Имитационное моделирование как способ создания системы поддержки принятия управленческих решений на основе оценки качества логистического обслуживания грузового порта

УДК 658.5:004

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК СПОСОБ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЛОГИСТИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ГРУЗОВОГО ПОРТА

© 2009 г. А.А. Ханова, И.О. Григорьева

Астраханский государственный Astrakhan State

технический университет Technical University

Рассмотрена возможность повышения эффективности принятия управленческих решений по улучшению качества работы грузового порта. Описана имитационная модель работы грузового порта, позволяющая определять оптимальные параметры использования ресурсов и поступления транзактов, приведены результаты испытания модели.

Ключевые слова: управленческие решения; качество логистического обслуживания; аппарат нечеткой логики; функции принадлежности; показатели качества логистической деятельности; имитационное моделирование.

Possibility of efficiency increasing of admission of management solution to improve the quality of cargo port work is concerned. The imitation model of cargo port work is described. The model allows to determine the optimum parameters of the use of resources and of transacts arrival, the results of test of model are given.

Keywords: management solution; logistical service quality; the illegible logic apparatus; the belonging function; the indices of quality of the logistic activity; the imitation simulation.

Одной из главных задач в любой предметной области, в том числе и касательно работы грузового порта, в настоящее время является принятие решений, что непосредственно сводится к выбору из некоторого определенного набора альтернативных вариантов одной или нескольких наиболее подходящих (лучших) альтернатив. Для осуществления такого выбора необходимо, во-первых, определить цель, а во-вторых, выбрать критерии, на основе которых будет производиться оценка имеющегося набора альтернатив.

Рынок услуг по перевалке грузов в настоящее время считается остро конкурентным. Основным объектом конкурентной борьбы для любого предприятия является конкуренция за клиентов. Общеизвестно, что для того чтобы заинтересовать клиента, необходимо предложить ему услугу, отличающуюся от услуг, предоставляемых конкурентами, либо её новизной, либо её уникальностью, либо её отличным качеством. Исходя из специфики своей деятельности, большинство грузовых портов предлагают клиентам примерно один и тот же набор услуг, который обновляется крайне редко и незначительно. Таким образом, становится очевидным: чтобы выгодно отличаться от конкурентов, любому грузовому порту необходимо заинтересовывать клиентов качеством логистического обслуживания. Одними из основных принципов логистики, позволяющих обеспечить повышение конкурентоспособности, а следовательно, и рентабельности предприятия, являются принцип развития логистического сервиса, предполагающий выявление показателей качества логистического обслуживания, и принцип моделирования и информационно-компьютерной поддержки, обусловленный тем, что при анализе,

синтезе и оптимизации объектов и процессов в логистической системе широко используются различные модели: математические, графические, физические, имитационные и др.

Связав оба принципа воедино, для оценки параметров качества логистического обслуживания можно использовать технологии имитационного моделирования. Имитационное моделирование системы позволяет исследовать и оптимизировать функционирование системы с помощью эксперимента, проводимого непосредственно на предметной модели системы, включающей элементы имитации проявления и функционирования как отдельных компонентов и параметров системы, так и имитации отдельных этапов процесса исследования модели [1, 2]. Процесс имитации фиксирует определенные события и состояния или измеряет выходные воздействия, по которым вычисляются характеристики качества функционирования системы [3]. На основе этого можно корректировать выполнение процессов на действительной модели для получения необходимого результата.

Целью исследования является изучение работы грузового порта и оценка качества логистического обслуживания, производимого в ходе работы порта, с помощью имитационного моделирования. Задачи создаваемой модели: определить ряд показателей, на основе которых будет оцениваться качество услуг, предоставляемых портом; построить имитационную модель процесса логистического обслуживания; разработать систему отчетов, наглядно демонстрирующих оценку качества предоставляемых портом услуг; разработать интерфейсы для ввода первоначальной информации и вывода результатной.

Для выполнения всех задач проектирования и достижения цели работы в первую очередь необходимо выбрать показатели качества логистического обслуживания, на основе которых и будет производиться анализ.

Следует отметить, что существует много методик оценки качества логистического обслуживания, но что касается грузового порта, исходя из специфики его работы, из общего числа показателей качества логистического обслуживания были выбраны следующие: - качество погрузки (КП):

КП

КВЗ,

б.о

КВЗ

100,

общ

где КВЗбо - количество выполненных за период времени Т заявок, полностью соответствующих количественным и качественным характеристикам; КВЗобщ -общее количество выполненных заявок за тот же период времени Т. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель качества погрузки вычисляется как среднее значение показателей качества погрузки по всем видам грузов; - безотказность погрузки (БП):

БП

КПрЗ КПЗ

100,

где КПрЗ - количество принятых за период времени Т заявок; КПЗ - количество поступивших заявок за тот же период времени Т. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель безотказности погрузки вычисляется как среднее значение показателей безотказности погрузки по всем видам грузов;

- репутация предприятия (РП):

РП= КШб^оо,

КВЗ,

общ

где КВЗб.п - количество выполненных за период времени Т заявок, по которым не поступило претензий; КВЗобщ - общее количество выполненных за период Т заявок. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель репутации предприятия вычисляется как среднее значение показателей репутации предприятия по всем видам грузов; - время погрузки (ВП):

ВП=

Г

КВЗобщ

где Тп - время погрузки; КВЗобщ - общее количество выполненных за период Т заявок. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель времени погрузки вычисляется как среднее значение показателей времени погрузки по всем видам грузов;

- сохранность груза при погрузке (СГ):

сг=-КП^100,

КПГпоз

где КПГ - количество фактически погруженного за период Т груза в тоннах; КПГпоз - количество груза, которое необходимо было погрузить за период Т в тоннах. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель сохранности груза вычисляется как среднее значение показателей сохранности груза по всем видам грузов.

Показатели качества логистической деятельности помогают менеджерам понять, насколько хорошо достигаются установленные цели; сравнивать текущие показатели логистики с прошлыми; сравнивать логистику в разных организациях; сравнивать показатели работы различных частей логистической цепи; принимать решения об инвестициях и предлагаемых изменениях; измерять влияние изменений на цепь поставок; выявлять участки, требующие усовершенствования.

Для количественной оценки выбранных показателей, которые основываются на нечетких ожиданиях клиентов, необходимо использовать математический аппарат, основанный на теории нечетких множеств. Аппарат нечеткой логики позволяет построить для перечисленных выше показателей функции принадлежности, отражающие уровень качества. Рассмотрим показатель «время погрузки». Чем меньше суммарное время погрузки, тем больше значение функции принадлежности и тем лучше уровень качества доставки. Для того чтобы построить функцию принадлежности, необходимо знать ожидания клиентов. На их основе выбирается Х - множество вариантов логистического обслуживания. Задается нечеткое множество С как совокупность пар вида (х, цс(х)), х принадлежит множеству X, а цс(х) - уровень достижения вариантом х заданной нечеткой цели. цс(х) - функция принадлежности нечеткому множеству С. Чем больше значение цс(х), тем больше степень достижения заданной цели при выборе варианта х в качестве решения. Каждый вариант х для показателя «время погрузки» отражает свое время погрузки.

Оценку качества обслуживания можно произвести путем сравнения графика распределения вероятностей, получаемого в результате прогона модели, с графиком функции принадлежности (оба графика представлены на рис. 1, где х - суммарное время доставки, ч).

Рис. 1. Совместный график распределения вероятности и функции принадлежности

х. ч

Аналогично оценке качества по показателю «время погрузки» можно оценить и все остальные выбранные показатели качества обслуживания [4, 5]. Теперь необходимо определиться с программным обеспечением, с помощью которого будет построена модель грузового порта, позволяющая анализировать его работу, используя эти показатели качества.

В данный момент на рынке присутствует множество программных продуктов имитационного моделирования. Все их можно разделить на 2 группы: универсальные языки программирования и пакеты имитационного моделирования. В работе предпочтение было отдано последним, так как имитационные модели, созданные с помощью пакетов моделирования, просты в использовании, легко модифицируются и, выполняя автоматический поиск ошибок различных типов, обеспечивают более совершенные механизмы обнаружения ошибок. Из всех универсальных пакетов моделирования, таких как Arena, AnyLogic, Extend, IDecide и др. был выбран пакет Arena, так как он пре-

доставляет возможность импорта исходных данных из MS Excel, имеет встроенный язык Visual Basic for Application (VBA), что существенно облегчает и расширяет возможности моделирования; позволяет создавать настраиваемые модули и сохранять их в качестве шаблона, использовать возможности анимации и сохранять результаты моделирования в базе данных и конвертировать их в различные форматы, такие как doc (MS Word), xls (MS Excel), HTML, txt, pdf.

Имитационная модель для оценки качества логистического обслуживания грузового порта, разработанная на основе собранных данных, состоит из следующих групп модулей: 1) основные модули (модуль рассмотрения заявок (рис. 2), модуль погрузки груза на теплоход, модуль прибытия вагонов, модуль прибытия судов с грузом); 2) управляющий модуль (модуль моделирования метеорологических факторов); 3) модуль анимации (рис. 3), позволяющий динамически отобразить технологические процессы осуществления погрузочных работ.

Polu4enie 1 zayavki na \ Zayavka Asbestl

pogru2ku / as b esta

Glavnoe Glavnoe

Zdaniel Zdarwe2

Olk.'HZt

PrinyataAsbest Zayavfca po asbestu prinyata

i

Dispose 29

Рис. 2. Модуль рассмотрения заявок

Рис. 3. Анимационный модуль

Экранная форма, появляющаяся после запуска модели, позволяет установить общие параметры модели. Пользователь устанавливает даты начала и окончания моделирования. Пользователю предоставляется возможность установить предпочтения по работе модели: пользователь устанавливает наименее и наиболее желаемые значения для каждого из показателей качества логистического обслуживания. Для моделирования погодных условий пользователь может установить учитываемые метеорологические факторы (ледостав, туман, ветер).

После окончания моделирования появляется форма «Результаты моделирования», в которой пользователю предлагается выбрать, выводить ли программе на экран отчет после завершения процесса моделирования. Отчет включает в себя отчеты, представленные в виде таблиц, по выбранным показателям качества. В каждой таблице выводится значение показателя качества для различных видов грузов (асбест, пилолес, бумага и металлопрокат), а также общий по всем видам грузов показатель качества. Также в таблице выводятся наименее и наиболее желаемые показатели качества, задаваемые пользователем. Поле «Оценка качества» может содержать значения: высокое, очень высокое, выше среднего, среднее, ниже среднего, низкое и очень низкое - в зависимости от реального показателя качества и наименее и наиболее ожидаемых значений показателя. Поле «Результат» может содержать значения: ожидаемый, ниже ожидаемого и выше ожидаемого - в зависимости от реального значения показателя и функции принадлежности для данного показателя. На основании полученных результатов и принимаются те или иные управленческие решения.

Для проверки адекватности разработанной модели были использованы результаты моделирования и статистические данные о работе грузового порта за сентябрь 2006 г. В указанный период времени на территории грузового порта функционировали все погрузчики и краны. Метеорологические факторы, такие как туман, ветер, ледостав на работу порта влияние не оказывали.

Результаты сравнения статистических показателей работы порта за сентябрь 2006 г. и показателей, полученных в результате моделирования, позволяют гово-

Поступила в редакцию

рить о том, что разработанная модель адекватна реальному экономическому объекту.

Анализ показателей качества логистического обслуживания показал, что, изменяя период времени между поступлением заявок на погрузку того или иного вида грузов, можно отслеживать изменение показателей качества логистического обслуживания. Данная работа позволила решить задачи, сводящиеся к выявлению влияния на качество логистического обслуживания грузового порта и, следовательно, на его успешное функционирование таких факторов, как интенсивность поступления заявок, интенсивность прихода судов, интенсивность прихода вагонов, метеорологические факторы и надежность используемого оборудования.

Построенная модель позволяет выявить «узкие места» в работе порта с точки зрения качества обслуживания клиентов, дать оценку собственно качеству предоставляемых портом услуг, что дает возможность выявлять слабые стороны в организации обслуживания и альтернативные пути устранения слабых сторон в организации логистического обслуживания, оценивать возможные мероприятия по улучшению качества логистического обслуживания, планировать действия, осуществляемые для улучшения процесса обслуживания клиентов, а также принимать управленческие решения более оперативно за счет сокращения времени обработки и получения необходимых данных, повышения степени достоверности обработки информации, увеличения количества аналитических показателей, получаемых на базе исходных.

Литература

1. Алексинская Т.В. Основы логистики. Общие вопросы

логистического управления : учеб. пособие. Таганрог, 2005. 345 с.

2. Гаджинский А.М. Логистика : учебник для высших и средних специальных учебных заведений. 3-е изд. М., 2001. 472 с.

3. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. СПб., Киев, 2004. 847 с.

4. Управление качеством : учебник / С.Д. Ильенкова, Н.Д. Ильенкова, С.Ю. Ягудин [и др.]; под ред. д-ра экон. наук, проф. С.Д. Ильенковой. М., 1998. 248 с.

5. Эффективность логистического управления : учебник для вузов / под общ. ред. Л.Б. Миротина. М., 2004. 448 с.

26 января 2009 г.

Ханова Анна Алексеевна - канд. техн. наук, доцент, кафедра «Прикладная информатика в экономике», Астраханский государственный технический университет. Тел. 614-508. E-mail: akhanova@mail.ru

Григорьева Ирина Олеговна - ассистент, кафедра «Прикладная информатика в экономике», Астраханский государственный технический университет. Тел. 614-508. E-mail: orange8@mail.ru

Hanova Anna Alekseevna - Candidate of Technical Sciences, assistant professor, department «Applied informatics in economics», Astrakhan State Technical University. Ph. 614-508. E-mail: akhanova@mail.ru

Grigorieva Irina Olegovna - assistant, department «Applied informatics in economics», Astrakhan State Technical University. Ph. 614-508. E-mail: orange8@mail.ru