Вхід в УЧАН Анонімний форум з обміну зображеннями і жартами.



Додати книгу на сайт:

Скачати одним файлом. Книга: Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвід. М.Г. Твердохліб

МЕТОДИЧНЕ, МАТЕМАТИЧНЕ ТА ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ЛОГІСТИКИ

Для того щоб спрогнозувати рух матеріальних, фінансових  та інформаційних потоків в інтегрованих логістичних системах, створити інтегровані системи їх управління й планування,  необхідний певний методологічний апарат. До основних методів, що застосовуються для розв’язання наукових і практичних задач у галузі логістики, можна віднести методи системного аналізу, теорії дослідження операцій, моделювання та прогностики [1].
Специфіка кожної логістичної задачі вимагає використання певних економіко-математичних моделей, до яких можна віднести модель транспортної задачі в її класичному вигляді, модель призначень, модель вибору найкоротшого шляху, модель відкритої транспортної задачі, моделі з додатковими обмеженнями та обмеженими перепускними можливостями комунікацій, а також методи динамічного та математичного програмування тощо. На сьогоднішній день великої популярності набувають експертні системи та імітаційне моделювання, які дають змогу у процесі управління матеріальними, фінансовими та інформаційними потоками враховувати велику кількість чинників, що впливають на процес функціонування логістичної системи та мають випадковий характер.
Логістичний підхід до організації діяльності підприємства відкриває нові можливості для всіх учасників товарного обміну—товаровиробників, споживачів і комерційних посередників. Тому, щоб повніше використати цей потенціал логістики, необхідно створити матеріально-речові (виробнича інфраструктура), організаційно-економічні (законодавча й нормативна база) та інформаційно-технічні (математичне, програмне та технічне забезпечення) умови використання логістичних моделей і методів.
Програмними засобами розв’язання логістичних задач є пакет прикладних програм Microsoft Office для Windows, математичний пакет Mathcad, методоорієнтовані пакети прикладних програм (наприклад, методів математичного програмування тощо) та спе ціально розроблені пакети прикладних програм управління вироб­ництвом та збутом (наприклад, системи визначення потреб у матеріалах та управління техпроцесами «МРП-1» і «МРП-2», си­стеми управління та планування розподілу продукції «ДРП» та «Ритм», система організації безперервного виробничого потоку «Канбан» та виробнича система «ОПТ», а також програмні продукти «Галактика», «Парус», «ІТ-Предприятие», «SyteLine», «R/3», «Oracle» тощо).
Оскільки наведені вище методо- та проблемноорієнтовані програми є досить специфічними, призначеними для вирішен- ня складних логістичних задач, то нескладні структуровані задачі пропонується автоматизовано вирішувати за допомогою MS Office.
Як відомо, MS Office — це універсальний інтегрований програмний комплекс, який складається з набору прикладних програм: MS Word; MS Excel; MS Access; MS Power Point; MS Schedule+. Усі програми MS Office використовують технології Activex i OLE, ефективні для розв’язання задач, обробки даних, оптимізації й планування, одержання професійних звітів, розробки й супроводу фінансових моделей і баз даних.
Однією з програм, яку може бути ефективно використано у процесі розв’язання структурованих нескладних логістичних задач, є MS Excel.
Це універсальна електронна таблиця, розроблена як для  ведення бухгалтерського обліку, вирішення задач планування, прогнозування, фінансового аналізу, побудови складних тривимірних діаграм різних видів і розмірів, так і для розв’язання  оптимізаційних задач, побудови формул і моделей для фінан- сового аналізу, управління функціональними областями логістики.
Нижче наводиться приклад практичного застосування MS Excel для розв’язання задачі з визначення оптимальної кількості автомобілів [2].
У процесі розв’язання даної задачі визначається оптимальна кількість автомобілів, які повинні надходити цілодобово на підприємство.
Оптимальну кількість автомобілів, яка має обслуговувати підприємство з метою постачання продукції, можна визначити, використовуючи економічні моделі.
Для доказу цього твердження складається за допомогою MS Excel табл. 1.



Таблиця 1
ДОБОВИЙ ОБСЯГ ПЕРЕВЕЗЕНЬ, СЕРЕДНЯ Й ГРАНИЧНА ПРОДУКТИВНІСТЬ АВТОМОБІЛЯ

Кількість зайнятих автомобілів А, шт.	Добовий обсяг перевезень Q, т	Середня продуктив­ність автомобіля M = Q/A	Гранична продуктивність Р
0	0	0	0
1	5	5	5
2	13	6,5	8
3	23	7,67	10
4	38	9,5	15
5	50	10	12
6	60	10	10
7	68	9,71	7,97
8	75	9,38	7,07
9	81	9	5,96
10	86	8,6	5
11	90	8,18	3,98

У математичних формулах MS Excel ця таблиця набуває такого вигляду (табл. 2):
Таблиця 2
ВИЗНАЧЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ АВТОМОБІЛІВ ЗА ДОПОМОГОЮ MS EXCEL

1	Добовий обсяг перевезень, продуктивність автомобіля
2	A	B	C	D
3	Кількість зайнятих автомобілів А, шт.	Добовий обсяг перевезень Q, т	Середня продуктивність  автомобіля M = Q/A	Гранична  продуктивність Р
4	1	2	3	4
5	0	0	0	0
6	1	5	=B6/A6	=(B6-B5)/(A6-A5)
7	2	13	=B7/A7	=(B7-B6)/(A7-A6)
8	3	23	=B8/A8	=(B8-B7)/(A8-A7)

Закінчення табл. 2

A		B	C	D
Добовий обсяг перевезень, продуктивність автомобіля
Кількість зайнятих автомобілів А, шт.		Добовий обсяг перевезень Q, т	Середня продуктивність  автомобіля M = Q/A	Гранична продуктивність Р
9	4	38	=B9/A9	=(B9-B8)/(A9-A8)
10	5	50	=B10/A10	=(B10-B9)/(A10-A9)
11	6	60	=B11/A11	=(B11-B10)/(A11-A10)
12	7	68	=B12/A12	=(B12-B11)/(A12-A11)
13	8	75	=B13/A13	=(B13-B12)/(A13-A12)
14	9	81	=B14/A14	=(B14-B13)/(A14-A13)
15	10	86	=B15/A15	=(B15-B14)/(A15-A14)
16	11	90	=B16/A16	=(B16-B15)/(A16-A15)

Середня продуктивність автотранспортного засобу М визначається відношенням добового обсягу перевезень Q до кількості зайнятих автомобілів для перевезення продукції А :
.
Гранична продуктивність автомобіля визначається як відношення приросту добового обсягу перевезень ∆Q до приросту  кількості автомобілів, зайнятих на обслуговуванні складського комплексу ∆А , тобто: ; .
Основними положеннями, що характеризують задачу визначення оптимального обсягу перевезень і кількості автомобілів, є:
1. За умов збільшення кількості автомобілів, які обслуговують дане підприємство, на сталу величину (наприклад, 1) сума n граничних величин продуктивності автомобіля буде дорівнювати середньому добовому обсягу перевезень, що здійснено n одиниць зайнятих автомобілів. Якщо позначити граничну продуктивність транспортних засобів у момент часу і через Р_і , то
.
2. Гранична продуктивність зростає швидше за середню.
3. Гранична продуктивність автомобіля зменшується швидше, аніж середня.
4. Коли середня величина продуктивності автомобіля досягає максимального рівня, його гранична продуктивність у той момент набуває того ж чисельного значення.
Граничні величини продуктивності можна відобразити за  допомогою диференціального числення. Справді, припуска-ючи, що збільшення  і  як завгодно малі і , то
.
Із табл. 1 видно, що зі збільшенням кількості зайнятих автомобілів А добовий обсяг перевезень зростає, середня продуктивність автомобіля М збільшується до тих пір, поки кількість зайнятих автомобілів не досягне 5 одиниць, потім певний час тримається на рівні, близькому до постійного, а з подальшим збіль­ шенням А — падає. Гранична продуктивність автомобіля аналогічна М , але вона швидше, ніж М , досягає свого максимального значення.
Коли середня величина продуктивності автомобіля досягає максимального рівня, його гранична продуктивність у той момент набуває того ж чисельного значення. Коли середня продуктивність автомобіля досягає максимуму (за кількості автомобілів, що дорівнює 6), гранична продуктивність автомобіля дорівнює цій же величині. Таким чином, оптимальною кількістю можна вважати 6 автомобілів, а оптимальним добовим обсягом — 60 т (див. табл. 1).
Для визначення оптимальної кількості автомобілів засобами MS Excel необхідно використати статистичну функцію МАКС (число1; число2; …) , яка повертає максимальне значення зі  списку аргументів, та логічну функцію ЕСЛИ(логическое_ выражение;значение_если_истина;значение_если_ложь) , що повертає одне значення, якщо воно вірне, та інше, якщо воно  хи бне.
Алгоритм визначення оптимальної кількості автомобілів  із використанням зазначених функцій MS Excel наведено на рис. 1.
У математичних формулах MS Excel розв’язання задачі набуває такого вигляду (табл. 3):
Таблиця 3
РОЗРАХУНОК ОПТИМАЛЬНОЇ КІЛЬКОСТІ АВТОМОБІЛІВ ЗАСОБАМИ MS EXCEL

	A			B		C		D	E		F
1	Визначення оптимальної кількості автомобілів
2
3	Кількість зайнятих автомобілів А , шт.	Добовий обсяг перевезень Q , т	Середня продуктивність  автомобіля M = Q / A		Гранична продуктивність Р		Порівняння значень граничної продуктивності автомобіля із максимальним значенням			Оптимальна кількість автомобілів
4	1	2	3		4		5			6
5	0	0	0		0		0			0
6	1	5	5		5		=ЕСЛИ(C17=D6;C6;0)			=ЕСЛИ(Е6=D6;A6;0)
7	2	13	6,5		8		=ЕСЛИ(C17=D7;C7;0)			=ЕСЛИ(Е7=D7;A7;0)
8	3	23	7,67		10		=ЕСЛИ(C17=D8;C8;0)			=ЕСЛИ(Е8=D8;A8;0)
9	4	38	9,5		15		=ЕСЛИ(C17=D9;C9;0)			=ЕСЛИ(Е9=D9;A9;0)
10	5	50	10		12		=ЕСЛИ(C17=D10;C10;0)			=ЕСЛИ(Е10=D10;A10;0)
11	6	60	10		10		=ЕСЛИ(C17=D11;C11;0)			=ЕСЛИ(Е11=D11;A11;0)
12	7	68	9,71		7,97		=ЕСЛИ(C17=D12;C12;0)			=ЕСЛИ(Е12=D12;A12;0)
13	8	75	9,38		7,07		=ЕСЛИ(C17=D13;C13;0)			=ЕСЛИ(Е13=D13;A13;0)
14	9	81	9		5,96		=ЕСЛИ(C17=D14;C14;0)			=ЕСЛИ(Е14=D14;A14;0)
15	10	86	8,6		5		=ЕСЛИ(C17=D15;C15;0)			=ЕСЛИ(Е15=D15;A15;0)
16	11	90	8,18		3,98		=ЕСЛИ(C17=D16;C16;0)			=ЕСЛИ(Е16=D16;A16;0)
17	максималь­не значення		=МАКС(C6:C16)

Результат використання вказаних у табл. 3 формул та безпосереднє знаходження оптимальної кількості автомобілів за допомогою МS Excel подано в табл. 4.
Таким чином, теоретичні докази та припущення щодо вирішення цієї задачі, підтверджено.
Зв’язки між добовим обсягом перевезень, середньою та гранич­ною продуктивностями автомобіля стають більш наочними, як що відобразити їх графічно (рис. 2).
Таблиця 4
РОЗРАХУНОК ОПТИМАЛЬНОЇ КІЛЬКОСТІ АВТОМОБІЛІВ

Кількість зайнятих автомобілів А , шт.	Добовий обсяг перевезень Q , т	Середня продуктивність автомобіля M = Q / A	Гранична продуктив­ність Р	Порівняння значень граничної продуктивності автомобіля з максималь­ним значенням	Оптимальна кількість автомобілів
1	2	3	4	5	6
0	0	0	0	0	0
1	5	5	5	0	0
2	13	6,5	8	0	0
3	23	7,67	10	7,67	0
4	38	9,5	15	0	0
5	50	10	12	0	0
6	60	10	10	10	6
7	68	9,71	7,97	0	0
8	75	9,38	7,07	0	0
9	81	9	5,96	0	0
10	86	8,6	5	0	0
11	90	8,18	3,98	0	0
максимальне значення		10

Рис. 1. Блок-схема визначення оптимальної кількості автомобілів засобами MS Excel

Рис. 2. Добовий обсяг перевезень, середня і гранична продуктивність автомобіля


СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1. Гаджинский А. М. Логистика: Учеб. для высш. и сред. спец. учеб. заведений. — М.: Информационно-внедренческий центр «Маркетинг», 1998. — 228 с.
2. Неруш Ю. М. Коммерческая логистика: Учеб. для вузов. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. — 271 с.

Книга: Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвід. М.Г. Твердохліб

ЗМІСТ

1.	Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвід. М.Г. Твердохліб
2.	ПРОГНОЗУВАННЯ ФІНАНСОВИХ РИНКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ НА БАЗІ НЕЙРОМЕРЕЖ
3.	ДЕРЖАВНЕ РЕГУЛЮВАННЯ ТА УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ
4.	ВИЗНАЧЕННЯ ЗАКОНІВ РОЗПОДІЛУ ПОКАЗНИКІВ РИЗИКУ НА ТРАНСПОРТІ
5.	ТЕХНОЛОГІЯ РОЗРОБКИ ЕКСПЕРТНИХ СИСТЕМ У ТАБЛИЧНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
6.	ВИКОРИСТАННЯ СУЧАСНИХ ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ ЗАСОБІВ ОБРОБКИ РЕЗУЛЬТАТІВ АНКЕТУВАННЯ У МАРКЕТИНГОВИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ
7.	ФІНАНСОВІ ІНДИКАТОРИ ЕФЕКТИВНОСТІ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ
8.	ПРОБЛЕМИ ОЦІНКИ СКЛАДНОСТІ ПРОГРАМ ДЛЯ ЕОМ
9.	МОДЕЛЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ  РЕКЛАМИ ІТ-КОМПАНІЙ
10.	ОСОБЛИВОСТІ МОДЕЛЮВАННЯ ІНВЕСТИЦІЙНИХ ПРОЦЕСІВ У ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНІЙ ГАЛУЗІ ПРОМИСЛОВОСТІ
11.	МОДЕЛЬ БАГАТОЦIЛЬОВИХ РIШЕНЬ В УМОВАХ РИЗИКУ З УРАХУВАННЯМ ДИНАМIКИ
12.	СУМІСНЕ ВИКОРИСТАННЯ КОНЦЕПЦІЙ СТРУКТУРНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА БАГАТОВИМІРНИХ БАЗ ДАНИХ ЯК ІНСТРУМЕНТ СТВОРЕННЯ ЕФЕКТИВНОЇ СППР
13.	ЕМПІРИЧНІ ТА ЕКОНОМЕТРИЧНІ МОДЕЛІ ОЦІНКИ РОЗВИТКУ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СФЕРИ
14.	АНАЛІЗ ІНВЕСТИЦІЙНИХ ПРОЕКТІВ ПІДПРИЄМСТВА НА БАЗІ МЕТОДІВ НЕЧІТКОЇ МАТЕМАТИКИ
15.	МОДЕЛЮВАННЯ ТА ОПТИМІЗАЦІЯ ДИСКРЕТНИХ ЕВОЛЮЦІЙНИХ СИСТЕМ У ВИПАДКОВОМУ СЕРЕДОВИЩІ
16.	ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ФУНКЦІОНУВАННЯ НАФТОГАЗОВОЇ КОМПАНІЇ ЯК ЦІЛІСНОЇ СКЛАДНОЇ СПЕЦИФІЧНОЇ СИСТЕМИ
17.	СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ
18.	ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ГРОШОВОГО ПОТОКУ НА БАНКІВСЬКИХ РАХУНКАХ
19.	ОЦІНЮВАННЯ ТОЧОК ЛАФФЕРА НА ОСНОВІ ДВОПАРАМЕТРИЧНОГО МЕТОДУ
20.	МЕТОДИЧНЕ, МАТЕМАТИЧНЕ ТА ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ЛОГІСТИКИ

На попередню



Додати в закладки

  
Переклад Translate