Математическое моделирование логистического продвижения грузов

метки: Перевозчик, Задача, Логистика, Моделирование, Система, Модель, Компания, Определение

Введение

В транспортной логистике для управления материальными потоками в рамках смешанных перевозок используют несколько моделей задач.

Данная модель управления грузопотоками с учетом нескольких перевалок относится к задачам линейного программирования и решается с помощью ЭВМ.

Нередко в транспортной логистике для оптимизации продвижения материальных потоков по логистическим цепям на этапе планирования приходится решать задачи о кратчайшем пути. С точки зрения математического программирования это задача о нахождении на ориентированном графе пути наименьшей длины между двумя заданными его вершинами. Длиной пути такого графа называется сумма длин дуг, составляющих этот путь.

Задача о кратчайшем пути в логистике возникает не только при решении транспортных задач, но также дискретных задач динамического программирования и в других случаях. В задачах сетевых методов планирования и управления алгоритмы решения задач о кратчайшем пути используют для нахождении критического пути.

Известно несколько эффективных методов решения указанного типа задач. Для логистического же анализа транспортных сетей применяют алгоритм, основанный на методе последовательного анализа вариантов.

Большую роль в управлении материальными потоками в логистике играет маршрутизация транспортных средств. Определение рациональных маршрутов движения транспортных средств позволяет решить три важнейшие задачи:

• оптимизировать грузопотоки в логистических каналах и цепях;
• обеспечить максимальную производительность подвижного состава;
• обеспечить минимизацию себестоимости транспортировки грузов.

Особенно актуальной проблема маршрутизации является в автомобильном транспорте. Это объясняется тем, что автомобильный транспорт наиболее мобильный и гибкий по транспортным характеристикам. Именно на него приходится около 70% всех транспортных связей между предприятиями.

Развитие централизованных автомобильных перевозок, укрупнение автотранспортных предприятий, увеличение мощности грузопотоков, а также совершенствование процесса управления логистикой требуют применения таких способов организации продвижения материальных потоков, которые основывались бы не на субъективных качествах отдельных работников, а на принципах системной концепции – логистики, имеющих объективный характер. Эти способы отражают одновременно математические и экономические подходы к управлению потоковыми процессами.

Применение линейного программирования для решения экономических ...

... планирования и управления народным хозяйством на базе широкого применения математических методов и электронно-вычислительной техники в экономике. Основной целью написания курсовой работы является всесторонний анализ применения линейного программирования для решения экономических задач. Задачами курсовой ...

В рыночных условиях в выборе наиболее оптимального варианта организации работы автомобильного транспорта уже нельзя полагаться на простейшие арифметические способы. Усложнение выбора оптимального варианта передвижения транспортных средств показательно на простом примере. Так, если имеется три поставщика и три потребителя, то число возможных вариантов продвижения грузопотоков в общей сложности может достигать 90, а при четырех поставщиках и четырех потребителях – 6256. Если число участников логистических процессов возрастает еще больше, то количество вариантов увеличивается до астрономических цифр.

Быстро и эффективно задачи выбора способов маршрутизации в логистике можно решить лишь с помощью математических методов и ЭВМ. Необходимо отметить, что по отношению к автомобильному транспорту методом линейного программирования можно:

• отыскивать оптимальное количество поездок автомобилей на маршрутах при установленном времени пребывания в наряде (задачи на минимизацию потерь рабочего времени);
• определять оптимальные варианты продвижения однородных грузопотоков от источников их генерации до пунктов назначения (задачи на минимизацию транспортных затрат);
• разрабатывать оптимальные стратегии по ориентации перевозчиков на определенную группу клиентов (на выделенный сегмент рынка логистических услуг);
• составлять рациональные маршруты работы подвижного состава с позиций увязки намечаемых ездок (задачи по минимизации холостых пробегов);
• выделять рациональные «развозочные» и «сборочные» маршруты (задачи на определение минимальных пробегов при объезде обусловленных грузопунктов).
• Эффективно распределять транспортные и погрузочно-разгрузочные средства по маршрутам логистических цепей (задачи на максимальное использование рабочего времени автомобилей и рабочего времени погрузочно-разгрузочных механизмов и др.).

Эти, а также другие подобные задачи можно решить не только в отношения автомобильного, но и других видов транспорта. В этой связи важно подчеркнуть, что высокая точность расчетов при решении логистических задач основывается на математическом моделировании изучаемого процесса. Другими словами, описание количественных закономерностей логистических процессов осуществляется с помощью соответствующих математических моделей.

1.Определение понятия логистики

Логистика (logistics) — наука о планировании, контроле и управлении транспортированием, складированием и другими материальными и нематериальными операциями, совершаемыми в процессе доведения сырья и материалов до производственного предприятия, внутризаводской переработки сырья, материалов и полуфабрикатов, доведения готовой продукции до потребителя в соответствии с интересами и требованиями последнего, а также передачи, хранения и обработки соответствующей информации.

Если рассмотреть в совокупности круг проблем, которые затрагивает логистика, то общим для них будут вопросы управления материальными и соответствующими им информационными потоками.

Метод решения многомерной задачи оптимального управления динамикой ...

... решения задач оптимального управления экономической системой на региональном уровне, в том числе в случае учета инновационных процессов. Разработанный метод ... распространяется потребление в экономической системе. Прогнозные значения функций , задаются экзогенно. Материальные факторы являются ... Воронежской зимней математической школе «Современные методы теории функций и смежные проблемы» (Воронеж, ...

Как наука логистика ставит и решает следующие задачи
:

• прогноз спроса и, на его основе, планирование запасов;
• определение необходимой мощности производства и транспорта;
• разработка научных принципов распределения готовой продукции на основе оптимального управления материальными потоками;
• разработка научных основ управления перегрузочными процессами и транспортно-складскими операциями в пунктах производства и у потребителей;
• построение различных вариантов математических моделей функционирования логистических систем;
• разработка методов совместного планирования, снабжения, производства, складирования, сбыта и отгрузки готовой продукции, а также ряд других задач.

2.Общая характеристика методов решения логистических задач

Объектом изучения логистики являются материальные и соответствующие им финансовые и информационные потоки. Эти потоки на своем пути от первичного источника сырья до конечного потребителя проходят различные производственные, транспортные, складские звенья. При традиционном подходе задачи по управлению материальными потоками в каждом звене решаются, в значительной степени, обособленно. Отдельные звенья представляют при этом так называемые закрытые системы, изолированные от систем своих партнеров технически, технологи чески, экономически и методологически. Управление хозяйственными процессами в пределах закрытых систем осуществляется с помощью общеизвестных методов планирования и управления производственными и экономическими системами. Эти методы продолжают применяться и при логистическом подходе к управлению материальными потоками. Однако переход от изолированной разработки в значительной степени самостоятельных систем к интегрированным логистическим системам требует расширения методологической базы управления материальными потоками.

К основным методам, применяемым для решения научных и практических задач в области логистики, следует отнести методы системного анализа, методы исследования операций, кибернетический подход и прогностику. 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.

Принятие решений по управлению материальными потоками до начала широкого применения логистики в значительной степени основывалось на интуиции квалифицированных снабженцев, сбытовиков, производственников, транспортников. Развивая методологический аппарат, современная логистика, наряду с разработкой и использованием формализованных методов принятия решений, изыскивает возможности широкого применения опыта названной категории профессионалов. С этой целью разрабатываются так называемые системы экспертной компьютерной поддержки (или экспертные системы), позволяющие персоналу, не имеющему глубокой подготовки в логистике, принимать быстрые и достаточно эффективные решения.

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.

Разработка алгоритмов для решения экономических задач

... сетевой модели В экономических исследованиях сетевые модели возникают при моделировании экономических процессов методами сетевого планирования и управления (СПУ). Объектом управления в системах сетевого планирования ... сетевого моделирования относятся к методам принятия оптимальных решений, что оправдывает рассмотрение этого типа моделей в данной курсовой работе. Постановка задачи. Кондитерская ...

2.1.Моделирование в логистике

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования — прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования «ЧТО БУДЕТ, ЕСЛИ…?»

Существенной характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные модели – это модели, включающие все характеристики объекта оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то наши знания о реальном объекте будут точными. В этом случае мы сможем точно предсказать поведение объекта.

Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места. Поэтому в дальнейшем будут рассматриваться лишь гомоморфные модели, не забывая, однако, что степень подобия у них может быть различной.

Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К этой категории относятся, в частности, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить вопросы оптимального размещения оборудования и организации грузовых потоков.

Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на символическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и знаковые.

Языковые модели – это словесные модели, в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенных от неоднозначности. Этот словарь называется «тезаурус». В нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, в то время как в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Знаковые модели. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т. е. знаки, а также договориться об операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.

Математическим моделированием называется процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование – это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующей последовательности:

Первый этап. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Эти законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных и т. п.),

Второй этап. Решение уравнений, получение теоретических результатов.

Третий этап. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.

Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.

Как уже отмечалось, логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайностный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.

При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане логистический процесс остается для экспериментатора «черным ящиком».

Процесс работы с имитационной моделью, в первом приближении, можно сравнить с настройкой телевизора рядовым телезрителем, не имеющим представления о принципах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри «черного ящика».

Точно так же экспериментатор «вращает ручки» имитационной модели, меняя при этом условия протекания процесса и наблюдая получаемый результат. Определение условий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.

Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса: первый – конструирование модели реальной системы, второй – постановка экспериментов на этой модели.

При этом могут преследоваться следующие цели:

1. понять поведение логистической системы;
2. выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров.

Условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены в работе Р. Шеннона «Имитационное моделирование систем – наука и искусство». Перечислим основные из них:

1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.

Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.

При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном.

Имитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.

1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого.

Причины:

• для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-программист;
• необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;
• модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

2. Велика возможность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную км/ч, мы исходим из допущения, что дорожные условия хорошие. В действительности погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до км/ч. Реальный процесс пойдет иначе.

Описание достоинств и недостатков имитационного моделирования можно завершить словами Р. Шеннона: «Разработка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется».

2.2.Экспертные системы в логистике

Под экспертными системами в логистике понимают специальные компьютерные программы, помогающие специалистам принимать решения, связанные с управлением материальными потоками. Экспертная система может аккумулировать знания и опыт нескольких специалистов-экспертов, работающих в разных областях. Труд высококвалифицированных экспертов стоит дорого, однако, как правило, требуется не повседневно. Возможность получить совет экспертов по разным вопросам посредством обращения к компьютеру позволяет квалифицированно решать сложные задачи, повышает производительность труда персонала и в то же время не требует затрат на содержание штата высокооплачиваемых специалистов.

Применение экспертных систем позволяет:

• принимать быстрые и качественные решения в области управления материальными потоками;
• готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени;
• сохранять «ноу-хау» компании, так как персонал, пользующийся системой, не может вынести за пределы компании опыт и знания, содержащиеся в экспертной системе;
• использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов на непрестижных, опасных, скучных и тому подобных рабочих местах.

К недостаткам экспертных систем следует отнести ограниченную возможность использования «здравого смысла». Логистические процессы включают множество операций с разнообразными грузами. Учесть все особенности в экспертной программе невозможно. Поэтому, чтобы не поставить коробку весом в сто килограммов на коробку весом в пять килограммов здравым смыслом, дополняющим знания экспертной системы, должен обладать пользователь.

Экспертные системы применяются на различных стадиях логистического процесса, облегчая решение проблем, требующих значительного опыта и затрат времени. Например, на складе, при принятии решения о пополнении запасов, когда менеджеру необходимо оценить большой объем разнообразной информации: ожидаемые цены в разрезе закупаемых товаров, тарифы на доставку, необходимость одновременного пополнения запасов по разным позициям ассортимента и т. д. Использование здесь экспертных систем позволяет принимать не только правильные, но и быстрые решения, что зачастую не менее важно.

3.Транспортировка в логистике

Транспортировка относится к числу важнейших функций логистики. Целью реализации данной функции является физическое перемещение грузов в пространстве из одной точки в другую на определенных условиях, указанных сторонами-участниками транспортного процесса в договоре.

Участниками транспортного процесса выступают три стороны: грузоотправитель, грузополучатель и перевозчик. Свои отношения эти стороны оформляют в форме договора перевозки груза. Кроме того, к процессу могут подключаться и сторонние организации, которые в той или иной форме заинтересованы в конечном результате и вносят свой вклад в транспортировку грузов. В качестве таких организаций могут выступать страховые компании, охранные предприятия, таможенные брокеры и др. В каждом конкретном случае отношения сторон оформляют особым видом договора (например, договор подряда, договор страхования и пр.), и эти договора, наравне с договором перевозки, являются составляющими юридической оформления процесса транспортировки.

Современная практика рыночных отношений ставит перед участниками транспортного процесса сложные и непростые задачи, решение которых требует не только вложения определенных финансовых и материальных средств, значительного объема качественной и достоверной информации, но и привлечения специалистов с высоким уровнем знаний, внедрения новых технологий, применения специальных методов и методик организации процесса транспортировки. К числу основных проблем, которые решаются на этапе подготовки и организации транспортного процесса, следует отнести следующие:

1. выбор способа транспортировки;
   

2. выбор вида транспорта;

   выбор перевозчика;
   

3. определение маршрута и условий перевозки;
4. выбор организаций, обеспечивающих нормальный ход процесса транспортировки.

Следует отметить, что порядок и последовательность решения указанных задач может различаться в зависимости от ситуации. Так, например, решение первая и вторая задачи могут решаться как вместе, так и по отдельности, а выбор страховой компании или охранного предприятия может предшествовать решению об оптимальном маршруте и условиях транспортировки и т.д.

3.1.Выбор перевозчика

Основная проблема, которая возникает на этапе выбора перевозчика – это недостаток исходной информации о рынке транспортных услуг. Именно по этой причине в большинстве случаев использование сложных методик отбора перевозчика представляется довольно затруднительным. Основные этапы выбора перевозчика представлены в следующей таблице:

Таблица 1.

Этапы выбора перевозчика

Этап	Содержание этапа
1	Отбор основных критериев оценки перевозчиков
2	Сбор основной информации о перевозчиках
3	Определение целевой группы наиболее привлекательных перевозчиков
4	Отбор дополнительных критериев оценки перевозчиков
5	Сбор дополнительной информации о перевозчиках из целевой группы
6	Ранжирование перевозчиков из целевой группы
7	Контакты, ведение переговоров с перевозчиками
8	Окончательный выбор перевозчика

Рассмотрим по порядку все перечисленные этапы.

1. Отбор основных критериев.

1. Скорость перевозки (общее время транспортировки груза от начального до конечного пункта).
2. Надежность перевозки (вероятность соблюдения перевозчиком установленных сроков доставки груза).
3. Стоимость перевозки (транспортные тарифы).

Желательно, чтобы основные критерии позволяли вести отбор перевозчиков на основе реальных числовых данных. Так, например, достаточно легко произвести ранжирование перевозчиков по критерию стоимости перевозки, если известны данные о величине установленных транспортных тарифов. С другой стороны, по некоторым достаточно важным критериям возможна только качественная оценка перевозчиков. Например, по критерию надежности возможно такая классификация компаний: высокий, средний, низкий уровень надежности. В некоторых случаях к числу перечисленных основных критериев могут добавляться новые критерии. Так, для менеджмента компании может оказаться довольно важным критерий места расположения центрального офиса компании с тем, чтобы удобнее было вести дела и налаживать контакты. По данному критерию из основного списка целевой группы сразу можно удалить целый перечень перевозчиков, центральный офис которых расположен слишком далеко от офиса компании.

2. Сбор основной информации о перевозчиках., 3. Определение целевой группы наиболее привлекательных перевозчиков.

Наиболее простой способ отсева – задать определенные ограничения по выбранным критериям (например, определяется максимальное общее время транспортировки груза, максимальная стоимость транспортировки задается требуемый уровень надежности – средний или высокий).

Все компании, которые не удовлетворяют хотя бы одному из заданных ограничений, исключаются из списка, а оставшиеся включаются в состав целевой группы. Однако при таком подходе возможна ситуация, когда ни одна компания не будет удовлетворять установленным ограничениям. В этом случае рекомендуется провести ранжирование перевозчиков, используя для расчета рейтинга компании метод экспертных оценок.

Рассмотрим следующий пример. Требуется рассчитать рейтинг для трех перевозчиков по пяти критериям, указанным в графе 1 (таблица 2).

Ранг каждого критерия указан в графе 2, а в графах 3, 5 и 7 приведены оценки степени удовлетворения каждого из перевозчиков основным критериям. Принята следующая шкала оценок: 1 – хорошо, 2 – удовлетворительно, 3 – плохо.

Таблица 2.

Расчет рейтинга перевозчиков методом экспертных оценок

Критерий	Ранг	Перевозчики
		1		2		3
		Оценка	Рейтинг	Оценка	Рейтинг	Оценка	Рейтинг
1	2	3	4	5	6	7	8
Скорость	1	1	1,00	2	2,00	3	3,00
Надежность	2	3	1,50	1	0,50	2	1,00
Стоимость	3	2	0,67	1	0,33	2	0,67
Грузоподъемность	4	1	0,25	2	0,50	1	0,25
Доступность	5	2	0,40	3	0,60	1	0,20
Сумма		9	3,82	9	3,93	9	5,12

Рейтинг перевозчиков рассчитывается по формуле:

где
R
_i

–
рейтинг i
-го перевозчика; 
_j

– ранг j
-го критерия; b
– оценка степени удовлетворения i -го перевозчика j -му критерию.

Как следует из таблицы 2, первый перевозчик имеет самый высокий рейтинг, а третий – самый низкий. Однако при этом значение рейтинга у первого и второго перевозчика сопоставимы друг с другом, в то время как третий перевозчик безнадежно от них отстал. Таким образом, третий перевозчик будет исключен из списка, а первый и второй перевозчик с приблизительно равными рейтингами войдут в целевую группу.

4. Отбор дополнительных критериев.

1. Грузоподъемность подвижного состава
2. Степень доступности предлагаемых услуг
3. Финансовая стабильность перевозчика
4. Спектр предлагаемых дополнительных услуг
5. Безопасность и сохранность грузов в пути
6. Отслеживание грузов в пути
7. Реакция на жалобы клиента
8. Содействие в решении непредвиденных проблем

и т.д.

Деление критериев на основные и дополнительные носит условный характер, поэтому некоторые из перечисленных критериев в отдельных случаях могут рассматриваться как основные.

5. Сбор дополнительной информации о перевозчиках., 6. Ранжирование перевозчиков из целевой группы., 7. Контакты, переговоры с перевозчиками., 8. Окончательный выбор перевозчика., 4.Экономический эффект от использования логистики

Материальный поток, двигаясь от первичного источника сырья через цепь производственных, транспортных и посреднических звеньев к конечному потребителю, постоянно увеличивается в стоимости. Проведенные в Великобритании исследования показали, что в стоимости продукта, попавшего к конечному потребителю, более 70% составляют расходы, связанные с хранением, транспортировкой, упаковкой и другими операциями, обеспечивающими продвижение материального потока.

Высокая доля расходов на логистику в конечной цене товара показывает, какие резервы улучшения экономических показателей субъектов хозяйствования содержит оптимизация управления материальными потоками.

Рассмотрим главные слагаемые экономического эффекта от применения логистического подхода к управлению материальными потоками. В сферах производства и обращения применение логистики позволяет:

• снизить запасы на всем пути движения материального потока;
• сократить время прохождения товаров по логистической цепи;
• снизить транспортные расходы;
• сократить затраты ручного труда и соответствующие расходы на операции с грузом.

Значительная доля экономического эффекта достигается за счет сокращения запасов на всем пути движения материального потока. По данным Европейской промышленной ассоциации сквозной мониторинг материального потока обеспечивает сокращение материальных запасов на 30-70% (по данным промышленной ассоциации США снижение запасов происходит в пределах — 50%).

Высокая значимость оптимизации запасов объясняется следующим:

• в общей структуре издержек на логистику расходы на со­держание запасов составляют более 50%, включая расходы на управленческий аппарат, а также потери от порчи или кражи товаров;
• большая часть оборотного капитала предприятий, как правило, отвлечена в запасы (от до 50% всех активов предприятий);
• в производстве расходы по содержанию запасов составляют до — 30% от общего объема издержек.

Сокращение запасов при использовании логистики обеспечивается за счет высокой степени согласованности действий участников логистических процессов, повышения надежности поставок, рациональности распределения запасов, а также по ряду других причин.

Следующая составляющая экономического эффекта от применения логистики образуется за счет сокращения времени прохождения товаров по логистической цепи. Сегодня в общих затратах времени, отводимых на складирование, производствен­ные операции и доставку, затраты времени на собственно про­изводство составляют в среднем от двух до пяти процентов.

Таким образом, свыше 95% времени оборота приходится на логистические операции. Сокращение этой составляющей позволяет ускорить оборачиваемость капитала, соответственно увеличить прибыль, получаемую в единицу времени, снизить себестоимость продукции.

Экономический эффект от применения логистики возникает также от снижения транспортных расходов. Оптимизируются маршруты движения транспорта, согласуются графики, сокращаются холостые пробеги, улучшаются другие показатели использования транспорта.

Заключение

Логистические операции занимают значительную часть времени оборота грузов. Как показали исследования, именно расходы, связанные с хранением, транспортировкой, упаковкой и другими операциями, обеспечивающими продвижение материального потока, являются основной составляющей стоимости конечного продукта. В таких условиях моделирование логистического продвижения грузов является одной из приоритетных и наиболее экономически значимых задач. Поиск оптимального решения в такой ситуации требует глубокого анализа и учета множества факторов на этапе подготовки и организации транспортного процесса.

Сложность поставленной задачи заключается в том, что в создавшейся ситуации изменение хотя бы одного этапа логистического процесса может привести к значительному увеличению стоимости сопутствующих расходов. Моделирование логистических систем позволяет прогнозировать возможные варианты развития событий и, в случае изменения ситуации, выбирать наиболее оптимальное решение для обеспечения движения грузов.

Необходимо отметить, что в настоящее время уже нельзя эффективно достигать поставленных целей только посредством оптимизации отдельных логистических функций, например, транспортировки или складирования. Поэтому именно системный подход становится стратегическим инструментом управления товарно-транспортными потоками. В связи с этим, эффективным способом для решения вышеописанных задач является использование высокоэффективных математических алгоритмов имитационного и оптимизационного моделирования.

Список литературы

1. Афанасьева Н. В. Логистические системы и российские реформы. — СПб.: Изд-во Санкт-Петербург, ун-та экономики и финансов. 1995.
2. Гаджинский А. М. Логистика: Учебник для высших и средних специальных учебных заведений.— 2-е изд.— М.: Информационно-внедренческий центр «Маркетинг», 1999.
3. Дегтяренко В. П. Основы логистики и маркетинга. — Ростов н/Д: Экспертное бюро, — М.: Гардарика. 1996.
4. Карташев В. А. Система систем. Очерки общей теории и методологии. — М.: Прогресс-Академия, 1995.
5. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер. с англ. / Общ. ред. и вступ. ст. Е. М. Пеньковой. М.: Прогресс, 1990.
6. Леншин И. А., Смоляков Ю. И. Логистика. В 2-х ч. — М.: Машиностроение, 1996.
7. Миротин Л. Б., Ташбаев Ы. Э. и др. Транспортная логистика: Учебное пособие. — М.: Брандес, 1996.
8. Плоткин Б. К. Основы логистики. — Л.: Изд-во ЛФЭИ, 1991.
9. Промыслов Б. Д., Жученко И. А. Логистические основы упра­вления материальными и денежными потоками. (Проблемы, поиски, решения).

   — М.: Нефть и газ, 1994.

10. Русалева А. Ю. Основы логистики. — Новосибирск. 1996.
11. Смехов А. А. Введение в логистику. М.: Транспорт, 1993.
12. Смехов А. А. Основы транспортной логистики / Учебник для вузов ж.-д. трансп. — М.: Транспорт, 1995.
13. Чернышев М. А., Новиков О. А. Инфраструктура мегаполиса: логистический подход. — Ростов н/Д: Изд-во Рост. ун-та. 1995.
14. Шеннон Р. Ю. Имитационное моделирование систем — наука и искусство / Пер с англ. под ред. Е. К. Масловского. — М.: Мир, 1978.