<<
>>

Глава 8. Концептуальная постановка задачи планирования и оперативного управления логистическими цепями

Рассмотрим концептуальную постаиозку задачи планирования я управления логистическими цепями применительно к производственно-логистическим сетям (ПЛС) [48-51,113,142,152,175—177, 182].

ПЛС состоит из множества гіредприятий-изготовителей, поставщиков сырья и материалов, складских терминалов, транспортных фирм» которые обладают определенными функциональными возможностями (компетенциями). В каждый момент времени в ПЛС имеется несколько претендентов на каждую из работ. Основными этапами технологии управления ЛЦ в ГІЛС являются планирование, мониторинг и регулирование (реконфигурирование) (рис. 20).

Задача планирования работ в ПЛС (формирования ЛЦ) состоит в выборе на данном множестве альтернатив наилучшей конфигурации ЛЦ с учетом параметров заказов клиентов (сроки поставок, цены, количество, технология изготовления и т.д.), а также характеристик доступных в данных момент времени компетенций предприятий (производственные мощности, затраты и т. д.). Задача оперативного управления ЛЦ состоит в мониторинге бизнес-процессов и их регулировании (реконфигурировании ЛЦ) в случае недопустимых отклонений от плановых состояний при воздействии возмущающих факторов.

Целью мониторинга ЛЦ является отслеживание влияния возмущающих факторов на параметры функционирования ЛЦ, а целью реконфигурирования ЛЦ — компенсирование возникающих отклонений путем структурных, функциональных и других преобразований. Задача мониторинга состоит в как можно более раннем распознавании рисковых ситуации, которые могут привести к отклонениям в работе ВП, а задачей регулирования — разрешение проблемных ситуаций с помощью определенных управляющих воздействий (рис. 21).

При описании заказов клиентов, помимо традиционных параметров (сроки поставок, цены, количество, технология изготовления и т. д.), с целью учета факторов неопределенности предлагается использовать ряд дополнительных характеристик, определяемых

Клиенты Предгриятия

и их компетенции

Синтез множества ЛЦ

Выбор наилучшей ЛЦ

Мониторинг ЛЦ

Pei улироиание ЛЦ

Заказы: •

срок поставки; •

количество; •

качество; •

спецификация; •

технология

Рис.

20. Комцепгуыльная постановка задачи лланирогишия и управления логистическими долями вИЛС ERP/SCM

Спецификация изделия Технология

т

Общая база данных

предприятия; компетенции

Вектор параметров заказа клиента г-

Срок поставки Планирование

Формирование множества альтернативных ЛЦ

Место поставки

Стоимость

Выбор наилучшей логистической цепи

Количество

Качество Управление

Выработка регулирующих управляющих воздействия

Надежность

Устойчивость

Мониторинг логистической цепи

Рис. 21 „ Концептуальная модель планирования и управления логистическими цепями Q ПЛС

менеджером сети, таких как допустимый уровень надежности и запас устойчивости. Для этого при описании характеристик доступ* ньтх компетенций предприятий, помимо традиционных параметров (производственные мощности, затраты и т. д.), вводится в рассмотрение параметр надежности предприятия, характеризующий риск невыполнения работы на данном элементе ЛЦ (подробный анализ учета факторов неопределенности при планировании и управлении ЛЦ будет представлен в следующем параграфе). На рисунке 22 представлена кибернетическая схема планирования и управления ЛЦ.

Предложенная схема планирования и управления ЛЦ состоит из пяти основных частей: 1)

логистической цепи как объекта управления; 2)

блока планирования, содержащего соответствующие модели и алгоритмы; 3)

системы мониторинга; 4)

задающего вектора параметров; 5)

блока регулирования.

Данные части взаимосвязаны и образуют два контура управления: основной (блоки 2, 3,1) и дополнительный (блоки 5, 4, 3, 2,1). Основной контур обеспечивает функционирование ПЛС и отслеживает соответствие фактических значений параметров функционирования ЛЦ J\t) плановым значениям J(t) так, чтобы отклонение (J'(0 ~ МУ было минимальным, Дополнительный контур служит для мониторинга выполнения процессов в ЛЦ и выработки регулирующих управляющих воздействий v и г>* в случае отклонений от планового состояния или изменений целевых установок.

Блок планирования содержит специально разработанные для оперативного управления ЛЦ в ВП АСО-алгоритмы, предназначенные для поиска наилучших конфигураций ЛЦ [113, 176].

Его главной задачей является построение Л Ц в соответствии со значениями вектора параметров.

Основными задачами блока мониторинга являются измерение фактических параметров функционирования ЛЦ и сравнение их с плановыми. В случае отклонения от планового состояния запускается блок регулирования. Таким образом, регулирующие воздействия вырабатываются на основе актуальной информации о текущем и*

Модель регулирования

Вектор параметров (4)

D. - возмущения

и

Срок поставки

Место поставки

ЛЦ(1)

Блок

планирования

(2)

Стоимость

Количество

Блок мониторинга (3)

Модель

планирования

Качество

X(t)

Надежность

Устойчивость

Модель

мониторинга Рис. 22. Кибернетическая модель планирования и управления логистическими цепями в функционировании ЛЦ. Блок регулирования служит для выработки компенсирующих воздействий v н v* на основе актуальных данных Z. Компенсирующие воздействия (например, изменение структуры ЛЦ, изменение сроков старта и окончания работ, изменение структуры или значений входных параметров, изменение модели иди алгоритма планирования) вырабатываются на основе анализа текущей обстановки функционирования ЛЦ. После этого сформированные управляющие воздействия передаются в блок планирования, где осуществляется реконфигурирование ЛЦ. Таким образом, обеспечивается взаимосвязь моделей планировании, мониторинга п реконфигурирования (перепланирования) Л Ц.

Отличие задачи планирования работ в ПЛС от задач теории расписаний и теории массового обслуживания [1, 24, 76, 109, 112. 122, 150, 152,162, 203, 223, 225] состоит прежде всего: •

в высоком уровне неопределенности; •

в сочетании централизованного и децентрализованного управления; •

в большом числе неконтролируемых факторов; •

в нежестких, трудно формализуемых целях и ограничениях; •

в изменении свойств ПЛС в процессе принятия решений; •

в активности элементов ПЛС.

В связи с этим возможности использования классических моделей и алгоритмов планирования и управления производством для решения задач моделирования ЛЦ представляются достаточно ограниченными в силу высокой степени жесткости этих моделей, недостаточного учета активности элементов системы и факторов неопределенности.

В последние годы вопросы разработки моделей и алгоритмов планирования и управления Л Ц приобретают все большее значение [22, 27,32, 39, 90, 97,107, 110, 114, 140, 141].

Были разработаны методы, модели и алгоритмы для решения таких задач, как: •

моделирование динамики ЛЦ; •

планирование и управление в ВП; •

гибкое структурирование ЛЦ; •

координация ЛЦ в ВГІ; • распределенное динамическое оперативно-календарное планирование ЛЦ; •

взаимодействие информационных ресурсов в ЛЦ.

В этих исследованиях, однако, основное внимание было уделено технико-информационным аспектам функционирования ПЛС, Структурная и функциональная стадии синтеза ЛЦ о ПЛС, а так- же задачи планирования и управления рассматривались отдельно, на основе различных, методологически не связанных друг с другом методов и моделей. При этом следует отметить, что модели планирования, мониторинга и регулирования Л Ц являются исключительно тесно взаимосвязанными. Кроме того, ЛЦ как сложный объект планирования и управления, как правило, описывается с помощью нескольких моделей (статические и динамические, стохастические и детерминированные, аналитические и имитационные и т. д.). Помимо этого, функционирование ЛЦ сопровождается различными возмущающими воздействиями. Вследствие этих возмущений, которые могут иосить как внешний (объективные изменения внешней среды), так и внутренний (субъективные факторы, например изменение целей предприятия — участника ЛЦ) характер, возникают колебания в Л Ц, что в совокупности приводит к значительному увеличению степени сложности и неопределенности при решении задач планирования и управления ЛЦ.

Вышеупомянутые факторы не позволяют осуществить адекватное описание процессов планирования и управления Л Ц с помощью моделей одного класса, что вызывает необходимость разработки методологии комплексного моделирования логистических цепей для полимодельного описания ЛЦ. Тенденцией в разработке математических методов и моделей для SCM является разработка фундаментального подхода к решению задач моделирования и управления Л Ц и ВП. Этот подход должен иметь междисциплинарный характер, интегрирующий положения: •

классической теории управления; •

исследования операций; •

теории систем; •

сценарного подхода с концепциями распределенного искусственного интеллекта (мультиагентных систем); •

нечеткой логики и эволюционных эвристических методов [48, 51, 142, 177].

Учитывая тесную взаимосвязь всех этапов технологии управления ЛЦ, необходимо создание единой методологической базы комплексного анализа и моделирования сложных производственно-логистических систем» обеспечивающей согласование моделей планирования и управления ЛЦ, а также адаптацию соответствующих моделей к изменяющимся условиям функционирования ЛЦ в динамике.

В следующих главах данной части рассматривается комплексная постановка задачи оперативного планирования и управления ЛЦс учетом факторов неопределенности, активности элементов системы и взаимосвязи моделей планирования и управления. Будет показано формирование единой методологической основы разработки и применения необходимых методов, моделей и алгоритмов для анализа, моделирования и оптимизации ЛЦ.

В главе 11 проводится анализ проблемы сложности и неопределенности ЛЦ и предлагается система категорий и показателей, позволяющих учитывать факторы неопределенности на этапах планирования и управления ЛЦ. В главах 12 и 13 рассматриваются методы решения задач планирования и управления ЛЦ и методология построения интегрированных комплексных моделей для SCM и ВП, основными элементами которой являются: •

мулътиагентная система как концептуальный носитель модели; •

полимоделъпые комплексы; •

система адаптивного планирования и управления для связи моделей планирования, мониторинга и регулирования.

Далее в книге будет представлена обобщенная модель планирования и управления логистическими цепями.

Глава 9. Учет факторов неопределенности при моделировании логистических цепей

Логистические цепи являются сложной многоструктурной системой с активными элементами, функционирующей в условиях динамично развивающейся рыночной среды. В связи с этим возникает необходимость расширения моделей планирования и управле- пня ЛЦ за счет оценивания и мониторинга так называемых возмущающих факторов, а также включения в комплексные модели управления ЛЦ механизмов выработки регулирующих управляющих воздействий.

Для системного анализа задачи планирования и управления ЛЦ с учетом возмущающих факторов необходимо ввести в рассмотрение определенную систему категорий, терминов, принципов, из- мерителей и т. д. Для данного спектра проблем представляется оправданным использование развитого понятийного аппарата, разработанного в теориях систем и управления для изучения факторов неопределенности, колебаний, надежности, чувствительности и устойчивости сложных систем (7, 8, 16, 34, 73, 104, 138, 139, 145, 146, 155, 158,159, 163, 183,194,195, 198,199, 201, 204,205, 208, 209, 210, 215, 217, 219, 227, 228, 232, 233].

Вместе с тем, как показал анализ экономической литературы, для производственно-экономических систем данные понятия не получили до сих пор однозначного определения и по-разному трактуются многими авторами, которые, как правило, ограничиваются интуитивным пониманием данных терминов. Этим во многом обусловлено отсутствие должного смыслового единства при анализе факторов неопределенности для решения различных задач управления ЛЦ. В связи с этим представляется необходимым предварительное рассмотрение смыслового значения понятий неопределенности, колебаний, надежности, чувствительности и устойчивости применительно к ПЛС.

Существуют различные определения сложных систем [16, 100, 163, 232]. Как правило, под сложной системой понимают систему, цели которой противоречивы, сложно формализуемы и для изучения которой требуется совместное использование разнотипных моделей и комбинированных методов, а в ряде случаев методологических и методических основ многих теорий и научных дисциплин и соответствующих междисциплинарных исследований. Сложность (комплексность) ПЛС характеризуется не на основе численности элементов (число элементов сети не влияет на ее сложность), а на основе характера сетевой структуры (сложности структуры сети и взаимодействий ее элементов). Для системы, которая является большой лишь в силу большого числа подсистем, легко разделяе мых на элементы, всегда можно составить и решить задачу для каждого отдельного элемента на основе линейных аналитических уравнений независимо от того, как велико число рассматриваемых элементов. Но так как субсистемы (отдельные предприятия) в ПЛС являются зависимыми друг от друга в силу взаимодействий и решение одного участника может повлиять на нескольких участников сети одновременно, то функционирование ПЛС нее элементов (предприятии) не может быть полностью определено и, соответственно, полно описано линейными аналитическими уравнениями. Описание отдельных элементов ПЛС не составит описания системы как единой целостности. Таким образом, сложность системы определяется уровнем неопределенности б ней. В связи с этим возникает необходимость перехода от линейных моделей к полимодель- иым комплексам, обеспечивающим динамический синтез адекватных рынку бизнес-структур.

Различным системам на каждом из этапов их жизненного цикла присущи различные факторы неопределенности. Поэтому не вполне корректно говорить о неопределенности системы вообще. Для обеспечения адекватности анализа ПЛС необходимо классифицировать факторы неопределенности, что позволит обеспечить наиболее полный их учет в различных задачах управления ЛЦ.

Логистические цепи являются сложной многоструктурной системой с активными элементами, функционирующей в условиях динамично развивающейся рыночной среды. Внутренняя активность элементов системы, а также неопределенность внешней среды, неполнота знаний и неопределенность мышления человека вызывают необходимость расширения моделей планирования и управления ЛЦ за счет оценивания и мониторинга так называемых возмущающих факторов, а также включения в комплексные модели управления Л Ц механизмов выработки регулирующих управляющих воздействий.

Функционирование ЛЦ происходит, как правило, в условиях воздействия различных факторов неопределенности (внутренних, внешних, объективных, субъективных и т. п.) [16, 177, 182,183,185,197, 219] (рис. 23).

Неопределенность среды характеризует ограниченность наших знаний о природе изучаемых объектов. В этих случаях, как правило, Часть III. Моделирование и оптиуизация логнстуческих цепей

Нестохастические, факторы

Персоналистическан

неопределенность

Неопределенность

(нечеткость) мышления и знаний человека

Неопределенность

знаний и вывода

Логическая

неопределенность

в искусственных

интеллектуальных

системах

Лингвистическая неопределенность •

Воэможностнаи неопределенность •Аксиологическая неопределенность •

Мультикритериальная неопределенность - Структурная неопределенность

— «Природная- неопределенность Поведенческая неопределенность *— Целевая неопределенность

[— Логическая многозначность

Неопределенность логического вывода

_ Факторы, имеющие стохастическую природу

— Неполнота и противоречивость

Факторы (источники) неопределенности

Неопределенность среды

Рис. 23. Обобщенная классификация фактороп неопределенности

неизвестные факторы представляют собой обычные объекты изучения теории вероятности. При этом предполагается, что статистические характеристики этих факторов известны или потенциально могут быть получены. Следует отметить, что во многих случаях невозможно математическое описание степени влияния различных факторов на процесс достижения цели, либо же это описание будет сделано с недостаточной степенью точности и достоверности. Это связано с тем, что процессы в ЛЦ, как правило, носят неповторяющийся, нестационарный характер, а также с отсутствием или неполнотой необходимой ретроспективной статистической информации.

Поведенческая неопределенность обусловлена активностью агентов (предприятий) и центра (органа координации ПЛС) и их предпочтениями (интересами). Анализ неопределенности данного вида базируется на мультиагентных системах, игровых моделях, методе нечеткой логики. В данных подходах реализуются принципы управления конфликтами, а также учета «мягких», трудно формализуемых факторов, таких как доверие, репутация и т. д.

Неопределенность целей, иными словами — многокритериальное^, связана с невозможностью однозначного формулирования цели и условия соответствующих задач планирования и управления ВП. Для решения многокритериальных задач большой размерности с необходимой скоростью счета в настоящее время широко используются нейронные сети, генетические алгоритмы, АСО-алгоритмы и мультиагентные системы.

Особыми и еще недостаточно изученными являются персонали- стическая и логическая неопределенности. Они отражают неопределенность знаний и мышления человека, а также неопределенность знаний и выводов в искусственных интеллектуальных системах (Соколов, Резников, Поляк). Рассмотрение этих факторов неопределенности является чрезвычайно важным, так как они обусловливают возникновение управленческого риска, то есть риска принятия неверного решения.

С точки зрения проблемы учета риска в моделях ЛЦ, необходимо кратко остановиться на содержании широко распространенного в отечественной литературе термина «управление риском». Данный термин появился вследствие «слепого» перевода англоязычного термина «Risk Management». При этом следует заметить, что рус- скос слово «управление» имеет два варианта английского перевода, а именно «management» и «control». Смысловому значению русского термина «управление» в большей степени соответствует английский термин «control». Термин «management» по своему смысловому значению в большей степени соответствует русскому термину «организация». В связи с этим перевод англоязычного термина «Risk Management» как «управление риском» является не вполне корректным. Действительно, управлять можно объектом, функцией, системой и т. д. Риск же по своей природе является явлением, событием, возникновение которого связано с большой степенью неопределенности. Поэтому более корректным представляется формулировать проблему учета факторов неопределенности не как проблему управления рисками, а как проблему организации функционирования системы (сети) с учетом факторов риска.

На основе рассмотренных выше видов неопределенности можно классифицировать возникающие вследствие неопределенности факторы риска. Можно выделить следующие классы факторов риска: •

внешние и внутренние; •

постоянные и переменные; •

прямого и косвенного воздействия.

К классу внешних факторов риска относятся, например, такие, как изменения рыночной конъюнктуры, технико-технологические отклонения, форс-мажор и т. д. К внутренним относятся факторы, характеризующие возможность субъективных изменений планов и интересов предприятий в процессе выполнения проекта (реализации плана).

Под постоянными понимаются факторы, присущие любой ЛЦ и одинаковые на различных этапах функционирования логистической цепи (например, риск выхода из строя технологического оборудования). Переменные факторы риска зависят от конкретного заказа клиентам изменяются на различных этапах логистической цепи (например, риск дефицита ресурсов из-за несоответствия информации на момент принятия решения вследствие динамических изменений вЛЦ). Факторы прямого воздействия непосредственно влияют на функционирование ЛЦ (например, риск срыва поставок, отсутствия необходимой информации, задержка финансовых средств, уход предприятия из ЛЦ D конкурирующую сеть ит. д.). Факторы косвенного воздействия играют роль фоновых факторов, к числу которых относятся общее состояние экономики, социально-политические, нормативно-правовые факторы и т. д.

В целом проблема организации функционирования системы (сети) с учетом факторов риска состоит из идентификации факторов риска и определения опасных ситуаций. Они могут привести к возникновению ситуаций риска, выработки управленческих решений по компенсированию возможных отклонений в функционировании системы вследствие возникновения ситуаций риска, а также разработки системы мониторинга функционирования управляемого объекта (рис. 24).

Рис. 24. Общая схема организации функционирования системы

с учетом факторов риска

Проведенный выше анализ факторов неопределенности и риска позволяет комплексно и системно подойти к проблеме выбора необходимых средств и методов учета неопределенности в задачах планирования и управления ЛЦ. Факторы неопределенности необходимо учитывать как на этапе планирования ЛЦ, так и на этапе реализации плана. Это существенно усложняет планирование ра бот в ПЛС и повышает требования к гибкости планов и разработке механизмов согласованных действий участников ЛЦ как в штатных, так и в нештатных ситуациях. При формировании моделей планирования и управления ЛЦ необходим комплексный учет факторов неопределенности и риска путем введения соответствующих пара* метров и характеристик. Ниже рассмотрим понятия надежности, устойчивости и чувствительности применительно к ПЛС как категорий, позволяющих системно решать задачи повышения качества и точності: планирования и управления ЛЦ.

Традиционно задача планирования ЛЦ состоит в выборе на множестве альтернатив наилучшей конфигурации ЛЦ с учетом параметров заказов клиентов (сроки поставок, цены, количество и т. д.), а также характеристик доступных в данный момент времени компетенций предприятий (производственные мощности, затраты и т. д.). Для повышения качества и точности планирования представляется целесообразным расширение моделей планирования за счет i/чета в них факторов неопределенности. Этот учет может быть реализован за счет: •

создания определенного «запаса прочности» ЛЦ, то есть выбор Л Ц с высоким уровнем надежности (возможно, в ущерб некоторым экономическим характеристикам); •

предвидения развития опасных ситуаций и разработки алгоритмов их распознавания и разрешения (например, с использованием ситуационного моделирования, систем V/orkflow, а также структурной и параметрической адаптации моделей планирования и управления ЛЦ).

Рассмотрим каждый из вышеназванных аспектов,

Создание запаса прочности ЛЦ связано, с одной стороны, с выбором в ЛЦ предприятий с максимальным уровнем надежности, а с другой — с включением в алгоритмы планирования различных страховых параметров (буферные интервалы и т.д.). Уровень надежности предприятия характеризует вероятность выполнения планового задания на данном предприятии. Данный показатель включает в себя как технико-технологические характеристики предприятия, так и так называемые нежесткие характеристики (репутация предприятия и т. д.).

Уровень надежности всей ЛЦ определяется как суммарная надежность всех входящих в нее предприятий (традиционно именно так рассматривается надежность применительно к техническим системам). Следует отметить, что надежность является внутренним свойством системы и лишь опосредованно учитывает влияние возмущающих факторов. Надежность в определенном смысле является статическим показателем, субъективно характеризующим запас прочности Л Ц. При разработке модели планирования ЛЦ необходимо определить экономически обоснованный уровень надежности (например, на основе критерия ALAPA «As low as practicable achievable» [200]). При этом важно помнить, что увеличение надежности, как правило, ведет к ухудшению основных экономических характеристик ЛЦ (время производственного цикла, затраты, уровень запасов и т. д.).

Создание «запаса прочности» Л Ц связано: •

с выбором в ЛЦ предприятий с максимальным уровнем надежности; •

с включением в алгоритмы планирования различных страховых параметров, например буферных интервалов и т. д. (предлагается использовать понятие надежности алгоритмов планирования, то есть степени точности решения и характера учитываемых параметров и ограничений); •

с формированием множества допустимых управляющих воздействий.

Интуитивно можно предположить, что высокий уровень надежности ЛЦ будет способствовать повышению устойчивости Л Ц. Ниже рассмотрим понятия устойчивости и чувствительности. Целью анализа устойчивости и чувствительности является более полный и точный учет факторов неопределенности как на этапе планирования ЛЦ, так и на этапе реализации (в динамике). Использование категорий устойчивости и чувствительности направлено на учет факторов неопределенности в части предвидения развития опасных ситуаций и разработки алгоритмов их распознавания и разрешения (например, с использованием ситуационного моделирования и систем Workflow).

Термины «чувствительность» и «устойчивость» имеют различное значение. Чувствительность характеризует восприимчивость си- стемьг к определенным классам возмущений или управляющих воздействий. Анализ чувствительности позволяет определить степень влияния отдельных видов возмущений и управляющих воздействий на параметры функционирования системы, то есть определить потенциально опасные ситуации на различных стадиях ее жизненного цикла и реакцию ЛЦ на определенные действия координатора Л Ц и ее участников. Анализ чувствительности ЛЦ должен осуществляться комбинированно с использованием ситуационного моделирования и систем Workflow.

Понятие устойчивости в теории систем играет фундаментальную роль. При синтезе систем обеспечение устойчивости и, более того, заданного запаса устойчивости является первоочередным требованием. Смысл свойства системы, определяемого как устойчивость, по существу, одинаков для систем любой природы и любого класса. Этот смысл состоит в том, что реакция системы на ограниченные по величине входные воздействия (как контролируемые, так и неконтролируемые) оказывается также ограниченной [51]. В этом случае говорят, что система устойчива (точнее, устойчива относительно данного класса «возмущающих» входных воздействий). Если же реакция системы оказывается неограниченной, то систему называют неустойчивой.

Опираясь на приведенное понятие устойчивости, можно вести анализ поведения систем на качественном уровне, даже не используя какой-либо формализации. Так говорят об устойчивости (или неустойчивости) живых организмов, популяций, экологических систем, экономических объектов, человека как личиости с определенным набором психологических свойств. Если же ставить задачу количественного анализа устойчивости некоторого объекта, то приходится уточнять и формализовывать определение устойчивости. При этом общий смысл этого свойства может быть представлен различными формальными схемами. Так, например, устойчивость динамической системы связывают с характером переходных процессов в ней и характеризуют соответствующими параметрами математической модели процессов. Устойчивость решений системы линейных алгебраических уравнений к малым возмущениям коэффициентов— это иная задача, в которой время не присутствует как фактор поведения системы, и не имеет смысла говорить о пере ходных процессах. Соответственно, и определение понятия устойчивости, и формализация будут иными. Если рассматривать циклические итерационные алгоритмы, например, для систем линейных уравнений, то часто приходится исследовать свойство их устойчивости (традиционно говорят «сходимости»), состоящее в способности при увеличении количества итераций «притягиваться» (отклоняться не более чем на заданную ограниченную величину) к искомому решению при определенном поведении ошибок вычислений в процессе счета. В относительно простых, прежде всего линейных системах искомое решение является единственной «точкой притяжения» (аттрактором, от английского to attract - «притягивать»). В6о;:ее сложных нелинейных системах точек притяжения может быть несколько или не быть вообще. В первом случае система устойчива, а яыбор аттрактора определяется исходными данными (в частности, начальными условиями). В особых случаях так называемых неравновесных систем невозможно предсказать ни количество аттракторов, ни ход вычислительного процесса, несмотря на его детерминированный характер. Системы, обладающие таким свойством, называются хаотическими и исследуются в нелинейной динамике и теории хаоса.

Приведенный краткий перечень примеров дан для того, чтобы сопоставить с ними особенности понятия устойчивости применительно к ПЛС. Особенностью анализа устойчивости в производственно-логистических системах являются управляющие воздействия, формируемые человеком, а не машиной. Применительно к ПЛС это усугубляется сочетанием централизованного и децентрализованного управления, то есть необходимостью сочетания управляющих воздействий координатора ЛЦ и предприятий — участников ЛЦ, интересы которых могут быть различными. Это означает, что в случае выхода ЛЦ из состояния равновесия поиск нового равновесного состояния осуществляется с учетом децентрализованной балансировки интересов всех участников ЛЦ в рамках общих глобальных критериев, задаваемых координатором.

Наличие встроенных в контур управления механизмов, содержащих элементы персоналистической неопределенности (субъективизма), принципиально отличает производственно-логистическую систему от физической (по крайней мере в рамках классической фи зической теории). Этим объясняется необходимость некоторого расширения для ПЛС понятая устойчивости. Если в физической системе устойчивость определяется исключительно внутренними характеристиками (параметрами) при некоторых предварительно принятых ограничениях, то в ПЛС именно композиция организационно-технологических параметров и характеристик управляющих блоков определяет свойство устойчивости.

По этой причине понятие устойчивости ПЛС может быть определено следующим образом: состояние ПЛС, находящейся в плановом режиме функционирования, устойчиво, если при фиксированном множестве допустимых управляющих воздействий ограниченные и относительно малые по величине возмущающие воздействия приводят к ограниченным и относительно малым изменениям выходных переменных.

Свойство устойчивости оказывается связанным с объемом области возможных управляющих воздействий, расширение которой ведет к повышению устойчивости. Однако при карди:шльных изменениях этой области система становится уже другой, приобретает новые свойства и параметры и, следовательно, другие области устойчивости. Подобное изменение системы можно отразить в виде скачкообразного изменения ее траектории в пространстве состояний. Таксе поведение исследуется в теории динамических систем с использованием понятия точки бифуркации и соответствующего концептуально иного инструментального аппарата [104,174]. Отсюда следует, что анализ динамических свойств ЛЦ должен производиться в предварительно определенных границах изменения структурных параметров и выходных переменных, так как на разных участках траектории в пространстве состояний (между точками бифуркаций) ЛЦ в общем случае имеет различные динамические свойства.

Рассмотрим некоторые другие аспекты анализа устойчивости в ПЛС. Устойчивость в отличие от надежности имеет выраженный динамический характер и непосредственно связана с факторами неопределенности внешней и внутренней среды. Устойчивость характеризует способность системы возвращаться в исходное (плановое) состояние и (или) оставаться в допустимых границах функционирования при воздействии на нее возмущающих факторов на определенном интервале времени. Если система не возвращается в допустимые границы функционирования в течение заданного интервала времени, то говорят, что она потеряла устойчивость. При этом важно подчеркнуть, что устойчивость системы всегда определяется по отношению к определенным классам возмущений.

Одним из основных аспектов анализа устойчивости является анализ возникающих колебаний в ЛЦ. Как правило, выделяют три основных класса колебаний: •

затухающие (рис. 25); •

циклические; •

хаотические [104],

Недели

Рис. 25. Затухающие колебания

Если система после возмущающего воздействия проявляет определенное колебание, а затем возвращается в исходное состояние и не колеблется, то говорят о затухающих колебаниях\ Классическим примером данного вида колебаний является маятник. Применительно к системам, проявляющим подобное поведение, говорят о свойстве локальной устойчивости.

Наряду с локально устойчивыми системами существует также множество систем, равновесное состояние которых является локально неустойчивым, то есть система постоянно отклоняется от точки равновесия под воздействием даже самых незначительных колебаний. Примером может служить мяч, находящийся на вершине холма. Даже незначительный толчок или дуновение ветра выведут подобную систему из равновесия. Тем не менее система, являющаяся локально неустойчивой, может быть глобально устойчивой, то есть траектории ее движения имеют определенные границы, Мяч, падающий с вершины холма, будет двигаться не в бесконечность, а придет в нижнюю точку у подножия холма.

В отличие от циклических хаотические колебания не имеют четко выраженных периодов. Движение хаотических систем не повторяется и описывается множеством различных орбит, формирующихся рядом с «точкой притяжеггия» (аттрактором). Поведение хаотических систем является чувствительным к начальным условиям и трудно прогнозируемо.

Анализ устойчивости ЛЦ осуществляется на некотором конечном интервале времени, так как воздействие возмущающих факторов и проявление их последствий на функционирование ЛЦ имеет определенные временные лаги. Состояние же ЛЦ на определенный момент времени можно характеризовать с помощью специальной шкалы в терминах нечеткой логики, например стабильное, относительно стабильное, опасное. Примером опасного состояния является ситуация (зона опасности), ггри которой совокупность внешних и внутренних факторов функционирования ЛЦ такова, что любое малое возмущение может привести к выводу ЛЦ из равновесия.

На взгляд автора, устойчивость может быть рассмотрена как дополнительная категория и индикатор для анализа, моделирования, планирования, оперативного управления и прогнозирования ЛЦ. Привлечение данного аппарата в модели планирования и управления ЛЦ, помимо развития теоретических основ ПЛС, имеет и практическое значение, в частности: •

повышение качества и точности планирования и управления; •

поддержка принятия решений менеджементом на уровнях це- леполагания; •

планирование, мониторинг и регулирование ЛЦ; •

комплексный анализ деятельности ЛЦ; •

прогнозирование и выработка стратегических решений. Комплексный учет факторов неопределенности с использованием понятий надежности, устойчивости и чувствительности позволяет повысить качество моделей планирования и управления ЛЦ за счет более адекватного отображения свойств и параметров внешней и внутренней среды. Кроме того, использование данного аппарата предоставляет дополнительные возможности для анализа и прогнозирования процессов в ГІЛС, а также повышения качества выработки управляющих воздействий в условиях неопределенности.

Так, например, при выполнении заказа клиента в соответствии с требуемыми параметрами может возникать необходимость в перепланировании вследствие различных отклонений. Анализ выполнения работ в ЛЦ с использованием рассмотренного выше аппарата может помочь вскрыть причины этих отклонений, провести анализ сделанных управляющих воздействий и их влияния на ЛЦ. Данные анализа могут быть учтены при проектировании последующих ЛЦ (прогнозировании). Подобный анализ может проводиться и в процессе функционирования ЛЦ. На его основе появляются возможности улучшения планов и управляющих воздействий уже по ходу выполнения работ, а также структурной и параметрической адаптации моделей планирования и управления с учетом изменений условий функционирования ЛЦ.

В заключение приведем основные положения развиваемого подхода к планированию и оперативному управлению Л Ц с учетом факторов неопределенности. 1.

ЛЦ как сложные многоструктурные системы с активными элементами функционируют в условиях динамично развивающейся рыночной среды. Этим обусловлена значительная внешняя и внутренняя неопределенность. В связи с этим необходим комплексный системный учет факторов неопределенности как в моделях планирования, так и в моделях управления Л Ц с помощью определенной системы категорий, терминов, принципов, измерителей и т. д. Для этого предлагается использование понятий надежности, устойчивости и чувствительности с учетом особенностей ПЛС. При моделировании ЛЦ с учетом факторов неопределенности целесообразно опираться на развитый понятийный аппарат теорий систем и управления в сочетании с основными принципами мультиагентных систем, реализующих идеологию децентрализованного взаимодействия активных элементов для достижения общего результата. 2.

Учет факторов неопределенности на этапе планирования состоит в формировании ЛЦ с учетом критериев надежности предприятий, надежности алгоритма планирования, формирования множества допустимых управляющих воздействий, анализа чувствительности (восприимчивости) системы к определенным классам возмущений или управляющих воздействий. Учет факторов неопределенности на этапе управления состоит во введении соответствующих параметров в модели мониторинга и регулирования, анализе устойчивости ЛЦ, разработке механизмов адаптации моделей планирования и управления. 3.

Предлагаемый подход позволяет существенно расширить аналитические возможности и качество моделей планирования и управления ЛЦза счет более адекватного отображения свойств и параметров внешней и внутренней среды на основе комплексного учета факторов неопределенности. Кроме того, использование данного аппарата предоставляет дополнительные возможности для анализа и прогнозирования процессов в ПЛС, а также повышения качества выработки управляющих воздействий в условиях неопределенности.

<< | >>
Источник: Иванов, Дмитрий Александрович. Логистика. Стратегическая кооперация. - М. : Вершина. - 176 с.. 2006

Еще по теме Глава 8. Концептуальная постановка задачи планирования и оперативного управления логистическими цепями:

  1. Глава 8. Концептуальная постановка задачи планирования и оперативного управления логистическими цепями
  2. Глава 8. Основные этапы построения системы управления цепями поставок на практике
  3. Инструменты решения задач управления цепями поставок
  4. Разработка основных положений методологии комплексного междисциплинарного моделирования цепей поставок
  5. Обобщенная аналитическая модель планирования и оперативного управления адаптивными цепями поставок
- Cвязи с общественностью - PR - Бренд-маркетинг - Деловая коммуникация - Деловое общение и этикет - Делопроизводство - Интернет - маркетинг - Информационные технологии - Консалтинг - Контроллинг - Корпоративное управление - Культура организации - Лидерство - Литература по маркетингу - Логистика - Маркетинг в бизнесе - Маркетинг в отраслях - Маркетинг на предприятии - Маркетинговые коммуникации - Международный маркетинг и менеджмент - Менеджмент - Менеджмент организации - Менеджмент руководителей - Моделирование бизнес-процессов - Мотивация - Организационное поведение - Основы маркетинга - Производственный менеджмент - Реклама - Сбалансированная система показателей - Сетевой маркетинг - Стратегический менеджмент - Тайм-менеджмент - Телекоммуникации - Теория организации - Товароведение и экспертиза товаров - Управление бизнес-процессами - Управление знаниями - Управление инновационными проектами - Управление качеством товара - Управление персоналом - Управление продажами - Управление проектами - Управленческие решения -
Яндекс.Метрика