Логистическое управление сложными организационно-экономическими системами на примере промышленных кластеров РФ

Мультиагентные системы в логистике.

Характерные черты современной бизнес среды — высокая сложность и постоянно усиливающаяся динамика. Планирование перевозок и цепей поставок в таких условиях является сложной задачей для множества логистических компаний. Для того чтобы успешно функционировать в высокодиномичной и конкурентной среде компании необходимо оперативно реагировать на возникающие незапланированные события и реактивно, в режиме реального времени, перестраивать, модифицировать, цепь поставок. Сложность выработки оптимального плана усиливается наличием широкого предметных знаний и ограничений, предпочтений, которые необходимо учесть при решении задачи оптимизации. Типичными примерами событий, вызывающих необходимость пересмотра ранее оптимизированного плана, являются: изменений условий (критериев) поставки, поступление нового выгодного заказа, неожиданная отмена уже поступившего в систему и обработанного заказа, непредвиденная поломка транспортного средства и т. д. Новый подход к решению управленческих задач связывается с использованием мультиагентных технологий, базирующихся на принципе самоорганизации. Самоорганизация является фундаментальным свойством живых систем, позволяющим открытым, сложноорганизованным структурам сохранять устойчивость и жизнеспособность в условиях параллельного многостороннего воздействия внутренних и внешних факторов, переживать дестабилизирующие давление и гибко подстраиваться под новые условия, развиваться вместе с новыми условиями, не изменяя или сохраняя при этом основные, наиважнейшие, свойства и качества системы. Самоорганизация возможна в силу распределённого способа решения задач, что подразумевает способность каждого отдельного элемента воспринимать проблему и искать возможные пути ее решения.

И хотя интеллект, вычислительные способности, каждого отдельного элемента не столь высоки, каждый элемент ищет и решает свою конкретную задачу, на уровне всей системы возникает удивительный эффект самоорганизации. Достигается это за счет того, что каждый элемент решая свою задачу, стремиться не только максимизировать свою полезность, но также и учитывает интересы (которые выступают здесь как ограничения) всей системы, т. е. всех других элементов. Таким образом через многократные связи и взаимодействия элементов возникает эмерджентный эффект «интеллектуального резонанса», позволяющий системе демонстрировать в высокой степени сложное, разумное и организованное поведение. Базовым элементом, центральным понятием теории и технологии мультиагентных систем является «агент». Агентом является все, что может рассматриваться как воспринимающее свою среду с помощью специальных датчиков и воздействующие на эту среду через исполнительные механизмы.

Под восприятием понимается сенсорная информация, получаемая агентом в каждый конкретный момент времени. Последовательность актов восприятия есть полная история того, что было когда-либо воспринято агентом. Помимо чистого восприятия агент также обладает совокупностью знаний о законах функционирования и связях внешнего мира. Эти знания представляют своего рода призму, через которую агент видит, воспринимает окружающий его мир. База знаний агента об окружающей его среде называется онтологией.

Простейшим вариантом агента является рефлексивный агент, который обращает текущее восприятие в действия, более сложным вариантом агента является агент, основанный на цели. По сути агент есть программный объект, алгоритм, реализующий функцию агента через преобразование исходной информации в действие. Ключевым свойством агентов является их способность вести переговоры, коммуницировать друг с другом в процессе поиска оптимального плана. Если сказать точнее, то решение и создаться за счет того, что агенты договариваться о том, каким оно должно быть. Агенты играют активную роль в составлении плана. Агенты рациональны в своих действиях, что означает их стремление на каждом шаге выбирать те действия, которые, как ожидается, максимизирует показатели полезности, исходя из тех знаний, которыми агент располагает об окружающей среде. Соотнесем два важнейших понятия «цель» и «полезность». Цель есть конечное состояние, к достижению которого стремиться агент.

Полезность есть определенный способ достижения цели. Агент будет максимизировать свою полезность если цель будет достигнута определенным способом. Предположим, что есть посылка, которая должна быть доставлена в пункт назначения, при этом доставка в срок является важнейшим критерием успешности выполнения доставки. Разумеется, имеется множество вариантов доставки посылки в заданную точку, однако выбирая самый быстрый вариант, агент тем самым будет добиваться максимального уровня полезности[6].

Агент представляет собой автономную сущность, имеющую собственную определенную цель, и набор стратегий, или план действий, того как это цель может быть достигнута. Автономность агента состоит в том, что занимаясь решением своей конкретной задачи, агент не располагает полными сведениям об общих целях, ограничениях и возможностях всей системы. Но вместе с тем агент заинтересован и действует в направлении достижения глобальных целей системы. Координация агентов осуществляется децентрализовано, т. е. каждый агент сам решает, как ему взаимодействовать с другим агентом. Обычно это реализуется через распределение ролей, т. е. когда агент находит роль, которая в большей степени соответствует ему, он принимает ее.

Если же двое агентов «метят» на одно и тоже место, то срабатывает правило приоритета. К примеру, оба заказа хотят попасть на один транспорт, а место есть только для одного, заказ, у которого больше времени в запасе до срока исполнения заказа, «уступит» место заказу, работающему на грани срыва. Более сложным вариантом будет ситуация, когда оба заказа работают на грани срыва сроков. Здесь вопрос о приоритет будет выведен в интерфейсное меню, для того чтобы оператор в режиме «ручного управления» разрешил конфликтную ситуацию.

Возникновение и разрешите конфликтов — это тот механизм, на котором основана работа мультиагентных систем. Конфликты решаются путем переговоров. Сложные мультиагентные системы состоят из большого числа автономных сущностейагентов. Каждый агент имеет цель и вместе с тем стремиться максимизировать свою полезность. В зависимости от того, как соотноситься цели агентов возможны несколько вариантов взаимодействия агентов в системе: конкуренция, кооперация, нейтралитет[9].

При конкурентном взаимодействии цели агентов оказываться схожими. К примеру, два заказа хотят попасть на одно паллетоместо на складе. В результате такого вида взаимодействий возникают конфликты, решение которых проходит через процедуру переговоров агентов или с привлечением оператора. Как правило в программе четко прописана шкала приоритетов агентов, или же агенты самостоятельно просчитывают возможные прибыли или убытки для системы в результате реализации того или иного плана, и принимают решения исходя из глобальных целей системы. Конечно же агенты должны обладать необходимыми сведениями, чтобы производить такие расчеты и делать на их основе заключения. Таким образом, разрешение конфликтных ситуаций всегда проходит в русле определенного сценария, в соответствии с набором конкретных правил.

Примером кооперативного взаимодействия может быть взаимодействие агента посылки и агента грузовика. Агент посылки ищет способ добраться до пункта назначения, а грузовик — выполнить рейс, максимально задействуя при этом свою грузоподъемность. Предположим здесь, что это есть последняя недостающая коробка, после получения который грузовик полностью укомплектованный может отправляется в путь. Нейтралитет как форма взаимоотношений между агентами встречается гораздо реже, как правило, нейтралитет возникает и существует в определенный промежуток времени после чего переходит либо в конфликт, либо кооперацию. Т. е. нейтралитет есть не фундаментальная, а промежуточная форма, используемая для ситуационного промежуточного анализа. Перспективным направлением разработок является создание и внедрение механизмов, позволяющих агентам динамически изменять характер взаимодействия, корректировать цели, в зависимости от изменяющихся условий. Такие новые свойства должны сделать систему еще более гибкой и эффективной за счет возрастания возможных вариантов построения плана.

Опытным путем выявлена статистическая зависимость между эффективностью системы и характером взаимодействий агентов. Так при малом количестве агентов в системе, более эффективными оказываться связи на основе кооперации, а с возрастанием количества агентов — связи на основе конкуренции. Таким образом, доказано, что системы, в которых агенты способны динамически изменять характер взаимоотношений, в зависимости от складывающихся условий (количество агентов) оказываться более эффективными. [ 2] Современные логистические системы построены по принципу жесткой централизации и оптимизированы под работу в стабильной, устойчивой к изменениям и переменам среде. Пересмотр плана доставок, внесение в него изменений и дополнений, таким образом, представляет серьезный вызов для современных систем поддержки принятия решений в логистике.

Вместе с тем, современный бизнес действует в условиях сильно давления со стороны конкурентов, в условиях высоких стандартов качества обслуживания клиентов. В таких условиях бизнес вынужден быть чутким к любым изменениям на рынке, способен быстро и гибко адаптировать производственный план под эти изменения. Что усложняет задачу, так это то реструктуризация или рекомбинировка плана должна осуществляется на оптимальных началах, т. е., во-первых, затраты, связанные с реструктуризацией должны быть умеренны, а во-вторых новый план также должен быть оптимальным. Ведь если затраты на реструктуризацию и полученный план будут не оптимальны это приведет к сильному удорожанию стоимости услуги для клиента, что, конечно же, снижает ценность услуги, и как результат, конкурентоспособность компании. Построение производственного расписания (плана) связанно с согласованием и координацией деятельности значительного количества независимых объектов: технологического оборудования, транспортно-подвижного состава, элементов материального потока, рабочего персонала и т. д. Согласование должно осуществляется по пространственно-временным параметрам, технологическим, а также по параметрам, предъявляемым к грузу потребителем. Существенно осложняет процесс построения оптимального расписания наличие широкой номенклатуры товаров, многообразие технологического оборудования, сложность и многостадийность процесса обработки товаров, многокритериальность поставки.

Стоит отметить, что рост сложности одного из условий, к примеру требований к доставке, приводит к нелинейному усложнению задачи оптимизации план, при решении ее традиционными стандартными подходами. Ключевой проблемой плана, построенного на основе методов динамического программирования или иных других методов, связанных с перебором вариантов в одном направлении, является его чрезмерная «идеалистичность». Построенный план оказывается слишком жестким, ему не хватает внутренних механизмов чтобы гибко адаптироваться даже к малейшим к изменением, возникающим в ходе реализации плана. При этом возникновение непредвиденных ситуаций неизбежно. Отклонения от плана могут возникать как по причине форс-мажорных обстоятельств (поломка транспортного средства, сложности с продвижением груза через границу на таможне, задержки при обработке груза на логистическом центре), так и по причинам, которые вполне укладываются в русло нормального видения бизнеса — отмена заказа, изменение параметров доставки, поступление нового заказа. Поэтому все задания выполняются с отклонениями от плана. Для того что бы минимизировать отклонения от плана, все новые события, не попавшие в изначальный план, обрабатываться в ручном режиме.

Что, очевидно, не может быть эффективным при значительном количестве элементов в системе. Таким образом, все вышеперечисленное обуславливает необходимость пересмотра тех ключевых требований, которые на сегодняшний день предъявляется к оптимальному плану. План должен быть не только оптимальным, с точки зрения традиционных подходов, но быть гибким в достаточной мере, чтобы быть адаптированным к новым изменившемсяусловиям. Ведь план, пусть даже не столь оптимальный, но способный подстраиваться под непредвиденные обстоятельства, лучше, чем план, оказывающийся слишком жестким по своей природе, и потому никогда полностью нереализуемый даже при небольших отклонениях. Это идея исходит из самих свойств системы. В системах, где отдельные компоненты действуют как автономные сущности, имеют собственные локальные цели и приоритеты, отличные от глобальных целей системы, при этом динамически изменяют свое поведение, плоть до входа и выхода из системы, втаким системах вообще нереально говорить о существовании оптимального плана. Самоорганизующиеся системы, реализуемые на основе мультиагетных систем, характеризуются наличием сразу нескольких точек, называемых аттракторами, устойчивого состояния. Изменяющиеся условия заставляют план изменится, т. е. перейти из одной точки устойчивого равновесия в другую, тем самым реализуется необходимый принцип гибкости и адаптивности.

И хотя показатели эффективности подобных планов окажутся ниже максимально возможных, такие планы организуют работу в гармонии с общими целями бизнеса, и дают ему быть устойчиво прибыльным в динамической, неустойчивой среде. Как отмечалось раньше, самоорганизация возможна в силу распределенного характера решения задач, и последующего объединения этих решений заоснове кооперации. Задачи управления логистической системой предприятия также по своей сути имеют распределенный характер. Поэтому при построении модели логистической сети также стоит исходить из этой логики и выполнение каждой отдельной операции закрепить за конкретным агентом. Участниками логистической цепи являются поставщики, склады, транспорт, технологическое оборудование, заказы, потребители и т. д. Каждому участнику цепи ставиться в соответствие программный агент.

Все агенты делятся на два больших: «заказы» и «ресурсы». Каждый ресурс ищет заказ, который выполнит его наилучшим способом, а каждый ресурснаиболее подходящий для себя заказ. Таким образом построение расписания будет выглядеть следующим образом. На начальном этапе все агенты свободны, и поэтому все заказы легко распределяются по ресурсам, которые больше всего им подходят. По мере того, как все ресурсы оказываются заняты, оставшиеся заказы начинают конфликтовать. Для разрешения конфликтной ситуации и нахождения компромиссного варианта все агенты вступают в переговоры. Таким образом инициируется волна переговоров.

Эта волна будет расширяться по расписанию до тех пор, пока конфликт не будет улажен.

Заключение

.

В настоящее время существует большое количество отечественныхи зарубежных научных исследований и методик в области формирования сложных логистических систем, дающих хорошие результатыпри практическом внедрении: перемены в технологии и организациипроизводства, повышение производительности труда, снижение материалоемкости и энергоемкости, повышение уровня качества обслуживания потребителей. Логистика, как система управления, должна быть эффективныминструментом вовлечения новых источников российскогоэкономического роста, развития отдельных отраслей. Логистикав России может создавать новые продукты и технологии, новыерынки логистических услуг. Большинствопредприятий строит свою логистику исходя из устаревших подходов и знаний. Потому что большинство предприятийимеют собственные малоэффективные логистические, а вернее, транспортныеслужбы, анализирующие не общие логистические затраты предприятия, а толькоих часть. Эффективно выстроить логистику предприятия могут только профессионалы — это компании, специализирующиеся на создании уникальных сложных логистических продуктов, состоящихне только из услуги перевозки различными видами транспорта, но и терминально-логистических услуг, услуг пооптимизации логистических издержеквнутри предприятия. Именно такие компании могут решить проблемы множествапредприятий и даже целых отраслей, датьтолчок их развитию не только в количественном, но и качественном направлении. Поскольку, экономя на логистическихиздержках, предприятию становится легчеразвивать свою технологию, повышать качество существующих продуктов и создавать новые.

Список литературы

Алексеевский В. С.

Введение

в российский менеджмент: Учебное пособие. — Калуга: Манускрипт, 2001.

Бауэрсокс.

Доналд Дж., Клосс.

Дейвид Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. / Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008.

Белых С. А., Стаханов Д. В. Логистика АПК региона. Ростов-на-Дону: РГСУ, 2000.

Джордж Ржевский МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ В ЛОГИСТИКЕ И Е-КОММЕРЦИИ, .- URL:

http://www.iteam.ru/publications/logistics/section₈₀/article_2689/ Информационные технологии в бизнесе / Под ред. М. Желены. СПб: Питер, 2002.

Каляев И. А., Капустян С. Г., Гайдук А. Р. Самоорганизующиеся распределенные системы управления группами интеллектуальных роботов, построенные на основе сетевой модели / Управление большими системами. Специальный выпуск 30.1 «Сетевые модели в управлении». М.: ИПУ РАН, 2010. С.605−639.Калужская область: кластеры помогут росту экономики региона. Электронный ресурс. Режим доступа:

http://www.allmedia.ru/newsitem.asp?id=872 497.

Королев.

О. Особые экономические зоны и экономические кластеры. Регионы России, № 6,2010,С.78−80 Маршалл А. Принципы экономической науки, т.

1. Пер. с англ. — М.: Издательская группа «Прогресс». 1993.

Олейник А. Модель сетевого капитализма // Вопросы экономики. — 2003.

— № 8. Сайганова С. В Татарстане появится свой фармацевтический кластер. Электронный ресурс. Режим доступа.

http://info.tatcenter.ru/health/89 062.htm Фармацевтический кластер в Пушкине: Фарм-Холдинг станет пятым резидентом. Электронный ресурс. Режим доступа:

http://www.kommersant.ru Хасаев Г. Р., Михеев Ю. В. Кластеры — современные инструменты повышения конкурентоспособности региона. //.

Компас промышленной реструктуризации. 2003. № 5 (6).Эдилерская А. А.

Кластерно-сетевые принципы организации современного предпринимательства //Актуальные проблемы развития общества, экономики и права / Сб. науч. трудов аспирантов, 2008.