5.5. Алгоритмы решения некоторых задач транспортной логистики

Для решения задач транспортной логистики разработано достаточно большое количество математических и экономико-математических моделей и методов, использование который позволяет получить оптимальный или достаточно близкий к нему результат с учётом выбранного критерия (функции, цели).

Рассмотрим подходы к решению подобных задач для смешанных международных перевозок грузов.

Модели и методы, применяемые при управлении транспортными потоками в цепях поставок, для каждой задачи могут быть применимы разные. В таблице 5.10 представлена классификация применяемых моделей и методов и те задачи, которые решаются с использованием этих моделей.

Таблица 5.10

Классификация моделей и методов, применяемых при управлении транспортными потоками в цепях поставок

Модели и методы	Решаемые задачи
Морфологический метод исследования (метод сравнения особенностей)	Выбор наиболее рациональных систем доставки грузов (рационального способа транспортировки, вида транспорта, маршрута и способа доставки).
Методика выбора оптимального варианта доставки груза при перевозках на дальние и сверхдальние расстояния	Выбор оптимальной схемы доставки (оптимизация за счёт использования складирования, консолидации отправок и оптимизация партии поставки).
Модели сетевого планирования и управления	Выбор оптимальной системы доставки грузов (за счёт рационального выбора видов транспорта и состава логистических посредников).
Методы прогнозирования	Прогноз грузопотоков (входящего и исходящего), прогноз номенклатуры грузов.
Методика выбора оптимального варианта доставки груза при перевозке на короткие расстояния	Выбор оптимальной схемы доставки (оптимизация за счёт консолидации отправок, оптимизация партии поставок и маршрутизации), решение транспортных задач.
Аддитивные временные модели (когда, например, время доставки груза определяется как сумма всех входящих операций)	Организация доставки грузов потребителю «точно вовремя»
Модели формирования инфраструктуры	Формирование номенклатуры и количества терминалов в регионе
Модели анализа и синтеза	Оценка эффективности проектируемых транспортно-технологических систем.
Модели определения потребностей	Определение потребности в транспортных средствах, погрузочно-разгрузочных механизмов, площадок и др.
Модели теории массового обслуживания (ТМО), метод имитационного моделирования	Оптимизация перевозочных и перевалочных операций в транспортных узлах (оптимизация технологических параметров перевалочных пунктов)

Источник: Лукинский В.В., Малевич Ю.В. Оптимизация логистических издержек в цепях поставок. Журнал «Логистика» №2. 2010 с.22.

Лукинский В.В. Методы роста основных параметров моделей (стратегий) управления запасами в цепях поставок. Вестник ИНЖЭКОНА. №1 (28) 2011

Малевич Ю.В. Управление таможенными процедурами в цепях поставок СПб: СПбГИЭУ, 2010. С. 95

Организация практически любой смешанной перевозки связана, прежде всего, с определением конечного числа операций, которые будут осуществляться участниками перевозочного процесса, включая и привлекаемых посредников. Перечень таких работ-операций достаточно большой. Это и подготовка товара к транспортировке, упаковка, маркировка, заключение договоров перевозки и страхования и т.п. Кроме того необходимодобавить деятельность различных транспортных посредников и специфические действия, зависящие от вида транспорта, груза, района перевозки и других обстоятельств.

Подобный перечень операций и посредников достаточно многообразен и поэтому только правильная последовательность их может привести к эффективному функционированию перевозочного процесса.

При решении, например, такой задачи как выбор оптимального, для данной задачи, вида транспорта или оценка наиболее оптимального способа перевозки грузов можно воспользоваться морфологическим методом исследования, когда сравнивая особенности того или иного вида транспорта по материалам таблиц типа 5.3, 5.4 и 5.5, можно прийти к выводу об оптимальности того или иного вида транспорта или способа перевозки с учетом необходимого для грузоотправителя критерия выбора (скорости доставки, себестоимости перевозки, надежности доставки и т.д.).

Любую транспортную операцию можно представить состоящую из следующих элементов:

• технических, представляющих собой процесс согласования технико-эксплуатационных параметров транспортного средства с технико-химическими характеристиками груза;

• технологических, связанных с технологией и способами перевозки груза;

• экономических, связанных с ценообразованием, расчетом, учетом и планированием перевозок;

• правовых, связанных с увязками национальных и международных правовых режимов;

• организационных, связанных с информационным обеспечением и решением управленческих задач.

Все эти элементы в той или иной степени определяют стоимость доставки груза. Основным фактором, который существенно определяет способ доставки, является характеристика самого груза. Поэтому на транспортные затраты будут влиять: объемы и время перевозок, величина единовременной поставки груза (размер поставки), число и частота поставок и ряд других показателей, которые могут быть определены с помощью распространенной в теории логистики модели EOQ (EconomicOrderQuality), позволяющая определить в том числе оптимальный размер партии (заказа).

В качестве функции цели может быть «стоимость» или «время доставки».

Если при оптимизации выбирается в качестве целевой функции минимизация общих затрат , то решается задача.

где C_o – затраты на выполнение одного заказа (руб.);

А – потребность в заказываемом товаре (т.е. количество заказов);

C_n – цена единицы продукции, хранимой на складе (руб.);

i – доля от цены C_n приходящая на затраты по хранению;

q – величина заказываемой поставки.

Учитывая, что слагаемое ( ), есть затраты на выполнение заказа (транспортные затраты) и они гиперболически уменьшаются с увеличением размера поставки (q) (cм. график на рис.5.9), а слагаемое ( ) определяет затраты на хранение партии поставки, которые возрастают прямо пропорционально размеру поставки. Тогда кривая общих затрат имеет выраженный минимум при оптимальном значении величины поставки q_опт.

Рис. 5.9. Оценка оптимальной партии поставки.

1 – кривая затрат на выполнение заказа – транспортная составляющая

2 – кривая затрат на хранение партии поставки

3 – общие затраты.

Величина_qоптопределяется аналитически по формуле:

Таким образом видно, что оптимальная партия (q_опт) поставки зависит от затрат на транспортировку и складские операции. Затраты на транспортировку в свою очередь определяются системой доставки.

Таким образом, обобщенный алгоритм выбора и построения транспортно-складской логистической сети можно изобразить в виде следующего обобщенного алгоритма, представленного на рис. 5.10.

Исходные данные: место расположения грузоотправителей и грузополучателей, вид и тип возможного подвижного состава, количество транспортных средств, объем перевозок, стоимостные, технологические и временные показатели

Блок решения задач транспортной логистики:

• Выбор вида транспорта;

• Выбор транспортного средства;

• Транспортная задача;

• Маршрутизация;

«точно во время»

Блок решения задач складской логистики:

• Определение числа складов и их место-расположение; EOQ;

• Многономенклатурные отправки;

• Управление запасами.

нет

нет

да

Построение транспортно-складской логистической сети

Рис. 5.3Обобщенный алгоритм выбора и построения транспортно-складской логистической сети

Как видно алгоритм состоит из двух блоков – блока задач транспортной логистики и блока задач складской логистики. В соответствии с обобщенным алгоритмом, поиск решения осуществляется в виде итерационной процедуры с учетом взаимосвязи блоков транспортной и складской логистики. То есть полученный при каждой итерации результат является не только исходным для последующего шага в рассматриваемом блоке, но и должен учитываться и при решении задачи в соседнем блоке.

Такая сложная взаимозависимость блоков позволяет решить задачу транспортно-складской логистики только последовательным перебором (итерацией) наиболее предположительных вариантов с последовательным усложнением (например, при изменении вида подвижного состава, увеличением количества включаемых в систему складов и пр.).

В результате такого перебора (итерации) будет получен вариант с наименьшими затратами на складирование и транспортировку, а, следовательно, один из них может быть принят за оптимальный.

Важным классом оптимизационных задач транспортного обеспечения являются сетевые модели.

Задача сетевого планирования включает в себя временное планирование и в общем случае сводится к построению рационального плана проведения сложного комплекса работ, состоящего из отдельных операций. Взаимность работ обусловлена тем, что некоторые этапы работ нельзя начать раньше, чем будут завершены некоторые основные операции.

Метод сетевого планирования позволяет изобразить логическую и временную составляющую всего комплекса работ и решить задачи планирования и контроля хода выполнения операций.

Сетевой график при смешанных перевозках в общем виде можно представить как зависимые схемы доставки с учетом различных параметров, используемых для принятия управленческого решения. На рисунке 5.11 приведен сетевой график вариантов доставки груза и характеристики каждого варианта.

Каждой работе (или этапу) соответствует три параметра – время выполнения этой работы (этапа) , стоимость доставки и интегрированный показатель учитывающий оба параметра и определяющийся как сумма дуг (линий) по различным вариантам доставки.

Условной работе (начало доставки или грузоотправитель) соответствуют нулевые значения параметров = 0, = 0 и =0.

T (V₂); C(V₂); C^* (V₂)

T_i=0; C_i=0; C_i^*=0

t₁₂; с₁₂; с^*₁₂

t₂₄; с₂₄; с^*₂₄

T (V₄); C(V₄)

t₂₅; с₂₅; с^*₂₅

t₁₃; с₁₃; с^*₁₃

T₄₅; с₄₅; с^*₄₅

t₃₅; с₃₅; с^*₃₅

T₁ (V₅); C₁(V₅); C₁^* (V₅)

T₂ (V₅); C₂(V₅); C₂^* (V₅)

T₃ (V₅); C₃(V₅); C₃^* (V₅)

T (V₃); C(V₃); C^* (V₃)

Рис 5.11. Cетевой график вариантов доставки груза и его характеристики

Дуга (или линия) сетевого графика представляет собой или процесс непосредственной перевозки груза одним видом транспорта или выполнение какой-либо работы по погрузке, разгрузке, переработке груза или его оформление.

Путь следования из одного узла в другой может быть различным. Например, (см. рис. 5.11) из V₁→V₂→V₄→V₅или V₁→V₂→V₅или V₁→V₃→V₅.

Если рассматривается процесс транспортировки, то наличие двух или более вариантов свидетельствует об использовании на этом маршруте нескольких альтернативных друг другу видов транспорта.

Если же дуги представляют процесс оформления груза в данном пункте, то привлечение или отказ от посредников приведет к появлению нескольких различных вариантов.

Таким образом, в пунктах, где пересекаются альтернативные пути доставки, (например, работа V₅)появляются несколько значений T, C и С^*. Выбор желаемого варианта производится на основе одного, определяющего для данного случая показателя. Если значимость показателей на данный момент примерно одинакова, т.е. показатели имеют примерно одинаковые значения и ни при одной схеме доставки показатели не оказались явно различными, то появляется неопределенность. В этом случае для выбора схемы перевозки необходимо эту неопределенность решить. Для этого решения можно воспользоваться критериями принятия решения в условиях неопределенности. Наиболее известными являются критерии Лапласа, Вальда, Сэвиджа и Гурвица, позволяющие получить решение в условиях неопределенности на основе анализа матриц возможных результатов.

Использование метода сетевого планирования при смешанных перевозках (то есть когда используется не один вид транспорта)позволяет получить оптимальный, с точки зрения выбранной функции цели, способ доставки грузов. Оптимальный вариант означает не только удачно выбранный вариант транспорта (вид транспорта), но и всю логистическую цепочку, включая и различных посредников, привлекаемых для выполнения перевозки.

В общем случае при решении задач, связанных с управлением транспортными потоками, алгоритмы решения получаются достаточно сложными, но на основе предложенной классификации моделей и методов (табл. 5.11) такой алгоритм может быть предложен в следующем виде (табл.5.12).

Первый блок алгоритма включает составляющие, в которых управление транспортными потоками происходит на уровне логистических систем макроуровня (если речь идет о межгосударственных логистических системах). Тогда в качестве первого шага для поиска всех возможных (гипотетических) вариантов используется метод морфологического анализа, когда производится описание, качественная оценка и отбор наиболее рациональных вариантов доставки грузов.

Затем с помощью, например, сетевого планирования осуществляется выбор нескольких вариантов доставки груза. Отбор наиболее предпочтительного варианта производится с использованием однокритериальной или многокритериальной оценки.

Второй блок включает решение задач, связанных непосредственно с оптимизацией в цепи поставок, т.е. решаются задачи, связанные с переходом с одного вида транспорта на другой и оптимизацией транспортных и перевалочных процессов в пунктах перевалки.

На данном этапе используются методики выбора оптимального варианта доставки на дальние и короткие расстояния, решаются задачи выбора транзитной или складской схемы доставки, т.е. решаются задачи по варианту доставки конечному потребителю («точно в срок», «от двери до двери», «QR – быстрого реагирования» и другие).

Применяемые экономико-математические методы и модели при решении задач транспортной логистики можно разделить на точные и приближенные. И хотя это разделение можно считать относительным, в тоже время точные методы (метод Хичкова, Креко и другие) предусматривают использование более точных экономических и математических моделей и более достоверных некоторых принимаемых данных. Например, при определении кратчайших расстояний между пунктами транспортной сети используются данные непосредственных замеров расстояний на местности. Приближенные методы используют данные по замерам расстояний по масштабным картам, таблицам, электронным атласам.

Формирование информационной базы

Формирование множества вариантов доставки груза

нет

Проверка вариантов доставки критериям затраты времени

исключение варианта

да

Выбор наиболее предпочтительного варианта доставки

Оптимизация транспортно-логистической составляющей цепи поставок

Оптимизация технологических параметров пунктов перевалки

Расчет общих затрат для различных вариантов доставки с разным количеством используемых логистических технологий

ТМО

Статистическое моделирование

Блок II

Выбор транзитной или складской схемы доставки

Выбор оптимального варианта организации перевозок

Рис. 5.12 Алгоритм решения задачи по управлению транспортными потоками