Основные методы, используемые в логистике

    Каждый из подходов, составляющих методологическую базу логистики, обладает комплексом методов и приемов, по­зволяющих реализовать основные цели теоретического иссле­дования логистических систем, их создания и обеспечения дальнейшего эффективного функционирования.

      Метод в самом общем значении понимается как способ достижения цели. Метод в научном познании – это способ воспроизведения в мышлении изучаемого предмета. Рассмотрим бо­лее подробно отдельные методы теории логистики.

    Системный анализ – научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов. Любая задача по совершенствованию деятельности в той или иной области логистики с использованием системного анализа включает решение следующего ряда вопросов:

- четкое установление границы совершенствуемой области;

- формулировка условий, которые характеризуют необхо­димое или желаемое положение дел в этой области (необходи­мое когда оно объективно обусловлено, желаемое при субъ­ективном подходе);

- определение фактического положения дел в анализи­руемой области и на этой основе выявление недостатков, т.е. несоответствия между необходимым (желаемым) и фактиче­ским положением дел. На языке методологии системного ана­лиза такое несоответствие принято называть проблемой;

- оценка последствий, к которым приводят выявленные не­достатки, если их не устранить, или, иначе, оценка актуально­сти выявленных проблем;

- выявление причин (факторов), их порождающих, опреде­ление средств устранения этих причин путем реализации вы­бранных средств.

    Методы системного анализа используются при планирова­нии распределения ресурсов между отдельными видами логис­тической деятельности. Указанные методы дают возможность при распределении ресурсов рассмотреть комплекс возника­ющих при этом проблем по всей цепи поставок: цели меро­приятия ресурсы. Существующий инструментарий систем­ного анализа позволяет учитывать при определении необходи­мых ресурсов и их распределении целевую значимость рассмат­риваемых видов логистической деятельности, очередность их выполнения, взаимозаменяемость различных видов ресурсов, возможности маневрирования ими. Применение системного анализа при решении перечисленных вопросов способствует более эффективному использованию всех видов ресурсов на уровне организации и в макроэкономическом масштабе.

               Основные методы, используемые при системном анализе логистиче­ских систем: метод сценариев, метод Дельфи, метод древа целей, матрич­ный метод.

        Метод сценариев является средством первичного упорядочения ло­гистической проблемы, получения и сбора информации о взаимосвязях решаемой проблемы с другими, о возможных и вероятных направлениях будущего развития. Сценарий – преимущественно качественное описание возможных ва­риантов развития исследуемого логистического объекта при различных сочетаниях определенных (заранее выделенных) условий. Сценарий в раз­вернутой форме показывает возможные варианты развития событий для их дальнейшего анализа и выбора наиболее реальных и благоприятных. Группа экспертов по логистике составляет план сценария, где наме­чаются функциональные области логистики, а также факторы внешней среды, учитываемые при постановке и решении логистической проблемы. Различные разделы сценария пишут обычно разные группы экспертов. Сценарии могут быть использованы на разных этапах анализа логи­стических систем, когда требуется собрать и упорядочить весьма разно­родную информацию. Но главной областью применения метода сценариев являются этапы анализа логистической проблемы, а также прогноза и ана­лиза будущих условий.

      Метод Дельфи в отличие от метода сценариев предполагает предва­рительное ознакомление экспертов по логистике с ситуацией с помощью какой-либо модели.

        Метод древа целей. В анализе логистических систем основной формой модели, подлежащей совершенствованию и насыщению данными с помо­щью экспертных оценок, является древо целей. Экспертам по логистике предлагается оценить структуру логистической модели в целом и дать предложения о включении в нее неучтенных связей. При этом использу­ется анкетный метод. Результаты каждого опроса доводятся до сведения всех экспертов по логистике, что позволяет им далее корректировать свои суждения на основе вновь полученной информации.Древо целей представляет собой связной граф, вершины которого ин­терпретируются как цели логистической системы, а ребра или дуги как связи между ними. Это основной инструмент увязки целей верхнего уров­ня логистической организации с конкретными средствами их достижения на нижнем операционном уровне. Метод «дерева целей» используется при проектировании организационных структур управления логистикой.

                Матричный метод. Матричные формы представления и анализа дан­ных не являются специфическим инструментом анализа логистических систем. Однако они широко применяются на различных этапах анализа логистической системы в качестве вспомогательного средства. Матрица – это наглядная форма представления данных, раскрывающая внутренние связи между элементами, помогающая выяснить и проанализировать не­наблюдаемые части структуры.

    Кибернетический подход – исследование системы на основе принци­пов кибернетики, в частности с помощью выявления прямых и обратных связей, изучения процессов управления, рассмотрения элементов системы как неких «черных ящиков» (систем, в которых исследователю доступна лишь их входная и выходная информация, а внутреннее устройство может быть и неизвестно). У кибернетики и общей теории систем есть много общего, например, представление объекта исследования в виде системы, изучение структуры и функций систем, исследование проблем управления и др. Но в отличие от теории систем кибернетика практикует информационный подход к ис­следованию процессов управления, который выделяет и изучает в объ­ектах исследования различные виды потоков информации, способы их обработки, анализа, преобразования, передачи и т.д. Под управлением в самом общем виде понимается процесс формирования целенаправленного поведения системы посредством информационного воздействия, выраба­тываемого человеком или устройством.

   Кибернетическая логистическая система должна обеспечивать ком­пенсирующую адекватную реакцию на изменения, происходящие вне ло­гистической системы и внутри нее, что является условием устойчивости этой системы и ее развития. Вместе с тем логистическая система должна быть достаточно гибкой, способной переориентироваться при изменении стратегических и тактических целей и задач объекта управления. Важно обметить, что для оптимизации логистической системы управления требуется выбирать такие пути решения задач, которые были бы лучшими и для системы в целом, и для ее отдельных подсистем.

       «Метод черного ящика» метод исследования систем, когда вместо свойств и взаимосвязей составных частей системы, изучается реакция системы, как целого, на изменяющиеся условия. Черный ящик – термин, используемый для обозначения системы, внутреннее устройство и механизм работы которой очень сложны, неизвестны или неважны в рамках данной задачи.

       Методы сетевого планирования и управления при­меняются для оптимизации планирования и управления слож­ными разветвленными комплексами работ, требующими учас­тия большого числа исполнителей и затрат ограниченных ре­сурсов. Чем сложнее и больше плановое задание, тем сложнее задачи оперативного планирования, контроля и управления. Процесс сетевого планирования и управления отражается в графиче­ской модели, которая называется графом или более часто се­тевым графиком. В сетевом графике изображаются все возмож­ные работы и их взаимосвязи, что дает возможность корректировки плана, внесения изменений, обеспечения непрерывности оперативного планирования. Для оптимизации сложных сетей, состоящих из нескольких сотен работ, применяются типовые макеты прикладных прог­рамм по сетевому планированию и управлению, имеющиеся в составе математического обеспе­чения ЭВМ. Анализ сетевого графика позволяет не только оценить сте­пень влияния изменений на общий ход выполнения проекта, но и прогнозировать будущее состояние работ. Данный метод целесообразно использовать при планировании работ по опти­мизации процесса товародвижения в рамках внутрипроизвод­ственных логистических систем, а также для совершенствова­ния управления диспетчированием заказов и заданий.

      Программно-целевой метод используется как стратегия и тактика логистического управления на различных уровнях иерархии систем. Он особенно эффективен в решении научно-технологических, экономических, социальных, экологических и задач. Программно-целевой метод предполагает четкую постановку цели и выработку комплекса мероприятий для ее достижения в заданные сроки. Реализуется метод через комплексные программы, составляемые на период достижения поставленной цели, с выделением основных этапов ее осуществления.

      Метод математического программирования применяют для нахождения оптимального решения в ситуации распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Например, с помощью метода математического программирования решают задачи нахождения кратчайшего пути, критического пути, максимального потока, минимизации стоимости потоков в сети с ограниченной пропускной способностью и др.

      Задачи, связанные с поиском наилучшего решения на основе оценки эффективности функционирования управляемой логистической систе­мы, являются предметом метода исследования операций. Он позволяет моделировать будущие действия исследуемой логистической системы с использованием разнообразного математического аппарата: теории веро­ятностей; математической статистики; теории игр; математического про­граммирования; теории массового обслуживания и др.

       Экономико-математическое моделирование в логистике служит для анализа сложных производственно-экономических систем на основе раз­работанных моделей с последующим принятием управленческих реше­ний, а также для прогнозирования развития систем.

     В логистическом управлении используются динамические модели, которые описывают сложные производственно-экономические системы в развитии. В зависимости от типа математического аппарата различают следующие модели: матричные; линейного и нелинейного программиро­вания; корреляционно-регрессионные; массового обслуживания; теории игр и др.

       Логистические задачи (особенно в сфере распределения) во многом связаны с системами массового обслуживания. В таких системах, с одной стороны, возникают массовые запросы (заказы), касающиеся поставки продукции, выполнения работ, оказания услуг, а с другой создается воз­можность удовлетворения этих запросов. Термин «массовое» предполагает многократную повторяемость и статистическую устойчивость процесса в целом. Теория массового обслуживания (теория очередей) раздел теории вероятностей, целью исследований которого является рациональный выбор структуры системы обслуживания на основе изучения потоков требований на об­служивание, поступающих в систему и выходящих из нее, длительности ожидания и длины очередей. Главной особенностью процессов массового обслуживания является случайность. Выделяются две взаимодействующие стороны одна из которых обслуживает, а вторая выступает в качестве обслуживаемой. Присутствие случайности в пове­дении одной из сторон приводит к случайному протеканию всего процесса обслуживания. Причины случайности заклю­чаются в массовом характере потребностей, а также в случай­ности работы обслуживающей системы. Обслуживающая система обладает ограниченным числом ресурсов для обеспечения организации и проведения конкрет­ного обслуживания. Это может приводить к тому, что не все поступающие требования (заявки) выполняются немедленно. Понятие ресурсов следует трактовать довольно широко, по­скольку они охватывают не только общепринятые определения материальных и товарных ресурсов, но и оборудование, сред­ства обработки, трудовые ресурсы. К тому же в качестве ре­сурсов могут использоваться такие структурные единицы, как цех, подразделение, организация и т.п. Зачастую поступившие заявки не могут быть обслужены вследствие того, что некоторая часть или все ресурсы системы задействованы в обслуживании других заявок, иными слова­ми система «занята». Такая ситуация негативно отражается на формировании представления клиентов о качестве обслу­живания. В логистике принято говорить о снижении уровня логистического сервиса. Очевидна зависимость, что чем выше интенсивность поступления заказов в систему, тем больше ве­роятность появления отказов.

      Применение теории очередей требует выбора определен­ной предметной области, системного анализа объекта иссле­дования и построения математической модели в соответствии со стоящими перед разработчиком целями и задачами. Примерами процессов массового обслуживания в логисти­ке являются прежде всего транспортное обслуживание, обслу­живание покупателей в сфере мелкооптовой и розничной тор­говли, обслуживание клиентов в системе сбыта промышлен­ных организаций, обработка документов в системе управления логистическими процессами.

       На более высоких уровнях логистического управления снять неопре­деленность не представляется возможным. В связи с этим в принятии ло­гистических решений, связанных с риском, используют теорию игр. Теория игр представляет собой метод обоснования оптимальных ре­шений в конфликтных ситуациях, имеющий форму соревнования. Игра ведется по определенным правилам и заканчивается выигрышем одного из игроков, в роли которого выступают предприятия, организации или от­дельные личности. Теория игр может использоваться в распределитель­ной логистике как ответ на сезонный характер спроса на продукцию. Она способна повлиять на ритмичность поставок, помочь ликвидировать из­лишние запасы путем гибкого изменения цен.

      Функционально-стоимостный анализ – это метод комплексного системного исследования функций объектов (процессов, потоков, структур и т.п.), направленный на обеспечение общественно необходимых потребительских свойств объектов с минимальными затратами на всех этапах их жиз­ненного цикла. Объектами функционально-стоимостного анализа в логистике являются потоко­вые процессы (материальные, информационные, экономиче­ские), а также производственно-технологические, организаци­онные, информационные структуры, рассматриваемые как единое целое (система), исследуемые в целях выбора опти­мального варианта реализации ими основных функций при минимальных затратах. Основная идея применения функционально-стоимостного анализа в логистике основывается на том, что затраты, связанные с созданием и использованием любой логистической системы, выполняющей заданные функ­ции, состоят из необходимых для ее создания и эксплуатации и излишних затрат, которые возникают из-за введения ненуж­ных функций, не имеющих прямого отношения к назначению системы (техпроцессов в логистических системах, применяемых материалов и т.д.). Функционально-стоимостный анализ в логистике пред­ставляет собой совокупность действий, органически сочета­ющих организационные средства, научно-методические прин­ципы, технико-экономические приемы, нацеленные на обнару­жение, предупреждение, сокращение или ликвидацию излиш­них затрат.

         Метод моделирования основан на создании логических моделей реальных процессов логистики. Вот простой пример – метод АВС. При использовании этого метода все объекты разделяются на три группы: А – 20% ценных объектов, дающих 80% всех результатов; В – 30% объектов, обеспечивающих 15% результатов; С – 50% объектов, которые дают только 5% результатов. В результате появляется возможность сосредоточить все усилия компании на небольшой группе важных объектов, влияющих на конечный результат, выстроить соответственно логистику приобретения, управления запасами, продаж в торговле.
       Поскольку логистические системы являются динамически­ми, в стратегическом управлении ими применяются различ­ные методы прогнозирования. Основой для прогнозирования служат ретроспективные данные о состоянии объекта и факто­ров внешней среды, оказывающих влияние на данный объект. Методы прогнозирования логистических систем предполагают исполь­зование математического моделирования в сочетании с методами экстра­поляции и экспертной оценки. При этом решаются задачи по выявлению основных тенденций изменения во времени прогностических показателей эффективности (цен, затрат, прибыли) и определяющих их факторов, а так­же по вероятностному предсказанию их значений на прогнозный период.  По степени формализации все методы прогнозирования де­лятся на формализованные и интуитивные.
     Основу класса формализованных методов прогнозирования составляют методы экстраполяции тенден­ций, экспоненциального сглаживания, корреляционно­регрессионного анализа. Экстраполяционные методы прогнозирования применя­ются для изучения временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений тех или иных характеристик исследуемого объекта или процесса.

           Экстраполяция базируется на следующих допущениях:

- развитие явления может быть с достаточным основанием охарактеризовано плавной траекторией (трендом);

- общие условия, определяющие тенденцию развития в прошлом, не претерпят существенных изменений в будущем.

          Изучение временных рядов проводится с использованием метода наименьших квадратов, заключающегося в отыскании параметров модели тренда, минимизиру­ющих ее отклонение от точек исходного временного ряда, т.е.

     Метод экспоненциального сглаживания дает возмож­ность получить оценку параметров тренда, характеризующую не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения. Наибольшее применение метод нашел в реализации среднесрочных прогнозов.

          В зависимости от общих принципов действия интуи­тивные методы прогнозирования можно разделить на две группы: индивидуальные и коллективные экспертные оценки. В группу индивидуальных экспертных оценок можно включить метод интервью, аналитические экспертные оценки, метод сценария. В группу методов коллек­тивных экспертных оценок, наиболее активно используемых в логистике, входят метод комиссий и метод Дельфи. Индивидуальные экспертные методы основаны на ис­пользовании мнений экспертов-специалистов соответству­ющего профиля независимо друг от друга. Наиболее часто применимыми являются следующие два метода формирования прогноза: интервью и аналитические экспертные оценки. Метод интервью предполагает беседу прогнозиста с экс­пертом, в ходе которой прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта. Аналитические экспертные оценки предполагают длитель­ную и тщательную самостоятельную работу эксперта над ана­лизом тенденций, оценкой состояний и путей развития прог­нозируемого объекта. Этот метод дает возможность эксперту использовать необходимую ему информацию об объекте прог­ноза. Свои соображения эксперт оформляет в виде докладной записки. Основными преимуществами рассматриваемых методов являются возможность максимального использования индиви­дуальных способностей эксперта и незначительность психо­логического давления, оказываемого на отдельного работника в группе. Однако эти методы мало пригодны для прогнозиро­вания наиболее общих стратегий из-за ограниченности знаний одного эксперта о развитии смежных областей науки. Методы коллективных экспертных оценок основывают­ся на принципах выявления коллективного мнения экспертов о перспективах развития объекта прогнозирования. В основе применения этих методов лежит гипотеза о наличии у экспер­тов умения с достаточной степенью достоверности оценить важность и значение исследуемой проблемы, перспективность развития определенного направления исследований, целесооб­разности выбора одного из альтернативных путей развития объекта прогноза и т.д. Широкое распространение получили экспертные методы, основанные на работе специальных ко­миссий (метод комиссий), когда группы экспертов за «круг­лым столом» обсуждают ту или иную проблему с целью со­гласования мнений и выработки единого мнения. Этот метод имеет недостаток, заключающийся в оказании психологиче­ского воздействия мнения группы на мнение индивида.
       Метод исторической аналогии – метод прогнозирования, основанный на установлении и использовании аналогии объекта прогнозирования с одинаковыми по природе объектами, опережающими первый в своем развитии. (например, в экономике Японии и механизмах ее внутреннего рынка с послевоенного периода может усматриваться аналогия с нашей с данного периода).
      Метод математической аналогии – метод прогнозирования, основанный на установлении аналогии математических описаний процессов развития различных по природе объектов с последующим использованием более изученного и более точного математического описания одного из них для разработки прогнозов другого. (Например, математическое описание потоковых процессов в логистике можно в чем-то считать аналогичным математическому описанию гидравлических (энергетических) потоков, математическое описание которых достаточно точно установлено).
       Морфологический анализ – метод прогнозирования, основанный на построении матрицы характеристик ЛС (вариантов) и их возможных значений с последующим перебором и оценкой вариантов сочетаний этих значений.