gototopgototop

УДК 33

Применение методов имитационного моделирования в складской логистике

Котов Федор Андреевич – студент Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана.

Преображенская Владлена Витальевна – кандидат экономических наук, доцент Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана.

Аннотация: В статье проведен анализ применения методов имитационного моделирования в складской логистике. Методология исследования – анализ научной литературы по заданной проблеме, а также практического производственного применения.

Ключевые слова: Оптимизация, имитационное моделирование, складская логистика.

На территории складских комплексов осуществляется сложная хозяйственная деятельность. Основная задача логистической службы сводится к управлению грузопотоками. В последнее время развиваются не только складские комплексы в центральной части России, но и в других регионах, что обусловлено расширением торговых сетей, способов дистрибуции и ассортимента готовой продукции.

На современном этапе отмечается расширение перечня складских операций. Этому способствует внедрение на логистических складских комплексах современных информационных технологий. Так как количество операций растет, и они становятся более сложными, то в целом управление логистикой на базе складских комплексов требует системного подхода.

К задачам складского менеджмента относится оптимизация инфраструктуры на используемых объектах. «Для оценивания процессов функционирования логистических складских комплексов используется методика математического моделирования. Сегодня экономико-математические модели используются разными отраслями и менеджментом предприятий. Большое внимание исследователей уделяется статистическим моделям» [1, с. 448].

Необходимо понимать, что особенности поведения объектов управления могут проявиться и в динамике. Современные экономические объекты имеют сложную динамическую структуру, это обусловлено разными связями между объектами, а также тем, что каждый объект обладает своим набором характеристик. Все это требуется учитывать при построении семейства моделей. В основном управление складскими процессами происходит с использованием систем типа WMS. Системы управления процессами из этого семейства позволяют моделировать складские процессы. Недостатком использования данных систем является узкий спектр применения и специализации.

Системы WMS не подходят для моделирования большей части логистических процессов. Также для управления процессами внутри предприятия используются системы, которые относятся к классу ERP. Такие системы имеют мощный функционал, позволяют управлять процессами внутри предприятия, включая работу логистических складских комплексов.

Такие системы используются в основном крупными предприятиями с покупкой коммерческой лицензии. Эти же комплексы позволяют использовать аналитические методы для моделирования процессов. Минус систем из этой группы заключается в том, что встроенные аналитические методы не способны учитывать все детали тех или иных технологических процессов. Поэтому отсутствует возможность исследовать их в динамике. А имитационное моделирование предоставляет такую возможность.

«Методика моделирования, которую можно использовать для логистических складских комплексов должна отвечать нескольким требованиям. Во-первых, эта методика должна сочетать преимущества использования имитационного и аналитического моделирования. Во-вторых, она должна предоставлять возможность на глубинном уровне анализировать деятельность всего складского комплекса с учетом динамики разных процессов» [2, с. 170].

Более того, эта методика должна содержать дополнительные средства для моделирования. Для реализации данной методики на практике требуется выполнить несколько шагов. На первом этапе необходимо выстроить концептуальную модель и сформулировать задачу. Специалист, который будет выполнять эту работу, должен опираться на теорию систем массового обслуживания и предлагаемые ею инструменты. Опираясь на теорию, можно выработать рекомендации, которые потребуются для построения эффективной системы массового обслуживания.

Также требуется решить вопрос с зависимостью этой системы от ее организации, производительности и правил, выработанных для ее использования.

На втором этапе требуется формализовать задачи, то есть, подготовить математическую модель на основе ее словесного описания. Выработанная модель должна быть адекватной и позволять решать поставленные задачи. Признаком адекватной модели будет то, что она максимально детализирует процесс работы системы во внешней среде.

На третьем этапе требуется построить имитационную модель. На этом шаге выполняется практическая работа, в ходе которой математические схемы вместе с идеями предстают в виде имитационной модели.

На четвертом этапе необходимо запланировать проведение вычислительного эксперимента. Требуется подготовить план, указать комбинации параметров и переменных. Такой эксперимент носит статистический характер.

«Основная задача сводится к получению оптимального результата. Требуется несколько раз нагрузить модель различными входными параметрами. Количество прогонов зависит от наблюдаемой переменной, наличия и продолжительности переходного периода и других факторов.

На пятом этапе требуется провести эксперимент, то есть, провести расчеты. Все расчеты необходимо поделить на две группы. В первой группе будут представлены рабочие расчеты, а во второй - контрольные. Для осуществления расчетов требуется подготовить наборы с исходными данными, проверить их, затем провести расчеты и получить выходные данные» [3, с. 371].

«Моделирование можно использовать в тех случаях, когда осуществление экспериментов над реальной системой нельзя выполнить либо это отсутствует смысл делать, к примеру, по причине большой стоимости либо продолжительности осуществления эксперимента в реальном масштабе времени» [4].

Вычислительный эксперимент будет эффективным, если параллельно вычислить статистические характеристики. На шестом этапе нужно интерпретировать полученные результаты моделирования.

Теперь обратимся к особенностям использования предложенной методики. К примеру, перед нами стоит такая задача: складской комплекс предоставляет услуги по погрузке-разгрузке грузов, использует для этой цели автомобильный и железнодорожный транспорт с разными характеристиками грузоподъемности. Для таких работ оборудованы посты, работают водители электроштаблеров и грузчики в составе бригад. Предусматривается возможность учета работы лифтов, установленных на территории логистического складского комплекса.

На предприятии выработаны нормативы ПРР под каждый вид транспорта и категорию грузов. В случае невыполнения установленных нормативов предусматривается возможность назначения штрафов. В заявке на обслуживание, согласно теории массового обслуживания, фигурирует транспортное средство, каналом обслуживания являются рабочие бригады. Транспортные средства приезжают на территорию складского комплекса случайно или в соответствии с планом. ПРР выполняются по очереди с учетом принципа FIFO.

Плановые заявки выполняются в первую очередь, вероятное распределение случайных величин определяет интенсивность появления недоступности сервисов, технических неисправностей на оборудованных постах и прочие неполадки. Ниже в таблице приведены характеристики модели.

Таблица 1. Характеристики имитационной модели.

Характеристика

Описание характеристик

Транзакты

ТС разной грузоподъемности (всего 5 видов)

Приборы

Бригады, выполняющие ПРР, в состав каждой из них входит 2 грузчика и 2 водителя штабелёра

Модельное время

43200 минут (1 месяц)

Входные переменные

Накладные расходы для осуществления ПРР под каждый тип ТС; цена ПРР в расчет на 1 кг груза; заработная плата для бригады; величина штрафа за простой ТС; нормы времени ПРР под каждый тип ТС и вид груза

Наблюдаемые величины

Себестоимость ПРР и доход; прибыль ПРР и штрафы за простои ТС; грузооборот склада и уровень рентабельности ПРР; время ожидания для обслуживания ТС и средний% простоя бригады

Особенности модели

Использование разных ТС, в том числе, железнодорожного транспорта; разные нормы для осуществления ПРР; разные показатели рентабельности и виды груза; наличие недоступности сервисов и возможность учета использования лифтов

Имеющаяся информация позволяет моделировать непрерывные и дискретные процессы. Оценивать эффективность процесса можно при прибыли. Что касается исходных данных для решения задачи, то они были получены путем проведения анализа статистики за последние полгода. Решить поставленную задачу необходимо с выстраиванием имитационной модели, которая отражает проведение погрузки-разгрузки на складе. Характеристики этой модели были приведены выше в таблице.

В рамках построения имитационной модели нужно выстроить логическую схему, связанную с моделью обслуживания. Каждый блок имеет стандартный вид и характеризует те направления, по которым движутся транзакты. Модель отображает перемещение транзактов от одного блока к другому.

В модели, которая характеризует погрузку-разгрузку, представлено несколько сегментов. В частности, речь идет о сегменте с имитацией поступления заявок и обслуживания, о сегменте с имитацией неисправностей, обслуживания плановых заявок ТС разных типов. ТС, поступающее по специальным заявкам, включается в систему в соответствии с законом случайного распределения. Анализу подлежит время поступления.

При доступности системы выводится коэффициент загруженности ТС, а также вид работ. После этого ТС встает в очередь. Моделированию подлежит занятость и факт освобождения многоканального устройства для передачи голосовых команд. Методология, предложенная выше, позволяет перейти от блок-диаграммы к программе. Для этой цели используется инструментальная система.

Она позволяет частично или полностью автоматизировать все этапы методики. Проверка модели были осуществлена с использованием статистических накопленных данных. При планировании вычислительного эксперимента необходимо обратиться к диапазонам и переменным, которые были определены заказчиком.

Если какие-то отдельные случайные значения сохраняются от прогноза к прогнозу и не коррелируют, то выбранное среднее значение необходимо считать нормальным. При проведении эксперимента нужно взять разные варианты исходных данных, полученных в результате анализа за полгода.

Приведенные результаты использования предложенной методики позволяют сделать вывод о том, что для организации ПРР нужно располагать 3 бригадами. При таком показателе сокращается время нахождения ТС в очереди.

Поэтому и коэффициент простоя будет находиться в допустимых значениях. Предложенная методика и приведенный пример позволяют убедиться в том, что интегрированная модель с сочетанием имитационного и аналитического моделирования наиболее подходит для использования логистическими складскими комплексами. Предложенная в эксперименте методика позволят проводить анализ деятельности в динамике, обращаться к решению нестандартных задач.

Список литературы

  1. Лукинский В. С. Модели и методы теории логистики. Спб.: Питер, 2018.
  2. Математическое моделирование систем связи: учебное пособие / К. К. Васильев, М. Н. Служивый. Ульяновск: УлГТУ, 2018.
  3. Шамис В. А., Мочалин С. М. Некоторые аспекты имитационного моделирования в логистике // Наука XXI века: опыт прошлого - взгляд в будущее: материалы Междунар. научно-практ. конференции / Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ). Омск.
  4. Шамис В. А. Рассмотрение моделей в управление цепями поставок с применением имитационного моделирования // Современная техника и технологии, 2016. № 10. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://technology.snauka.ru/2016/10/10692.

Интересная статья? Поделись ей с другими:

Внимание, откроется в новом окне. PDFПечатьE-mail