Числовые характеристики сетевой модели.



 

 

Числовые характеристики сетевого графика:

1. Ранний срок свершения события – определяется величиной наиболее длительного отрезка пути от исходного до рассматриваемого события, причем ранний срок первого события равен 0. Tp(1)=0

Tp(j)=max{tp(j) + tp(i,j)}; j=2….N

2. Поздний срок свершения события – самый поздний допустимый срок, к которому должно совершиться событие, не вызывая при этом срыва срока свершения конечного события.

Tp(i)=min{tp(j) - tp(i,j)}; j=2….N-1

3. Все события, за исключением событий, принадлежащих критическому пути, имеют резерв.

R(i)=tn(i)-tp(i)

Резерв показывает на какой предельно допустимый срок можно задержать наступление этого события, не вызывая при этом увеличение срока выполнения всего комплекса событий. Для всех работ на основе ранних и поздних сроков, свершение всех событий определяют показатели:

1. Ранний срок начала tрн(i,j)=tp(i)

2. Ранний срок окончания tро(i,j)=tp(i)+ t(i,j)

3. Поздний срок окончания tпо(i,j)=tn(j)

4. Поздний срок начала tпн(i,j)=tn(j)- t(i,j)

5. Полный резерв времени Rn(i,j)= tn(j)-tp(i)-t(i,j)

6. Независимый резерв Rn(i,j)= max{0;tp(j)-tn(i)- t(i,j)}= max{0;Rn(i,j)-R(i)-R(j)}

 

Цель логистической системы – доставка товаров и изделий в максимальном соответствии с требованиями потребителей при минимальном (заданном) уровне издержек.

Исследование и прогнозирование поведения логистических систем на практике осуществляется посредством экономико-математического моделирования, т. е. описания логистических процессов в виде моделей.    Экономико-математические методы следует понимать как инструмент, а экономико-математические модели — как продукт процесса экономико-математического моделирования.

Под моделью в данном случае понимается отображение логистической системы (абстрактное или материальное), которое может быть использовано вместо нее для изучения ее свойств и возможных вариантов поведения. При построении таких моделей необходимо соблюдать следующие требования:

• поведение, структура и функции модели должны быть адекватны моделируемой логистической системе;

• отклонения параметров модели в процессе ее функционирования от соответствующих параметров моделируемой логистической системы не должны выходить за рамки допустимой точности моделирования;

• результаты исследования модели и ее поведения должны выявить новые свойства моделируемой логистической системы, не отраженные в исходном материале, использованном для составления данной модели;

• модель должна быть более удобней, чем ее реальный аналог - логистическая система.

 

Модель – специально сформированный для удобства исследований объект, обладающий необходимой степенью подобия исходному объекту, адекватный поставленным целям исследования, которые сформулированы субъектом или лицом, принявшим решение относительно исследования системы.

 

Математическая модель – система выражений, описывающих характеристики объекта моделирования и связи между ними. Процесс моделирования состоит в построении моделей, которые помогают изучить свойства логистических процессов и объектов

 

Моделированиепредставляет собой логико—математическое отображение структуры и процесса функционирования логистического объекта с целью проведения на данной модели эксперимента. Содержание моделирования состоит в создании такого аналога изучаемых объектов, в котором отражены все их важнейшие с позиции цели исследования свойства и опущены второстепенные, малосущественные черты.

 

Модели и моделирование применяются для:

- Понимания устройства и свойств объектов, выявления закономерностей их поведения.

- Управления поведением объектов.

- Прогнозирования состояний объектов, происходящих процессов, возникающих явлений.

- Определения оптимальных параметров, режимов, условий использования.

- Обучения, имитации реальных ситуаций.

Модели подразделяются на следующие виды (рис.1).

 

 

 

 

 


     

Рисунок 1. Классификация видов моделей

 Материальные модели:применяются в предметном моделировании.

 

 Идеальные модели: применяются в абстрактном моделировании.

 

 Интуитивное моделирование:моделирование, основанное на опыте.

 

 Знаковое моделирование:требует человека – интерпретатора.

 

 Физические модели (натуральные) – уменьшенные и упрощенные копии реальных объектов или систем (модель плотины).

 

 Аналоговые модели – аналоги реальных объектов, построенные на иных физических принципах (эквивалентные схемы потоков в логистике).

 

Например:

Интерпретация смысловой модели:

 

Деньги – товар – деньги

    c        m       c

 

E = mc2 – энергетическая аналогия (энергия капитала).

Знаковые модели – схемы., чертежи, планы, карты, графики, формулы и т.п.

 

Экономико-математическая модель (ЭММ) — это математическое описание экономического объекта или процесса с целью их исследования и управления ими. Это математическая запись решаемой экономической задачи.

 

Роль ЭММ – поддержка принятия решений, т.е. решений ответственных, организационно-управленческих; решений, сильно влияющих на выходные экономические показатели(затраты, доход, прибыль, эффективность); обеспечивает ЛПР необходимой для принятия решений информацией в количественном выражении.

 

Значение – позволяют производить (добывать) информацию аналитического характера для поддержки принятия решения из разного рода данных.

 

Сущность – замена экономических бизнес-процессов адекватной математической моделью и исследование свойств этой модели аналитическими методами, либо вычислительными экспериментами: моделирование, имитация.

Рассмотрим общий алгоритм экономико-математического моделирования (рис.2).

 

 


Нет                                           

 


Да

 
Реализация решения (оптимизация модели)


 

 

 

Рисунок 2. Общий алгоритм экономико-математического моделирования.

 

  Для логистики в основном используются абстрактно-концептуальные модели, которые подразделяют на символьные и математические.    Символьные модели построены на основе различных, определенным образом организованных знаков, символов, кодов, слов или массивов чисел, изображающих исследуемый оригинал. Для построения подобных моделей используются такие символы или коды, которые однозначным, не допускающим возможности различного толкования образом, представляют моделируемые структуры и процессы. Информацию, полученную с помощью использования символьных моделей, неудобно обрабатывать (хотя это и возможно) для дальнейшего использования в системах логистического управления. Поэтому наибольшее распространение в процессе создания и эксплуатации систем логистического управления получили математические модели. Математическое моделирование бывает аналитическое и имитационное. Особенностью аналитических моделей является то, что закономерности строения и поведения объекта моделирования описываются в приемлемой форме точными аналитическими соотношениями. Эти соотношения могут быть получены как теоретически, так и экспериментально. Теоретический подход применим только для простых компонентов и систем, допускающих сильное упрощение и высокую степень абстракции. Более универсальным подходом обладает имитационное моделирование.

Имитационная модель - это компьютерное воспроизведение развертывания во времени функционирования моделируемой системы, т. е. воспроизведение ее перехода из одного состояния в другое, осуществляемое в соответствии с однозначно определенными операционными правилами. Имитационные модели относятся к классу описательных моделей. Как правило, модель модифицируется и корректируется: варьируются исходные данные, анализируются различные правила действия объектов. Испытания модели осуществляются таким образом, чтобы проверить и сравнить между собой различные структурные варианты логистических систем. Имитационные модели широко применяются для прогнозирования поведения логистических систем, при проектировании и размещении предприятий, для обучения и тренировки персонала и т. д. Описание в виде математических моделей логистических процессов производится экономико-математическими методами. Алгоритмические методы позволяют реализовать модели, в которых устанавливают связи между входными и выходными параметрами описываемого компонента, скоростями их изменения и скоростями изменения этих скоростей (т. е. ускорениями).

Также методы разделяют на экономико-статистические и экономико-метрические. Первые используют описания характерных элементов, основанные на математической и экономической статистике. Вторые базируются на математическом описании происходящих экономических процессов. Например, общий фонд заработной платы однозначно математически связан с числом работающих и их распределением по разрядам. Эвристические методы представляют собой не правила преобразования некоторых исходных положений, а набор типовых решений, обеспечивающих пусть и не оптимальную, но вполне работоспособную процедуру получения описаний, пригодных для дальнейшего построения моделей.

Экономико-математические методы и модели включают в себя три дисциплины – математику, экономику и кибернетику, на основании которых были структурированы методы, применяемые в логистике (рисунок 3).

Общим для вышеуказанной классификации является отсутствие связи с функциональными областями логистики. Поэтому был предложен другой подход к классификации моделей, который базируется на анализе конкретных методов, методик, алгоритмов, подробно описанных в закупочной, производственной, распределительной и других областях логистики.

Рисунок 3. Структуризация экономико-математических методов, применяемых в логистике.

  Рассмотрим классификацию методов и моделей по функциональным областям логистики (таб.1).

 

Таблица 1. Классификация методов и моделей по функциональным   

                  областям логистики.

 

Наименование Цели, задачи Модели, методы, алгоритмы
Закупочная логистика Управление закупками Заготовительная логистика Цель: удовлетворение потребности производства в материалах с максимально возможной эффективностью. Основные задачи: - выдерживание обоснованных сроков закупки сырья и комплектующих изделий; - обеспечение точного соответствия между количеством поставок и потребности в них; - соблюдение требований производства по качеству сырья и материальных ресурсов.   Конкретные задачи: - определение потребности в материальных ресурсах; - исследование рынка закупок; - выбор поставщиков; - осуществление закупок; - подготовка бюджета закупок; - контроль поставок и др.   Алгоритм выбора поставщика материальных ресурсов   Методы прогнозирования: - показателей рынка сырья и материалов; - потребностей, спроса (как отдельные блоки в системах MRP, DRP) и др.   Модель «Сделать или купить» («Make or Buy»)   АBC–анализ    
Распределительная логистика, сбытовая логистика дистрибьюция и физическое распределение Задачи: На микроуровне: - планирование процесса реализации; - организация получения и обработки заказа; - выбор вида упаковки, комплектация; - организация доставки и контроль за транспортировкой; - организация послереализационного обслуживания. На макроуровне: - выбор схемы распределения материального потока; - определение оптимального количества складов на обслуживаемой территории; - определение оптимального расположения распределительного центра (склада) на обслуживаемой территории.   Алгоритм выбора оптимального варианта распределения материального потока   Модель решения задачи размещения распределительных складских центров (РСЦ) при распределении материальных потоков (производственно-транспортная задача)   Метод определения координат склада   Выбор логистических посредников
Логистика складирования Организация складских процессов с элементами логистики Основные задачи склада: · преобразование производственного ассортимента в потребительский в соответствии со спросом; · складирование и хранение; · предоставление услуг: - подготовка товаров к продаже (фасовка, упаковка, маркировка, транспортно-экспедиционные услуги); - придание продукции товарного вида; - выбор системы грузопереработки на складе и технологического складского оборудования; - планировка складских помещений и оптимизация их использования и др. Метод Парето (размещение товаров на складе, определение номенклатуры)   Методика принятия решения об аренде или строительстве склада   Модель выбора вариантов оптимального размещения складов
Логистика запасов Запасы в логистике Управление запасами Рассматриваются две задачи создания и поддержания уровня запасов: - МР в логистических каналах снабжения и производства; - ГП в дистрибутивных каналах. Проблема управления запасами включает вопросы: - какой уровень запаса необходимо иметь на каждом предприятии; - в чем заключается компромисс между уровнем обслуживания потребителей и уровнем запасов; - какой объем запасов должен быть на каждой стадии логистического и производственного процесса; - каково значение компромисса между выбранным способом транспортировки и запасами; - как и где следует размещать страховые запасы; - как изменяются затраты на содержание запасов в зависимости от числа складов. Модель EOQ экономического размера заказа   Модификации EOQ: - учет немгновенности поставок; - учет иммобилизационной составляющей (затраты в пути); - учет транзитной нормы отправки; - учет дефицита в условиях неопределенного спроса; - учет оптовой скидки и др.   Стратегии (модели) контроля и управления запасами: - с постоянным размером заказа; - с фиксированным временным интервалом (с учетом периодичности заказа); - с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня; - система управления запасами «минимум – максимум» и др. Нестандартные и стохастические модели управления запасами. АВС анализ
Транспортировка Транспортная логистика Под транспортировкойпонимается ключевая, комплексная транспортная функция как совокупность процессов погрузки-разгрузки, экспедирования и логистических операций. Задачи транспортной логистики: - обеспечение технической и технологической сопряженности участников транспортного процесса, согласования их экономических интересов, а также использование единых систем складирования; - создание транспортных систем (в т.ч. транспортных коридоров и транспортных цепей) - обеспечение технологического единства транспортно-складского хозяйства; - совместное планирование производственного, транспортного и складского процессов; - выбор вида транспортного средства (ТС); - выбор типа ТС; - определение рациональных маршрутов доставки; - выбор перевозчика и экспедитора. Модели выбора перевозчиков   Маршрутизация перевозок: - маятниковые маршруты; - развозочные маршруты; - транспортная задача (закрепление поставщиков за потребителем); - смешанные (комбинированные) перевозки; - модели распределения услуг сервиса; - идентификация торговых сегментов (склад + транспорт); - модели внутрипроизводственных транспортных систем.   Модель «точно в срок»   Экономико-математическая модель макрологической системы (производственная задача)   Модели логистических центров «производство-транспорт-потребление»
Производственная логистика Логистика производственных процессов Управление производственными процедурами (операциями) Комплекс задач внутрипроизводственной микрологистической системы: - оперативно-календарное планирование выпуска ГП; - оперативное управление технологическими процессами производства; - всеобщий контроль качества, поддержание стандартов и соответствующего сервиса; - стратегическое оперативное планирование поставок МР; - организация внутрипроизводственного складского хозяйства; - прогнозирование, планирование и нормирование расходов МР в производстве; - организация работы внутрипроизводственного технологического транспорта; - контроль и управление запасами МР, НП, ГП на всех уровнях; - физическое распределение МР и ГП (внутрипроизводственное) и др.   Модели и методы «исследования операций» (теория массового обслуживания, Марковские цепи и др.)   Методы теории прогнозирования   Концепции JIT (точно в срок)   Методы статистической оценки и контроля производственных процессов   Модели управления МР, НП и ГП   Модель EOQ (экономически целесообразного размера заказа)   АВС-метод (правило 80 - 20)   Методы объемно-календарного (ОКМ) и объемно-динамического (ОДМ) планирования хода производства   Модель определения объема внутрипроизводственных логистических операций

 

МР – материальные ресурсы

     ГП – готовая продукция, НП – незавершенное производство.

 

Виды и классификация моделей в логистике

Методы:

Методы прогнозирования: 1)по показателям рынка сырья и материалов; 2)по потребностям, по спросу (как отдельные блоки в системах MRP, DRP).

Метод определения координат склада

Метод Парето (размещение товаров на складе, определение номенклатуры). Методика принятия решения об аренде или строительстве склада.

Методы теории прогнозирования

АВС-метод (правило 80 - 20)

Методы объемно-календарного (ОКМ) и объемно-динамического (ОДМ) планирования хода производства

 

Модель выбора вариантов оптимального размещения складов

Модель «Сделать или купить» («Make or Buy»)

Модель решения задачи размещения распределительных складских центров (РСЦ) при распределении материальных потоков (производственно-транспортная задача).

Модель EOQ экономического размера заказа

Модели выбора перевозчиков

Модель «точно в срок»

Модели логистических центров «производство-транспорт-потребление»

Модели и методы «исследования операций» (теория массового обслуживания, Марковские цепи и др.)

Модель определения объема внутрипроизводственных логистических операций

 


Дата добавления: 2018-02-18; просмотров: 1076; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:






Мы поможем в написании ваших работ!