Проектирование системы. 
Информационные технологии на транспорте

Проектирование системы моделирования цепочки поставок является творческим процессом и начинается с анализа и представления проблем в абстрактном виде. На рис. 4.7 представлены в виде схемы первоначальные шаги по приближению системы моделирования к реальным проблемам цепочки поставок, которые должны быть решены оптимальным образом.

Характеристики моделей по параметрам времени использования в управлении логистическими системами.

Таблица 4.5

го со.

Рис. 4.7. Разработка системы моделирования цепочки поставок.

Выбор вида модели подразумевает не только использование конкретного математического аппарата, но и экспертного опыта, что вместе образует человеко-машинные аналитические возможности, превосходящие простое суммирование знаний отдельных экспертов. После обсуждения и анализа со специалистами, принимающими решения, логистических задач цепочки поставок, с которыми они сталкиваются, выбирается определенная оптимизационная модель.

Вторым шагом является разработка программ для реализации модели (генератора модели), которые будут использовать информацию из БД цепочки поставок и представлять ее в виде модельной матрицы. Программа для реализации модели представляет проблемы как класс моделей, так как модель зависит от набора данных. Следовательно, в зависимости от исходных данных каждый специалист работает с системой, создающей различные варианты общей модели.

Следующий процесс заключается в переходе от исследования проблемы цени поставок к осуществлению плана по созданию общей модели. В зависимости от опыта программиста эта работа может начинаться с написания математических уравнений или сразу с программирования на основе готовых библиотек соответствующих классов. В любом случае важнейший шаг в разработке общей модели — это подробный анализ данных, которые впоследствии будут составлять БД цепочки поставок. Каждый набор исходных данных модели соответствует отдельному, достаточно простому для понимания компоненту ЛС, включенному в модель. Эти наборы исходных данных делятся на две категории. В первую входят данные, которые описывают структуру Л С. Эти структурные данные включают следующие наименования:

• • существующих и потенциальных поставщиков, объектов и рынков и их размещение;
• • товаров, проходящих через ЛС, которые могут являться сырьем, комплектующими или готовой продукцией;
• • процессов и способов трансформирования перемещаемых товаров, использующихся на объектах Л С;
• • ресурсов, необходимых для обеспечения логистических процессов;
• • транспортных связей между пунктами отправления и назначения, включая связи поставщиков с посредниками и рынками, связи между посредниками и посредников с рынками.

Для структурных данных можно отметить также следующие важные особенности. Операции на каждом объекте Л С могут включать несколько процессов или этапов. Каждый процесс может соответствовать нескольким способам переработки грузов и может использовать дефицитные ресурсы, которые, в свою очередь, распределяются между несколькими процессами. Кроме этого, при описании структуры ЛС обычно не учитывают наличие обратного материального потока от рынков к посредникам или поставщикам. Эти потоки составляют оборотная тара, порожние контейнеры, возврат забракованных товаров и т. д. Цепочки поставок, в которых учитывается обратный материальный поток, относятся к оборотным логистическим сетям {reverse logistics networks).

Ко второй категории исходных данных модели ЛС относятся числовые данные, соответствующие структуре ЛС. Каждый набор числовых данных соответствует определенному сценарию функционирования ЛС и включает в себя следующие данные:

• • количество сырья или комплектующих, имеющихся у поставщиков, и его стоимость;
• • инвестиции и косвенные расходы на приобретение и эксплуатацию оборудования;
• • перерабатывающие мощности объектов Л С;
• • количество входной и выходной продукции, соответствующей каждой операции по переработке грузов;
• • затраты и мощности, соответствующие процессам и потребляемым этими процессами ресурсам;
• • логические ограничения, соответствующие возможным местоположениям объектов и инвестициям;
• • затраты и мощности, связанные со всеми грузопотоками;
• • таблицы валютных курсов для международных цепочек поставок;
• • количество конечной продукции, потребляемое на рынках для минимизации затрат, или кривая чистого дохода для максимизации чистого дохода.

Для обобщения выходных данных модели разрабатывается набор программ для подготовки отчетов (генератор отчетов). Аналогично исходной информации генератор отчетов анализирует полученные в ходе работы данные и разбивает их на понятные для понимания компоненты. Выходные данные соответствуют оптимальным значениям для варьируемых переменных, связанных с рассмотренными выше числовыми данными. Типичные выходные данные для модели ЛС представляют собой следующие оптимальные значения:

• • количество сырья или комплектующих, накапливаемых у каждого поставщика;
• • местоположение и мощности новых объектов ЛС;
• • диапазон объемов входных потоков сырья или комплектующих от поставщиков к объектам;
• • диапазон объемов переработки грузов и процессов доставки на каждом объекте ЛС;
• • диапазон объемов потребления ресурсов на каждом объекте ЛС;
• • степень обслуживания потоков промежуточной продукции;
• • потоки распределения готовой продукции от объектов ЛС до рынков.