Распределительная логистика, выбор и оценка каналов, центров распределения

Любое отображение  – есть модель.

Модели  бывают абстрактные и физические. Физические модели строятся с помощью  физических тел, например в виде макетов. Для построения абстрактных моделей  требуется язык, так в частности  словесные описания процесса или  объекта будут его моделью. Такие  модели называются вербальными. Вербальные модели недостаточно точно отображают моделируемый объект, что обусловлено  объективными свойствами обычного живого языка.

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,  что дает основание  говорить о математической орфографии. Такие модели, как правило, имеют  иллюстративный характер.

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. Классификация моделей представлена на рисунке 4.2.

Рисунок 4.2 – Классификация экономико-математических моделей в логистике

В приведенной  классификации следует обратить внимание на группу расчетных моделей, которые по своей сущности являются оптимизационными. Данное утверждение  обосновывается тем, что модели указанной  группы имеют целью получения  наилучшего, т. е. 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. Методы могут интерпретироваться как модели, доведенные до численного результата. В логистике в ряде случаев методы и модели могут  совпадать (рисунок 4.3).

 

Рисунок 4.3 – Взаимосвязь методов  и моделей

 

Процесс построения модели именуется как  процесс моделирования или просто моделирование той или иной логистической операции. Таким образом, имеет место следующая последовательность:

1. наличие ситуации в том или ином логистическом процессе;
2. характеристика этой ситуации;
3. выявление проблемы – выявление той проблемы, которую ставит данная ситуация;
4. характеристика проблемы;
5. определение цели для разрешения данной проблемы;
6. постановка задачи (в данном случае задача ставится в  обычном арифметическом смысле по схеме: «дано – найти»);
7. построение модели (изначально модель отображает ситуацию, но для построения конкретной модели необходима задача, поэтому используют и такое выражение «модель – задачи»);
8. исследование модели и выявление метода;
9. разработка алгоритма – «правила – решения» задачи согласно модели;
10. процесс  решения  – осуществляется  с помощью разработанного алгоритма;
11. принятие решения;
12. выполнение решения (полученное управленческое решение преобразовывается в управляющие воздействия, которые и доводятся до управляемого процесса логистической системы);
13. результат;
14. анализ результата.

 

Рисунок 4.4 – Сетевой график моделирования  ситуации в логистике7

 

С помощью  результатов анализа определяются степень адекватности модели и эффективность  методов ее решения, на основании  этого анализа 

в модель и в метод вносятся определенные коррективы. Представленная  последовательность действий может быть изображена в  виде сетевого графика (рисунок 4.4).

Как показывает график на рисунке 4.4, процесс моделирования  логистичеких ситуаций является сложным, поскольку ряд действий выполняется параллельно, некоторые действия непосредственно и опосредованно связаны между собой. Так, в частности, при анализе результата внедрения управленческого решения (событие 14) учитывается исходная ситуация (событие 1) и поставленная цель решения проблемы (событие 5). При всей сложности моделирования прослеживаются этапы:  «ситуация–модель–метод – результат». Из этого следует, что модель является первичной по отношению к методу.

В ситуациях, связанных с логистической деятельностью, присутствуют экономические, а точнее, коммерческие составляющие. Так, в частности, многие модели предусматривают минимизацию затрат на те или иные логистические процессы или операции. Однако к настоящему времени логистика под влиянием практики и накопленной научной информации подразделилась на отдельные, относительно самостоятельные логистические научные дисциплины  – функциональные и отраслевые (предметные). C точки зрения применения экономико-математических методов и моделей логистика включает следующие логистические научные дисциплины:

1. Коммерческая логистика, в том числе логистика закупочная (снабжения) и распределительная (сбытовая).
2. Производственная (внутрипроизводственная) логистика.
3. Транспортная логистика.
4. Складская логистика.

Перечисленные логистики являются наиболее распространенными, но

при этом функционируют такие логистики, как услуг, недвижимости и др.

Основные  логистические дисциплины как объекты экономико-математических методов и моделей представлены в таблице 4.1.

Сведения, приведенные в табл. 1.1, показывают, с одной стороны, соотношение  понятий методов и моделей,  а с другой стороны, охват разделами  математики совокупности основных логистических научных дисциплин. В этом смысле метод есть инструмент для построения модели. Так, например,  с помощью методов классического математического анализа строится ряд моделей формирования и управления запасами, в частности, модель (формула) Уилсона для определения оптимального размера партий поставок.

Таблица 4.1 – Математические методы и модели в логистических дисциплинах (логистиках)

Наличие в  логистических  процессах случайных величин служит

основанием  для применения методов теории вероятностей, математической статистики и теории массового обслуживания. На основе указанных методов разрабатываются  стохастические модели.

Проблема  рационального  использования ресурсов послужила  импульсом  для  разработки  соответствующих математических  методов, что привело к созданию  специального  раздела  математики  –математического  (линейного и нелинейного, динамического) программирования.

Хотя  модель является первичной по  отношению  к методу, однако именно метод формирует  модели,  отображающие  соответствующие  логистические ситуации.

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ:

1. Бауэрсокс Дональд Дж., Клосс Дейвид Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок / Пер. с англ. – М: ЗАО «Олимп – Бизнес», 2001.
2. Логистика: Учебное пособие/ Под ред. проф. Б.А. Аникина. – М: ИНФРА-М, 2002.
3. Л. А. Мишина. Логистика: конспект лекций. Москва, 2006 – 51с.
4. Есенькин Б.С., Крылова М.Д. Логистика в книжном деле: Учебник / Моск. гос.ун-т печати М.: Изд-во МГУП, 2002.–335 с.