Adviss logistics - портал по логистике  

В естественных, технических и экономических науках выделяют два типа моделей. Конструкторы создают макеты самолетов, а архитекторы - макеты городов. Это физические модели. Они редко используются при исследовании операций и анализе систем. Но в некоторых случаях создание физических моделей может оказаться весьма эффективным при исследовании технических систем или систем управления.

Второй тип моделей - математические модели. Они представляют собой формализованное описание объекта или системы с помощью некоторого абстрактного языка, например в виде совокупности математических соотношений или схемы алгоритма. Различают различные виды математических моделей: вербальные (словесные), графические, табличные, аналитические или алгоритмические.

Менеджерам приходится работать со всеми видами математических моделей, чаще всего - с графическими моделями в форме диаграмм и графиков, а также с табличными моделями в виде электронной таблицы или отчетов корпоративной информационной системы.

Несмотря на их различие, все модели имеют одно общее свойство - любая модель является тщательно выбранной абстракцией реальности, которая отражает представления ее создателя о причинных связях в реальном мире.

Очевидно, что все модели принятия решений, в т. ч. и модели управления цепями поставок относятся к типу математических моделей. Но для того, чтобы эффективно использовать существующие модели в управлении цепями поставок и разрабатывать новые, необходима их классификация.

Вопросам классификации моделей и методов теории логистики посвящен ряд работ [2,39,44,55,63,65]. Однако многие попытки классификации и систематизации моделей и методов, возможных для использования в логистике, а следовательно, и определение сфер их применения, выглядят довольно хаотично. Например, в модель включаются разные по измеримости массивы информации, совершенно несопоставимые друг с другом; переменные модели очень условны; отсутствуют ограничения, которые и должны определить решаемость модели, ее реалистичность.

Рассмотрим классификацию экономико-математических методов и моделей, используемых в логистике.

Построение внутренних зависимостей для каждого отдельного компонента моделируемой системы, которые могут быть затем использованы для построения того или иного вида модели системы, производится экономико-математическими методами. Классификация этих методов приведена на рис. 1.5.

Рис. 1.5. Классификация экономико-математических методов

Экономико-математические методы приводят к построению экономико-математических моделей. Такие модели представляют собой отображение экономических характеристик объекта в виде совокупности математических выражений. Все экономико-математические модели, используемые в логистике, могут быть классифицированы по различным признакам (рис. 1.6).

Рис. 1.6. Классификация экономико-математических моделей

Следует подчеркнуть, что по мере развития и накопления опыта все отчетливее проявляются задачи разработки реальных моделей и методов, позволяющих выполнять конкретные многовариантные расчеты, связанные с анализом и синтезом логистических систем.

В частности, Цвиринько И.А. [63] предложила подход, в соответствии с которым все модели разделены на три класса:

-         первый класс включает модели и методы, предназначенные для решения задач в «условиях неопределенности», без ограничений со стороны внешней среды;

-         второй класс - модели и методы, предназначенные для решения задач в «условиях риска и неопределенности» (например, нечетких множеств), но без конкуренции;

-         третий класс - модели и методы решения задач в «условиях конкуренции».

Каждый класс, в свою очередь, делится на три вида, внутри которых предусмотрено деление на группы (подгруппы). Деление на виды определяется степенью учета в анализируемой модели логистических операций и функций, тогда как деление на группы определяется в первую очередь сложностью моделей, в частности, использованием специальных процедур, например, оптимизации.

Дж. Шапиро [65] предлагает делить все модели управления цепями поставок или модели SCM-класса на две группы:

- транзакционные, связанные с накоплением, обработкой и связью исходных данных о системе поставок компании и с составлением и распространением отчетов, суммирующих эти данные;

- аналитические, оценивающие проблемы планирования системы поставок, используя описательные и нормативные (оптимизационные) модели.

Недостатком предложенного Дж. Шапиро подхода является то, что он не развивает дальше свою классификацию моделей SCM -класса.

{mospagebreak} 

Джеффри Мур и Ларри Уэдерфорд [44], не дают собственной классификации, но констатируют, что модели управленческих решений часто классифицируют по выполняемым бизнес-функциям, прикладным дисциплинам или отраслям. Примеры некоторых из этих классификаций представлены в таблице 1.1.

Таблица 1.1

Классификация моделей управленческих решений

Рассмотренные выше экономико-математические модели и методы, используемые в логистике, позволяют сделать вывод о том, что необходимо уточнение классификаций моделей и методов, в результате нами предлагается иерархическая классификация моделей управления цепями поставок (см. рис. 1.7), с помощью которой возможно более глубокое понимание областей применения и использования тех или иных моделей. На верхнем уровне иерархии все модели предлагается делить «по бизнес-функциям» на два типа: модели учета издержек (транзакционные) и модели операций (аналитические).

Дальнейшая классификация разрабатывалась только для моделей операций, которые на втором уровне иерархии предлагается делить «по степени определенности» на два класса: детерминированные (оптимизационные) и вероятностные (стохастические).

На третьем уровне иерархии предлагается делить модели на группы «по математическим свойствам». При этом детерминированные или оптимизационные модели будут подразделяться на линейные, нелинейные и многоцелевые модели. Вероятностные или стохастические модели - на модели принятия решений, имитационные модели, модели прогнозирования и модели очередей.

На четвертом уровне предлагается делить все линейные оптимизационные модели «по охватываемому временному интервалу» на статические, охватывающие один временной период и динамические, охватывающие несколько временных периодов.

На пятом уровне предлагается деление всех линейных оптимизационных моделей на подгруппы «по виду целевой функции и ограничений». Например, статические модели предлагается делить на три подгруппы: общего вида (переменные x_ij - действительные числа) транспортные (целочисленные) и транспортно-складские (частично-целочисленные). Примерами транспортных моделей являются: классическая транспортная модель, транспортная модель с промежуточными пунктами, модель поиска кратчайшего пути, модель назначений. К подгруппе транспортно-складских моделей относятся: модели размещения центров распределения и модели позиционирования складов. К подгруппе интегрированных моделей управления цепями поставок относятся производственно-транспортно-складских модели, а также динамические модели управления запасами.

Классификация стохастических моделей, по нашему мнению, соответствует общепринятой. Например, модели принятия решений, подразделяются «по предположениям о поведении природы» на три подгруппы: модели принятия решений в условиях определенности, модели принятия решений в условиях риска и модели принятия решений в условиях неопределенности. Модели прогнозирования подразделяются «по категориям» на причинно-следственные модели и модели временных рядов. Классификация имитационных моделей рассматривается в пятой главе монографии.

Рис. 1.7. Классификация моделей управления цепями поставок

Таким образом, представленная выше иерархическая классификация моделей управления цепями поставок, позволяет получить непересекающиеся классы моделей, а также глубже понять, где применяются и как используются те или иные модели.

/А.А. Бочкарев

Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет/