4. Логистические концепции. Методологические основы логистики: научные методы, применяемые для решения логистических задач.

Концепция – система взглядов, то или иное понимание явлений, процессов; основной, конструктивный принцип различных видов деятельности. Система взглядов на рационализацию хозяйственнoй деятельности путем оптимизации потоковых процессов является концепцией логистики. Ее основные положения:

- реализация принципа системного подхода (максимальный эффект можно получить лишь оптимизируя либо совокупный материальный поток на всем протяжении от первичного источника сырья);

- отказ от выпуска универсального технологического и подъемно-транспортного оборудования, использование оборудования, соответствующего, в основном, конкретным условиям;

- гуманизация технологических процессов, создание современных условий труда (значимость деятельности в сфере управления материальными потоками, создает объективные предпосылки для привлечения в отрасль кадров, обладающих более высоким трудовым потенциалом);

- учет логистических издержек на протяжении всей логистической цепочки;

- развитие услуг сервиса на современном уровне;

- способность логистических систем к адаптации в условиях неопределенности окружающей среды.

Основные положения логистических концепций представлены в табл.1.

Таблица 1.Основные положения логистических концепций

Наименование концепции	Содержание концепции	Теоретические основы	Сложность моделирования и формализации	Практическое использование
Аналитическая	Подход к логистике как к теоретической науке, занимающейся проблемами управления материальными потоками в производстве и обращении	Теория управления запасами, исследование операций, экономическая кибернетика, математическая статистика	Сложность экономико-математической модели, отражающей специфику проблемы. Большая размерность и стохастичность логистических процессов	Внутрипроизводственные логистические системы
Технологическая (информационная)	Формулировка общей проблемы управления материальным потоком логистического объекта и синтез информационно-компьютерного обеспечения решения проблемы	Системный подход для моделирования логистических объектов и синтеза систем информационно-компьютерной поддержки	Противоречие между микро- и макроуровнем Нелинейность технологических процессов	Системы планирования потребности в материалах (MRP). Системы распределения продукции (DRP)
Маркетинговая	Определение соотношений между логистической системой и конкурентными преимуществами фирмы. Логистическая система должна адекватно реагировать на стратегию конкуренции фирмы на рынке	Экономика и организация производства, стратегическое планирование, операционный менеджмент, управление персоналом, маркетинг, теория вероятностей, математическая статистика, исследование операций	Излишняя абстрактность и большая размерность моделей. Качественный характер переменных затрудняет получение аналитических решений	Система планирования и координации материальных потоков на уровне фирмы и региона (LRP)
Интегральная	Реализация интегральной координации логистических систем и их звеньев на микро- и макроуровнях как по материальным, так и по информационным потокам	Стратегический менеджмент, реинжиниринг бизнес-процессов, системный анализ, общая теория систем, синергетическая экономика	Сложность по строения единой формализованной модели логистической системы	Интегрированная логистическая система, обслуживающая логистические каналы

Научную базу логистики составляет широкий спектр методов, разработанных в рамках различных дисциплин.

К основным методам, применяемым для решения на­учных и практических задач в области логистики, сле­дует отнести методы системного анализа, методы теории исследования операций, кибернетический подход и прогностику, математические методы. Применение этих методов позволя­ет прогнозировать материальные потоки, создавать интегриро­ванные системы управления и контроля за их движением, раз­рабатывать системы логистического обслуживания, оптимизи­ровать запасы и решать ряд других задач.

Рассмотрим некоторые математические дисциплины, наиболее часто используемые при решении задач исследования операций.

Математическое программирование ("планирование") - это раздел математики, занимающийся разработкой методов отыскания экстремальных значений функции, на аргументы которой наложены ограничения. Методы математического программирования широко используются для решения распределительных задач.

Линейное программирование (ЛП) - является наиболее простым и лучше всего изученным разделом математического программирования. В нем рассматриваются задачи, у которых показатель оптимальности представляет собой линейную функцию от переменных задачи, а ограничительные условия, налагаемые на возможные решения, имеют вид линейных равенств или неравенств. Соответственно нелинейное программирование рассматривает задачи с нелинейными целевыми функциями и ограничениями.

Задачи, решаемые с помощью сетевого моделирования (теория графов), могут быть сформулированы и решены методами линейного программирования, но специальные сетевые алгоритмы позволяют решать их более эффективно. Примеры: задачи нахождения кратчайшего пути, критического пути, максимального потока, минимизации стоимости потока в сети с ограниченной пропускной способностью и др.

Целевое программирование представляет собой методы решения задач линейного программирования с несколькими целевыми функциями, которые могут конфликтовать друг с другом.

Целочисленное линейное программирование используется для решения задач, у которых все или некоторые переменные должны принимать целочисленные значения.

Динамическое программирование предполагает разбиение задачи на несколько этапов, каждый из которых представляет собой подзадачу относительно одной переменной и решается отдельно от других подзадач.

Аппарат теории вероятностей используется во многих задачах исследования операций, например, для прогнозирования (регрессионный и корреляционный анализ), вероятностного управления запасами, моделирования систем массового обслуживания, имитационного моделирования и др.

Теория игр и принятия решений рассматривает процессы выбора наилучшей из нескольких альтернатив в ситуациях определенности (данные известны точно), в условиях риска (данные можно описать с помощью вероятностных распределений), в условиях неопределенности (вероятностное распределение либо неизвестно, либо не может быть определено).

Методы и модели теории нечетких множеств позволяют в математической форме представить и использовать для принятия решений субъективную словесную экспертную информацию: предпочтения, правила, оценки значений количественных и качественных показателей.

Широкое применение в логистике имеют различные методы моделирования, т.е. исследования логистических систем и процессов путем построения и изучения их моделей. При этом под логистической моделью понимается любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логистической системы, используемый в качестве их заместите­ля.

Прогностика - наука о законах и способах разработки прогнозов динамических систем. Прогноз - научно обоснованное суждение о возможных состояниях (в количественной оценке) объекта прогнозирования (ОП) в будущем и/или альтернативных путях и сроках их осуществления.

Этапы процедуры прогнозирования

Определение объектов прогноза.

Отбор параметров, которые прогнозируются.

Определение временных горизонтов прогноза.

Отбор моделей прогнозирования.

Обоснование модели прогнозирования и сбор необходимых для прогноза данных.

Составление прогноза.

Отслеживание результатов.