Вопросы развития гибких логистических стратегий на автомобильном транспорте (Горяинов А.Н.) Статья (1999-001)

Вопросы развития гибких логистических стратегий на автомобильном транспорте [Issues of development of flexible logistics strategies for road transport; Питання розвитку гнучких логістичних стратегій на автомобільному транспорті]

Аннотация. Рассматриваются вопросы развития логистических стратегий на современном этапе, обосновывается актуальность применения гибких логистических стратегий при планировании и управлении грузовыми перевозками, а также необходимость разработки соответствующего математического и программного обеспечения для этих стратегий.

Анотація. Розглядаються питання розвитку логістичних стратегій на сучасному етапі, обґрунтовується актуальність застосування гнучких логістичних стратегій при плануванні та управлінні вантажними перевезеннями, а також необхідність розробки відповідного математичного і програмного забезпечення для цих стратегій.

Abstract. The issues of development of logistics strategies at the current stage are considered, the relevance of the application of flexible logistics strategies in the planning and management of freight traffic is substantiated, as well as the need to develop appropriate mathematical and software for these strategies.

Ключевые слова: гибкость, логистические стратегии, планирование, управление, грузовые перевозки

Keywords: flexibility, logistics strategy, planning, management, freight transportation

Ключові слова: гнучкість, логістичні стратегії, планування, управління, вантажні перевезення

Введение

Дисциплина логистика (транспортная, складская и распределительная) не всегда рассматривалась как стратегически важная. Но в современных экономических условиях ситуация изменилась. Во многих отраслях промышленности, особенно касающихся потребительских товаров, электроники и автомобилей, логистическая функция находится в центре нового стратегического направления, которое называется управление цепочкой снабжения (supply chain management). Управление цепочкой снабжения основано на взаимодействии информационных составляющих системы, на применении информационных технологий и использовании временных конкурентных стратегий.

Актуальность использования гибких стратегий

В настоящее время все большее применение получает стратегия рыночно-ориентированного производства, или так называемая "тянущая" (pull) стратегия (Окландер М.А., 1998). Эта стратегия в отличие от "толкающей" (push) придает большую гибкость логистической системе. Суть рыночно-ориентированного производства может быть выражена двумя характеристиками: товар не изготовляется пока на него отсутствует заявка конкретного потребителя; реакция на специфический спрос настолько быстрая, насколько это возможно.

Одной из форм рыночно-ориентированного производства является стратегия "точно вовремя" (just-in-time), которая нашла наиболее широкое распространение. Эта стратегия получила мировую известность и стала популярной за счет присущего ей очищающего эффекта, который выводит из производства все лишнее и ненужное для удовлетворения спроса. Этот подход к управлению производством позволяет значительно уменьшить себестоимость готовой продукции за счет минимизации вложенных оборотных средств в материальные запасы (производство "с нулевым или минимальным запасом"). Первостепенное внимание стратегия уделяет контролю качества, который обеспечивает производство продукции без брака (с нулевыми дефектами), и дает возможность поддерживать необходимую скорость материального потока.

Практическое применение стратегии "точно вовремя" возможно только при условии максимальной гибкости производства в рамках логистической системы. Такая гибкость предприятия, в изменяющихся внешних и внутренних условиях работы, обеспечивается за счет многих факторов. Основными являются гибкость техники и технологии, уровень профессионализма кадров, гибкость организации и управления производством. Учитывая, что реальная действительность очень многообразна и довольно тяжело обеспечить адекватность ее отображения, а тем более прогнозирование, выделяют две разновидности гибких стратегий: случайную и плановую. Случайная гибкая стратегия становится такою не в силу ранее определенного плана, а по воле обстоятельств. Нередко случается, когда при совпадении разных фактов она является единственным способом удовлетворения спроса. Так, например, у конечного потребителя внезапно может измениться производственная потребность или спрос, и он отказывается от заказанной продукции. В этой ситуации поставщик объективно должен быстро найти нового клиента, который, что не исключено, окажется посредником. Плановая гибкая стратегия, в отличие от случайной, становится такою не из-за изменения обстоятельств, а в зависимости от заранее составленного плана, который отображает определенную политику распределения.

Реализация принципа гибкости логистической системы в значительной степени зависит от эффективного функционирования транспорта. Автомобильный транспорт, ввиду своих технических характеристик, занимает более приоритетное положение по сравнению с другими видами транспорта. В мировой практике прослеживается тенденция переноса акцентов с железнодорожного и морского видов транспорта на автомобильный и воздушный. Это, прежде всего, обусловлено применением таких стратегий распределения товаров, в которых решающим критерием эффективности выступает не минимум издержек, а минимум времени доставки товаров к конкретному потребителю. При использовании таких стратегий (напри-мер, стратегии «точно вовремя»), любая задержка товара на пути от производителя к получателю может лишить участника рынка конкурентного преимущества. С другой стороны, тот участник рынка, который умело использует современные гибкие логистические стратегии, получает возможности для упрочения своего положения и расширения доли рынка.

Постановка задачи

В отношении автомобильного транспорта актуальным является разработка гибких стратегий планирования и управления грузовыми перевозками. Эти стратегии должны давать возможность оперативно, с минимальными затратами, адаптироваться к изменениям производственной программы, к условиям рынка, к нормам государственного регулирования. В итоге будет сформирована динамичная организационная структура. Эта структура является некоторой взаимосвязанной совокупностью методов организации и управления перевозочными процессами в пространстве и во времени. Она призвана обеспечивать динамическое взаимодействие между компонентами системы в соответствии с их функциональным назначением и сохранять гибкость и адаптивность в заданном диапазоне качественных и количественных показателей. Для разработки гибких логистических стратегий планирования и управления грузовыми перевозками необходима разработка соответствующего математического и программного обеспечения.

Способы решения задачи

Применяемые классические математические методы по планированию и управлению грузовыми перевозками не позволяют решать задачи такого плана. Следовательно, решение такого рода задач необходимо искать в области не классических, но в то же время достаточно строгих методов. Одним из подходов, который позволяет приблизиться к решению задачи планирования и управления грузовыми перевозками является модельно-эвристический  метод. Этот метод был разработан кафедрой прикладной математики МАДИ для использования при сменно-суточном планировании и диспетчерском управлении (Ефремов А.В., 1980). Суть модельно-эвристического метода сводиться к следующему:

1. Перевозочный процесс в его конкретной организации  воссоздается на ЭВМ в виде модели сети систем массового обслуживания (СМО), что позволяет получать конкретные реализации в условиях любых учитываемых ограничений.

2. Формируется набор локальных критериев (эвристик), с помощью которых на каждом этапе принимается единственное решение. Веса эвристик выступают как элементы управления реализациями:

 Э_i = Э^g1 _i1 * Э^g2 _i2 * Э^g3 _i3 ….  Э^gj _ij        (1)

где Э_i - значение мультипликативного критерия по i-му клиенту,

Э_i1, Э_i2, Э_i3,….,Э_ij  - значения локальных критериев (эвристик) по i-му клиенту,

g₁, g₂, g₃,…, g_j – веса критериев (вектор Г). Для данного набора весов Г на каждом этапе применяется единственное и определенное решение, что дает иную реализацию с определенными характеристиками. Изменение вектора Г приводит к изменению решений на всех или некоторых этапах, что дает иную реализацию перевозочного процесса. Таким образом, можно формировать различные реализации перевозочного процесса.

3. На каждой реализации может формироваться любой набор технико-экономических показателей перевозочного процесса и глобальных критериев качества обслуживания.

4. До постановки задачи на эксплуатацию веса эвристик оптимизируются.

В режиме эксплуатации в модели используются оптимальные веса эвристик. Оптимизация значений весов эвристик Г_опт требует больших затрат времени, однако эта затрата происходит на стадии отладки задачи до ее передачи в эксплуатацию. Можно иметь несколько наборов оптимальных весов эвристик и переход с критерия на критерий осуществляется простой сменой заранее заготовленных векторов Г.

Другим подходом для решения поставленной задачи могут быть алгоритмы векторной оптимизации предложенные (Волколупова Р.Т., Пушкарь А.И., 1993) для использования в системах интегрированного автоматизированного производства (ИАП). Отличительными особенностями моделей таких систем являются многокритериальный характер, вариативность ограничений и наборов параметров, что требует разработки и исследования устойчивых алгоритмов многокритериальной оптимизации для моделирования ИАП. При управлении ИАП возникает множество задач, связанных с моделированием и оптимизацией элементов ИАП и протекающих в них процессов. Одной из таких задач является составление расписания работы гибкой производственной системы.

Задача многокритериальной (векторной) оптимизации формально ставится следующим образом: для векторного критерия качества

     (2)

минимизировать локальные целевые функции

 ,    (3)

где D_X - область допустимых решений векторной переменной x, определяемая ограничениями в виде систем равенств и неравенств.

Сложность задачи (2) оптимизации по векторному критерию качества проявляется в ее математической некорректности, так как в общем случае не существует решения x⁰, одновременно доставляющего экстремум всем скалярным критериям f_J(x) из F(x).

Основным методом решения некорректных задач скалярной оптимизации является метод регуляризации. В основе этого метода лежит идея аппроксимации некорректных задач корректными. Регуляризация задачи скалярной оптимизации позволяет видоизменять профиль целевой функции и тем самым делать решения устойчивыми к малым изменениям в исходных данных. Для регуляризации задачи (2) используется стабилизирующий функционал, представляющий собой евклидову норму расстояния полученного решения до некоторого «идеального» решения. В качестве такого «идеального» недостижимого решения определена точка

  (4)

векторного пространства R^m_F, в которой все локальные критерии f_J(x) достигают своих экстремальных значений f^*_J . В качестве дополнительного источника информации выступают данные о чувствительности локальных целевых функций в окрестности их оптимальных значений и области компромиссов в целом. С этой целью авторами (Волколупова Р.Т., Пушкарь А.И., 1993) вводятся такие характеристики решений многокритериальной задачи как эластичность и жесткость. Под эластичностью решения x⁰ многокритериальной задачи (2) понимается его способность воспринимать определенные отклонения, при которых не возникают существенные отклонения в целевых функциях f_J(x) от значений в точке x⁰.

Использование показателей эластичности (жесткости) позволяет свести выбор единственного решения из множества компромиссов к оптимальному в определенном смысле управлению матрицей жесткости.

Заключение

На современном этапе логистика получила новое свое развитие, которое оформилось в такое направление, как управление цепочкой обеспечения. В связи с этим возникла необходимость разработки гибких логистических стратегий, которые были бы обеспечены соответствующим математическим и программным обеспечением. В качестве подходов, которые могут применяться при разработке гибких логистических стратегий планирования управления грузовыми перевозками, выступают модельно-эвристический метод и алгоритмы векторной оптимизации.

Литература

Окландер М.А. (1998). Види стратегій у логістичних системах / Вісник соціально-економічних досліджень. Збірник статей, вип. 2 – Одесса: ОДЕУ.- С.218-225.

Ефремов А.В. (1980). Модельно-эвристический метод сменно-суточного планирования и оптимального управления грузовыми перевозками / Математическое моделирование и оптимизация в задачах автомобильного транспорта. Сборник науч. трудов.- Москва: МАДИ.- С.3-17.

Волколупова Р.Т., Пушкарь А.И. (1993). Алгоритмы векторной оптимизации в моделировании интегрированных автоматизированных производств / Математическое моделирование и оптимизация технических систем и процессов. Сборник науч. трудов.-Киев: Ин-т кибернетики.- С.72-77.

Публикация подготовлена по материалам:

Горяинов А.Н. Вопросы развития гибких логистических стратегий на автомобильном транспорте // Вестник ХГАДТУ. Вып. 10. - Харьков: ХГАДТУ, 1999.-С.58-60.