Имитационное моделирование для принятия решений в логистике
научный журнал «Актуальные исследования» #17 (44), апрель '21

Имитационное моделирование для принятия решений в логистике

Во всем мире происходит огромное количество событий, которые влияют на влияют на все аспекты жизни человека, в том числе и на экономику. Глобализация бизнеса приводит не только к повышению конкуренции и выходу на новые рынки, но и к новым вызовам, которые преподносят как мировая экономика, так и процессы внутри компаний. В статье рассматриваются процесс принятия решений в логистике, возможность использования имитационного моделирования для оптимизации этого процесса и те преимущества, которые дает предлагаемый метод.

Аннотация статьи
имитационное моделирование
поиск вариантов
принятие решений
оптимизация
логистика
Ключевые слова

Введение

Логистика подразумевает постоянную адаптацию под постоянно меняющиеся внешние и внутренние факторы [2]. Вместе с этим и возникают новые задачи и вызовы, такие как:

  • своевременная адаптация;
  • обеспечение эффективного взаимодействия;
  • оптимизация обработки, хранения и передачи данных;
  • обеспечение актуальности информационных потоков в логистической сети;
  • автоматизация логистических операций.

Принятие решения - это выбор оптимального варианта при заданной цели с учетом побочных условий. Задача принятия логистического решения возникает в том случае, когда необходимо принять более взвешенные и продуманные решения, систематизируя соответствующую информацию и определяя альтернативы, которые лучше всего поспособствуют оптимизации логистической системы предприятия [3]. Условно процесс принятия решений состоит из следующих этапов:

  • характеристика проблемы;
  • установка факторов, влияющих на неё;
  • сбор информации;
  • поиск всех вариантов решения проблемы;
  • выбор наилучшей варианта;
  • принятие мер;
  • оценка решения и его последствий.

На этапе подготовки логистического решения рассматриваются возможные альтернативы, т. е. разные варианты и методы достижения поставленных логистических целей, чтобы можно было выбрать оптимальный, т. е. самый лучший в данных условиях [5]. Далее основные варианты предоставляются на изучение руководству, которое и принимает окончательные решение.

Что касается самого поиска вариантов, то это многоступенчатый процесс, в задачи которого входит не только поиск идей решения поставленной задачи, но и их комбинирование, формулировка и т.д. На рисунке 1 показана общая схема принятия логистических решений.

Рис. 1. Процесс принятия решений в логистике

Для ускорения поиска оптимального варианта предлагается использование имитационного моделирования, где в зависимости от поставленной цели выбирается оптимальный уровень абстракции и подхода моделирования [4]. На рисунке 1 показан схема принятия решения с использованием методов имитационного моделирования. Предлагаемая схема представлена на рисунке 2.

Рис. 2. Процесс принятие решений в логистике с использованием имитационного моделирования

При этом логистические задачи разделяются на несколько уровней, в зависимости от уровня абстракции.

На высоком уровне в основном решаются стратегические задачи, такие как поиск территорий для размещения складов, оптимизация потоков между звеньями логистической цепи.

На среднем уровня решаются вопросы оптимизации маршрутов, планировании необходимого транспортного парка.

Что касается низкого уровня, то здесь происходит оптимизация внутренней логистики узлов цепи поставок.

Таблица

Структура логистических задач

Уровень принятия решений

Задачи логистики

Метод моделирования

Уровень деталей

Высокий

-размещение узлов

-организация товарных потоков

Системная динамика

-усреднение параметров

-линейные зависимости

-потоки

Средний

-политика пополнения запасов

-оптимизация маршрутов

Дискретно-событийное моделирование

-детальные параметры

-логика/процессы ЦП

-ресурсы

-время

Низкий

-внутренняя логика работы узлов

-планирование производства

Агентное моделирование

-процессы узла

-ресурсы узла

-логика узла

Заключение

Имитационное моделирования дает возможности в рамках созданной модели, производить множество экспериментов для поиска оптимального варианта и сравнения с другими, при этом используются мощности не человеческого коллектива, а электронной техники [1]. Полученные результаты уже в процессе работы модели демонстрирует необходимую информацию, которая наглядно показывает поведение системы при определенном наборе параметров, что ускоряет не только процесс поиска оптимального решения поставленной задачи, но и процесс создания аргументирующего, визуального материала для более быстрого принятия решений. Дальнейшем не теряют своей актуальности, а лишь требуют необходимой настройки и обновления баз данных для поиска оптимальных решений и путей оптимизации логистических цепочек, узлов или других элементов логистической сети.

Текст статьи
  1. Акопов, А.С. Имитационное моделирование. учебник и практикум для академического бакалавриата / А.С. Акопов. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 389 c.
  2. Александров О.А. Логистика: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2018. 216 с.
  3. Бочкарев, А. А. Планирование и моделирование цепи поставок / А.А. Бочкарев. - Москва: Машиностроение, 2008. - 192 c.
  4. Зырянов В.В. Моделирование и анализ спроса на объекты совершенствования транспортной сети / Зырянов В.В., Криволапова О.Ю. // Инженерный вестник Дона. 2012. № 4-1 (22). С. 117.
  5. Щербаков В.А. Основы логистики: Учеб. для вузов/Под ред. В. Щербакова. СПБ: Питер, 2018. 432с.
Список литературы
Ведется прием статей
Прием материалов
c 31 июля по 06 августа
Осталось 7 дней до окончания
Публикация электронной версии статьи происходит сразу после оплаты
Справка о публикации
сразу после оплаты
Размещение электронной версии журнала
10 августа
Загрузка в eLibrary
10 августа
Рассылка печатных экземпляров
18 августа