Методы решения задач логистики

Содержание

1. Методы решения задач логистики....................................................................3

2. Основные системы контроля состояния запасов..........................................11

3. Информационные потоки в логистике: понятие, виды, единицы измерения. Примеры информационных потоков в коммерческой логистике...............................................................................................................16

4. Организация информационных потоков в торговой организации на основе логистики...............................................................................................................20

Библиографический список .............................................................................22
1. Методы решения задач логистики

Объектом изучения логистики являются материальные и соответствующие им финансовые и информационные пото­ки. Эти потоки на своем пути от первичного источника сы­рья до конечного потребителя проходят различные производственные, транспортные, складские звенья. При традицион­ном подходе задачи по управлению материальными потока­ми в каждом звене решаются, в значительной степени, обо­соблено. Отдельные звенья представляют при этом так на­зываемые закрытые системы, изолированные от систем своих партнеров технически, технологически, экономически и мето­дологически. Управление хозяйственными процессами в преде­лах закрытых систем осуществляется с помощью общеизвест­ных методов планирования и управления производственными и экономическими системами. Эти методы продолжают при­меняться и при логистическом подходе к управлению мате­риальными потоками. Однако переход от изолированной раз­работки в значительной степени самостоятельных систем к интегрированным логистическим системам требует расшире­ния методологической базы управления материальными потока­ми.

Для решения логистических задач необходимо использовать знания, разработанные наукой. Логистические задачи предстают перед предприятием почти каждый день и требуют незамедлительного решения. Логистические задачи должны решаться с помощью научной базы логистики. Научную базу логистики составляет широкий спектр методов, разработанных в рамках различных дисциплин.

К основным методам, применяемым для решения на­учных и практических задач в области логистики, сле­дует отнести методы системного анализа, методы теории исследования операций, кибернетический подход и прогностику, математические методы. Применение этих методов позволя­ет прогнозировать материальные потоки, создавать интегриро­ванные системы управления и контроля за их движением, раз­рабатывать системы логистического обслуживания, оптимизи­ровать запасы и решать ряд других задач.

Рассмотрим некоторые математические дисциплины, наиболее часто используемые при решении задач исследования операций.

Математическое программирование ("планирование") - это раздел математики, занимающийся разработкой методов отыскания экстремальных значений функции, на аргументы которой наложены ограничения. Методы математического программирования широко используются для решения распределительных задач.

Линейное программирование (ЛП) - является наиболее простым и лучше всего изученным разделом математического программирования. В нем рассматриваются задачи, у которых показатель оптимальности представляет собой линейную функцию от переменных задачи, а ограничительные условия, налагаемые на возможные решения, имеют вид линейных равенств или неравенств. Соответственно нелинейное программирование рассматривает задачи с нелинейными целевыми функциями и ограничениями.

Задачи, решаемые с помощью сетевого моделирования (теория графов), могут быть сформулированы и решены методами линейного программирования, но специальные сетевые алгоритмы позволяют решать их более эффективно. Примеры: задачи нахождения кратчайшего пути, критического пути, максимального потока, минимизации стоимости потока в сети с ограниченной пропускной способностью и др.

Целевое программирование представляет собой методы решения задач линейного программирования с несколькими целевыми функциями, которые могут конфликтовать друг с другом.

Целочисленное линейное программирование используется для решения задач, у которых все или некоторые переменные должны принимать целочисленные значения.

Динамическое программирование предполагает разбиение задачи на несколько этапов, каждый из которых представляет собой подзадачу относительно одной переменной и решается отдельно от других подзадач.

Аппарат теории вероятностей используется во многих задачах исследования операций, например, для прогнозирования (регрессионный и корреляционный анализ), вероятностного управления запасами, моделирования систем массового обслуживания, имитационного моделирования и др.

Теория игр и принятия решений рассматривает процессы выбора наилучшей из нескольких альтернатив в ситуациях определенности (данные известны точно), в условиях риска (данные можно описать с помощью вероятностных распределений), в условиях неопределенности (вероятностное распределение либо неизвестно, либо не может быть определено).

Методы и модели теории нечетких множеств позволяют в математической форме представить и использовать для принятия решений субъективную словесную экспертную информацию: предпочтения, правила, оценки значений количественных и качеств

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать