Математические модели складской логистики. Системы управления запасами с фиксированным размером заказа. В системах с неограниченным ожиданием заявка, стоящая в очереди, ждет обслуживание неограниченно долго, т.е. пока не подойдет очередь

Математический анализ в логистике, модель, определяющая оптимальный размер партии поставки. Определение места дислокации базы снабжения. Распределение вероятностей величины спроса на данный товар. Зависимость уровня издержек от величины товарооборота.
Краткое сожержание материала:

Размещено на

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

"Курганский государственный университет"

Кафедра математического анализа

Специальность математика 010101

Дипломная работа

Применение математических моделей в логистике

Студент группы № М-5318

Дахина Л.Р.

Руководитель: канд. физ.- мат. наук, доцент

Ионин Л.Д.

Заведующий кафедрой математического анализа

канд. физ.- мат. наук, доцент

Гаврильчик М.В.

Курган 2013 г.

Введение

1. Развитие логистики как науки и её практическая реализация

2. Математические модели в логистике

2.1 Математический анализ в логистике

2.1.1 Модель, определяющая оптимальный размер партии поставки

2.1.2 Модель, определяющая оптимальный размер партии поставки при периодическом поступлении и равномерном расходе ресурсов

2.1.3 Модель определения места дислокации базы снабжения

2.1.4 Модель межотраслевого баланса

2.2 Гармонический анализ в логистике

2.3 Теория вероятностей в логистике

2.3.1 Нормальный закон распределения вероятностей

2.3.2 Экспоненциальный закон распределения вероятностей

2.3.3 Биномиальный закон распределения вероятностей

2.3.4 Сравнение законов распределения вероятностей. Критерий согласия

2.4 Математическая статистика в логистике

3. Применение математических моделей в логистических задачах

Заключение

Список использованных источников

Приложения

Введение

Логистика как наука и практическая деятельность стала неотъемлемой частью и инструментом современной экономики. По своей сущности логистика носит универсальный характер, т.к. все субъекты интегрированного рынка занимаются логистикой и используют логистические методы управления производством и торговлей.

Для того, чтобы грамотно принимать управленческие решения, необходимо знать приемы и методы получения основы для выбора решений. Часто опыт и, так называемый, здравый смысл недостаточны для принятия рациональных решений. Следует использовать научный подход к проблеме. В большинстве случаев на помощь приходит прикладная математика, знание которой для специалиста-менеджера или специалиста-логистика просто необходимо.

Управление есть тот инструмент, который обеспечивает системность логистических процессов и их результативность, а вместе с этим - результативность производственно-коммерческой деятельности. Результативность в логистике выражается количественно, и вследствие этого управление включает математические модели.

Таким образом, при рассмотрении математических моделей в логистике исходным положением являются теория и практика управления. При этом следует иметь в виду, что в числе величин, которыми оперирует математика в логистике, важное место занимают стоимостные, т. е. экономические, параметры:

1) стоимость выполнения заказа (поставки);

2) стоимость содержания единицы запаса за определенный период;

3) постоянные (условно-постоянные) расходы;

4) стоимость перевозки единицы груза;

5) убытки от отказа в обслуживании;

6) убытки от простоя транспортных или иных технических средств;

7) потери от дефицитов товаров.

Перечисленные параметры конкретизируются в зависимости от моделируемых ситуаций. Кроме того, в ряде моделей, прежде всего динамических, присутствуют временные параметры (интервалы поставок, время хранения запаса, время транспортировки и т. п.), которые в свою очередь также определяют стоимостные характеристики логистических процессов.

В логистике требуется обеспечить прохождение материального потока от начальной до конечной точки его траектории с наименьшими затратами живого и овеществленного труда. Однако для принятия управленческого решения требуется модель управляемого процесса. Таким образом, модель представляет собой отображение управляемого процесса или отображение процесса или объекта в целях управления или изучения.

Качество модели характеризуется ее адекватностью, т. е. степенью приближения к реальному процессу или объекту. Максимальной адекватностью обладают математические модели, т. е. модели, построенные с помощью математического языка. В данном случае математический язык объективно является точным и лаконичным. Математические модели отображают процесс или объект с помощью математической символики.

В современных условиях логистические процессы могут быть также выражены с помощью массива цифр при использовании компьютерных технологий. Цифровые компьютерные модели также входят в разряд математических моделей, поскольку отражают количественную сторону логистических процессов. Большинство логистических задач опирается на расчетные модели, являющиеся по своей сущности оптимизационными, поскольку данные модели имеют цель получения оптимального результата.

Математическая модель предопределяет и методы решения. Любая модель в той или иной форме содержит целевую функцию и ограничения.

Поэтому модель может интерпретироваться как задача, в которой даны исходные данные и требуется определить значение искомых величин. Нахождение этих величин и определяет метод решения задачи для построенной модели.

Цель работы: изучение информации по теме "Применение математических моделей в логистике" и применение математических моделей при решении логистических задач.

Для реализации цели были выдвинуты следующие задачи:

1. Изучить материал по логистике и логистическим задачам;

2. Проанализировать литературу по теме исследования;

3. Отобрать и систематизировать необходимый материал;

4. Рассмотреть различные математические модели для решения логистических задач;

Дипломная работа состоит из введения, трёх разделов, заключения, списка использованных источников, приложений.

Во введении обоснована актуальность темы исследования.

В первой главе рассмотрено определение логистики, её возникновение и развитие.

Во второй главе рассматриваются разделы математики: математический анализ, гармонический анализ, теория вероятностей и математическая статистика. С помощью данных разделов математики, рассмотрены такие логистические задачи, как: определение оптимального размера партии поставки, определение оптимального размера партии поставки при периодическом поступлении и равномерном расходе ресурсов, определение места дислокации базы снабжения, определение межотраслевого баланса, определение периодичности потребления электроэнергии, построение распределения вероятностей величины спроса на определённый товар, определить уровень издержек от величины товарооборота при помощи.

В третьей главе приведено решение логистических задач, с использованием математических методов.

В заключении подводится итог работы.

1. Развитие логистики как науки и её практическая реализация

Логистика как наука и как сфера практических знаний вызывает в последнее время всё более возрастающий интерес. Менеджеры по логистике являются одной из наиболее востребованных позиций на рынке труда и являются целью для любой компании.

Логистика - это наука о планировании, организации управлении и контроле движения материальных и информационных потоков в пространстве и во времени от их первичного источника до первичного потребителя.

Логистика сравнительно молодая наука, хотя и имеет глубокие исторические корни. Активно развиваться она стала в период Второй мировой войны, когда была применена для решения стратегических задач и чёткого взаимодействия оборонной промышленности, тыловых снабженческих баз и транспорта, с целью своевременного обеспечения армии вооружением, горюче-смазочными материалами и продовольствием. Постепенно понятия и методы логистики стали переносить из военной области в гражданскую.

Расширение сферы применения логистики, которое наблюдается в 80-е особенно 90-е года, объясняется в первую очередь, развитием оптимальных методов управления материальными потоками. Логистика позволяет существенно сократить временной интервал между приобретением сырья и полуфабрикатов, и поставкой готового продукта потребителю, способствует резкому сокращению материальных запасов, ускоряет процесс получения информации, повышает уровень сервиса.

Логистика включает следующие логистические научные дисциплины:

1. Коммерческая логистика

2. Производственная (внутрипроизводственная) логистика.

3. Транспортная логистика.

4. Складская логистика.

Перечисленные логистики являются наиболее распро...

Другие файлы:

В учебном пособии представлен широкий круг экономикоматематических методов и моделей логистики. Приведены основные понятия ометодах и моделях, использ...

Математика в Древнем Вавилоне и Древнем Египте. Теория воспроизводства К. Маркса. Основы экономико-математических моделей. История зарождения линейног...

Исследование самой совершенной операционной системы для мобильных устройств в мире. Особенности использования математических методов для улучшения раб...

Монография посвящена разработке математических моделей движения самолетов и их использованию для изучения аэродинамических и динамических характеристи...

Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика осно...

В учебном пособии представлен широкий круг экономико-математических методов и моделей логистики. Приведены основные понятия о методах и моделях, используемых в логистике, даётся классификация экономико-математических моделей логистических процессов и операций. Особое внимание уделено моделям управление запасами, а также моделям логистических систем массового обслуживания. Излагаются основные положения оптимизации по Парето.
Рекомендовано студентам, аспирантам и соискателям факультета коммерции и маркетинга, изучающим дисциплины логистического цикла.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ОБ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ И МОДЕЛЯХ В ЛОГИСТИКЕ.
Логистические потоковые процессы в форме системы товародвижения на практике образуют следующие блоки:
1) закупки (снабжение);
2) сбыт (продажи);
3) перемещение (транспортировка);
4) складирование (запасы).

Каждое предприятие в силу универсальности логистики - в той или иной мере выполняет указанные блоки в своей производительно-коммерческой деятельности. Вследствие чего эти блоки увязываются в единую систему с помощью управления (рис. 1.1).
Как следует из рис. 1.1, управление есть тот инструмент, который обеспечивает системность логистических процессов и их результативность, а вместе с этим - результативность производственно-коммерческой деятельности. Результативность в логистике выражается количественно, а поэтому управление включает математические методы.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Основные понятия об экономико-математических методах и моделях в логистике
Глава 2. Детерминированные методы и модели классического математического анализа в логистике
2.1. Определение оптимального размера партии поставки (Базисная модель)
2.2. Определение оптимального размера партии поставки при периодическом поступлении и равномерном расходе материальных ресурсов
2.3. Определение оптимального размера партии поставки при периодическом поступлении и равномерном расходе материальных ресурсов
2.4. Определение места дислокации базы снабжения
2.5. Прикрепление предприятий-потребителей к базам снабжения
2.6. Модель межотраслевого баланса
Глава 3. Методы и модели теории вероятностей в логистике
3.1. Нормальный закон распределения вероятностей
3.2. Экспоненциальный закон распределения вероятностей
3.3. Биноминальный закон распределения вероятностей
3.4. Распределение Пуассона
3.5. Сравнение законов распределения вероятностей: критерии согласия
Глава 4. Методы и модели математической статистики в логистике
Глава 5. Стохастические методы и модели теории массового обслуживания в логистике
Глава 6. Модели линейного программирования в логистике
6.1. Транспортная задача
6.2. Раскройная задача линейного программирования
6.3. Размещение баз оптово-торговых предприятий
Глава 7. Методы и модели теории надежности в логистике
Глава 8. Теория графов в логистике
Глава 9. Гармонический анализ в логистике
Глава 10. Основы теории игр
Глава 11. Сущность и особенности оптимизации по Парето
Библиографический список.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Экономико-математические методы и модели в логистике, Плоткин Б.К., Делюкин Л.A., 2010 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

хорошую работу на сайт">

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Математическое моделирование задач коммерческой деятельности на примере моделирования процесса выбора товара. Методы и модели линейного программирования (определение ежедневного плана производства продукции, обеспечивающей максимальный доход от продажи).

контрольная работа , добавлен 16.02.2011


Математические модели технических объектов и методы для их реализации. Анализ электрических процессов в цепи второго порядка с использованием систем компьютерной математики MathCAD и Scilab. Математические модели и моделирование технического объекта.

курсовая работа , добавлен 08.03.2016


Приведены решения задач по темам, соответствующим учебному плану, даны необходимые методические указания и приведены задания для контрольной работы.

практическая работа , добавлен 16.07.2007


Основные понятия математического моделирования, характеристика этапов создания моделей задач планирования производства и транспортных задач; аналитический и программный подходы к их решению. Симплекс-метод решения задач линейного программирования.

курсовая работа , добавлен 11.12.2011


Схема блоков модели Карааслана, система дифференциальных уравнений, методы решения. Блоки и биохимические законы системы Солодянникова, переход между фазами. Моделирование патологий, графики экспериментов. Построение комплексной модели гемодинамики.

дипломная работа , добавлен 24.09.2012


Математическое программирование - область математики, в которой изучаются методы решения задач условной оптимизации. Основные понятия и определения в задачах оптимизации. Динамическое программирование – математический метод поиска оптимального управления.

презентация , добавлен 23.06.2013


Моделирование входного заданного сигнала, построение графика, амплитудного и фазового спектра. Моделирование шума с законом распределения вероятностей Рэлея, оценка дисперсии отсчетов шума и проверка адекватности модели шума по критерию Пирсона.

курсовая работа , добавлен 25.11.2011

ТЕМА 1. ПОНЯТИЕ МОДЕЛИ И МОДЕЛИРОВАНИЕ. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ. ПРИНЦИПЫ ИХ ПОСТРОЕНИЯ.

Понятие моделирования. Модель. Классификация моделей. Материальные модели. Идеальные модели. Математическое моделирование. Первые модели экономики. (И. Тюнен и его оптимизационные задачи, А. Курно «Новые подходы в решении экономических задач», «Экономическая таблица» Ф. Кенэ, модели Л. Вальсара, В. Паретто, В. Леонтьева и др.). Экономисты-математики в России и СССР.

Основные этапы исследования логистических процессов с помощью математических методов и моделей. Описательные и оптимизационные экономико-математические модели, используемые м логистических исследованиях. Целевая функция. Ограничения. Исследование модели. Методы исследования. Качественный анализ. Методы оптимизации.

Принципы построения экономико-математических моделей при проведении логистических исследований.

Понятие модели и моделирование. Классификация моделей. Принципы их построения.

Основные задачи и направления исследования экономико-математических моделей в логистике.

Понятие модели и моделирование.

Основные этапы исследования логистических процессов с помощью математических методов и моделей.

Классификация моделей и принципы построения моделей при проведении логистических исследований.

ТЕМА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ МИКРОЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

Логистические исследования и моделирование микрологистических систем. Моделирование логистического цикла товара. Логистическая концепция «just in time», «KANBAN», «Reguriments / resourse planming», «Lean production». Развитие моделирования в исследовании микрологистических систем. Алгоритм анализа моделей микрологистических систем.

Моделирование микрологистических систем

Логистические исследования и моделирование микрологистических систем.

Моделирование логистического цикла товара.

Логистическая концепция «just in time», «KANBAN», «Reguriments / resourse planming», «Lean production».

Развитие моделирования в исследовании микрологистических систем.

Алгоритм анализа моделей микрологистических систем.

ТЕМА 3. ЛОГИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕДУР.

Логистическое моделирование производственных процедур. Операционно-логистический интерфейс. Моделирование логистических материальных потоков. Моделирование производственных функций. Моделирование «тянущих» микрологистических систем. Модели и алгоритмы оперативного производственного планирования оптимизированной производственной технологии (ОРТ). Аналитические методы анализа и проектирования производственных процедур в логистике. Описательные и оптимизационные модели микрологистических процессов.

Логистическое моделирование производственных процедур.

Моделирование производственных функций.

Модели и алгоритмы оперативного производственного планирования. Описательные и оптимизационные модели микрологистических процессов.

Предприятие выпускает 4 вида продукции, для изготовления которой требуется 3 вида ресурсов. Размер ресурсов ограничен. На основе информации, представленной в таблице № 1, разработать модель ассортимента выпускаемой продукции по номенклатуре и объему, обеспечивающую предприятию максимальный объем реализации продукции в стоимостном выражении.

Информация к задаче

таблица № 1

Расходы на выпуск единицы продукции	Вид продукции				Имеющиеся ресурсы
Трудовые затраты чел-смен/шт.					9 чел-смен
Кол-во основного сырья, кг/шт.
Кол-во дополнительного материала кг/шт.
Отпускная цена единицы продукции, руб.

ТЕМА 4. ЛОГИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛЬТЕРНАТИВ ТРАНСПОРТИРОВКИ ПРОДУКЦИИ И КРИТЕРИЕВ ВЫБОРА ТРАНСПОРТНЫХ ПОСРЕДНИКОВ

Проблемы оптимизации транспортных процессов и возможности сокращения расходов, связанных с доставкой продукции от изготовителей до потребителей. Экономико-математические модели оптимизации транспортировки продукции. Информационное обеспечение модели. Ограничения. Целевая функция. Алгоритм решения модели. Критерии выбора транспортных посредников. Возможности оптимизации транспортных посредников. Возможности оптимизации транспортных маршрутов. Особенности построения транспортных моделей в сетевой постановке. Ограничения. Целевая функция.

ТЕМА 5. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ МАКРОЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

Проблемы моделирования макрологистических систем. Международные канальные посредники в макрологистических системах. Моделирование логистических активностей в глобальных каналах и системах.

Экспортно-импортные операции в глобальных логистических системах и возможности их моделирования. Базовые экономико-логистические модели, используемые в процессе моделирования макрологистических систем. Региональные аспекты формирования макрологистических систем. Методология системного анализа в моделировании макрологистических систем. По вышеперечисленным темам необходимо подготовить конспект в соответствии с содержанием этих тем. Для этого необходимо изучить соответствующие разделы учебного материала и законспектировать эти разделы по усмотрению студентов. Наряду с подготовкой конспекта, по темам 2,9, 11, 16, 23 студенты должны в межсессионный период решить самостоятельно прилагаемые в данных методических рекомендациях задачи. В установленный деканатом факультета Коммерции и маркетинга срок до начала сессии студенты представляют на кафедру Коммерции и логистики решенные задачи и конспект лекций. После собеседования по домашнему заданию студенты могут до начала сессии получить зачет. Студенты, получившие зачет допускаются к экзамену по дисциплине «Экономико-математические методы и модели в логистических исследованиях». Если в процессе самостоятельной работы над учебным материалом у студентов возникают трудности в его изучении, в решении задач, то следует обратиться на кафедру Коммерции и логистики.

ТЕМА 6. ЛОГИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АЛЬТЕРНАТИВ ТРАНСПОРТИРОВКИ ПРОДУКЦИИ И КРИТЕРИИ ВЫБОРА ТРАНСПОРТНЫХ ПОСРЕДНИКОВ

Общая характеристика экономико-математической модели оптимизации транспортировки продукции. Информационное обеспечение модели. Ограничения. Целевая функция.

Проблемы оптимизации транспортных процессов в логистике. Алгоритм построения модели оптимизации транспортных издержек в логистических системах.

Две оптовые базы А и В снабжают комплектующими три предприятия. Суточная потребность в комплектующих для каждого предприятия составляет 5,4 и 4 тыс. шт. Базы могут поставить соответственно 5 и 8 тыс. шт. комплектующих. Расходы на перевозку 1 тыс. шт. до каждого предприятия (ден.ед.) приведены в следующей таблице:

Базы	Предприятия			Ресурсы
Потребность

Минимизировать суммарные транспортные издержки при перевозке однородного груза из трех пунктов отправления с запасами:

а 1 = 100 ед. тов.,

а 2 = 150 ед. тов.,

а 3 = 200 ед. тов.;

в четыре пункта назначения с потребностями:

в 1 = 120 ед. тов.,

в 2 = 200 ед. тов.,

в 3 = 100 ед. тов.,

в 4 = 30 ед. тов.;

при действующих тарифах на перевозку грузов, заданных матрицей:

ТЕМА 23. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ МАКРОЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

Базовые экономико-математические модели, используемые в процессе моделирования макрологистических систем.

Классификация макрологистических систем. Проблемы моделирования логистических активностей в глобальных каналах и системах.

Моделирование региональных логистических систем. Информационное обеспечение модели.

Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

РЕФЕРАТ

на тему: «Математическое моделирование логистического продвижения грузов»

Введение 4

1. Определение понятия логистики 7

2. Общая характеристика методов решения логистических задач 8

2.1. Моделирование в логистике 9

2.2. Экспертные системы в логистике 14

3. Транспортировка в логистике 16

3.1. Выбор перевозчика 17

4. Экономический эффект от использования логистики 22

Заключение 24

Список литературы 25

Введение

В транспортной логистике для управления материальными потоками в рамках смешанных перевозок используют несколько моделей задач.

Данная модель управления грузопотоками с учетом нескольких перевалок относится к задачам линейного программирования и решается с помощью ЭВМ.

Нередко в транспортной логистике для оптимизации продвижения материальных потоков по логистическим цепям на этапе планирования приходится решать задачи о кратчайшем пути. С точки зрения математического программирования это задача о нахождении на ориентированном графе пути наименьшей длины между двумя заданными его вершинами. Длиной пути такого графа называется сумма длин дуг, составляющих этот путь.

Задача о кратчайшем пути в логистике возникает не только при решении транспортных задач, но также дискретных задач динамического программирования и в других случаях. В задачах сетевых методов планирования и управления алгоритмы решения задач о кратчайшем пути используют для нахождении критического пути.

Известно несколько эффективных методов решения указанного типа задач. Для логистического же анализа транспортных сетей применяют алгоритм, основанный на методе последовательного анализа вариантов.

Большую роль в управлении материальными потоками в логистике играет маршрутизация транспортных средств. Определение рациональных маршрутов движения транспортных средств позволяет решить три важнейшие задачи:

оптимизировать грузопотоки в логистических каналах и цепях;

обеспечить максимальную производительность подвижного состава;

обеспечить минимизацию себестоимости транспортировки грузов.

Особенно актуальной проблема маршрутизации является в автомобильном транспорте. Это объясняется тем, что автомобильный транспорт наиболее мобильный и гибкий по транспортным характеристикам. Именно на него приходится около 70% всех транспортных связей между предприятиями.

Развитие централизованных автомобильных перевозок, укрупнение автотранспортных предприятий, увеличение мощности грузопотоков, а также совершенствование процесса управления логистикой требуют применения таких способов организации продвижения материальных потоков, которые основывались бы не на субъективных качествах отдельных работников, а на принципах системной концепции – логистики, имеющих объективный характер. Эти способы отражают одновременно математические и экономические подходы к управлению потоковыми процессами.

В рыночных условиях в выборе наиболее оптимального варианта организации работы автомобильного транспорта уже нельзя полагаться на простейшие арифметические способы. Усложнение выбора оптимального варианта передвижения транспортных средств показательно на простом примере. Так, если имеется три поставщика и три потребителя, то число возможных вариантов продвижения грузопотоков в общей сложности может достигать 90, а при четырех поставщиках и четырех потребителях – 6256. Если число участников логистических процессов возрастает еще больше, то количество вариантов увеличивается до астрономических цифр.

Быстро и эффективно задачи выбора способов маршрутизации в логистике можно решить лишь с помощью математических методов и ЭВМ. Необходимо отметить, что по отношению к автомобильному транспорту методом линейного программирования можно:

отыскивать оптимальное количество поездок автомобилей на маршрутах при установленном времени пребывания в наряде (задачи на минимизацию потерь рабочего времени);

определять оптимальные варианты продвижения однородных грузопотоков от источников их генерации до пунктов назначения (задачи на минимизацию транспортных затрат);

разрабатывать оптимальные стратегии по ориентации перевозчиков на определенную группу клиентов (на выделенный сегмент рынка логистических услуг);

составлять рациональные маршруты работы подвижного состава с позиций увязки намечаемых ездок (задачи по минимизации холостых пробегов);

выделять рациональные «развозочные» и «сборочные» маршруты (задачи на определение минимальных пробегов при объезде обусловленных грузопунктов).

Эффективно распределять транспортные и погрузочно-разгрузочные средства по маршрутам логистических цепей (задачи на максимальное использование рабочего времени автомобилей и рабочего времени погрузочно-разгрузочных механизмов и др.).

Эти, а также другие подобные задачи можно решить не только в отношения автомобильного, но и других видов транспорта. В этой связи важно подчеркнуть, что высокая точность расчетов при решении логистических задач основывается на математическом моделировании изучаемого процесса. Другими словами, описание количественных закономерностей логистических процессов осуществляется с помощью соответствующих математических моделей.

1.Определение понятия логистики

Логистика (logistics) - наука о планировании, контроле и управлении транспортированием, складированием и другими материальными и нематериальными операциями, совершаемыми в процессе доведения сырья и материалов до производственного предприятия, внутризаводской переработки сырья, материалов и полуфабрикатов, доведения готовой продукции до потребителя в соответствии с интересами и требованиями последнего, а также передачи, хранения и обработки соответствующей информации.

Если рассмотреть в совокупности круг проблем, которые затрагивает логистика, то общим для них будут вопросы управления материальными и соответствующими им информационными потоками.

Как наука логистика ставит и решает следующие задачи:

прогноз спроса и, на его основе, планирование запасов;

определение необходимой мощности производства и транспорта;

разработка научных принципов распределения готовой продукции на основе оптимального управления материальными потоками;

разработка научных основ управления перегрузочными процессами и транспортно-складскими операциями в пунктах производства и у потребителей;

построение различных вариантов математических моделей функционирования логистических систем;

разработка методов совместного планирования, снабжения, производства, складирования, сбыта и отгрузки готовой продукции, а также ряд других задач.

2.Общая характеристика методов решения логистических задач

Объектом изучения логистики являются материальные и соответствующие им финансовые и информационные потоки. Эти потоки на своем пути от первичного источника сырья до конечного потребителя проходят различные производственные, транспортные, складские звенья. При традиционном подходе задачи по управлению материальными потоками в каждом звене решаются, в значительной степени, обособленно. Отдельные звенья представляют при этом так называемые закрытые системы, изолированные от систем своих партнеров технически, технологи чески, экономически и методологически. Управление хозяйственными процессами в пределах закрытых систем осуществляется с помощью общеизвестных методов планирования и управления производственными и экономическими системами. Эти методы продолжают применяться и при логистическом подходе к управлению материальными потоками. Однако переход от изолированной разработки в значительной степени самостоятельных систем к интегрированным логистическим системам требует расширения методологической базы управления материальными потоками.

К основным методам, применяемым для решения научных и практических задач в области логистики, следует отнести методы системного анализа, методы исследования операций, кибернетический подход и прогностику. Применение этих методов позволяет прогнозировать материальные потоки, создавать интегрированные системы управления и контроля за их движением, разрабатывать системы логистического обслуживания, оптимизировать запасы и решать ряд других задач.

Принятие решений по управлению материальными потоками до начала широкого применения логистики в значительной степени основывалось на интуиции квалифицированных снабженцев, сбытовиков, производственников, транспортников. Развивая методологический аппарат, современная логистика, наряду с разработкой и использованием формализованных методов принятия решений, изыскивает возможности широкого применения опыта названной категории профессионалов. С этой целью разрабатываются так называемые системы экспертной компьютерной поддержки (или экспертные системы), позволяющие персоналу, не имеющему глубокой подготовки в логистике, принимать быстрые и достаточно эффективные решения.

Широкое применение в логистике имеют различные методы моделирования, т. е. исследования логистических систем и процессов путем построения и изучения их моделей. При этом под логистической моделью понимается любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логистической системы, используемый в качестве их заместителя.

2.1.Моделирование в логистике

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования - прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования «ЧТО БУДЕТ, ЕСЛИ...?»

Существенной характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные модели – это модели, включающие все характеристики объекта оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то наши знания о реальном объекте будут точными. В этом случае мы сможем точно предсказать поведение объекта.

Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места. Поэтому в дальнейшем будут рассматриваться лишь гомоморфные модели, не забывая, однако, что степень подобия у них может быть различной.

Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К этой категории относятся, в частности, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить вопросы оптимального размещения оборудования и организации грузовых потоков.

Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на символическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и знаковые.

Языковые модели – это словесные модели, в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенных от неоднозначности. Этот словарь называется «тезаурус». В нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, в то время как в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Знаковые модели. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также договориться об операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.

Математическим моделированием называется процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование – это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующей последовательности.