Имитационная модель Just In Time

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

Логистика - наука о планировании, контроле и управлении транспортированием, складированием и др. материальными и нематериальными операциями, совершаемыми в процессе доведения сырья и материалов до промышленных предприятий; внутризаводской переработки сырья, материалов, полуфабрикатов; доведения готовой продукции до потребителя в соответствии с его требованиями, а также передачи, обработки и хранения соответствующей информации.

Логистика (от греч. - искусство рассуждения, после - искусство снабжения армии и ее перемещение, математическая логистика).

Глобальная цель логистики - сокращение цикла, уменьшение запасов.

На стадии производства - за счет синхронизации процессов; за счет определения потребности в материальных ресурсах; что требуется? когда? сколько?; за счет саморегулирования (производство идет в соответствии со спросом на ту или иную продукцию).

Основная задача логистики - использование материалов, энергии, информации, персонала и средств производства. Предоставить потребителю продукцию в заданное время заданного качества в заданное место и за определенную цену.

Для успешного осуществления управленческой деятельности необходимо составить четкое представление о структуре организации, взаимодействии ее составных частей и связях организации с внешней средой.

Существующие в настоящее время организации отличаются огромным разнообразием, как по направлениям деятельности, так и по форме собственности, масштабам, другим параметрам. При этом каждая организация по-своему уникальна. Однако для управления всеми организациями применяются одинаковые принципы, методы и способы. Чтобы приспособить их к особенностям конкретного предприятия, четко определить место управляющих структур в общей структуре предприятия, а также их взаимодействие между собой и с другими подразделениями, широко применяется моделирование. Поэтому изучение моделирования в управленческой деятельности является актуальной проблемой.

1. Моделирование

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным.

Основная цель моделирования - прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования - «Что БУДЕТ, ЕСЛИ…?»

Моделирование, как целенаправленное представление анализируемого реального или гипотетического бизнес-процесса, служит в управлении, прежде всего, двум целям:

1. Сохранение знаний о структуре, законах функционирования и управления организации в формальном виде (структурное моделирование).

2. Наполнение модели реальными данными и проведение компьютерной симуляции (имитации реального поведения объекта за отрезок времени) позволяет получить фактографическую основу для принятия решений.

Проведение имитационного моделирования, низвергающего постулат о “невозможности эксперимента в экономике”, стало возможным благодаря развитию возможностей вычислительной техники, изучению процессов принятия решения человеком, и развитию дисциплины реинжиниринга.

Существенной характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные.

Изоморфные - это модели, включающие все характеристики объекта-оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать его и наблюдать изоморфную модель, то наши знания о реальном объекте будут точными. В этом случае мы сможем точно предсказать поведение объекта.

Гомоморфные модели. В их основе лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощаются построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места. Поэтому в дальнейшем мы будем рассматривать лишь гомоморфные модели, не забывая, однако, что степень подобия у них может быть различной.

Для принятия решения, модель должна отражать сущность проблемы, давая обоснование, по словам А. Эйнштейна, “…по возможности очень простое, но не проще”. Полное отражение всех реальных зависимостей в модели невозможно или экономически неоправданно.

Как сказал основатель подхода тотального качества Э. Деминг: “Все модели неправильны, но некоторые модели полезны”. Полезными модели становятся тогда, когда при их построении выполняются на практике несколько методических правил.

1. Моделирование должно быть групповой работой. Это подразумевает не только формирование рабочей группы специалистов разного профиля, но и широкое вовлечение в сбор данных, оценку, тестирование, внесение предложений по модели менеджеров разного уровня и разных подразделений компании. Так достигается и работоспособность модели, и обучение персонала.

2. Моделирование должно тщательно документироваться. Хорошей модели не повредит немного бюрократии. Все варианты, персонализированные предложения, получаемые в результате выполнения первого правила должны быть зафиксированы. По результатам моделирования издаются нормативные, плановые документы, должностные инструкции и т.д.

3. Моделирование - постоянный процесс. Структурные и имитационные модели служат средством обоснования решений, разработки сценариев, обучения и коммуникации персонала. Изменение постановки задачи, влияния внешних факторов, появления новых знаний могут требовать корректировки параметров модели.

К моделям выдвигается ряд обязательных требований:

1. Модель должна быть адекватной объекту, т. е. как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств.

2. Модель должна быть полной. Это означает, что она должна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения модели исследовать и сам объект, т. е. получить некоторые утверждения относительно его свойств, принципов работы, поведения в заданных условиях.

Множество применяющихся моделей можно классифицировать по следующим критериям:

· способ моделирования;

· характер моделируемой системы;

· масштаб моделирования.

1. По способу моделирования различают следующие типы моделей:

· аналитические, когда поведение объекта моделирования описывается в виде функциональных зависимостей и логических условий;

· имитационные, в которых реальные процессы описываются набором алгоритмов, реализуемых на ЭВМ.

2. По характеру моделируемой системы модели делятся на:

· детерминированные, в которых все элементы объекта моделирования постоянно четко определены;

· стохастические, когда модели включают в себя случайные элементы управления.

3. В зависимости от фактора времени модели делятся на:

· статические модели (схемы, графики, диаграммы потоков данных) позволяют описывать структуру моделируемой системы, но не дают информации о ее текущем состоянии, которое изменяется во времени;

· динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе. В отличие от статических, динамические модели позволяют обновлять значения переменных, сами модели, динамически вычислять различные параметры процессов и результаты воздействий на систему.

Чаще всего в моделях используется дискретное время, т.к. информация поступает дискретно: отчеты, балансы и иные документы составляются периодически.

Моделирование процессов управления предполагает последовательное осуществление трех этапов исследования:

Первый этап - от исходной практической проблемы до теоретической чисто математической задачи.

Второй этап - внутриматематическое изучение и решение этой задачи.

Третий этап - переход от математических выводов обратно к практической проблеме.

В области моделирования процессов управления, как, впрочем, и в иных областях применения математики, целесообразно выделять четверки составляющих:

ЗАДАЧА - МОДЕЛЬ - МЕТОД - УСЛОВИЯ ПРИМЕНИМОСТИ.

Задача, как правило, порождена потребностями той или иной прикладной области. Вполне понятно, что при этом происходит одна из возможных математических формализаций реальной ситуации. Например, при изучении предпочтений потребителей у экономистов - маркетологов возникает вопрос: различаются ли мнения двух групп потребителей. При математической формализации мнения потребителей в каждой группе обычно моделируются как независимые случайные выборки, т.е. как совокупности независимых одинаково распределенных случайных величин, а вопрос маркетологов переформулируется в рамках этой модели как вопрос о проверке той или иной статистической гипотезы однородности. Речь может идти об однородности характеристик, например, о проверке равенства математических ожиданий, или о полной (абсолютной однородности), т.е. о совпадении функций распределения, соответствующих двух совокупностям.

Задача может быть порождена также обобщением потребностей ряда прикладных областей. Одна и та же математическая модель может применяться для решения самых разных по своей прикладной сущности задач.

Важно подчеркнуть, что выделение перечня задач находится вне математики. Выражаясь инженерным языком, этот перечень является сутью технического задания, которое специалисты различных областей деятельности дают специалистам по математическому моделированию.

Метод, используемый в рамках определенной математической модели - это уже во многом, если не в основном, дело математиков. В эконометрических моделях речь идет, например, о методе оценивания, о методе проверки гипотезы, о методе доказательства той или иной теоремы, и т.д. В первых двух случаях алгоритмы разрабатываются и исследуются математиками, но используются прикладниками, в то время как метод доказательства касается лишь самих математиков.

Ясно, что для решения той или иной задачи в рамках одной и той же принятой исследователем модели может быть предложено много методов.

2. Виды моделей

Выделяют материальные и абстрактные модели.

· Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К этой категории относятся, в частности, уменьшенные макеты предприятий оптовой торговли, позволяющие решить вопросы оптимального размещения оборудования и организации грузовых потоков.

· Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на символическое и математическое.

К символическим моделям относят языковые и знаковые.

ь Языковые модели - это словесные модели, в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенных от неоднозначности. Этот словарь называется «тезаурус». В нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, в то время как в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

ь Знаковые модели. Если ввести условное обозначение отдельных понятий, т.е. знаки, а также договориться об операциях между этими знаками, то можно дать символическое описание объекта.

Математическим моделированием называется процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное.

Аналитическое моделирование - это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующем порядке.

Первый этап. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Эти законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных и т.п.).

Второй этап. Решение уравнений, получение теоретических результатов.

Третий этап. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системами. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами наталкивается на определенные трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы. К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.

Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.

Как уже отмечалось, логистические системы функционируют в условиях неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят случайностный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.

3. Имитационное моделирование

Имитационное моделирование (simulation modelling) широко применяется в различных областях, в том числе в экономике.

При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане логистический процесс остается для экспериментатора «черным ящиком». Определение условий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.

Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса:

1. Конструирование модели реальной системы.

2. Постановка экспериментов на этой модели.

Основные цели имитационного моделирования:

§ понять поведение логистической системы;

§ выбрать стратегию обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров. Основные условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование:

1. Не существует законченной постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.

2. Аналитические модели имеются, но процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задач.

3. Аналитические решения существуют, но их реализация не возможна вследствие недостаточной математической подготовки персонала.

Основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать сложные задачи, модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами.

Имитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.

1. Исследования с помощью этого метода обходятся дорого.

2. Для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист - программист.

3. Необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ.

4. Модели разрабатываются для конкретных условий и не могут применяться для других похожих моделей.

5. Велика возможность ложной имитации. Это может произойти даже при незначительных изменениях в реальных условиях. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений.

Имитационная система - это совокупность моделей, имитирующих протекание изучаемого процесса, объединенная со специальной системой вспомогательных программ и информационной базой, позволяющих достаточно просто и оперативно реализовать вариантные расчеты.

Таким образом, под имитацией понимается численный метод проведения машинных экспериментов с математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени, при этом имитационный эксперимент состоит из следующих шести этапов:

1) формулировка задачи;

2) построение математической модели;

3) составление программы для ЭВМ;

4) оценка пригодности модели;

5) планирование эксперимента;

6) обработка результатов эксперимента.

Описание имитационной модели можно завершить словами Р. Шеннона: «Разработка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется».

Заключение

Моделирование - процесс исследования реальной системы, включающий построение модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделируемую систему.

Модель - это некоторый материальный или абстрактный объект, находящийся в определенном объективном соответствии с исследуемым объектом, несущий о нем определенную информацию и способный его замещать на определенных этапах познания.

Существуют различные виды моделей:

- концептуальное моделирование, т.е. предварительное содержательное описание исследуемого объекта, которое не содержит управляемых переменных, играет вспомогательную роль. Модели имеют вид схем, отражающих наши представления о том, какие переменные наиболее существенны и как они связаны между собой;

- математическое моделирование, т.е. процесс установления соответствия реальному объекту некоторого набора математических символов и выражений. Математические модели наиболее удобны для исследования и количественного анализа, позволяют не только получить решение для конкретного случая, но и определить влияние параметров системы на результат решения;

- имитационное моделирование, т.е. воспроизведение (с помощью ЭВМ) алгоритма функционирования сложных объектов во времени, поведения объекта. Имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания. Это искусственный эксперимент, при котором вместо проведения испытаний с реальным объектом проводятся опыты на математических моделях.

Выделяют следующие основные этапы построения математических моделей:

1. Содержательное описание моделируемого объекта. Такое предварительное, приближенное представление объекта исследования называется концептуальной моделью. Этот этап является основой для последующего формального описания объекта.

2. Формализация операций. На основе содержательного описания определяется и анализируется исходное множество характеристик объекта, выделяются наиболее существенные из них. Затем выделяют управляемые и неуправляемые параметры, вводят символьные обозначения. Определяется система ограничений, строится целевая функция модели. Таким образом, происходит замена содержательного описания формальным (символьным, упорядоченным).

3. Проверка адекватности модели. По результатам проверки модели на адекватность принимается решение о возможности ее практического использования или о проведении корректировки.

4. Корректировка модели. На этом этапе уточняются имеющиеся сведения об объекте и все параметры построенной модели. Вносятся изменения в модель и вновь выполняется оценка адекватности.

5. Оптимизация модели. Сущность оптимизации (улучшения) моделей состоит в их упрощении при заданном уровне адекватности. В основе оптимизации лежит возможность преобразования моделей из одной формы в другую. Основными показателями, по которым возможна оптимизация модели, являются время и затраты средств для проведения исследований и принятия решений с помощью модели.

Практическим использованием многочисленных моделей процессов управления обычно занимаются информационно-аналитические подразделения, службы контроллинга, качества и надежности, маркетинга и др.

Литература

моделирование материальный гипотетический логистика

1. Неруш Ю.М. Логистика 2006 г.

2. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. - М., 2002.

3. Фомин Г.П. Математические методы модели в коммерческой деятельности: Учебник. - М., 2001.

4. Большаков А.С. Моделирование в менеджменте: Учеб. пособие. - М., 2000.

5. Блюмгардт А. Модели корпоративного управления. - Киев: Наук. думка, 2003.

Размещено на Allbest.ru