2.6. Основные аналитико-прогностические методы, используемые в логистике

В решении логистических задач широко применяется це­лый ряд аналитико-прогностических методов (в том числе эко­номико-математических), позволяющих разрабатывать, а за­тем использовать модели реальных объектов. Моделирование основывается на принципе аналогии, согласно которому реаль­ный объект исследуется через его модель, описанную знаковы­ми математическими средствами.

Экономико-математическое моделирование в логистике слу­жит для анализа сложных производственно-экономических систем на основе разработанных моделей с последующим при­нятием управленческих решений, а также для прогнозирова­ния развития систем.

В зависимости от степени агрегирования объектов в логис­тическом управлении используются интер-, макро-, мезо- или микрологистические модели.

По предназначению (цели разработки) различают следующие виды моделей:

• балансовые — отвечающие требованиям соответствия ре­сурсов и потребностей;

• трендовые — в которых развитие логистических систем выражается как тренд их основных параметров;

• оптимизационные — предназначенные для выбора луч­шего из вариантов закупки, производства, распределения, транспортировки, складирования и т.д.;

• имитационные — применяемые в процессе машинной имитации функционирования изучаемых логистических систем.

Аналитические модели строятся на априорной (основанной на знании) информации; идентифицируемые — на апостериор­ной (основанной на опыте) информации.

В логистическом управлении используются динамические модели, которые описывают сложные производственно-эконо­мические системы в развитии. В зависимости от типа математи­ческого аппарата различают следующие модели: матричные, линейного и нелинейного программирования, корреляцион­но-регрессионные, массового обслуживания, сетевого планиро­вания, теории игр и др.

Основным среди методов моделирования, применяемых в системном анализе, считается относящийся к разряду интуи­тивных метод «дерева» целей. Он предусматривает дезагрегирование (разукрупнение) исследуемой проблемы на составные элементы и последующую численную оценку их относительной важности. В результате такой процедуры получается древовид­ная структура соподчиненных уровней взаимосвязей. Задача экспертов по логистике — оценить структуру логистической модели в целом и внести предложения о ее дополнении ранее неучтенными связями. При этом может использоваться анкет­ный метод. Результаты каждого опроса изучаются экспертами по логистике, с тем чтобы скорректировать предложения на ос­нове вновь полученной информации. Составными компонента­ми «дерева» взаимосвязей наряду с целями могут выступать за­дачи, мероприятия, ресурсы и т.д. (в зависимости от решаемой логистической проблемы).

Главная задача построения «дерева» целей состоит в том, чтобы установить полный набор элементов на каждом уровне, определить взаимосвязи и соподчиненность между ними, а так­же относительную значимость элементов каждого уровня.

Общими правилами построения «дерева» целей являются:

• соподчиненность, т.е. подчинение элементов низшего уров­ня элементам более высокого уровня, из которых они вытекают и реализацию которых обеспечивают;

• сопоставимость по масштабу и значимости элементов каж­дого уровня «дерева» целей, полученных в результате детализа­ции по одному принципу;

• полнота элементов, образующих каждый уровень «дере­ва» целей;

• определенность в формулировании целей и других эле­ментов «дерева», необходимая, чтобы оценить степень их дос­тижения в количественной или порядковой форме;

• возможность корректировки «дерева» целей при измене­нии целей и возможностей их реализации.

В построении «дерева» целей важно учитывать эндогенные и экзогенные факторы логистической системы.

Метод сценариев применяется на этапе первичного упоря­дочения логистической проблемы, при получении и сборе ин­формации о взаимосвязях решаемой проблемы с другими, опре­делении возможных и вероятных направлений будущего разви­тия. Под сценарием понимается преимущественно качествен­ное описание возможных вариантов развития исследуемого ло­гистического объекта в зависимости от сочетаний различных (заранее выделенных) условий. Сценарий в развернутой форме позволяет проанализировать и выбрать наиболее реальный и благоприятный вариант развития событий.

Эксперты составляют план сценария, выделяя функцио­нальные области логистики, а также факторы внутренней и внешней среды, учитываемые при постановке и решении логис­тической проблемы. Различные разделы сценария могут писать разные эксперты или группы экспертов.

Сценарии готовятся на всех этапах анализа логистических систем, когда требуется собрать и упорядочить разнородную информацию, но главными с точки зрения применения метода сценариев являются этапы анализа логистической проблемы, а также прогноза и анализа будущих условий.

Формализованные аналитико-прогностические методы, ба­зируясь на математической теории, облегчают обработку ин­формации для анализа и прогноза, а также результаты послед­них, повышают достоверность и точность расчетов.

Математическое программирование, в частности линейное программирование, предполагает выбор наиболее благоприят­ного из ряда альтернативных решений. В условиях, когда ре­сурсы ограниченны, а необходимо обеспечить предприятиям максимум (или минимум) результата, задача логистика — най­ти более выгодные пути и способы использования имеющихся возможностей.

В логистическом управлении могут решаться с помощью ма­тематического программирования, в частности, следующие за­дачи:

• производство определенного вида продукции различными технологическими способами;

• замена в процессе закупки и производства одних материа­лов другими;

• доставка сырья, материалов, готовой продукции различ­ными видами транспорта;

• выбор маршрута доставки;

• управление материальными потоками непосредственно в производстве;

• доставка готовой продукции до потребителей;

• сервисное обслуживание при рациональном использова­нии финансовых и производственных ресурсов.

Сбалансированность спроса и предложения, выпуска и за­трат достигается в логистическом управлении благодаря балан­совым методам и моделям. Первая в мире балансовая модель была разработана французским экономистом Ф. Кенэ. Она представляет собой систему уравнений, характеризующих на­личие ресурсов (продуктов) в натуральном или денежном выра­жении, а также направления их использования. При этом на­личие ресурсов (продуктов) и потребность в них находятся в состоянии равенства. С 1920-х гг. и советские экономисты ста­ли применять балансовую модель для анализа развития народного хозяйства. Межотраслевые связи в ней передаются при по­мощи шахматной таблицы. Не менее распространена модель «затраты—выпуск», которую разработал американский уче­ный русского происхождения В. Леонтьев.

Сложным логистическим системам необходима тщательная координация составляющих элементов, ибо их взаимосвязь обеспечивает устойчивость и ритмичность работы всей системы.

Балансовые методы и модели позволяют увязывать движе­ние материальных и финансовых потоков, рационализировать издержки. Они могут применяться в логистическом управле­нии на уровнях государства, региона, корпорации, во внутри­производственном управлении (например, на корпоративном уровне можно, учитывая внутрикорпоративные связи, которые определяют материальный поток, построить балансовые урав­нения формирования стоимости и анализировать, а также про­гнозировать изменение издержек и цен на продукты). Межпро­дуктовые балансы помогают определять потребности в продук­ции каждого звена логистической цепи, согласовывать имею­щиеся ресурсы с потребностями на всех этапах производства и распределения конечного продукта.

Планировать развитие сложных производственно-экономи­ческих систем целесообразно с применением методов и моделей сетевого планирования и управления, которые дают возмож­ность регулировать порядок и взаимосвязи отдельных логисти­ческих операций в рамках какого-либо проекта. Сетевое плани­рование предполагает графическое изображение (безмасштаб­ное) комплекса операций в технологической последовательности и логической взаимосвязи всех работ, мотивируемой постав­ленной целью. Для этого используются графы — определенным образом упорядоченные элементы (операции), соединенные от­резками. Для построения сетевого графика требуется перечень операций (с указанием их продолжительности), логистических связей и необходимых ресурсов.

Применение сетевого графика оптимизирует весь комплекс операций, логистическую функцию с точки зрения времени, стоимости и потока.

Оптимизация по времени получается за счет сокращения критического пути (т.е. пути, предшествующего завершающе­му событию).

Для оптимизации по стоимости необходимо планировать расход ресурсов по операциям таким образом, чтобы с учетом сроков реализации всего комплекса работ общая стоимость ре­сурсов оказывалась минимальной.

Оптимизация по потоку предполагает организацию движе­ния исполнителей работ по операциям, при которой показатель эффективности (например, количество обработанных заказов) достигал бы экстремума.

Методы сетевого планирования могут использоваться при реализации таких логистических функций, как материаль­но-техническое обеспечение предприятия, внутризаводское пе­ремещение продукции, складирование, сбыт готовой продук­ции, сбор и переработка отходов производства, сервисное обслу­живание покупателей и др.

Теория связи имеет предметом изучения механизм обрат­ных связей, который позволяет получать информацию, сигна­лизирует о процессах в управляемых системах, выходящих за пределы заданных параметров. Использование теории связи по­зволяет управлять текущими, страховыми и подготовительны­ми запасами, закупками и продажами товаров. Данный подход в логистическом управлении способствует рационализации вза­имоотношений во всей цепи — начиная от поставщика сырья и материалов и заканчивая потребителем готовой продукции.

В рыночных условиях, характеризующихся изменчивостью внутренней и внешней среды, логистическое управление берет на вооружение методы теории вероятностей, которые позволя­ют определять значения вероятностей наступления определен­ных событий и выбирать наиболее предпочтительные из воз­можных действий. Например, в закупочной логистике оценка выигрыша в тендерных торгах по закупке материалов произво­дится с распределением вероятностей получения заказа при каждой возможной цене. Вероятность успеха претендентов за­висит от числа участников тендера. Заказ получает предприя­тие, цена которого ниже, чем цены конкурентов.

В условиях, когда спрос на товары характеризуется неопре­деленностью, возникает проблема риска принятия неправиль­ных решений.

Неопределенность на низшем уровне логистического управ­ления может быть преодолена, но это чревато высокими издерж­ками. Например, приемка партии сырья сопровождается выбо­рочным контролем его качества, а следовательно, связана с не­определенностью. Если проводить сплошной контроль всей партии поступивших материалов, неопределенность исчезнет, но это приведет к росту издержек.

На более высоких уровнях логистического управления снять неопределенность не представляется возможным. В связи с этим в принятии логистических решений, связанных с риском, используют теорию игр.

Теория игр представляет собой метод обоснования оптималь­ных решений в конфликтных ситуациях, имеющий форму со­ревнования. Игра ведется по определенным правилам и заканчи­вается выигрышем одного из игроков, в роли которого выступа­ют предприятия, организации или отдельные личности.

В парной игре кто-то из игроков может рассматриваться как «природа» — совокупность обстоятельств, в которых приходит­ся принимать решения второму игроку. Особенностью «приро­ды» как игрока является ее незаинтересованность в выигрыше. Она переходит из одного состояния в другое стихийно, не забо­тясь о результатах игры. Игра имеет циклический характер, и в каждом цикле выигрыш одного из игроков совпадает с проиг­рышем другого, поэтому название у нее соответствующее — «игра двух лиц с нулевой суммой».

Теория игр может использоваться в распределительной ло­гистике как ответ на сезонный характер спроса на продукцию. Она способна повлиять на ритмичность поставок, помочь лик­видировать излишние запасы путем гибкого изменения цен.

Особое место в системе методов, используемых в логистике, занимают методы экспертных оценок, представляющие собой комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, цель которых — получить от специалистов информа­цию, необходимую для принятия управленческого решения. К данному методу целесообразно обращаться, если задача не может быть решена другими известными методами. Так, толь­ко экспертная оценка поможет сделать выбор поставщиков сы­рья и материалов, повлиять на улучшение сервисного обслужи­вания покупателей. С привлечением экспертов производятся оценка и планирование мероприятий по повышению конкурен­тоспособности продукции.

Для проведения экспертизы создаются экспертные группы. Подготовительный этап включает постановку проблемы, т.е. ее четкое формулирование. Затем определяется цель и уточняется перечень факторов, характеризующих поставленную пробле­му. Точность оценки факторов существенно зависит от числа экспертов, методов их отбора, качества обработки результатов экспертных оценок.

Цель экспертизы — генерирование идей на основе дискус­сий или опросов. Использование современных программных продуктов помогает обработать полученную информацию, а также построить аналитические и имитационные модели.

Разновидностью метода экспертных оценок является метод Дельфи, который предполагает предварительное ознакомление с ситуацией с помощью какой-либо модели. Технология приме­нения метода Дельфи включает ряд последовательных этапов: подбор экспертов; формулировку вопроса; предложение одного и того же вопроса всем экспертам; оценку или ответ на вопрос каждого эксперта; статистическую обработку и усреднение от­ветов экспертов; обоснование экспертами ответов, значительно отличающихся от средних оценок; выработку группой экспер­тов окончательного решения на основе всех усредненных и обоснования резко отличающихся оценок.

Логистические задачи (особенно в сфере распределения) во многом связаны с системами массового обслуживания (СМО). В таких системах, с одной стороны, возникают массовые запро­сы (заказы), касающиеся поставки продукции, выполнения ра­бот, оказания услуг, а с другой — создается возможность удов­летворения этих запросов. Элементами СМО являются: источ­ник требований, входящий поток требований, очередь, обслу­живающее устройство, выходящий поток требований. Под тре­бованием понимают потребность в обслуживании, исходящую от объекта (покупателя), а также сам объект независимо от его природы. Очередь представляет собой скопление объектов лю­бой природы, ожидающих обслуживания. Она возникает, если пропускная способность канала обслуживания не отвечает чис­лу поступающих требований либо требования поступают нере­гулярно. В СМО необходимо учитывать возможность образова­ния очередей со стороны как покупателей, так и каналов обслу­живания, ожидающих покупателей.

Важной характеристикой СМО является время обслужива­ния требований в системе. В качестве основных показателей эф­фективности разомкнутой СМО рассматриваются следующие неличины: средняя длина очереди, среднее время ожидания тре­бованием начала обслуживания, среднее число занятых и про­стаивающих каналов и др. Экономическую эффективность рабо­ты СМО оценивают по показателям суммарных потерь, связан­ных с простоем каналов обслуживания и простаиванием покупа­телей в очереди, или потерь из-за отказов в обслуживании.

Поскольку логистические системы являются динамически­ми, в стратегическом управлении ими применяются различные методы прогнозирования, т.е. приемы и способы, посредством которых получают суждения о возможном состоянии объекта в будущем. Основой для прогноза служат ретроспективные дан­ные, внутренние и внешние факторы, влияющие на объект. На­ряду с уже описанными в логистике могут использоваться та­кие методы, как экстраполяция, экспоненциальное сглажива­ние, корреляционно-регрессионный анализ и др.

Экстраполяция предполагает изучение сложившихся в прош­лом и создаваемых в настоящем устойчивых тенденций разви­тия объекта и перенесение их в будущее. В общем виде метод экстраполяции представляет собой функцию времени. Экстра­поляция базируется на следующих допущениях:

1. развитие явления можно с достаточным основанием оха­рактеризовать плавной траекторией-трендом;

2. общие условия, определявшие тенденцию развития в прош­лом, не претерпят существенных изменений в будущем.

Экстраполяция позволяет прогнозировать такие показатели логистической системы, как потребность в материальных ре­сурсах, объемы сбыта и грузооборота и др.

Метод экспоненциального сглаживания применяется для оценки параметров тренда, характеризующих не средний уро­вень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту послед­него наблюдения. Преимущества метода в том, что он не требу­ет обширной информации и исходит из того, что значимость данных убывает по мере их удаления от настоящего времени.

К числу аналитико-прогностических методов, применяе­мых в логистике, можно отнести также метод корреляцион­но-регрессионного анализа.

Корреляционный анализ позволяет определить наличие и силу связи между изучаемыми признаками. Для этого произво­дится расчет следующих коэффициентов:

• парной корреляции;

• частных коэффициентов корреляции;

• множественной корреляции;

• детерминации.

Регрессионный анализ дает возможность установить, как в среднем преображается функция при изменении одного или нескольких факторных признаков. В общем виде уравнение за­висимости можно выразить следующим образом:

Y = f (х_и х₂, ..., х_п), (2.1)

где Y — результативный признак (показатель); х_ъ х₂, ..., х_п — фактор­ные признаки.

С помощью одно- и многофакторных корреляционно-регрессионных моделей в логистике могут решаться задачи прогнози­рования показателей объема продаж, издержек производства продукции и ее реализации, цен и др.

Моделирование на основе корреляционно-регрессионного анализа включает в себя следующие этапы:

1. экономическая постановка задачи и формулирование це­ли ее решения;

2. сбор и статистическая оценка исходной информации с по­зиций ее соответствия предъявляемым требованиям;

3. нахождение и статистическая оценка уравнения зависи­мости между результативным признаком и определяющими его факторными признаками с помощью регрессионного анализа;

4. экономическая интерпретация полученного уравнения и последующее его использование для анализа и прогнозирова­ния рассматриваемого явления.

Понятно, что вышеприведенные методы не исчерпывают всю совокупность средств и инструментов, применяемых в ре­шении логистических задач.