56. Основные принципы управления логистическими системами

При анализе и проектировании логистических систем, методов и приемов логистического управления были разработаны и апро­бированы следующие принципы управления логистической систе­мой:

• системный подход - проявляется в рассмотрении всех эле­ментов логистической системы как взаимосвязанных и взаимодей­ствующих для достижения единой цели управления. Однако отличительной особенностью здесь является то, что оптимизируется функционирование не отдельных элементов, а всей логистической системы в целом;

• принцип глобальной оптимизации — при опти­мизации структуры или управления логистической системой необ­ходимо согласование локальных целей функционирования элемен­тов системы для достижения глобального оптимума;

• принцип то­тальных затрат — заключается в учете всей совокупности издержек управления материальными и сопутствующими финансовыми и информационными потоками в логистической цепи;

• принцип ло­гистической координации и интеграции — предусматривает достиже­ние согласованного, интегрального участия всех звеньев логисти­ческой системы в управлении материальными, финансовыми и ин­формационными потоками в процессе реализации цели системы;

• принцип моделирования и информационно-компьютерной поддержки — при анализе, синтезе и оптимизации объектов и процессов в логи­стических системах и цепях широко используются различные ма­тематические, экономико-математические, графические и другие модели. При этом не- использование информационно-компьютер­ной поддержки практически исключено;

• принцип разработки необ­ходимого комплекса подсистем, обеспечивающих процесс логисти­ческого управления технической, экономической, экологической, организационной, правовой, кадровой поддержкой;

• прин­цип всеобщего управления качеством (TQM) — обеспечение высоко­го качества работы каждого элемента логистической системы для обеспечения общего качества товаров и сервиса, предоставляемо­го конечным потребителям;

• принцип гуманизации технологических решений - решает вопросы соответствия логистической системы эко­логическим, эргономическим, социальным, этическим требованиям;

• принцип устойчивости и адаптивности - заключается в устойчивой работе логистической системы при допустимых откло­нениях параметров и факторов внешней среды и гибком приспо­соблении при их значительных колебаниях.

57. Методы моделирования логистических систем

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. К основным, наи­более применяемым методам в области логистического управления можно отнести:

• методы системного анализа;

• методы теории ис­следования операций;

• кибернетический подход;

• прогностику.

Применение этих методов позволяет прогнозировать материальные потоки, создавать интегрированные системы управления и контро­ля их движения, разрабатывать системы логистического обслужива­ния, оптимизировать запасы и решать ряд других задач. Отдельно рассматриваются методы принятия управленческих решений в логис­тической системе. На реализацию управленческого решения влияют три аспекта — юридически-правовой, социально-психологический и технологически-организационный. Исходя из этого, выделяют соот­ветствующие методы принятия логистических управленческих реше­ний.

Под логистической моделью понимается любой образ (абстракт­ный или материальный) логистического процесса или системы, ис­пользуемый в качестве их заместителя. Моделирование логистиче­ской системы можно проводить различными методами и приходить в итоге к разным моделям, однако при построении моделей необхо­димо соблюдать следующие общие принципы:

1. модель должна иметь поведение, структуру и функции, подобные моделируемой ло­гистической системе;

2. отклонения параметров модели от соответ­ствующих параметров моделируемой логистической системы не долж­ны выходить за рамки допустимой точности моделирования;

3. на основании исследования модели и ее поведения должно быть воз­можным обнаружить новые свойства моделируемой логистической системы, не содержащиеся в исходном материале, использованном для составления данной модели;

4. проводить исследования и экс­перименты на модели должно быть более удобно, чем в реальной ло­гистической системе. Модели логистических систем бывают весьма разнообразными.

В составе экономико-математических методов точного описания и оптимизации логистических систем можно выделить следующие научные дисциплины и их разделы:

• экономическую кибернетику (системный анализ экономи­ки, теорию экономической информации и теорию управ­ляющих систем);

• математическую статистику (дисперсионный анализ, кор­реляционный анализ, регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, факторный анализ, кластерный ана­лиз, частотный анализ, теорию индексов и др.);

• математическую экономику и эконометрику (теорию эко­номического роста, теорию производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространствен­ный анализ, глобальное моделирование и т. п.);

• методы принятия оптимальных решений (математическое программирование, сетевые и программно-целевые мето­ды планирования и управления, теорию массового об­служивания, теорию и методы управления запасами, тео­рию игр, теорию и методы принятия решений, теорию расписаний и др.; причем только в математическое про­граммирование входит ряд разделов программирования - линейное, нелинейное, динамическое, целочисленное, параметрическое, сепарабельное, стохастическое, дробно-линейное, геометрическое);

• специфические методы и дисциплины экономики (для цен­трализованно планируемой экономики - теорию оптималь­ного функционирования экономики, оптимальное пла­нирование, теорию оптимального ценообразования, мо­дели материально-технического снабжения; для рыночной, или конкурентной, экономики — модели свободной конку­ренции, модели монополии, индикативного планирова­ния, модели теории фирмы и др.);

• экспериментальные методы изучения экономики (математические методы анализа и планирования экономических экспериментов, имитационное моделирование, деловые игры, методы экспертных оценок и т.п.).

Если попытаться классифицировать сами экономико-мате­матические модели, то можно выделить свыше десяти признаков, основными из которых являются:

1. по общему целевому назначению - теоретико-аналитические и прикладные модели;

2. по степени агрегирования объектов - макроэкономические (функционирование экономики как единого целого) и микроэконо­мические (предприятия и фирмы) модели;

3. по конкретному предназначению - балансовые (требование соответствия наличия ресурсов и их использования), трендовые (развитие моделируемой системы через длительную тенденцию ее основных показателей), оптимизационные (выбор наилучшего варианта из множества вариантов производства, распределения или потребления), имитационные (в процессе машинной имита­ции изучаемых систем или процессов) модели;

4. по типу информации, используемой в модели, - аналити­ческие (на базе априорной информации) и идентифицируемые (на базе апостериорной, экспериментальной информации) модели;

5. по учету фактора неопределенности - детерминированные и стохастические модели;

6. по характеристике математических объектов или аппарата - матричные модели, модели линейного и нелинейного программи­рования, корреляционно-регрессионные модели, модели теории мас­сового обслуживания, модели сетевого планирования и управления, модели теории игр и т.п.;

7. по типу подхода к изучаемым системам - дескриптивные (описательные) модели (например, балансовые и трендовые мо­дели) и нормативные модели (оптимизационные и модели уров­ня жизни).

К числу сложной комбинированной экономико-математической модели, например, можно отнести экономико-математическую логистическую модель межотраслевого баланса, являющуюся по вышеприведен­ной классификации прикладной, макроэкономической, анали­тической, дескриптивной, детерминированной, балансовой, матричной моделью, причем выделяют как статические, так и динамические модели межотраслевого баланса.