2. Минимизация логистических рисков, уменьшение влияния внешних факторов на комплекс логистических систем

Современный логистический менеджер, кроме критерия сокращения издержек, должен помнить и о задаче управления логистическими рисками. Разумеется, не представляется возможным одновременно минимизировать логистические издержки, снижать риски потерь и длительность логистического цикла, поэтому профессионализм специалиста по логистике будет выражаться, прежде всего, в нахождении оптимального баланса между этими параметрами.

Рассмотрим страховые методы и возможность их применения при реализации коммуникационных и интеграционных процессов в сервисной деятельности с целью упреждения логистических рисков.

Любое существующее предложение страхового контракта с точки зрения ЛПР можно охарактеризовать, прежде всего, следующими атрибутами:

Страховая сумма (оговоренная в контракте сумма возмещения, выплачиваемая страховой компанией страхователю-ЛПР при наступлении оговоренного конкретного страхового случая).

Страховая премия (сумма, выплачиваемая страхователем-ЛПР в пользу страховой компании при заключении страхового контракта).

Страховой тариф (отношение страховой суммы к цене страхового полиса, показывающее, какая компенсация гарантируется ЛПР на каждую вложенную в цену страхового полиса денежную единицу при наступлении оговоренного страхового случая).

При принятии решения необходимо учитывать и такой параметр, как условия страхования – свод правил, определяющих, по каким именно рискам страховщик несёт ответственность перед страхователем. Ниже приведен один из примеров классификации:

"С ответственностью за все риски".

"С ответственностью за частную аварию".

"Без ответственности за повреждения, кроме случаев крушения".

Нередко страховые компании предлагают клиентам за дополнительную плату застраховать дополнительные риски, не покрываемые стандартными условиями страхования, например, военные и забастовочные риски, хищение груза, риски, связанные с погрузочно-разгрузочными работами и т.д.

Не может не обратить на себя и экономическая привлекательность страхования: так, согласно статьям 263, 270 НК РФ, взносы по добровольному страхованию грузов могут быть в полном объёме отнесены на расходы отчётного периода (следовательно, они уменьшают налогооблагаемую прибыль компании).

Рассмотрим две модели управления логистическими рисками в цепи поставок, предложенные Ануреевым Е.А.

Модель для двух сценариев

Пусть интересующее ЛПР преобразование его начального капитала в конечный случайный результат Ff характеризуется преобразованием требуемых затрат в соответствующий случайный доход FД:

FД,

причем затраты известны и фиксированы. Например, если речь идет о поставке партии товара, то объём партии оговорен и не подлежит изменению.

Рассмотрим простейшую условную ситуацию, когда в рамках модели управления рисками для случайного дохода FД требуется учитывать и анализировать только два сценария (более общая модель будет рассмотрена ниже). А именно:

1. Благоприятное развитие событий (вероятность чего обозначим через ), когда FД = FТ + FПН, где FПН – заранее известная прибыль, на которую может рассчитывать ЛПР в случае удачной реализации проекта;

2. Неблагоприятное развитие событий (вероятность ), когда FД = 0. Схематическое представление для преобразования затрат ЛПР в рамках такой упрощённой модели даёт верхняя часть рис. 1, где через FПН обозначена величина прибыли, соответствующая наиболее благоприятному сценарию развития событий.

Наличие на рынке предложения от страховой компании означает, что для ЛПР имеется возможность вкладывать свой капитал (дополнительно к тем вложениям, которые требует соответствующий бизнес) также в предложение страховой компании, которое характеризуется преобразованием, представленным в нижней части рис. 1. При этом в рамках указанного преобразования использованы обозначения: Р – цена страхового полиса; q – отношение величины страхового возмещения к цене страхового полиса для данного типа контрактов, оговариваемое страховой компанией.

Рис. 1. Преобразование суммарных затрат ЛПР (модель I) для синтезированного предложения с учетом страхования (два сценария)

Таким образом, в рамках рассматриваемой модели найденная безрисковая стратегия для ЛПР в портфельном представлении характеризуется именно безрисковым портфелем ( ), где параметры такого портфеля определяются приведенными выше равенствами.

Найдем теперь показатель безрисковой рентабельности применительно к такой стратегии управления рисками. Этот показатель определяется преобразованием в рамках соответствующей схемы «Деньги – Товар/Услуга – Деньги»:

Товар/Услуга

Для показателя 1+ , очевидно, имеем

Воспользовавшись равенством , после несложных преобразований получаем

Как видно, имеет место следующее соотношение, связывающее показатель и интересующий нас показатель :

Это соотношение показывает, что безрисковая рентабельность реализации соответствующего предложения в бизнесе за счёт использования страхового контракта будет, естественно, несколько меньшей (знаменатель в правой части последнего равенства оказался больше, чем числитель), чем рентабельность без страхования, но только в расчёте на благоприятный исход, т.е. только применительно к ситуации, когда страховой случай не наступит (другими словами, в расчёте на то, что ЛПР повезёт).

Модель для множества сценариев

Вернёмся к рассмотренной упрощённой модели I управления рисками на основе страхования. Обобщим представленную модель для случая произвольного числа сценариев. Например, если речь идёт о поставке определенной партии товара, то соответствующие сценарии могут включать не только «крайние» случаи (поставка всей партии; полная утрата товара). А именно, пусть далее Δ обозначает долю утраченного товара ( ) от всего объема партии. При этом, если:

Δ = 0 (наиболее благоприятное развитие событий, вероятность чего обозначаем снова через ), то FД =  ;

Δ = 1 (исключительно неблагоприятное развитие событий, вероятность чего обозначаем через ), то FД = 0;

(частично неблагоприятное развитие событий, вероятность чего обозначаем через ), то FД = .

Соответствующее схематическое представление этих сценариев даёт рис. 3.

Рис. 3. Преобразование затрат бизнеса ЛПР при сценариях, зависящих от доли ∆ утраченного товара.

Естественно, предлагаемый страховой контракт для ЛПР также должен учитывать соответствующие сценарии. Другими словами, правильно оформленный страховой контракт должен предусматривать страховые выплаты FСВ в зависимости от реализуемого сценария для Δ. А именно, если:

Δ = 0 (благоприятное развитие событий, вероятность чего обозначаем снова через ), то FСВ = 0 (выплаты не предусматривается);

Δ = 1 (исключительно неблагоприятное развитие событий, вероятность чего обозначаем через ), то FСВ =  (полное страховое возмещение);

(частично неблагоприятное развитие событий, вероятность чего обозначаем через ), то FСВ =  (страховые выплаты составляют именно долю Δ от полного страхового возмещения).

Такое преобразование затрат Р (издержки ЛПР на цену страхового полиса), связанное с указанным оформлением страхового контракта, представлено на рис. 4.

Рис. 4. Преобразование для затрат ЛПР на покупку страхового полиса при сценариях, зависящих от доли ∆ утраченного товара

Очевидно, что для рассматриваемого обобщения модели страхования рисков, два «предложения» для ЛПР, представленные схематически на рис. 3 – 4, связаны совершенной отрицательной корреляционной связью (случай ). Соответственно все выводы, сделанные для упрощённой модели, останутся прежними. В частности, ЛПР может синтезировать безрисковую стратегию реализации предложения в своём бизнесе на основе использования страхового контракта. Структура такого синтезированного «предложения» (на основе предложений, представленных преобразованиями его капитала на рис. 3 – ) приведена на рис. 5.

Рис. 5. Преобразование суммарных затрат ЛПР с учётом

покупки страхового контракта (сценарии определяются

долей ∆ утраченного товара)

Рис. 5 показывает, что преобразование суммарных затрат ( ) ЛПР будет безрисковым тогда и только тогда, когда будет выполнено равенство, приведенное ранее применительно к упрощенной модели

Действительно, при сценарии Δ = 0 окончательный суммарный результат для ЛПР (т.е. результат бизнеса плюс выплаты страховой компании) определён и составляет

Кроме того, для другого «крайнего» сценария Δ = 1 окончательный суммарный такой результат для ЛПР (при выборе Р в соответствии с указанным выше равенством) также будет определён и составит

Аналогично, при любом также получим, что окончательный суммарный результат для ЛПР (с учетом равенства ) будет тем же

Таким образом, в рамках рассматриваемой обобщённой модели управления рисками на основе страхования, как и в предыдущем упрощённом случае, безрисковая стратегия для ЛПР требует заключения страхового контракта с ценой возмещения . При этом цена страхового полиса в рамках такой безрисковой стратегии, гарантирующей безрисковый результат для ЛПР, составит (как и в случае упрощенной модели с двумя сценариями):

Лекция 7. Квалиметрическая оценка эффективности логистических систем

Многокритериальность — неотъемлемая часть большинства реальных ситуаций выбора и требует специальных методов анализа. Это свойственно и для задач оптимизации цепей поставок, которые, в основном, являются задачами оптимизации при многих критериях, поскольку существует необходимость комплексного учёта разнообразных факторов и показателей, каждый из которых требуется оптимизировать.

Множество рассматриваемых показателей при выборе маршрута поставки товара, как правило, классифицируют по трём группам: время, стоимость перевозки, надёжность доставки. Они характеризуются разной размерностью (денежные единицы, дни и т.п.), а также могут быть количественными или качественными. Данная специфика нередко приводит к феномену неадекватного выбора относительно системы предпочтений лица, принимающего решения — ЛПР (например, это феномены «слепоты» по отношению к показателям некоторых критериев, феномены доминирования показателей одних частных критериев над другими и др.).

Будем представлять принятие решения как действие над множеством альтернатив, в результате которого получается подмножество выбранных альтернатив. При этом множество альтернатив может быть непрерывным, но часто бывает дискретным. Сужение множества альтернатив возможно, если имеется способ сравнения альтернатив между собой и определения наиболее предпочтительных.

Каждый такой способ называется критерием предпочтения. При таком описании выбора считается, что уже сформировано множество альтернатив, на котором предстоит осуществлять выбор, определены цели, ради достижения которых производится выбор, имеются критерии оценки и сравнения любых альтернатив. В практической реализации эти этапы преодолеваются с определенными трудностями, связанными со сложностью логистических систем, недостаточной формализуемостью целей и др. Для преодоления этих сложностей необходимы свои приемы и методы.

Даже в приведенной упрощенной постановке проблема выбора не тривиальна и допускает существенно различающиеся математические постановки задач. Каждый компонент ситуации выбора может реализовываться в качественно различных вариантах, например:

множество альтернатив может быть конечным, счетным или континуальным;

оценка альтернативы может осуществляться по одному или по нескольким критериям, которые в свою очередь могут иметь как количественный, так и качественный характер;

режим выбора может быть однократным или повторяющимся, допускающим обучение на опыте;

последствия выбора могут быть точно известны (выбор в условиях определенности), иметь вероятностный характер, когда известны вероятности возможных исходов после сделанного выбора (выбор в условиях риска), или иметь неоднозначный исход, не допускающий введения вероятностей (выбор в условиях неопределенности);

ответственность за выбор может быть односторонней (в частном случае индивидуальной) или многосторонней; соответственно различают индивидуальный и групповой выбор;

степень согласованности целей при многостороннем выборе может варьироваться от полного совпадения интересов сторон (кооперативный выбор) до их противоположности (выбор в конфликтной ситуации).

Различные сочетания перечисленных вариантов приводят к многообразным задачам выбора.

Определив исходные положения проблемы выбора решений, можно сформулировать процедуру выбора решения как:

{V,F}⇒V*, (1)

где V - исходное множество вариантов;

F- функция, определяющая правило выбора;

V* - выбранное подмножество вариантов.

Существует ряд подходов к описанию процесса выбора: критериальное описание выбора, описание выбора на языке бинарных отношений, описание группового выбора, описание выбора как решение задачи оптимального управления. Рассмотрим понятия критерия и функции, определяющей правило выбора.

Каждую отдельно взятую альтернативу в задаче выбора можно оценить конкретным числом, и сравнение альтернатив сводится к сравнению соответствующих им чисел.

Пусть ν - некоторая альтернатива из множества V. Считается, что для всех ν∈ V может быть задана функция, которая называется критерием (критерием качества, целевой функцией, функцией предпочтения, функцией полезности и т.д.) и обладает тем свойством, что если альтернатива ν, предпочтительнее альтернативы v2, то ƒ(ν1) < ƒ(ν2).

Если теперь сделать еще одно важное предположение, что выбор любой альтернативы приводит к однозначно известным последствиям и заданный критерий ƒ(ν) численно выражает оценку этих последствий, то наилучшей альтернативой ν* будет та, которая обладает наименьшим значением критерия.

Сложность отыскания наилучшей альтернативы существенно возрастает, если необходимо оценивать их не по одному, а по нескольким критериям, качественно различающимся между собой. В логистических системах такая необходимость возникает довольно часто.

Итак, пусть для оценивания альтернатив используются несколько критериев f1(v),i =1,p. Теоретически можно представить себе случай, когда во множестве V окажется одна альтернатива, обладающая наименьшими значениями всех р критериев; она и будет наилучшей. Однако на практике такие случаи почти не встречаются.

Рассмотрим наиболее употребительные способы решения многокритериальных задач.

Метод скаляризации состоит в том, чтобы многокритериальную задачу свести к однокритериальной. Это означает введение суперкритерия, то есть скалярной функции векторного аргумента:

F(v) = G(f 1(v), f 2(v),..., f p(v)) . (2)

Суперкритерий позволяет упорядочить альтернативы по величине F(v), выделив тем самым наилучшую в смысле этого критерия. Вид функции F(v) определяется тем, как мы представляем себе вклад каждого критерия в суперкритерий; обычно используют аддитивные и мультипликативные функции.

При данном способе задача сводится к минимизации суперкритерия. Очевидные достоинства объединения нескольких критериев в один суперкритерий сопровождаются рядом трудностей и недостатков, которые необходимо учитывать при использовании данного метода.

Не касаясь трудностей построения самой функции и вычислительных проблем ее минимизации, необходимо сказать, что упорядочение точек в многомерном пространстве в принципе не может быть однозначным и полностью определяется видом упорядочивающей функции. Суперкритерий играет роль этой упорядочивающей функции, и даже небольшое его изменение может привести к тому, что оптимальная в новом смысле альтернатива будет очень сильно отличаться от старой. Линейные комбинации частных критериев придают упорядочиванию смысл наилучшего направления изменения состояния системы.

Условная минимизация заключается в использовании того факта, что частные критерии обычно неравнозначны между собой - одни из них более важны, чем другие.

Наиболее явное выражение этой идеи состоит в выделении главного критерия и рассмотрении остальных как дополнительных, сопутствующих. Такое различие критериев позволяет сформулировать задачу выбора как задачу нахождения экстремума основного критерия, при условии, что значения остальных критериев будут находиться в определенных интервалах.

Метод уступок дает иную постановку задачи выбора. Пусть частные критерии упорядочены в порядке убывания их важности. Возьмем первый из них и найдем наилучшую по этому критерию альтернативу. Затем определим "уступку", то есть величину, на которую мы согласны уменьшить достигнутое значение самого важного критерия, чтобы за счет этой уступки попытаться увеличить, насколько возможно, значение следующего по важности критерия, и т.д.

Поиск альтернативы с заданными свойствами относится к случаю, когда заранее могут быть указаны значения частных критериев (или их границы), и задача состоит в том, чтобы найти альтернативу, удовлетворяющую этим требованиям, либо, установив, что такая альтернатива в исходном множестве отсутствует, найти альтернативу, которая подходит к поставленным целям ближе всего.

Удобным свойством этого метода является возможность задавать желательные значения критериев как точно, так и в виде верхних или нижних границ. Устанавливаемые значения критериев иногда называют уровнями притязаний, а точку или область их пересечения в пространстве критериев — целью или опорной точкой, идеальной точкой. Поскольку уровни притязаний задаются без точного знания структуры множества V, то в пространстве частных критериев, целевая точка может оказаться как внутри, так и вне V и тогда говорят о достижимости или недостижимости цели.

Теперь идея оптимизации состоит в том, чтобы, начав с любой альтернативы, приближаться к V* по некоторой траектории в пространстве V. Это достигается введением числовой меры близости между очередной альтернативой v и целью V*.

Можно по-разному количественно описывать эту близость. Например, используют евклидово расстояние.

Нахождение паретовского множества состоит в отказе от выделения наилучшей альтернативы и в соглашении о том, что предпочтение одной альтернативе перед другой можно отдавать, только если первая по всем критериям лучше второй. Если же предпочтение хотя бы по одному критерию расходится с предпочтением по другому, то такие альтернативы признаются несравнимыми. В результате парного сравнения альтернатив все худшие по всем критериям альтернативы отбрасываются, а все оставшиеся несравнимые между собой (недоминируемые) принимаются. Если все максимально достижимые значения частных критериев не относятся к одной и той же альтернативе, то принятые альтернативы образуют множество Парето и выбор на этом заканчивается.

При необходимости выбора единственной альтернативы следует привлекать дополнительные соображения: вводить новые, добавочные критерии и ограничения, либо бросать жребий, либо прибегать к услугам экспертов и т.д.

Лекция 8. Методические основы прогнозирования в принятии логистических решений

Любая ЛС функционирует в условиях постоянных изменений как внешней среды (рынки, экономические условия, конкуренты, технологии и т.д.), так и внутри ЛС (сотрудники, цели деятельности, продукты, планы, процессы, затраты, заказчики, поставщики и т.д.). Изменения – это нормальная часть бизнеса, и если организация не будет на них адекватно реагировать, то неизбежно отстанет от более динамичных конкурентов. Неслучайно к трем важным качествам логистики относят отсутствие «жира» («тощая» логистика), интегрированность и динамизм. К сожалению, переход к новому способу организации работы зачастую сложен и может проходить несколько этапов:

1. Отрицание сотрудниками необходимости перемен как таковых.

2. Защита. Сотрудники оправдывают существующие подходы к решению проблем и критикуют предлагаемые новые.

3. Начало перехода от старых способов к новым.

4. Адаптация. Использование новых способов и признание их выгодности.

5. Полная реализация предложенных усовершенствований и уверенность в их эффективности.

При внедрении логистического управления на предприятии возникают трудности, связанные с сопротивлением, как рядовых сотрудников функциональных подразделений, так и их руководителей. Развитие логистики на предприятии требует серьезного подхода к мотивации персонала. Мотивация является необходимым условием успешного формирования и развития ЛС. Большинство людей не любят изменений, т.к. для их осуществления требуются большие усилия, отказ от старых и привычных приемов; овладение новой квалификацией, изучение новых способов действий, отработка незнакомых ранее процедур, формирование новых отношений. Сотрудники функциональных подразделений сопротивляются изменениям, которые лишают их чувства собственной безопасности, например, когда они:

не ориентируются в направленности изменений;

вынуждены принимать риск на себя;

опасаются оказаться в результате изменений ненужными;

считают, что не справятся с новыми обязанностями;

не способны и (или) не желают обучаться новым навыкам и новому поведению.

Руководители функциональных подразделений оказывают сопротивление, когда изменения ставят под угрозу их позиции и власть, т.е. в тех случаях, когда:

уменьшается их доля в доходах предприятия;

уменьшается их влияние на принятие решений;

сокращаются возможности их контроля над ресурсами предприятия;

наносится ущерб их репутации.

Таким образом, изменениями необходимо управлять, понимая, какие именно усовершенствования необходимы, умея убедить персонал в необходимости и полезности усовершенствований (использование теории мотивации), умея организовать внедрение изменений.

Одна из важных характеристик изменений – темпы их осуществления. Например, британская компания Morgan Motor Company производит спортивный автомобиль Morgan с базовой конструкцией 1930-х годов и всячески подчеркивает свою стабильность. А компания Intel действует на рубежах передовых технологий и постоянно разрабатывает новые виды продукции. Различают два основных подхода к управлению изменениями.

1. Непрерывное совершенствование, представляющее собой поток относительно небольших изменений, которые предприятие может принять без крупных для себя потрясений. При этом существенно снижается риск, т. к. от неудачных нововведений легко отказаться и вернуться к прежнему варианту.

2. Реинжиниринг бизнес-процессов – фундаментальное изменение мышления и радикальное перепроектирование бизнес-процессов, позволяющее добиться значительного улучшения важных показателей деятельности: затрат, качества, уровня обслуживания и скорости реагирования. Идея реинжиниринга состоит в том, что организация не ищет возможностей для совершенствования текущих операций, а начинает создавать новый процесс с самого начала.

Первый подход можно сравнить с мелким ремонтом, подкрашиванием старого автомобиля, а реинжиниринг аналогичен в данном случае покупке нового автомобиля. Т.е. если на предприятии плохая логистическая система, то, возможно, не стоит тратить время на отыскание небольших улучшений, а следует разработать новую систему с самого начала. Примерами удачного использования реинжиниринга являются компании Ford of America (повышение производительности на 400%), IBM Credit Corporation (увеличение выхода продукции в 100 раз). Хотя по статистике три четверти организаций, использовавшие реинжиниринг, не смогли добиться того прогресса, на который рассчитывали.

Лекция 9. Инструменты и методы принятия логистических решений в условиях неопределенности

Объективными причинами необходимости изучения и применения методов принятия логистических решений в условиях неопределенности являются: 

1. Изменчивость и эластичность количественной определенности общественных потребностей в материальных ресурсах, товарах и услугах. 

2. Неточность и несовершенство методов и методик прогнозирования, планирования и расчетов в производстве и потреблении ресурсов, товаров и услуг. 

3. Вероятностные изменения номенклатуры и объемов производства товаров и услуг.

4. Несовершенство в обеспечении качества производимых товаров и услуг.

5. недостаточная эффективность и несовершенство систем снабжения и сбыта сервисных организаций. 

6. Рыночные колебания спроса и предложения, которые трудно точно учесть производителям и потребителям ресурсов, товаров и услуг.

7. Тотальный дефицит товаров и услуг отечественного производства (уровень импорта превысил 50% основных потребностей страны практически во всем).

8. Монополия в производстве и реализации основных товаров и услуг (как государственная, так и корпоративная и мафиозная).

9. Экономические трудности в развитии сервисной деятельности (стимулирование — мотивация труда, справедливое долевое деление прибыли или убытков, взаимосвязь показателей эффективности в различных звеньях взаимодействия снабженческо-сбытовых и транспортных процессов).

10. Ненадежная работа транспортных средств и транспортной инфраструктуры.

11. Организационно-правовые проблемы (сомнительная легитимность властей, отсутствие реальных механизмов правового решения и исполнения всех видов и форм экономической и гражданской жизнедеятельности, отсутствие государственной ответственности власть имущих на всех уровнях иерархии власти в стране).

Все это свидетельствует о наличии зоны экономической неопределенности в развитии сервисной деятельности.

Говоря о неопределенности, отметим, что она может быть задана по-разному:

в виде вероятностных распределений (распределение случайной величины точно известно, но неизвестно какое конкретно значение примет случайная величина). В качестве примера можно привести колебание спроса на рынке на хлебобулочные изделия, подчиняющегося нормальному закону распределения;

в виде субъективных вероятностей (распределение случайной величины неизвестно, но известны вероятности отдельных событий, определённые экспертным путём). Этот случай гораздо хуже для принятия логистических решений;

в виде интервальной неопределённости (распределение случайной величины неизвестно, но известно, что она может принимать любое значение в определённом интервале). Иногда этот вид неопределенности называют «дурной неопределенностью», что обусловлено тем, что случайная величина с одинаковой вероятностью может принять любое значение.

Неопределённость выступает источником риска принятия неверных решений, её следует минимизировать, посредством приобретения информации, в идеальном случае, стараясь свести неопределённость к нулю, т. е. к полной определённости, за счёт получения качественной, достоверной, исчерпывающей информации. Однако на практике это сделать, как правило, не удаётся, поэтому, принимая решение в условиях неопределённости, следует её формализовать и оценить риски, источником которых является эта неопределённость.

Рассмотренные причины и виды экономической неопределенности в сервисной деятельности свидетельствуют о том, что принятие логистических решений по оптимизации потоковых процессов оказания услуг без специально подготовленных методов невозможно. Выходом является использование специально разработанных методов научного обоснования решений в условиях неопределенности. Как известно, логистическая (т. е. оптимизирующая) деятельность связана с разработкой и реализацией различного рода решений с позиции всей совокупности действий как единого целого. При этом особое значение должно придаваться концепции функционирования сервисной организации в условиях неопределенности (что характерно в современной российской экономике), суть которой сводится к следующему:

сервисные организации признают невозможность точного предвидения развития событий;

степень неопределенности определяется сегментами внешней среды функционирования фирмы;

в деятельности сервисной организации ставка делается на краткосрочные реакции, а не на выработку детализированной долгосрочной стратегии поведения на рынке;

рост неопределенности увеличивает роль механизмов адаптации, позволяющих предприятиям сервиса адаптироваться к меняющимся условиям деятельности;

сервисные организации стремятся не только приспосабливаться к условиям деятельности, но и пытаются активно воздействовать на внешние условия с целью снижения неопределенности (хотя их возможности ограничены). 

В качестве инструментов принятия логистических решений в условиях неопределенности могут использоваться методы и модели экспертных оценок. Их особенностью является отсутствие строгих математических доказательств оптимальности получаемых решений. Общей направленностью этих процедур является использование человека как «измерительного прибора» для получения количественных оценок процессов и суждений, которые из-за неполноты и недостоверности имеющейся информации не поддаются непосредственному измерению.

Примерами традиционных эвристических процедур являются различные экспертизы, консилиумы, совещания и т.п., результатом которых являются экспертные оценки состояния объекта исследования.

Метод экспертных оценок находит достаточно широкое применение в различных областях деятельности, и на его основании реализуются серьезные и дорогостоящие мероприятия. Одной из сфер его применения является качественный анализ и количественная оценка принятия логистических решений в условиях неопределенности.

Рассмотрим кратко характеристику экспертных процедур.

В практической деятельности применяются как индивидуальные, так и групповые (коллективные) экспертные оценки (опросы). Основными целями использования индивидуальных экспертных оценок являются:

изучение, «диагностика» существующей на предприятии логистической модели, и исходя из полученных результатов – формулирование целей и задач для дальнейшего исследования;

разработка профессиональных рекомендаций, направленных на оптимизацию отдельных бизнес-процессов, разработку предложений по комплексному реформированию (если это необходимо), всей модели управления логистическими звеньями;

прогнозирование хода развития событий и явлений в сервисной деятельности, а также оценка их в настоящем. Применительно к анализу и оценке логистической системы сервисной организации это прогнозирование действий конкурентов, установление всех возможных рисков, оценка вероятности наступления рисковых событий, назначение коэффициентов относительной важности (значимости последствия) и ранжирование рисков, выявление путей снижения риска и многое другое;

анализ и обобщение результатов, представленных другими экспертами;

составление сценариев действий по оптимизации потоковых процессов в сервисной организации;

выдача заключений на работу других специалистов и организаций (рецензии, отзывы, экспертизы и т.п.).

Достоинством индивидуальной экспертизы является оперативность получения информации для принятия решений и относительно небольшие затраты.

В качестве недостатка следует выделить высокий уровень субъективности и, как следствие, отсутствие уверенности в достоверности полученных оценок.

Указанный недостаток призваны устранить или ослабить коллективные экспертные оценки.

Наиболее эффективным способами принятия логистических решений в условиях неопределенности являются методы теории игр, аналогий, статистических испытаний. Подробное описание этих методов изложено в специальной литературе.

Рассмотрим применение этих методов на примере постановки задачи принятия решения по оптимизации сервисной организации при неопределенном спросе на ее услуги, цене услуги, а также ценах на ресурсы, необходимые для деятельности организации. При этом оптимизация потоковых процессов в сервисной организации осуществляется с учетом следующего положения: если условия функционирования предприятия сферы услуг окажутся отличными от тех, для которых оно формировалось, то в дальнейшем предприятие должно и может функционировать в новых условиях с учетом уже реализованных решений первоначального варианта.

В соответствии с этим обстоятельством для принятия логистического решения необходимы формализованные процедуры синтеза структуры предприятия, методы моделирования условий его деятельности и мероприятий обеспечения развития предприятия в этих условиях, а также алгоритмы адаптации предприятия к возможным изменениям условий его деятельности.

Общая постановка задачи состоит в следующем.

Пусть существует совокупность условий функционирования сервисной организации , каждое из которых ( ) влияет на количество, состав, технологическое оснащение структурных подразделений (производство-транспорт-хранение-сбыт) , составляющих организацию . Количественные эквиваленты условий функционирования организации (плотность населения, уровень потребления услуг, техническая оснащенность и др.) являются случайными величинами как с известными, так и неизвестными законами распределения. В случае неизвестных законов распределения существуют предположения о диапазоне изменения этих условий ( ). В процессе функционирования сервисной организации допустимо возникновение любого из возможных сочетаний условий функционирования, что требует обеспечения адаптации организации к новым условиям. Требуется сформировать такую структуру организации, которая могла бы выполнить свои задачи с минимальными отклонениями эффективности при любом (реальном) сочетании условий множества В. При этом цели и задачи (объемы, номенклатура и виды оказываемых услуг) считаются заранее известными.

Для решения такой задачи требуется ряд частных методов:

метод синтеза сервисной организации;

метод экономико-математического моделирования зоны экономической неопределенности деятельности сервисной организации;

метод оценки эффективности мероприятий по адаптации организации;

Их основой является метод синтеза сервисной организации, сводящийся к общей задаче линейного программирования и позволяющий рассчитывать оптимальные варианты структур для конкретных условий функционирования. Остальные составляющие предназначены для имитации процесса адаптации организации к меняющимся условиям деятельности. Принципы совместного применения этих методов заключаются в выполнении следующих этапов.

Первый этап предусматривает формирование с помощью метода статистических испытаний достаточно представительного числа М случайных сочетаний исходных данных (условий деятельности сервисной организации). Это достигается варьированием вектора ограничений и коэффициента функционала линейной модели (см. параграф 2.2). Полученная совокупность исходных данных М с помощью алгоритмов классификации "рассортировывается" по заданному числу N (N<<M) однородных групп, характеризующих возможные условия деятельности и развития организации.

Второй этап состоит в определении исходного варианта организации с помощью метода синтеза организационной структуры. Далее этот вариант приспосабливается к условиям деятельности и развития. Результатом этого этапа является совокупность вариантов организации, приспособленных ко всем группам условий деятельности и развития, но обладающих разными значениями показателя эффективности - суммарных затрат на создание, деятельность, и адаптацию организации.

Третий этап сводится к построению так называемой "платежной матрицы", характеризующей затраты на адаптацию (ущерб от незнания будущих условий деятельности сервисной организации).

В общем виде затраты на адаптацию вычисляются вычитанием из показателя суммарных затрат рассматриваемого варианта организации аналогичного показателя по тому варианту, который в данных условиях является оптимальным. Эти данные дают всю необходимую информацию для сравнения вариантов организации друг с другом и выбора лучшего из них.

На четвертом этапе осуществляется окончательный выбор варианта сервисной организации. В условиях неопределенности деятельности и развития лучшим является вариант, обеспечивающий минимальные затраты на обеспечение деятельности и адаптацию. Однако каждый вариант характеризуется не одним, а совокупностью (вектором) значений этого показателя. В связи с этим для принятия окончательного решения задача выбора лучшего варианта сервисной организации сводится к игре двух лиц с нулевой суммой. При этом для определения минимума "цены игры" используются методы линейного программирования.

Таковы основные принципы применения совокупности методов принятия логистических решению по оптимизации потоковых процессов в сервисной деятельности в условиях неопределенности.