Имитационное моделирование логистики и цепи поставок

Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса: первый — конструирование модели реальной системы, второй — постановка экспериментов на этой модели. При этом могут преследоваться следующие цели:

1. понять поведение логистической системы;

2. выбрать стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Основные условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование.

1. Не существует законченной постановки данной задачи, либо ещё не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.
2. Аналитические модели имеются, но процедуру столь сложны и трудоёмки, что имитационное моделирование даёт более простой способ решения задач.
3. Аналитические решения существуют, но их реализация не возможна вследствие недостаточной математической подготовки персонала.
4. Не решена задача по расчету оптимального количества ресурсов

С точки зрения методологии и техники моделирования достаточным является разделение логистических систем на два класса:

• сеть внутренней логистики промышленного или логистического предприятия;
• сеть поставок, т. е. сети внешней логистики предприятия или территориальной логистики.

Общее свойство количественных моделей заключается в том, что они позволяют получать численные оценки показателей функционирования логистической сети, на основании которых принимаются решения о конфигурации сети, об объёме и производительности требуемых для её функционирования ресурсов, а также связанных с ними стратегиях диспетчирования и управления. Особенностью имитационных моделей является тот факт, что многие из показателей функционирования оцениваются не в виде констант, а в виде временных рядов (функций времени), отражающих динамику процессов, развивающихся в реальных системах. Единственной формой существования законченной имитационной модели является исполняемая компьютерная программа, которая приспособлена для проведения численных экспериментов, направленных на решение поставленной задачи анализа существующей или проектируемой логистической системы.

На рисунке показана классификация методов моделирования логистических сетей, в которой определено также и место имитационного моделирования, являющегося предметом рассмотрения данной статьи.

Принципы построения и применения имитационных моделей

В любом исследовании, связанном с применением имитационного моделирования в логистике, можно выделить три этапа:

1. Разработка концептуальной модели.

2. Реализация модели с использованием программного пакета имитационного моделирования (ПИМ).

3. Планирование и проведение экспериментов с работающей моделью.

Как правило, уже на этапе разработки концептуальной модели исследователь точно знает, с помощью какого ПИМ модель будет реализована в виде компьютерной программы. Поэтому многие элементы концептуальной модели (например, типы отображаемых логистических объектов и ресурсов системы) бывают непосредственно сориентированы на возможности соответствующего ПИМ. Всегда учитывается тот факт, что в большинстве современных ПИМ готовая модель представляется как сетевая структура, узлы которой являются представителями (объектами) соответствующих библиотечных компонентов (классов). Если разработчик модели знаком с конкретным ПИМ, для него не составит большого труда выбрать в библиотеке ПИМ компоненты, наилучшим образом соответствующие компонентам концептуальной сетевой модели. Но именно построение концептуальной сетевой модели является наиболее сложным этапом исследования, связанного с применением имитационного моделирования при анализе логистических систем.

Полная методология создания концептуальных моделей, ориентированных на изучение материальных потоков в логистических сетях, включает в себя принципы построения следующих частичных моделей:

• моделей структуры системы обработки материальных потоков;
• моделей ассортимента и количества грузов в потоках;
• моделей пространственной вложенности грузов, носителей груза, транспортных средств и стационарных хранилищ груза;
• временных моделей входных потоков системы;
• моделей для определения длительности технологических операций;
• моделей маршрутизации динамических объектов (транспортных средств, носителей груза и самих грузов);
• моделей объединения и разделения динамических объектов;
• моделей стратегий обработки очередей ожидания;
• моделей стратегий управления запасами;
• моделей процессов распределения ресурсов и диспетчеризации.

Первая из отмеченных частичных моделей является моделью физической (пространственной) структуры системы. Модели второго и третьего типа служат для отображения структуры логистических объектов, перемещаемых и хранимых в системе. Все остальные модели составляют в совокупности модель процесса, развивающегося в логистической системе.

Основные преимущества имитационного моделирования связаны с большой «свободой творчества», которую, однако, может эффективно использовать только эксперт в области имитационного моделирования.

Преимущества применения имитационного моделирования для логистических систем:

• Свободный выбор уровня детализации отображения процессов в модели (действует принцип: могу отобразить в модели всё то, что доступно моему пониманию и что соответствует целям моделирования);
• Отсутствие ограничений на сложность логики моделируемых процессов и воспроизводимых в модели алгоритмов управления;
• Отсутствие ограничений на структуру и объём исходных данных моделирования;
• Комплексное понимание процессов и характеристик логистической системы с помощью графиков и развитой анимации;
• Системность, анализ влияния локальных изменений на всю систему;
• Задачи управления в логистической системе являются достаточно объемными и сложными для формализации, модель имеет значительное число внутренних связей и обладает размерностью;
• Применение многошаговой процедуры проектирования позволяет учитывать сложность принятия решений, большое количество решающих правил и критериев оптимизации;
• Возможность учитывать стохастическую природу и динамику многих факторов внешней и внутренней среды; пользователь получает возможность моделировать случайные события в конкретных областях и выявлять их влияния на логическую цепь, используя распределения вероятностей;
• Возможность воспроизводить динамику системы, анализ узких мест, отражать динамический характер логистических процессов, обилие временных и причинно-следственных связей ( требования потребителей, как правило, имеют вероятностный и динамический характер, текущий уровень запаса на складе является динамическим параметром и т.п.);
• В большинстве случаев в распоряжении лица, принимающего решения, в логистической системе имеется несколько альтернатив (допустимых решений), имитационная модель позволяет их оценивать и сравнивать;
• Обеспечение минимизации риска изменения плана путем предварительного анализа и моделирования возможных сценариев развития событий в цепи поставок.