

Имитационное моделирование – в нем закономерности, определяющие характер количественных отношений остаются непознанными, логистический процесс остается «черным ящиком». Например, мы нажимаем на кнопки телевизора, получая результат, не знаем, какие именно процессы происходят внутри него.

Основные процессы имитационного моделирования.

1. Конструирование модели реальной системы.

2. Постановка экспериментов на этой модели.

Цели: понять поведение логистической системы; 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 постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.

2. Аналитические модели имеются, но процедурой столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задач.

3. Аналитические решения существуют, но их реализация не возможна вследствие недостаточной математической подготовки персонала.

Достоинства имитационного моделирования.

1. Этим методом можно решать более сложные задачи.

2. Данные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.

3. При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени.

4. Сохраняется логическая структура.

Недостатки имитационного моделирования.

1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого.

1.1. Необходим высококвалифицированный специалист-програмист.

1.2. Необходимо большое количество машинного времени.

1.3. Модели разрабатываются для конкретных условий и не могут применяться для других похожих моделей.

2. Велика возможность ложной имитации. Это может произойти даже при незначительных изменениях в реальных условиях.

Описание имитационной модели можно завершить словами Р. Шеннона: «Разработка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется».