Методы оптимизации при решении задач, связанных с проектированием логистических сетей распределения

Важнейшим вопросом при проектировании сетей распределения и входящей в нее складской сети остается выбор метода оптимизации с учетом установленных ограничений и принятой целевой функции.

Разработка методов оптимизации для решения задач по проектированию логистических сетей (и сетей распределения в частности) активно велась уже с шестидесятых годов прошлого века. Начиная с 1962 г. количество ежегодно публикуемых статей выросло в десятки раз [75], при этом каждый автор старался по-новому взглянуть на проблему, предложить усложненную постановку задачи или более быстрый алгоритм решения уже существующих. Отдельные исследователи публиковали обзорные статьи по разработанным методам, приводя различные их классификации. Различия между такими классификациями порой являлись достаточно условными.

Для решения задач, связанных с проектированием сетей распределения, может быть использована [15] сводная классификация методов, основанная на систематизации ряда зарубежных исследований. Зачастую комплексный характер и размер задач, связанных с разработкой сети распределения, не дают возможности получить точное решение, и для нахождения условного оптимума используются эвристические алгоритмы.

Простые или сложные методы

Первый этап предлагаемой классификации базируется на предложениях коллектива авторов Эйндховенского технологического университета [71]. Голландские исследователи предлагают разделить все методы решения рассматриваемых задач на два вида:

  • • сложные математические модели, которые позволяют найти оптимальное решение, но требуют большого объема данных и предполагают знакомство специалиста, решающего задачу, с продвинутыми инструментами математического программирования (или их техническими реализациями);
  • • правила «большого пальца», которые с относительной легкостью и быстротой позволяют найти приближенные решения, предъявляя при этом минимальные требования к данным «на руках» и знанию инструментов математического программирования. При этом полученные ответы могут с определенной (подчас весьма значительной) вероятностью оказаться неправильными.

Ключевыми критериями выбора между двумя вышеуказанными видами моделей являются требуемая точность решения (значимость оптимального решения для бизнеса), имеющееся в распоряжении время для моделирования и объем располагаемой информации. Метод, предполагающий использование упрощенных методов вычислений, был предложен уже Дональдом Эрленкоттером в 1989 г. и получил название общей оптимальной рыночной зоны обслуживания (GOMA model). Целью разработки этого подхода стало решение задачи о нахождении оптимального количества складов, требуемого для обслуживания определенной географической территории на рынке сбыта. Применение подхода основывалось на ряде допущений [71]:

  • • спрос равномерно распределен на площади рыночной зоны обслуживания с плотностью р
  • • рассматриваются складские и транспортные затраты на единицу продукции, складские затраты подразделяются на постоянные и переменные, постоянные складские зависят от объема грузооборота по степенному показателю (реализация экономии на масштабе);
  • • рассматриваемые двухразмерные рыночные зоны обслуживания могут быть сведены к одной из четырех форм: окружность, квадрат, ромб или правильный шестиугольник. Для каждой формы используется конфигурирующий фактор;
  • • расстояния между объектами определяются с использованием манхеттенской или евклидовой метрик.

В дальнейшем для записи модели Эрленкоттером используется четырехсимвольное обозначение, где на первом месте стоит степенной показатель функции постоянных складских затрат, на втором - степенной показатель функции транспортных затрат (экономия от расстояния перевозки), на третьем - форма рыночной зоны обслуживания, на четвертой - используемая метрика расстояния. На основе упрощенных вычислений для каждого типа модели автор приводит формулы оптимального количества складов и целевого соотношения складских и транспортных затрат. Например, для модели (0, 1, ? (окружность), Е (евклидова метрика)) формула расчета оптимального количества складов выглядит следующим образом:

где ct - транспортные затраты на единицу продукции; Vtotai - общий годовой объем потребности; А - общая площадь рыночной зоны обслуживания; Cf— постоянные складские затраты на единицу.

В дальнейшем результаты Эрленкоттера дополняются исследованиями его «последователей»: в частности, уже упомянутый выше коллектив голландских авторов распространяет применение метода на оптимизацию совокупных логистических затрат (включающих затраты на содержание запасов и постоянные транспортные затраты). В целом же метод Эрленкоттера представляется перспективным для использования в тех случаях, когда необходимо провести экспресс-диагностику текущей конфигурации сети распределения и установить, является ли количество складов или распределительных центров явно завышенным (заниженным), оптимальна ли имеющаяся структура логистических затрат. Для того чтобы сформировать понимание о целевой конфигурации сети (включая не только количество, но и местоположение и структуру потоков между складами), необходимо прибегнуть к первой группе методов.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >