6.5. Методи й моделі управління логістичними процесами

До основних методів, які застосовуються для розв’язання наукових і практичних задач у галузі логістики, слід віднести такі: системного аналізу, дослідження операцій, статистичні, методи прогнозування, кібернетичний підхід. Використання цих методів дає змогу прогнозувати рух матеріальних, фінансових та інформаційних потоків, створити інтегровані корпоративні інформаційні системи для управління виробництвом.

Для реалізації цілі логістичної системи в рамках діяльності підприємства розв’язуються такі задачі:

1. Формування оптимальної виробничої програми підприємства, якамаксимально відповідає структурі споживчого попиту, а також розроблення алгоритму її зміни під час коливань споживчого попиту й ресурсних обмежень.

2. Оптимізація запасів на кожному рівні логістичної системи.

3. Оптимізація часу руху матеріальних та інформаційних потоків логістичної системи.

4. Оптимізація загальних витрат під час організації та руху матеріальних інформаційних потоків логістичної системи.

Специфіка кожної задачі потребує використання в кожному конкретному випадку відповідних методів. Розглянемо деякі з них.

Задача оптимізації запасів на кожному рівні логістичної системи може мати кілька різних за змістом напрямів. Це створення запасів сировинних ресурсів, напівфабрикатів у незавершеному виробництві та готової продукції. Оскільки цілі створення цих запасів неоднакові, то й методи їх оптимізації теж відрізняються.

Розглянемо задачу оптимізації запасів готової продукції. Ця задача практично зводиться до задачі управління запасами, основною метою якої є аналіз динамічних властивостей процесів управління запасами. Математичну формалізацію цієї задачі можна подати так.

Як цільову функцію S приймемо сумарні витрати на виробництво й утримання запасів готової продукції за умови повного своєчасного задоволення споживчого попиту.

Цільова функція має вигляд:

,

де m — кількість продукції;

n — кількість f-x видів; h-x періодів;

—собівартість одиниці f-го виду продукції в h-му періоді;

—обсяг випуску f-го виду продукції впродовж періоду h;

—рівень запасів продукції f-го виду на кінець періоду h;

—витрати в період h для f-го виду продукції.

На показники інакладено такі обмеження:

1. .

2. — цілі додатні числа.

3. Умови повного і своєчасного задоволення попиту в межах кожного періоду h:

,

де — попит на продукціюf-го виду для періоду h.

Необхідно визначити обсяг випуску кожногоf-го виду продукції впродовж періоду h.

Якщо всі функції витрат лінійно залежать від зміннихі, то вирішення знаходиться доволі легко за допомогою симплекс-методу.

У разі нелінійності кожної з величин задача формулюється в термінах динамічного програмування, основним методом якого є метод рекурентних співвідношень, розроблений американським математиком Р. Беллманом (1). У цьому разі витрати кожного h-го періоду для f-го виду продукції визначаються за формулою:

,

де

Задача розв’язується методом динамічного програмування, а зв’язок із зовнішніми структурами здійснюється через рівень споживчого попиту.

У задачі оптимізації сировинних ресурсів зв’язок із зовнішніми структурами здійснюється через показники постачальників. Для розв’язання цієї задачі використовують дві основні системи управляння запасами; систему з фіксованим розміром замовлення і систему з фіксованим інтервалом між замовленнями.

Задачі оптимізації часу руху матеріальних та інформаційних потоків, а також задачі оптимізації загальних витрат під час організації та руху матеріальних і інформаційних потоків логістичної системи в основі своїх постановок базуються на транспортній задачі в її класичному вигляді, моделі призначень, моделі вибору найкоротшого шляху та інших задач транспортного типу.

Задачу формування оптимальної виробничої програми підприємства розв’язують методами математичного програмування. Як цільову функцію, як правило, приймають прибуток від реалізації одиниці продукції, собівартість одиниці продукції, мінімальний час оброблення партії виробів і т. ін.

Математичну модель розрахунку оптимальної виробничої прог-рами за максимального прибутку наведено в п. 6.4. Основною вадою таких моделей є недостатня їхня пристосованість до динамічних змін споживчого попиту. Перехід до ринкових відносин потребує від підприємств швидкого відшкодування витрат і оперативного реагування на зміни споживчого попиту. Використання традиційних моделей лінійного програмування не відповідає всім критеріям ринкового середовища. Аналіз подібних моделей починає викликати сумніви відносно адекватності строго лінійних моделей багатьом реальним ситуаціям. При цьому не враховуються такі явища, як ефективність чи неефективність збільшення операцій у багатономенклатурних моделях; вплив обсягу реалізації на ціну продукції, а відтак — на дохід від реалізації; вплив обсягу випуску продукції на її собівартість. Тому введення нелінійностей у постановку задачі про формування оптимальної виробничої програми є необхідною умовою її найбільш точного розв’язання, тим більше, що сучасні технічні засоби в змозі ефективно розв’язувати нелінійні задачі практично будь-якої розмірності.

Класифікацію методів розв’язання основних задач логістичної діяльності підприємства наведено на рис. 6.4.

Широкого застосування в логістичній діяльності набули різноманітні методи моделювання. Вони базуються на подібності логістичних моделей процесам, що реально проходять у виробничо-господарській діяльності підприємства. Ступінь подібності може бути повним (ізоморфні моделі) або частковим (гомоморфні моделі). Практично всі моделі виробничо-господарської діяльності підприємства гомоморфні. З погляду матеріальності вони можуть бути матеріальними й абстрактними. Класифікацію логістиних моделей наведено на рис. 6.5.

Рис. 6.5. Схема класифікації моделей

логістичної діяльності підприємства

Рис. 6.4. Схема класифікації методів розв’язання логістичних задач

143