Рассматривая управления цепями поставок необходимо выделить предложенную Дж. Шапиро идею о делении всех моделей SCM-класса на несколько групп:
- транзакционные, которые связаны с накапливанием, обрабатыванием и согласованностью исходных сведений о системе поставок компании с формированием и распространением отчетов, которые бы суммировали такие данные;
- аналитические, которые оценивают проблемы планирования системы поставок, прибегая к возможностям описательных и нормативных (оптимизационных) моделей [3].
Бочкаревым А.А. была предложена иерархическая классификация моделей управления цепями поставок. Благодаря разработанной им классификации модели управления цепями поставок становится возможным более глубоко понимать область применения и использования тех или иных моделей [1].
Модели верхнего уровня иерархии было предложено распределять «по бизнес-функциям» на следующие типы:
- модели учета издержек (транзакционные);
- модели операций (аналитические).
Последующая классификация создавалась лишь для тех моделей операций, которые на следующем уровне иерархии нужно разделять «по степени определенности» на следующие классы:
- детерминированные (оптимизационные);
- вероятностные (стохастические).
Модели, находящиеся на третьем уровне иерархии, Бочкаревым А.А. было предложено разделять на группы «по математическим свойствам». В тоже время детерминированные либо оптимизационные модели подразделяются на линейные, нелинейные и многоцелевые модели. В свою очередь вероятностные, либо стохастические модели делятся на:
- модели принятия решений;
- имитационные модели;
- модели прогнозирования;
- модели очередей.
Линейные оптимизационные модели, находящиеся на следующем четвертом уровне предлагается было предложено разделять в соответствии с «охватываемым временным интервалом»:
- на статические (модели, которые охватывают один временной период);
- динамические (модели, которые охватывают несколько временных периодов).
Линейные оптимизационные модели, находящиеся на пятом уровне предлагается разделять на подгруппы в зависимости от вида целевой функции и ограничения.
Лукинским В.С. было предложено разделение методов и моделей на несколько классов с целью того, чтобы поиск связей методов и моделей с решением определенной задачи был более простым.
Первый класс охватывает модели и методы, которые предназначены для решения задач в условиях определенности, без ограничений со стороны внешней среды [2].
Второй класс представлен моделями управления цепями поставок, т.е. моделями в условиях риска и неопределенности, но без конкуренции.
Третий класс представлен моделями и методами решения логистических задач в условиях конкуренции.
Последующая классификация описана ниже, она предполагает введение следующих видов методов и моделей.
Методы и модели первого вида распространяются на некоторые логистические операции и функции.
Методы и модели второго вида распространяются на две и более операции и функции.
Предназначение методов и моделей третьего вида – охват всей логистической системы.
Для каждого вида методов и моделей предполагается деление на две группы: первая группа охватывает простые (симплексные) методы и модели; вторая группа предназначена для более сложных методов и моделей.
Моделирование можно использовать в тех случаях, когда осуществление экспериментов над реальной системой нельзя выполнить либо это отсутствует смысл делать, к примеру, по причине большой стоимости либо продолжительности осуществления эксперимента в реальном масштабе времени.
Имитационное моделирование в логистике благополучно происходит при помощи программного обеспечения AnyLogic. Программой AnyLogic успешно выполняются такие задачи как осуществление планирования действий во времени с возможностью постоянной корректировки на основе периодически обновляемых сведений, а также составления долгосрочных и краткосрочных расписаний. Для создания сложных расписаний применяется комбинация имитационных моделей со специальными оптимизационными эвристиками, которая дает возможность отыскать расписание, которое было бы наиболее близкое к оптимальному. Гибкость продукта AnyLogic позволяет рассматривать процесс управления цепочками поставок в совокупности с прочими процессами компании, к примеру, со стратегическим планированием, маркетингом, управлением персонала, давая возможность достигать более эффективных решений. Наиболее трудным этапом, конечно, считается процесс принятия решений, в связи с тем, что нужно рассмотреть большое количество взаимосвязанных, часто стохастических событий. Но все-таки, большинство систем по управлению цепочками поставок предоставляет лишь возможности мониторинга и документирования процесса, что служит необходимой составляющей, но все же не основной. При помощи имитационных моделей дает возможность целиком выполнить автоматизацию процесса управления цепочками поставок начиная от принятия решений и заканчивая мониторингом их выполнения и документирования.
При помощи моделирования могут рассматриваться процессы как внутренней, так и внешней логистики предприятия.
В основном модели процессов внутренней и внешней логистики создаются и изучаются отдельно друг от друга, но бывает, создаются и комплексные модели. Наиболее сложными, но вместе с тем и наиболее существенными для практики считаются на сегодняшний день модели двух типов логистических систем с сетевой структурой:
- сетей (цепей) поставок;
- сетей распределения и продажи продукции.
Модели AnyLogic могут создаваться на любой из основных парадигм имитационного моделирования, будь то дискретно-событийное моделирование, системная динамика либо агентное моделирование [4]. Для того чтобы проанализировать процессы, проходящие в мире, время от времени уместно и разумно анализировать их как ряд, цепь отдельных значимых моментов – событий. Подход к созданию имитационных моделей, дающий возможность показать фактические действия подобными событиями и получил название «дискретно-событийным» моделированием.
Библиографический список
- Бочкарев А. Планирование и моделирование цепи поставок. – Альфа- пресс, 2008 – 192 с.
- Лукинский В.С. Модели и методы теории логистики. – Спб.:Питер, 2008. – 448с.
- Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок– СПб.: Питер, 2006 – 720 с.
- Шамис В.А., Мочалин С.М. Некоторые аспекты имитационного моделирования в логистике // Наука XXI века: опыт прошлого – взгляд в будущее: материалы Междунар. научно-практ. конференции / Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ). – Омск, 2015. – С. 369-373.