Что понимают под моделированием в логистике

4.2. Моделирование процессов в логистической системе

4.2. Моделирование процессов в логистической системе

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 – это модели, включающие в себя характеристики объекта-оригинала и способные, по существу, заменить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то наши знания о реальном объекте будут точными.

Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное или частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые функции реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощаются построение модели и интерпретация результатов исследования. В логистике чаще используются гомоморфные модели.

В логистических исследованиях используются материальные и абстрактные модели.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К примеру, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить задачи оптимального размещения оборудования и организации материальных потоков. Материальные модели могут быть изоморфными и гомоморфными.

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 логистической системы.

Математическим моделированием называется процесс ус тановления 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 следующем порядке.

Этап 1. Формулируются математические законы, связывающие части системы. Эти законы записываются в виде уравнений (алгебраических, дифференциальных и т. п.).

Этап 2. Решение уравнений и получение теоретических результатов.

Этап 3. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).

При усложнении логистических систем исследование их аналитическими методами затруднено. К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.

Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование. Логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. Поэтому при управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайный 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 систем, остаются непознанными. В этом плане логистическая система для экспериментатора остается «черным ящиком». 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.

Основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать сложные задачи, так как достаточно просто учитываются случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании. Эти модели не решают задачу, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами.

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

Недостаток 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 программы; модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

Недостаток 2. Вероятность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений.

Например, разрабатывая имитационную модельтовароснабжения района города и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте равную 25 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 15 км/ч. Реальный процесс пойдет иначе.

Таким образом, в методологии логистических исследований объединены материальные и абстрактные модели. Методы в логистике следует использовать комплексно, что дает возможность исключить ограничения каждого метода в отдельности. Это содействует интеграции функциональных областей логистики, повышению эффективности работы в каждой из этих областей.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Продолжение на ЛитРес

Читайте также

13.1. Понятие логистической системы

15.1. Понятие логистической стратегии

15.1. Понятие логистической стратегии Логистическая стратегия – это направление долгосрочного развития логистической системы, касающееся форм и средств ее реализации на предприятии, межфункциональной и межорганизационной координации и интеграции, сформированное

15.2. Особенности планирования в логистической системе предприятия

15.2. Особенности планирования в логистической системе предприятия Планирование логистической деятельности – это систематический процесс поиска возможностей действовать, прогнозирование последствий этих действий, разработка проекта совершенствования логистической

19.2. Этапы анализа логистической системы

19.2. Этапы анализа логистической системы В общем случае алгоритм анализа логистической системы представляет собой следующее: логистическая система разбивается на составляющие элементы с целью выделения задач, более доступных для решения; выбираются и применяются

Тема 20 Обоснование логистической концепции локальных транспортных систем

Тема 20 Обоснование логистической концепции локальных транспортных систем 20.1. Состояние и перспективы развития транспортного рынка в Российской Федерации В условиях современного транспортного рынка в целях рациональной организации перевозок грузовладельцы

68. Моделирование

68. Моделирование Признанной группой расчетных методов является моделирование. В общем случае модель – это допустимо упрощенный аналог реальной или предполагаемой к созданию системы, используемой в процессе исследования. При проведении анализа используются два класса

3. 4. Управление логистической системой на предприятии

3. 4. Управление логистической системой на предприятии В логистической системе класса MRP существуют три базовых блока.1. Формирование основного плана на основе заказов клиентов и прогноза спроса. Этот организационно-алгоритмический процесс включает процедуру быстрой

3. 7. Перспективы развития производственно-логистической системы

3. 7. Перспективы развития производственно-логистической системы В процессе развития научно-технического прогресса, формирования рынка покупателя, изменения приоритетов в мотивациях потребителей и обострения всех форм конкуренции возрастает динамичность рыночной

Тема 7. Логистика складирования 7. 1. Функции и задачи складского хозяйства в логистической системе

Тема 7. Логистика складирования 7. 1. Функции и задачи складского хозяйства в логистической системе Современный крупный склад – это сложное техническое сооружение, состоящее из многочисленных взаимосвязанных элементов, имеющее определенную структуру и выполняющее ряд

Моделирование

Моделирование Моделирование – это метод обучения, сочетающий в себе анализ конкретных ситуаций с ролевыми играми и позволяющий максимально приблизиться к реальности в условиях учебной аудитории. Цель метода заключается в том, чтобы способствовать переносу знаний,

Что должна содержать стратегия организации и архитектура процессов, чтобы создать подходящие условия для анализа и совершенствования процессов

Что должна содержать стратегия организации и архитектура процессов, чтобы создать подходящие условия для анализа и совершенствования процессов Иногда анализ или обсуждения путей совершенствования процессов неоправданно затягиваются, потому что у сотрудников одной и

Моделирование

Моделирование Большинство современных моделей науки управления настолько сложны, что применять их можно только с помощью компьютерной техники. Однако сама концепция модели очень проста. По определению Р. Шеннона «Модель – это представление объекта, системы или идеи в

6.2. Экономико-математическое моделирование процессов увеличения потенциала научно-производственного предприятия на основе обновления производства

6.2. Экономико-математическое моделирование процессов увеличения потенциала научно-производственного предприятия на основе обновления производства Обновление производства предполагает использование научно-производственным предприятием совокупности

Глава 2 Что такое модель бизнес-процессов. Типовая архитектура модели бизнес-процессов

Глава 2 Что такое модель бизнес-процессов. Типовая архитектура модели бизнес-процессов В настоящее время существует множество определений, касающихся моделирования бизнес-процессов. Вместе с тем в контексте задач, которые были поставлены в книге, наибольшее внимание

Глава 8 Моделирование бизнес-процессов в среде ARIS – иллюстрация частных решений и подходов

Глава 8 Моделирование бизнес-процессов в среде ARIS – иллюстрация частных решений и подходов В настоящее время существует достаточно большое количество печатных и электронных изданий, в которых с различным уровнем детализации описаны возможности среды ARIS.В данной главе

Источник

МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЛОГИСТИКЕ

Моделирование основывается на подобии систем или процес­сов, которое может быть полным или частичным. При этом под логистической моделью понимается любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса или логисти­ческой системы, используемый в качестве их заместителя.

Основная цель моделирования – прогноз поведения 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 (рис. 22).

Рис. 22. Классификация моделей

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 мы будем рассматривать 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 случайный 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:

а) понять поведение логистической системы;

б) 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» [46]. 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.

– 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 25 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 15 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» [46].

Источник

Моделирование в логистике

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным.

Основная цель моделирования — это 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 вес модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные — 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, а также можно точно предсказать поведение объекта.

Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное или частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощаются построение модели и интерпретация результатов исследования.

В логистических исследования чаще используются гомоморфные модели.

Различают также материальные и абстрактные модели.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К примеру, уменьшенные макеты п/п оптовой торговли, позволяющие решить задачу оптимального размещения оборудования и организации материальных потоков. Материальные модели могут быть как изоморфными, так и гомоморфными.

Абстрактное моделирование часто является единственным способ моделирования в логистике. Его подразделяют на символическое и математическое. К символическим моделям относят языков и знаковые модели:

— языковые модели — это словесные модели, в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенных от неоднозначности. Этот словарь называют тезаурус. В этом словаре каждому слову может соответствовать лишь единственно 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 логистической системы.

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.

Этапы аналитического моделирования:

1. Формулируются математические законы, связывающие звенья системы. Эти законы записываются в виде функциональных соотношений.

2. Решение уравнений, получение теоретических результатов.

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

При усложнении логистических систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода.

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

Имитационное моделирование. Логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайный характер. В этих условиях создания 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 систем, остаются непознанными. В этом плане логистическая система для экспериментатора остается «черным ящиком».

Имитационное моделирование включает в себя 2 основных процесса:

1. конструирование модели реальной системы

2. постановка эксперимента на этой модели

Основное достоинство имитационного моделирования заключается в том. Что можно решать сложные задачи, учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.

Недостатки имитационного моделирования:

— исследования с помощью этого метода обходятся дорого, т. к. привлекается для составления модели программист, модели также разрабатываются для конкретных условий и не тиражируются

— велика вероятность ложной имитации. К примеру, можно принять скорость автомобиля 25 км/ч, но при ухудшении погоды скорость может упасть до 15 км/ч

Таким образом, в методологии логистических исследований объединены графические, графо-аналитические методы, сетевое моделирование, абстрактное моделирование, методы математического программирования. Перечисленные методы следует использовать комплексно, что дает возможность исключить ограничения каждого метода в отдельности. Это содействует интеграции функциональных циклов логистики, повышению эффективности работы в каждом из этих циклов.

Источник