распределительной логистике

необходимость использования моделирования в распределительной логистике обусловлена сложностью сбытовой деятельности. Основной прием распределения – логистическое моделирование. Широко применяются модели теории массового обслуживания, теории игр, управления запасами, линейного программирования; проверенные практикой возможности имитационного моделирования.

Поскольку моделирование исходит из подобия систем или процессов, в зависимости от степени подобия моделируемым объектам логистические модели подразделяются на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфный модели – полный эквивалент всем поведенческим особенностям моделируемой системы и способны полностью заменить ее. Однако создать и исследовать изоморфную модель практически невозможно вследствие неполноты знаний о реальной системе и несовершенства методов и средств такого моделирования.

Гомоморфные модели – модели, подобные изображаемому объекту лишь в некоторых отношениях, важных для процесса моделирования.

Гомоморфные модели делятся на:

1 – материальные модели;

2 – абстрактные модели.

Материальные модели находят в логистическом управлении лишь ограниченное применение, что объясняется трудностью и дороговизной воспроизведения основных геометрических, физических и функциональных характеристик оригинала и крайне ограниченными возможностями варьирования их в процессе работы с моделью. Разновидностями этой группы являются физические и аналоговые модели. В распределительной логистике достаточно распространенным примером последней является организационная схема взаимодействия всех участников сбытового процесса. Аналоговая модель значительно проще физической, поэтому ее чаще используют, несмотря на такой недостаток, как слабое представление о результатах и ресурсах на их достижение.

Среди множества абстрактных моделей наиболее распространенными являются математические модели, применяемые распределительной логистикой при аналитическом и имитационном моделировании. В условиях достаточной и достоверной информации, при наличии быстродействующей вычислительной техники и необходимого программного обеспечения математические модели позволяют с большой степенью приближения к реальной действительности моделировать как распределительную систему в целом, так и отдельные ее элементы (стадии).

Любая логистическая модель распределения может быть представлена как разновидность системы массового обслуживания.

Теория массового обслуживания изучает процессы, в которых, с одной стороны, возникают запросы (заказы, требования) на приобретение товаров, выполнение каких-либо работ (услуг), а с другой стороны – эти запросы постоянно удовлетворяются. Таким образом, теория массового обслуживания изучает процессы образования очередей. В распределительной логистике очередь создают как покупатели, ожидающие обслуживания (покупки товара), так и товары, ожидающие приобретения их покупателем.

В соответствии с терминологией теории массового обслуживания очередь – это скопление объектов, ожидающих обслуживания; обслуживание – процесс удовлетворения поступившего заказа; канал обслуживания – средства, с помощью которых осуществляется обслуживание. Данная теория рассматривает любую организацию как систему массового обслуживания, состоящую из совокупности обслуживающей и обслуживаемой систем. Часть процесса, в котором возникают заказы, называется обслуживаемой, а принимающая и удовлетворяющая их – обслуживающей системой. В распределительной логистике обслуживаемой системой являются покупатели, а обслуживающей – продавцы. Пропускная способность системы массового обслуживания зависит от числа каналов и их производительности.

Задачей теории массового обслуживания является установление зависимости между характером потока заказов, производительностью каналов, числом каналов и эффективностью обслуживания.

Для организации системы массового обслуживания важны следующие параметры: 1) величина входящего потока; 2) дисциплина очереди; 3) порядок обслуживания.

Входящий поток – совокупность поступающих заказов на обслуживание. Он бывает ординарным (в единицу времени поступает не более одного заказа) и неординарным (более одного заказа). Если характеристики потока не изменяются во времени, речь идет о стационарном (регулярном) потоке, а при их изменчивости – о нестационарном потоке. По наличию связи и зависимости между поступившими в настоящий и предыдущий момент заказами различают потоки без последствий и с последствиями.

Наиболее разработаны методы теории массового обслуживания, описывающие простейший поток, для которого характерны солидарность, ординарность и отсутствие последствия. Свойство стационарности определяет вероятность поступления определенного количества заказов за фиксированный промежуток времени. В нем выражается независимость параметров распределения заказов от факта времени. Отсутствие последствий говорит о том, что количество поступивших в систему заказов не зависит от количества их поступления в предыдущий период.

Простейший поток описывается согласно закону распределения Пуассона по формуле

(1)

где P_k(t) – вероятность того, что за время t в систему поступит k требований; - плотность потока (среднее число заказов, поступивших в систему единиц времени), > 0; - математическое ожидание случайной величины; e – основание натурального логарифма (e = 2,71828).

Дисциплина очереди – это порядок, система правил, определяющие очередность и возможность обслуживания заказов, т.е. поступление заказов из очереди в канал обслуживания. Заказы на обслуживание могут приниматься: 1) в порядке поступления; 2) в обратном порядке обслуживания; 3) в случайном порядке; 4) по приоритетам.

Простейшей из дисциплин является обслуживание в порядке поступления, т.е. «первым прибыл – первым обслужен». При обратном порядке действует правило «прибыл последним – обслужен первым». Иногда заказы из очереди поступают в канал распределения в случайном порядке. В системах, где обслуживание производится в соответствии с определенными приоритетами, все заказы разбиваются на n классов, которым присваиваются номера, и первыми в очереди оказываются заказы 1-го класса, при их отсутствии – 2-го класса и т.д.

Порядок (механизм) обслуживания характеризуется пропускной способностью каналов обслуживания, т.е. максимальным количеством одновременно обслуживаемых заказов. Ключевым показателем при этом является время (длительность) обслуживания (Т_обсл), т.е. период, в течение котрого удовлетворяется заказ на обслуживание. Можно выделить также такой показатель, как время ожидания обслуживания (Т_ож), т.е. период от поступления заказа в систему до начала обслуживания. Длительность обслуживания является случайной величиной с функцией распределения F(t) и подчиняется показательному закону распределения, что можно выразить формулой

(2)

где - интенсивность обслуживания, которая определяется как 1/ Т_обсл.

Системы обслуживания могут быть с очередью (с ожиданием), когда в момент прихода заказа все обслуживающие устройства заняты и заказ должен ожидать своей очереди на обслуживание, и с отказами – заказ не обслуживается, так как система занята. Очереди бывают с ограниченным и неограниченным временем ожидания, а также с ограниченной длинной очереди.

Вероятность того, что число заказов, ожидающих начала обслуживания, больше некоторого числа N, можно определить по формуле

(3)

где P_k – вероятность того, что в системе находится k заказов, и это число превышает количество каналов обслуживания; S – наибольшее возможное число заказов, находящихся в обслуживающей системе одновременно; N_о.к – число обслуживающих каналов.

Из всего разнообразия систем обслуживания следует особо выделить два типа: 1) без потерь; 2) с потерями.

Для большинства логистических моделей сбыта характерны системы массового обслуживания второго типа, причем потери заказов могут быть двух видов:

1 – из-за ограниченного времени обслуживания, несопряженности производственного цикла и цикла потребления;

2 – из-за отказов в исполнении заказов, мотивируемых недостатком производственных мощностей или слабым развитием каналов распределения.

Задача логистики – определить оптимальные вариант организации системы обслуживания заказов. Для этого необходимо сопоставить потери, связанные с ожиданием обслуживания, и потери, вызванные простоями каналов обслуживания. Суммарные потери в единицу времени (L) определяются следующим образом:

(4)

где Z_ож – потери от ожидания обслуживания (потери дефицита); Z_пр – потери от простоя каналов обслуживания (потери содержания запасов).

Из формулы (4) можно найти оптимальное количество заказов обслуживания r, т.е. оптимальную величину уровня запасов.

Следует признать, что логистические модели распределения продукции, построенные на базе теории массового обслуживания, пока не получили сколько-нибудь широкого распространения в отечественной практике. Им предпочитаются вербальные модели, т.е. модели, построенные на обобщении опыта. Основным элементом вербальных логистических моделей распределения являются организационные структуры каналов распределения.

В распределительной логистике часто встречаются математические модели, которые устанавливают связь между случайными и неслучайными величинами – регрессионную связь. Метод корреляционно-регрессионного анализа (КРА) имеет широкое применение. В целях прогнозирования показателей сбыта продукции он может использоваться путем экстраполяции динамических рядов, однофакторного прогнозирования (выявления связи между исследуемым показателям и каким-либо факторам), а также многофакторного прогнозирования (при сложном типе связи между показателем и несколькими влияющими на него факторами).

Таким образом, распределительная логистика выступает неотъемлемой составляющей общей логистической системы. Она занимается управлением потоками в подсистеме распределения, основываясь на базовых и модифицированных логистических концепциях управления распределением, и использует экономико-математические методы, обеспечивая эффективную организацию распределения произведенной продукции.

Поиск по сайту: