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物流の理論と実践。 企業の企業情報システムは、以下を介して導入されています。 c) 各タスクに番号を割り当てる

現在、物流システムに携わる専門家が、 クリエイティブなアプローチ物流プロジェクトを立案するには、その目的と機能を考慮して、次のことを知る必要があります。 理論的根拠物流システム設計の科学を学び、実践的な設計スキルを備えていること。 物流専門家は、物流プロジェクトを管理するために特定のアルゴリズムに従うよう努める必要がありますが、同時に、設計中に問題が発生した場合は、問題の本質を理解し、適切な結論を導き出し、最も効果的な方法を見つける必要があります。この問題を解決します。

この分野を学習した結果、学生は次のことを行う必要があります。

知る

  • 物流の本質とビジネスモデル。
  • 物流プロジェクトの内容と意義。

できる

  • 受け入れの理論、方法、テクニックを使用する 効果的な解決策、物流システム設計の理論と実践で遭遇する。
  • 物流システムの設計プロセスを研究し、理解する。

スキルがある

  • 複雑な物流プロジェクトとシステムの設計。
  • 設計におけるさまざまな理論的および実際的問題を解決するための、経済的、経済数学的、統計的およびその他の方法の適用。

有能である

専門的に分析し、実際に効果的に活用できる物流システムの開発・設計を行います。

提案された資料を研究するときは、物流システム設計の科学は、他のほとんどの専門分野と同様に、常に改善され、より複雑になっているということを覚えておく必要があります。 独自の用語、アプローチ、専門的な秘密、および出演者の資格要件があります。

この本では、物流プロジェクトを管理するためのアルゴリズムを一貫して段階的に説明しています。 さらに、各ステップは開発の次の段階です。 この出版物の構成は、そのようなプロジェクトの開発で受け入れられた注文に完全に対応しています。 この出版物には、2 つのセクションとワークショップで構成される教科書が含まれています。

で セクションI物流システムを設計する際の経済的な考え方、物流プロジェクトの内容と意味が明らかになります。 ビジネスにおける物流の役割を説明し、そのモデルを示します。 設計に必要な情報、物流プロジェクトの管理に関する段階的なガイダンスとその説明を提供します。 ライフサイクル; 物流上の意思決定を行うプロセスは、以前に理解されていたプロジェクトの目標、それを達成するための手段、方法の選択として考慮され、提示されます。 物流プロジェクト設計プロセスの理論的および実践的な側面が詳細に示されています。

セクション II物流システムの設計実践に特化しています。 物流における管理システムの使用の実践、物流における物流システムの設計、消費者や企業にサービスを提供するための物流システム、倉庫システムの配置と形成の設計について説明します。 さらに、設計された物流システムの経済性評価が行われ、物流の他の側面にも注意が払われます。 このセクションの各章では、著者が提案したアルゴリズムが物流システムの設計に効果的に使用できることを確認する例を示します。

このコースを学習するためのワークショップでは、物流システムにおけるさまざまなレベルの複雑さのプロジェクトの実例が提供されます。 トピックごとに、基本的な概念、公式、課題、テスト、タスク、問題、文献が示されています。

結論として、物流システムの設計が成功する可能性は、よく考えられた物流管理プロセスだけでなく、物流管理のこの分野における知識の建設的な応用にも依存することに注意する必要があります。

ロジスティック分析はロジスティック関数の使用に基づいており、この関数を利用して、さまざまな形態や生活レベル、物質生産の領域や消費者需要の飽和プロセスに固有の成長法則が記述されます。 たとえば、カラー テレビの需要は、最初はゆっくりですが、テレビを所有する家族の割合が加速して増加し、均一な増加に転じています。 その後、この指標が 100% に近づくにつれて、テレビを所有する家族の割合の増加は鈍化します。

ロジスティック関数のグラフは、ラテン文字の「S」を横に置いた形になります。 そのため、S字カーブとも呼ばれます。 この曲線には 2 つの変曲点があり、加速成長から均一成長 (凹面) への移行、および均一成長から減速成長への移行 (凸面) が特徴です。

一般に、ロジスティック法則は、空間と時間における多くのプロセスのダイナミクス (新しい生物や個体群の誕生、それらの死、さまざまな遷移状態など) を反映します。 ロジスティック パターンには、プロセスの加速から減速への変化、または逆に曲線の逆の形状の変化を反映する固有の特性があります。 これ 重要な機能これにより、さまざまな重要な点、最適な点、およびその他の実際的に価値のある点を統計的に決定することができます。

ロジスティック関数は、Verhulst 方程式で表されるパターンに基づいています。

, (1)

ここで、Y は関数の値です。

A は上部漸近線と下部漸近線の間の距離です。

C は下方の漸近線、つまり関数の成長が始まる限界です。

a、b - ロジスティック関数グラフの傾き、曲がり、変曲点を決定するパラメータ (図 2.1)。

ロジスティック関数方程式を解くには、まず上部と下部の漸近線を決定する必要があります。 これは、経験シリーズを使用して単に表示するだけで、十分な精度で行うことができます。 上部漸近線の値は、次の式を使用して分析的に確認できます。

,

どこ
- 等しい引数間隔で取得された関数の 3 つの経験値。

バツ

米。 2.1. ロジスティック関数のグラフ

ロジスティック関数方程式は、次の対数形式で表されます。

この方程式の左辺を log Z で表すと、一次放物線が得られます。

この方程式のパラメーターを決定するには、最小二乗法で解かれた次の正規方程式系を使用します。

これらの方程式からパラメータ a と b を見つけると、理論値に等しい一連の値 (a + bx) を構成できます。
。 数量の決定
、関数 y x の一連の理論値をコンパイルするのは簡単です。 C = O、上部漸近線 = 100%、つまり 1 の場合、ロジスティック関数の方程式は次の形式に単純化されます。
.

物流分析タスクの完了例

物流分析の例として、第二次世界大戦中の米国の自動車産業の軍事製品生産への転換を説明する物流パターンの定義を考えてみましょう。 第二次世界大戦中に米国の自動車産業が製造した主な軍需品は、飛行機、航空機エンジンとその部品、軍用車両、スリッパとその付属品、船舶装備、銃、弾薬などでした。軍事製品の生産量は年ごとに判明しています（表 2.2）。

表2.2

軍事生産量の動態

米国の自動車産業が生産する軍需生産量の動態を図に示します。 2.2.

チャート上では次の期間を区別できます。

期間D- K。 1941 年の軍需製品の生産量の増加は、軍需工場での「在宅動員」製品の生産増加によって確実なものとなり、週 7 日労働の 3 交替勤務への移行と軍需産業の開始に関連していました。保管されたバックアップ工場。

K期～L. 1942 年前半、自動車会社の生産の伸びは主に民生産業から軍需品の生産への転換によって決まりました。 1942 年後半も転換は続きましたが、民間産業の再構築と新しい建設が決定的な役割を果たしました。

期間L- M。 1943 年の軍事生産の増加は、民間産業の再構築と新しく作られた施設の稼働によって特徴づけられました。

A=10、C=0、n=5 として、このパターンの方程式を見つけてみましょう。 正規方程式系をコンパイルするには、まず量を計算します。



(表2.3)。

0バツ

    1941 1942 1943 1944

米。 2.2. 米国の自動車産業が生産する軍需生産量のダイナミクス: 軸に沿った推移 横軸は時間（年）、y 軸は生産高（10 億ドル）です。

表2.3

正規方程式系のデータの計算

バツ

あ/

あ/
- 1 = Z

Z

a と b の値、および値 A = 10 の代わりに Verhulst 方程式に代入すると、次のようになります。

この方程式を使用して、関数 y の期待値を計算します。 計算を表に示します。 2.4.

表 2.3 の結果に基づいて、正規方程式系をコンパイルします。

15

表2.4

値の計算

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導入

1.物流におけるモデリング

実践課題その1

実践課題その２

使用した文献
導入

ロジスティクスとは、原材料や材料を輸送、倉庫に運ぶ過程で実行される輸送、倉庫保管、その他の有形無形の業務の計画、制御、管理の科学です。 産業企業; 原材料、資材、半製品の工場内加工。 消費者の要求に従って最終製品を消費者に届けるとともに、関連情報を転送、処理、保管します。

兵站（ギリシャ語から - 推論の技術、その後 - 軍隊とその移動に供給する技術、数学的兵站）。
物流の世界的な目標は、サイクルを短縮し、在庫を削減することです。
生産段階では - プロセスの同期のため。 の必要性を特定することで、 物質的な資源; 何が必要とされているか？ いつ？ 幾つか？; 自主規制によるものです（生産は特定の製品の需要に応じて行われます）。
物流の主なタスクは、材料、エネルギー、情報、人材、生産手段の使用です。 消費者に、指定された時間、指定された場所、指定された価格で、指定された品質の製品を提供します。
1.物流におけるシミュレーション
分析された実際のビジネス プロセスまたは仮想のビジネス プロセスを目的を持って表現したモデリングは、管理において主に 2 つの目的を果たします。
第一に、組織の構造、機能の法則、管理に関する知識を正式な形式（構造モデリング）で保存することです。
次に、モデルに実際のデータを入力し、コンピューター シミュレーション (一定期間にわたるオブジェクトの実際の動作をシミュレート) を実行することで、意思決定のための事実に基づいた根拠を得ることができます。
「経済学における実験は不可能」という公準を覆すシミュレーション・モデリングは、コンピュータ技術の発展、人間の意思決定プロセスの研究、リエンジニアリングという学問の発展によって可能になりました。

物流におけるモデリングの特徴は、物流コンセプトそのものの内容によって決まります。 ロジスティクスには、部門の機能境界を越えて、組織内の物資、財務、情報の流れを統合的かつ動的に管理するための体系的なアプローチが含まれます。 これは主に、システム ダイナミクスの原則とビジネス プロセスの概念を反映しています。 システムダイナミクスの観点から見た組織の動作は、システムとしての情報論理構造によって決定され、機能ではなくフローの観点から表現され、開発とダイナミクスで考慮されます。

ビジネス プロセスは、意図的に変換され制御されたリソースのフローとして定義できます。
したがって、サプライチェーンでコストと収益がどのように生成されるのか、その重要なパラメーター、開発要因、ボトルネックと機会は何か、発生した問題の原因は何なのか、結果はどうなるのか、という質問に対する答えを求めてください。計画された意思決定の実現 - ビジネス プロセスのコンピュータ モデリングは、物流管理者に役立ちます。
物流における管理は、多数のパラメーター、関数と相関の依存関係、確率的要因の影響を考慮することを特徴としています。 モデルの構築時にそれらすべてが分析されますが、すべてがモデルに含まれるわけではありません。
意思決定を行うには、モデルは問題の本質を反映し、A. アインシュタインの言葉を借りれば「... 可能な限り単純ですが、これ以上単純ではない」という理論的根拠を提供する必要があります。 すべての実際の依存関係をモデルに完全に反映することは不可能であるか、経済的に不当です。
総合品質アプローチの創始者である E. デミングは次のように述べています。「すべてのモデルは間違っていますが、一部のモデルは有用です。」 モデルは、その構築中に実際にいくつかの方法論的ルールに従ったときに有用になります。

まず、モデリングはグループで行う必要があります。 これは、さまざまなプロファイルの専門家からなるワーキング グループの形成だけでなく、データ収集、評価、テスト、および社内のさまざまなレベルおよびさまざまな部門のマネージャーのモデルに関する提案の作成に広く関与することも意味します。 これにより、モデルのパフォーマンスとスタッフのトレーニングの両方が保証されます。

第二に、シミュレーションは慎重に文書化する必要があります。 優れたモデルは、多少の官僚主義から恩恵を受けることができます。 最初のルールを満たした結果として得られるすべてのオプション、パーソナライズされたオファーを記録する必要があります。 モデリングの結果に基づいて、規制文書や計画文書、職務内容などが公開されます。
第三に、モデリングは継続的なプロセスです。 構造モデルとシミュレーション モデルは、意思決定の正当化、シナリオの開発、トレーニング、担当者とのコミュニケーションの手段として機能します。 問題の定式化の変化、外部要因の影響、新しい知識の出現により、モデル パラメーターの調整が必要になる場合があります。
もう 1 つの実際的なポイントは、ビジネス プロセスを「現状のまま」の状態でモデル化するか、「あるべき姿」の状態でモデル化するかを選択することです。 原則として、商用分析パッケージの方法論的サポートは以下を提供します。 一般的な推奨事項この質問について。 リエンジニアリングの特徴は、一般に物議を醸すモデリングの 3 番目の形式、「現状のまま」と考えることができます。

モデリングにより、管理者は、問題の原因と、直観的に感じた変更によって起こり得る結果について、より正確かつ完全に説明することが求められます。 モデルの正式な構築の過程で、さまざまなマネージャー間のこれらのアイデアに対する内部矛盾と疑念が明らかになります。 グループ モデルの構築には合意が必要であり、サプライ チェーンに沿ったビジネス プロセス モデルの普及により、コミュニケーションが改善され、他の部門の利益と役割についての理解が深まります。 これにより、物流において非常に重要な相互作用が向上します。 このモデルは、集団的な企業精神分析の手段となります。 物流におけるモデルの類型は、「物流システム」の概念に由来していますが、知られているように、その膨大な概念的能力と中間の存在形態の多様性のため、実際には完全には確立されていません。 物流活動の本質とニュアンスに関する不定形なアイデアは、物流オブジェクトの存在の詳細と段階を考慮したモデル範囲の形で効果的な方法論ツールの作成には貢献しません。 一方で、物流におけるモデリング装置の未発達が科学としての発展を妨げている。

他の知識分野 (システム学、オペレーションズ リサーチ、在庫管理理論など) から借用する必要があります。 さまざまな方法とモデリング手法が必要ですが、この方法には深い理解が必要です。 批判的な分析既存のモデルの範囲を検討し、その潜在的な機能と本質的な欠点を物流の観点から再考します。 そうしないと、モデリング方法を選択するときと、モデル化されている物流プロセスの本質を説明するときの両方で、重大な困難や誤解が生じることがあります。 モデリング分野の専門家であれば、ロジスティクスに関する文献で提示されている多数のモデルの中で、関連するオブジェクトのモデリング結果がオーダースケールであっても相互に比較できない場合、多くの事実を容易に見つけることができます。つまり、構造モデルは機能的で静的なものとして提示されます。動的なもの、概念的なもの、情報的なもの、さらには分析的なものなど。

物流分野の研究者や専門家の少なくとも控えめな要求を満たし、「適切な」モデルの検索に費やす時間を短縮するのに役立つさまざまなモデルを確立するには、適切なモデルに細心の注意を払うことをお勧めします。複雑な物理、経済、情報システムをモデル化する理論における既知の分類。 このアプローチでは、システムの状態を修正する性質に応じて、以下を区別する必要があります。

状況モデリングでは、システムの状態ベクトルの予測 Z(T) を取得するために、時間 T にわたる状態の変化 z(t) є Z を推定します。この基準に基づいて、ダイナミクスの評価に使用されるモデル調達サービスの強度と流通チャネルの力は、流通ネットワークの状況、生産と在庫の管理の状況などに分類できます。

時間間隔にわたる出力統計特性 y(t) єY を決定する行動モデリング。 したがって、動作モデルは、一定期間にわたるシステムの安定性、信頼性、適応性の程度を統計的に評価するものであると考える必要があります。 この種のモデルには、さまざまな物流作業間の間隔の統計的分布を使用するため、待ち行列理論に基づいて構築されたモデルが含まれます。 彼らの助けを借りて、以前に達成されたレベル、またはシステム内の注文の平均実行時間と遅延、損失の確率の形で対応する基準に関連して、物流システムの機能レベルを評価できます。等

物流オブジェクトのモデル表現の形式に応じて、モデル範囲はさらに 2 つの主なタイプ、物理 (マテリアル) モデリングと抽象モデリングに分類できます。

物理モデル一般に、実物大とモックアップに分けられます。 実物大のモデルが他のモデルよりも現実を適切に反映できることは明らかです。 同時に、現地調査の実施には、組織的、経済的、科学的な面で多大な困難が伴います。 通常、「地上」では、外部環境や環境の変化の可能性なしに、システムの既存の状態を修正することしかできません。 内的要因環境。

使用する さまざまなオプションたとえば、半製品テストの形式でのモックアップ モデリングでは、実験者の能力は向上しますが、特に類似性の基準を確立できない場合には、モデリング結果が歪む可能性が高くなります。モデル（モックアップ）と現実のプロセス。
抽象モデリング物流における知識の最も受け入れられる手段であり、ほとんどの場合、可能な唯一の手段です。 表現方法に応じて、抽象モデリングは概念的モデリング、数学モデリング、シミュレーションモデリング、記号モデリングの 4 つの方向に分解されます。

次に、概念モデルは、条件付きで言語モデルとシステム全体の構造形式のモデルに分割できます。 現在、これはロジスティクス、特に理論と呼ばれる部分で最も一般的なタイプのモデルです。 彼らの弁証法 幅広い用途科学の観察および記述分野における認識論には深い認識論的ルーツがあり、特にモデルに定義の難しい入力と出力がある場合には、これを侵すべきではないようです。 ただし、概念モデリングは研究対象に関する初期知識を得る手段にすぎません。 概念モデリング技術のみを使用する科学の知識レベルは、「研究対象のシステムに関するほとんどの形態学的データを持っていますが、場合によってはこのデータが分類のみに限定されることもあります。安定したパターンが確立されることは比較的まれで、大成功です。」

数学的モデルはその最高の発現において多くのことが可能ですが、そのモデルを数学的タイプとして分類するための特定の特性を与えることは困難です。 数学的演算の範囲は膨大すぎます。記号変数の非常に抽象的なモデルから、計算面の本格的な精緻化に至るまでです。 研究対象のプロセスのメカニズムをツールを使用して説明する場合、結果の達成度に応じて 数学的手法、条件付きで、分析 (デジタル)、アナログ、サイバネティック、ゲームの 4 つのグループに分類できます。 このようなグラデーションの相対性をもう一度強調することができます。 たとえば、分析モデル、アナログモデル、サイバネティックモデルが間違いなく原因であると考えられる場合、 数学的モデルその場合、ゲーム モデルは、いわゆる「ビジネス ゲーム」においてほぼゼロの数学的レベルを取ることができ、形式化されるとほぼ 100 パーセント分析的になることができます。 紛争状況ゲーム理論の要素を利用しています。

しかし、さらに 複雑な性質シミュレーションモデル（IM）を持っています。 前述の基準によれば、抽象モデルのほぼすべてのクラス、サブクラス、タイプ、グループ、および各種は現実の模倣であると考えられるため、これは驚くべきことではありません。 この結論の正しさを確認するために、シミュレーション モデリングの本質の古典的な定義を参照することができます。これは、「実際のシステムのモデルを作成し、その特性を特定するためにこのモデルに対して実験を行うプロセス」として提示されています。システムを構築し、その作成、改善、および（または）効果的な使用の可能な方法を決定します。」

問題全体は、モデルが偽りにならないような模倣のルールを確立することだけにあります。 「古い」世代の科学者の間でも、「システム モデルを選択する過程で、さまざまな程度の知識を考慮し、可能であれば、開発された技術を持たないモデルの使用を避ける必要がある」という同様の意見があります。数学的装置。」 私たちが彼らの意見に従うなら、特定の仕様に対応する数学的装置がより多く使用されるほど、シミュレーションモデリングにおける実際のプロセスの反映が不十分であるために「病気になる」リスクは少なくなると仮定できます。 これに基づいて、シミュレーション モデルはさらに 3 つのグループ (分析モデル、サイバネティックモデル、情報モデル) に分類できます。

これらのグループ間に細い線を引く試みとして、モデル化されたシステムの構造的および機能的空間のシミュレーションが平衡系の解決に基づいて実行される場合が、分析的シミュレーション モデリングの兆候であると考えます。線形、非線形、動的、統計、その他の種類のプログラミングの方法を使用した方程式。

しかし、多くの例外が別のルールを裏付けるため、物流における実際のプロセスをシミュレートするときに、分析モデル、アナログモデル、またはサイバネティックモデルに手を貸す価値はないようです。 彼によれば、「困難な状況では、個別の条件だけが必要です」 よくある問題必要な依存関係がまだ欠如していること、そしておそらく最も重要なこととして、場合によっては「意味のある」測定尺度を導入することが不可能であることの両方の理由により、分析的評価に適しています。 この現実認識の特性は、多くの種類の情報モデルを形成します。これらは、公式および非公式の分析装置に基づいてシミュレーション モデルを構築するためのすべての基本的な機能と規則を備えており、最終的により高い実用的価値を獲得できる総合秩序のモデルになります。概念モデルや分析モデルと比較します。

しかし、たとえ情報モデルが上記の要件をすべて満たしていても、情報モデルから受け取る情報の量が膨大になり、その処理があまり効率的ではなくなる可能性があります。 一般化された情報を生成および使用するための合理的な手順を開発することにより、ソフトウェアをさらに改善することが必要です。 このような必要なデータを検索・加工するシステムはすでに登場しており、インターネット上では広く使われています。 そのうちの 1 つは「ASK JEEVES」（スマート検索サービス）と呼ばれるもので、急速に世界を征服しており、その創設者 (スティーブ バーコベッツ) は米国で最も成功したビジネスマンの 1 人になりました。

「スマート検索サービス」が、機能と機能の運用定義を持つ対話型管理の枠組みから外れるとは考えにくい。 情報リンク物流インフラの要素間。 そうでない場合、どのようにして最適な制御パラメータを迅速に開発し、管理プロセスの対応する領域や段階にリンクさせることができるでしょうか? 反復的な対話手順を実行できる可能性により、情報システムはさらに 2 つのタイプに分類されます。対話と単純です。 テーブルとリレーションシップの従来の (フィードバックなし) 分析の出力が含まれます。 ここで、A. シェーアのビジネス プロセスの情報モデルを認識する必要があります。 ここ数年物流課題の解決に活用されるケースが増えているのは、「ASK JEEVES」の要素を取り入れた対話システムによるものと考えられます。

このような情報モデルを詳しく知ると、その構造が主に記号モデルの使用に基づいていることがわかります。記号モデルは言語モデルと記号 (目的論) に分類されます。 言語モデルは、特定の機械語 (FORSIM、GPSS、SIMULA、SIMSCRIPT、BOSS、SOL、DYNAMO、MIMIC など) で厳密に固定された一連の明確な概念と、さまざまな記号 (量指定子) を使用した署名付き概念に基づいています。 、述語、集合論による要素の指定など）集合が表示されます 必要な概念そのため、実際のオブジェクトの説明は別の記号で与えられます。 関係代数に基づくあらゆる種類の関係言語と意味ネットワークは、急速に発展しているフレームとスロットの装置と連携して、物流活動の要素、接続、およびオブジェクトを表現する手段を作成および識別する可能性を拡大すると言えます。 、最終的には物流における「ASK JEEVES」の出現と発展に貢献します。

上記のタイプ、グループ、およびモデルのタイプのほとんどすべては、いわゆる機能順序と階層順序の特性に従って構造化できます。 特に、モデルは、その意図された目的に基づいて、機能モデル、構造モデル、組織モデル、管理モデル、サポートモデル、さらにデータ モデルと出力モデルに分類されます。 システム管理の手法に応じて、物流ではいわゆる「プッシュ」モデルと「プル」モデルが使用されることがあります。 このモデルの名前は、モデル化されている主なタイプのフロー (商品、財務、管理、リソース、製品など) から取得することもできます。

モデル化オブジェクトの一般化の程度に応じたグラデーションにより、地方、企業、地域、産業、共和制などのモデルが形成されます。 それぞれは、解決される問題の詳細に応じて分解できます。 たとえば、ローカル オペレーティング モデル (LOM) は、輸送、財務、リソース管理の問題を研究するために設計できます。

物流活動のほぼすべての領域に在庫管理サブシステム (IM) が浸透しています。 オペレーションズ リサーチの比較的新しい分野と考えられている在庫管理理論には、すでに数百のモデルがあり、数十の特性に従って詳細に分類されています。 KM に基づいてコンピュータの知識ベースを作成する場合にのみ、それらを完全に提示することは理にかなっています。 ここでは、以下の点でモデルを区別する拡大分類に限定するだけで十分です。 倉庫の数。 補充の性質。 需要の性質。 力学を考える方法。 ターゲット関数; 補充戦略。 在庫レベルを管理する方法。 不足分の説明。 配達の遅れ

さらに、研究対象のプロセスの性質に応じて、すべてのモデルは決定論的と確率的、静的と動的、連続的と離散的に分類できます。 ただし、指定された「純粋な」形式では、物流プロセス、およびその結果としてのモデルは非常にまれであり、特に決定論的、静的、連続的な形式では、主に非定常性と関連性が高くなります。 独立した性格要求。 物流におけるモデルの類型は、「物流システム」の概念に由来していますが、知られているように、その膨大な概念的能力と中間の存在形態の多様性のため、実際には完全には確立されていません。 物流活動の本質とニュアンスに関する不定形なアイデアは、物流オブジェクトの存在の詳細と段階を考慮したモデル範囲の形で効果的な方法論ツールの作成には貢献しません。 一方で、物流におけるモデリング装置の未発達が科学としての発展を妨げている。

物流でよく使われる そしてシミュレーションモデリング。シミュレーション モデリングでは、定量的な関係の性質を決定するパターンは不明のままで、物流プロセスはブラック ボックスのままです。 たとえば、テレビのボタンを押すと結果が得られますが、内部でどのようなプロセスが起こっているのかは正確にはわかりません。

シミュレーションモデリングの基本的なプロセス。
1. 実際のシステムのモデルの構築。
2. このモデルで実験を実施します。
目的: 物流システムの動作を理解する。 物流システムが最も効率的に機能する戦略を選択します。 通常、シミュレーション モデリングはコンピューターを使用して実行されます。 シミュレーション モデリングの使用が推奨される基本条件。
1. この問題は完全に定式化されていない、または定式化された数学モデルを解決するための分析方法がまだ開発されていません。
2. 分析モデルは利用可能ですが、手順が非常に複雑で時間がかかるため、シミュレーションの方が問題を解決する簡単な方法となります。
3. 分析的な解決策は存在しますが、担当者の数学的訓練が不十分なため、その実装は不可能です。
シミュレーション モデリングの利点は次のとおりです。
1. この方法では、より複雑な問題を解決できます。
2. これらのモデルにより、分析研究を困難にするランダムな影響やその他の要因を非常に簡単に考慮することが可能になります。
3. シミュレーション モデリングは、時間の経過に伴うシステム機能のプロセスを再現します。
4. 論理構造は保持されます。 シミュレーション モデリングの欠点。
欠点:
1. この方法を使用した研究には費用がかかります。
2. 高度な資格を持つ専門プログラマーが必要です。
3. 必要 たくさんのマシンタイム。
4. モデルは特定の条件向けに開発されたものであり、他の同様のモデルに適用することはできません。
5. 偽物の可能性が高い。 これは、現実世界の状況がわずかに変化した場合でも発生する可能性があります。
シミュレーション モデルの説明は、R. シャノンの次の言葉で締めくくられます。「シミュレーション モデルの開発と応用は、科学というよりも芸術です。 したがって、成功か失敗は方法よりも、それをどのように適用するかによって決まります。」
2. 在庫管理におけるABC-XYZ分析

在庫管理の重要なツールは、ABC/XYZ 分析です。 この方法の本質は、魅力度 (ABC) または回転率の安定性 (XYZ) に応じて、在庫を 3 つのグループに分配することです。 株式の魅力と売上高傾向の安定性は、さまざまな基準に従って評価できます。 このソリューションは、収益、マージン、数量という 3 つの指標をサポートします。

このソリューションを使用すると、ABC および XYZ 分類用に異なるカタログを作成できます。 このような各カタログは、サポートされている評価基準の 1 つの使用に焦点を当てており、グループ A、B、および C (XYZ 分類の場合 - そのグループ間) 間のパーセンテージ比率を設定できます。 これらのカタログに基づいて、商品をグループ ABC と XYZ に分類することができます。 このような各分類は、企業の形式 (グループ) または個別の生産ごとに形成されます。

スコアリング方法を分析する場合、意思決定の状況は多くの選択肢から選択する必要があるという特徴があります。 全体的な結果への影響という点で、すべての選択肢が同じ重要性を持っているわけではないという事実により、決定の質が特定に依存するかどうかが決まります。 最も重要な要素そして彼らに影響を与える機会を見つけることです。 特定の問題に対する重要度に応じて個々の要素を分類し、可視化する手法をABC分析と呼びます。

歴史的に、この方法の起源は、供給問題、つまり、原材料の総コストの中で最も大きな比重を占める製品に努力を集中する必要性の解決に関連していました。 原則として、ABS 分析は、調査対象の数量 (製品、顧客など) に応じてさまざまな領域を分類できるため、非常に幅広い応用範囲を持っています。

ABC 分析は、実際には要素の 20% が結果の約 80% を提供することが多いという仮説に基づいています。 この仮説は、イタリアの経済学者パレート (1848-1923) によって提唱された、いわゆるパレートの法則に基づいており、特定のグループまたは集合体内では、個々の物体はそのシェアに対応する価値よりもはるかに大きな価値があると述べています。このグループの人口。

ABC 分析の例としては、管理タスクを実行するための優先順位の確立が挙げられます。 マネージャーが毎日取り組む最も重要なタスク (A グループ) は、総労働時間の約 15% を占めます。 目標達成への貢献という観点から見ると、その価値は 65% の範囲にあります。 中重要度のタスク (B グループ) は時間の約 20% を占め、結果のシェアも約 20% です。 一方、価値の低いタスクは、時間の約 65% を必要とし、目標達成率は約 15% のみです。 グループ A、B、C を強調表示するタスクの量とタスクの重要性 (価値) の関係をグラフで示したのが図です。

ABC 分析を使用してマネージャーの時間の分布を調査する例に基づいて、次の段階を区別できます。
a) 特定の期間（週、日）内に完了する必要があるすべてのタスクのリストを作成する。
b) タスクの重要性と重要性に応じてタスクを順序付けします (重要度が低い順)。
c) 各タスクに番号を割り当てる。
d) ABC 原則に従ったタスクの評価: 最初の 15% は A グループに属します (非常に重要で、委任できません。 非常に重要機能を実行するため）; 次の 20% - B グループ (重要、重大、委任可能)。 残りの 65% は C グループ (重要度が低く、取るに足らない、委任する必要がある)。
e) タスクの重要性を確実に順守するための時間配分をチェックする: A グループの時間は 65%。 B グループの場合は 20%。 C グループでは 15% の確率でした。
f) 一貫して A タスクに集中するために是正措置を実行する。
g) 委任の可能性について B タスクと C タスクをチェックする。

ABC 分析の範囲は、時間優先順位の確立とともに、他の多くのタスクにも拡張されます。 よく使用されるオプションは、企業の成功に対する重要性の観点から企業の顧客を分類し、その後 A グループ、B グループ、C グループに分けることです。 多くの場合、ABC-XYZ 分析は、企業の個々の製品の結果 (売上、利益) の観点からの重要性を研究するために使用されます。 これは、販売プログラムの構造を最適化し、不採算製品をプログラムから排除するために行われます。

ABC 分析は、さまざまな影響要因や要素の中から、設定された目標を達成するために特に重要で優先順位が高いものを特定する効果的な方法です。

ABS 解析の決定的な利点はその使いやすさであり、この方法を使用すると、部品に関する管理者の過負荷を軽減し、次のような結果を提供するのに役立つ結論を迅速に導き出すことができます。 最高のレビュー問題のある領域。 ABS 分析の助けを借りて、パレートの法則に向けた一貫した方向性の可能性が実現し、活動に集中します。 最も重要な側面問題。 最も重要なタスクを解決することに活動が集中するため、結果として他の領域のコストをターゲットにすることが可能になります。

ABC 分析の弱点は、要素を評価するための客観的な基準、つまり結果を達成するために重要な基準を探すことです。 この問題は、定量化可能な要素については比較的簡単に解決されます (比較に使用できる客観的な尺度があります)。 定性的基準 (制作プログラムの品質など) は、受け入れられるための要件が​​大幅に高いという特徴があります。

XYZ 分析 (販売の安定性の調査) は通常、ABC 分析と併用され、販売会社の主要製品を特定することができます。
調達を組織するには 2 つの方法があります。 従来、これらは「販売から」および「倉庫から」アプローチと呼ばれています。 1つ目は、本質的には、クライアントとのコミュニケーションにおける経験の蓄積です。
「倉庫からの」管理とは、定性的な情報ではなく、過去の期間のデータに依存することを意味します。 それらに基づいて、将来の予測が行われます。 このような状況下では、ABC 分析や XYZ 分析などの SIC (統計的インベントリ法) 手法が効果を発揮します。
XYZ分析のポイントは、売上の安定性を検討することです。 ABC 分析で最終結果 (企業全体の利益または在庫コスト) に対する特定の製品の寄与度を判断できる場合、XYZ 分析では売上の逸脱、急上昇、および不安定性を調査します。
カテゴリ X には、安定した販売が行われている製品が含まれます。 店舗が営業日ごとに 100 プラスマイナス 5 カートンの牛乳を販売している場合、その製品はこのカテゴリに分類されます。
グループ Y では、より大きな偏差が許容されます。
カテゴリZには、売上の変動が大きく正確に予測できない商品が含まれます。
XYZ 分析の目的は、需要の均一性と予測精度に応じて、商品 (命名法) をグループに区別することです。
商品をこれらのカテゴリに分類するための、非常に単純な統計装置があります。 データを比較するときは、数式を使用して変動係数を計算します。
XYZ解析手法
XYZ分析の主な考え方は、調査対象の指標の均一性の度合い（変動係数による）に応じてオブジェクトをグループ化することです。
XYZ 分析は正規 (ガウス) データ分布の場合にのみ正しく機能することに注意してください。 ただし、取得される統計データが増加するにつれて、その分布は一定の影響を受けます。 自然条件ガウスに近づいています。
最初のステップ: 分析のオブジェクトを定義します。 オプション: 顧客、サプライヤー、製品グループ/サブグループ、品目など。
第 2 ステップ: オブジェクトを分析するパラメータを決定します。 オプション: 平均在庫、摩擦。 販売量、摩擦。 収入、摩擦。 販売単位数、個。 注文数、個。 等々。
3 番目のステップ: 分析を実行する必要がある期間と期間の数を決定します。 オプション: 週、10 年、月、四半期/季節、半年、年。

一般的な推奨事項: 期間は、会社で採用されている計画期間以上である必要があります。 たとえば、販売会社の売上と在庫を分析するときに、興味深い状況が発生します。 家庭用器具、建設資材、自動車のスペアパーツなど。 財務計画多くの場合、1 か月単位で作成されますが、本当に必要な計画期間は 6 か月である必要があります。 四半期未満の期間のデータを分析することはまったく意味がありません。 すべての製品はカテゴリ Z に分類されます。

4 番目のステップ: 分析された各オブジェクトの変動係数を決定します。 変動係数の公式は上に示されています。
第 5 ステップ: 変動係数の値が大きい順に分析オブジェクトを並べ替えます。 次に、グループ X、Y、Z を定義します。

この係数は、平均値からのデータの偏差の程度を (パーセントで) 示します。 その高い値は、「冷蔵庫に頭を突っ込んでコンロの上に座るのは、平均して悪くない」という統計学者の古いジョークによって明確に示されています。 変動係数値が 0 ～ 10% の製品アイテム (西洋の用語では SKU - 在庫管理単位) はカテゴリ X に分類され、10 ～ 25% はカテゴリ Y に分類され、残りはカテゴリ Z に分類されます。ただし、これはおおよその分布。 多くの場合、XYZ 曲線をプロットすると、変曲点に基づいてこれらの間隔をより正確に設定できます。

XYZ 分析を ABC 分析と組み合わせて使用​​するのが最善です (ただし、それだけでも物流部門に重要な情報が提供されます)。 同時に、製品範囲全体が 9 つの製品カテゴリーに分類されます。

専門家は、統合ABC(XYZ)分析は意思決定を支援する手段にすぎないと強調しています。 マトリックスを構築しても、製品を「悪い」と「良い」に分けることはできませんし、販売リストから直ちに削除する必要がある製品を特定することもできません。 追加の分析が常に必要になります。 CZ カテゴリには、販売されている機構用の作業服や清掃用品などの関連製品が含まれることがよくあります。 収入はほとんどなく、顧客によって不定期に購入されます。 ディスカウントストアのCXカテゴリーにはパン、塩、マッチなどが含まれる。 これらの商品は在庫がなければなりません。在庫がなければ、購入者は再び店に来ない可能性があります。

それでも、統合分析の利点は否定できません。 在庫管理の基礎となり、「発注点」を決定することができます。 AX カテゴリについては、その財務的重要性と予測可能性を考慮して、厳格な基準を確立する必要があり、その遵守には特別な注意を払う必要があります。 この商品グループについては、毎日残高を確認し、新しいバッチを注文するための明確なカレンダー (日付) または統計 (倉庫に残っている在庫量に基づく) ポイントを設定することをお勧めします。

統合された分析マトリックスは、管理リソースの割り当てにも使用できます。 AX カテゴリは最も経験豊富で資格のある従業員によってサービスされるべきであり、CZ の「檻」に分類される製品グループは新人に任せることができます。 注文の発生頻度が低く、逸脱に対する許容度が高く、特定の製品アイテムに一定期間使用される金額のみが厳密に制限されているカテゴリを扱うことは容易です。

ABC(XYZ) 分析の結果は明確であるため、マネージャーとのコミュニケーションにおいて、マネージャーに特定のアクションを実行するよう促すための議論として使用することができます。
XYZ 解析を使用する場合、留意すべき重要な制限がいくつかあります。 まず、使用するデータ量の要件です。 数が多ければ多いほど、得られる結果の信頼性は高くなります。 調査対象の期間の数は少なくとも 3 つである必要があります。

状況が動的に変化する場合、たとえば新製品（企業がまだ取引していない類似品）を市場に導入する場合や、一部の製品を一度だけ取得する場合など、統計的手法を適用することはできません。アイテム。 新製品の販売数が毎週増加する場合、XYZ分析では何も得られず、その製品は必然的に「不安定な」グループZに分類されます。XYZは無意味であり、企業または受注に取り組んでいる企業にとっては、単に必要ありませんそんな予想。

分析の頻度は純粋に各企業の個別の問題です。

季節性は計算結果に大きな影響を与える可能性があります。 典型的なケースを次に示します。 会社は季節需要の増加について通知され、必要な商品在庫が購入または生産されます。 しかし、売上の急増により、この製品は「予測不可能」カテゴリー Z に分類されます。さらに、XYZ 分析の使用がまったく役に立たない市場セグメント全体が存在します。

実践課題その1

「作るか買うか」タスク

同社は 3 つのコンポーネントを製造および販売しています。 供給部門の責任者には、世界市場の価格を学習するという任務が与えられた。 次の価格とコストの指標が学習されています (表 1)。

この問題を解決するには、次の式を使用してオプション k の係数を計算します。

表 1. 「製造するか購入する」という経営上の意思決定を行うための最初の情報

指標

成分

生産量・台数

固定資産の費用、UAH。

主要な生産労働者に支払うコスト (生産単位あたり)、UAH。

生産単位あたりの直接販売、UAH。

生産単位当たりの固定費、UAH。

2. すべてのコンポーネントを自社で製造する場合の利益率を決定する

コンポーネントの購入の可能性に関する推奨事項を作成するときは、関連する収益コストのみを考慮する必要があり、その価値は下される決定に直接依存します。 購入または社内生産の両方の選択肢のコストを表 2 に示します。

表 2. 比較解析 2 つの選択肢 (購入または独自の生産)

関連コスト

成分

ビロビネーション

購入

ビロビネーション

購入

ビロビネーション

購入

生産単位あたりの基本材料のコスト、UAH。

主要な生産労働者の人件費 (生産単位あたり)、UAH。

生産単位あたりの直接コスト (UAH)。

輸入購入価格、UAH。

生産単位あたりの関連コストを合わせたもの、UAH。

コストのみに基づいた計算の結果、企業はコンポーネント X を購入する必要があることがわかります。

すべての部品を内製化した場合の利益率を計算してみましょう（表3）

表3. 全部品を内製化した場合の利益率の計算

指標

成分

生産量、単位

生産単位あたりの基本材料のコスト、UAH

生産単位当たりの販売価格、UAH

1 生産単位からの利益、UAH

全生産量に対する利益、UAH

総利益、UAH

表に示されている推奨事項を考慮して利益の額を計算してみましょう。 2

表 4. 組み合わせオプション (購入または社内生産) の利益率の計算

指標

成分

生産量・台数

生産単位あたりの基本材料のコスト、UAH。

主要な生産労働者の報酬費用 (生産単位あたり)、UAH。

生産単位あたりの直接コスト (UAH)。

生産単位当たりの固定費、UAH。

輸入購入価格、UAH。

1 生産単位のコスト、UAH

生産単位当たりの販売価格、UAH。

1 生産単位 (UAH) からの利益。

生産量全体に対する利益、UAH。

合計利益、UAH。

したがって、計算によれば、複合オプションを使用すると、同社は 1243.2 千 UAH に相当する 60384 千 UAH の利益を得ることができることがわかりました。 すべてのコンポーネントのより独立した生産。

実践課題その２

物流センターの立地問題

地区の領土内には食品を販売する 8 軒の店舗があり、その座標 (直交座標系) と月間の貨物売上高を表 5 に示します。初期データに基づいて、点の座標 ( Xwarehouse、Warehouse) では、物流作業を整理し、店舗と倉庫が位置するポイントを 1 つのグラフにプロットすることをお勧めします。

表 5. 貨物売上高と取扱店舗の座標

店番号。

X 座標、km。

Y 座標、km。

取引高 t/月。

貨物の流れの重量中心の座標 (Xwarehouse、Warehouse)、つまり物流倉庫を配置できる点を次の式に従って決定してみましょう。

De B i -- i 番目の消費者の貨物回転率、X i、Y i -- i 番目の消費者の座標、n -- 消費者の数

答え: 倉庫座標 X 倉庫 = 73.65、Y 倉庫 = 35.16。

参考文献

1. ヴィロブニチャ物流部長。 ヴィダーニャ編 Tankova K.M.、Tridid O.M.、Kolodizeva T.O.、「Inzhek」、2004 年。

2. 物流、講義ノート編集：Tridid O.M.、Kolodizeva T.O.、Golofaeva I.P.、KhNEU、2004 年。

3. バワーソックス D.D. 物流: 統合供給目標、M.-2001、640 p。

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5. ネルシュ Yu.M. 物流 2006

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  • 「ロジスティクス」という言葉はギリシャ語の「logistike」に由来しており、次の 2 つの意味があります。

  • 「カウントアート」

  • 「推論、計算の技術」


意味ロジスティクス

  • 企業の目標を達成するために統合接続を持つフロープロセスの動きの組織を管理および最適化する科学です


物流の基本的な考え方

  • 誠実さ、

  • 目標、

  • 物流システム、

  • 物流チャネル、

  • サプライチェーン、

  • 物流サイクル。


基本概念

  • 物流業務

  • フロープロセスの変革を目的とした別の一連のアクション

  • 物流サイクル

  • ご注文から商品が届くまでの期間

  • 物流チャネル

  • これらは、売り手から買い手への貨物（商品）の物理的な移動プロセスを実装する企業または企業の集合の構造的な部門です。

  • 物流チェーン

  • 商品を売り手から買い手に物理的に移動する過程で、契約に基づいて物流業務を実行する、直線的に順序付けられた一連の企業または個人。


生産活動や商業活動における物流概念の適用の客観性は、

  • 商品の再生産と交換の流れプロセスの組織的、技術的、経済的、情報的統一性などの特性。


物流機能を企業経営に統合


企業の物流部門の構造のオプション


ストリーミングプロセス

  • 状態の一貫した変化、発達段階（サイクル期間）、流れに組織化または自己組織化する能力によって特徴付けられます。

  • フローの特徴は次のとおりです。

  • モーションダイナミクス、

  • 移動方向、

  • 断面境界の存在、

  • 測定可能性、

  • 寸法、

  • 運動対象の不均一性。


スレッド処理の種類

  • 材料、

  • 情報、

  • 金融。


物流システム

  • – フィードバックを備えた適応型システムで、物流機能と業務を実行し、複数のサブシステムで構成され、内部および外部の接続が確立されています。


企業の生産と商業サイクル。

  • 企業の物流システム (LSS) の境界は、生産および商業サイクルの内容によって決まります。システムには、サイクルの次の段階が含まれます。

  • 資金調達 - マーケティング

  • 調達 – 倉庫 – 輸送 – 生産 – 倉庫 – 販売 – 配送 –

  • 製品の販売から資金を受け取る - 融資。


物流システムの特性

  • 持続可能性と適応性

  • 持続可能性は、外部要因の存在下でシステムが完全性を維持できる能力で表されます。

  • 適応性は、システムが変化する能力で表されます。


物流システム接続

  • 2 種類の接続:

    • 内部、調整
    • 外部的、相乗的。

相乗的なつながり

  • システムの独立した要素が共同して機能することによる合計効果を、独立して動作する同じ要素の効果の合計よりも確実に大きくする接続のタイプ。


システム全体のインジケーター

  • 配達時間 – 契約によって定められた注文の受領日。

  • 物流コストの割合 - 物流コストの額を売上高で割った商を100%で割ったもの。

  • 在庫余力とは、商品の販売量に対する商品の在庫量の割合を示す指標です。 これは、期末の在庫と期中の純売上高の比率として計算されます。 インジケーターの値の増加は製品の需要の減少を示し、インジケーターの値の減少は製品の需要の増加を示します。

  • すべての在庫の回転頻度 - 値は、倉庫在庫量に対する回転量の比率として決定されます。


システム全体のインジケーター

  • 柔軟性 – 以前に確立された注文パラメータと比較して、顧客による変更を実行する企業の準備。

  • 情報の準備 - 作業のすべての段階で注文の実行に関する情報を顧客に提供する企業の能力。

  • 配達の準備 - 注文の履行時間の一貫性。注文の総数に対する完了した注文の割合としてパーセンテージで定義されます。

  • 義務的な配達 - 配達期限の順守の正確さ。

  • 配送エラー – 配送された製品の総量に対する、誤って配送された製品の割合。 配送エラー：製品の欠陥、配送の遅延、数量または品揃えの点での配送が不完全。


マテリアルフローの定義



MP の動きを組織化するためのプッシュおよびプル システム


ワークフロー - 単一の作業の流れ

  • このアプローチの本質は、フローの性質を持つプロセスの実装中の情報と物質の流れの間の相互作用の組織化に表れます。

  • ワークフロー テクノロジーは、生産目標を達成したり、顧客のニーズを満たすことを目的としたサービスを提供したりするために実行する必要がある一連のアクションやタスクの記述とその後の分析に基づいています。


SADT (Structured Analysis and Design Technique) は、構造設計と解析のための方法論です。 D. ロスによる開発 (1969 ～ 1973 年)


プッシュ型とプル型の2つのバージョンの物流システム図


マテリアルフロー図（貿易企業）


情報フロー図（貿易企業）








調達サービス業務


組織管理体制





流通ネットワークで製品在庫を維持するための組織のタイプ。 需要への迅速な対応のコンセプト。

          • リクエストに応じて「オーダーポイント」以降の注文
          • N 日間の実行時間を指定した「クイック レスポンス」後続注文
          • 「継続的補充」 - 在庫の補充は、定められた期間内でサプライヤーの責任となります。
          • 「自動補充」 - 最小在庫に達した場合の在庫の補充はサプライヤーの責任となります。

無駄のない生産

  • 最適化の品質を向上させる新しい手法が開発され、日本で使用されています

    • 生産プロセス - カイゼン（カイ - 変化、禅 - 改善）の概念に基づいたリーン生産。 新しい戦略には、従業員間のチームワーク、新しい管理構造、新しい形式の作業組織が含まれます。 コンセプトと戦略の基礎は、企業の各従業員の個人的責任の強化、継続的な改善プロセス、および目標を絞ったグループ化です。

  • このアプローチの実装は情報フローを使用して実行され、すべての従業員に職務を遂行するための迅速で信頼性の高い完全な情報が提供されます。

  • 私たちの国では、これらの方法は、GAZ、エゴルシンスキーラジオ工場、スヴェルドロフスク地域、ノボシビルスク会社のロシブ薬局、カレリアのオカティシュ会社、ルスプロマフトの懸念に応用され始めています。

  • 生産組織体制は以下のルールに基づいています。

  • 改善プロセス (カイゼン) の利用可能性。

  • グループ自身の責任（グループは一人の人間のように考えます）。

  • エラーを即座に自己判断し、それらを排除します。

  • 生産とそのプロセスの継続的な開発。

  • 製品を製造するための短い生産ルート（ジャストインタイム原則）。

  • サブサプライヤーの活性化。

  • 自動化にもかかわらず、生産の柔軟性。

  • 生産設備を少しずつ改善します。

  • 国際規格ISO9000シリーズに準拠して作業を行ってください。


倉庫の種類の分類スキーム


倉庫の配置と保管施設の計画に関する要件。

  • 倉庫敷地の面積と容積は次のとおりである必要があります。

    • 実行される技術的操作の量と性質、流れと継続性に対応します。
    • 使用の可能性を提供する 効果的な方法製品の配置と積み重ね、保管されたオブジェクトへの便利なアクセス。
    • ストレージユニットの完全な安全性を確保する
    • 有効にする 効果的な適用取り扱い機器。

倉庫内の物流プロセスのスキーム


GOST のリスト


マーキング

  • マーキング – マーキングという用語は、梱包または貨物に特別なマークを付けるプロセスを指し、特定の条件に応じて製品、梱包（コンテナ）に直接適用されるこれらの特別なマークの実際の画像およびテキストの断片を定義するために使用されます。 、プレート（タグ）またはラベル。


製品ラベルに関する基本的な規制要件と技術要件:

  • ラベルは商品の供給者によって提供されます。

  • ラベルに含まれる情報は、消費者が理解できる言語で提供され、対象者が明確に理解できるものでなければなりません。

  • 商品のラベルの構成と内容は、商品を効果的かつ安全に取り扱うのに十分なものでなければなりません。

  • マーキングの手段は人にとって安全でなければならず、製品の品質に影響を与えたり、製品ライフサイクルの各段階で他の製品や外部要因と接触したときに悪影響を及ぼしたりしてはなりません。

  • 製品に直接マーキングを適用することが事実上不可能な場合は、確認できる付属文書にその旨を記載する必要があります。


自動物体識別


倉庫活動強度の指標

  • 倉庫売上高 - 一定期間に倉庫から放出される製品の量をコストで表したもの。 この指標は、総販売量と各グループごとの販売量を反映しています。

  • 倉庫回転率 - 保管時間に対する保管品の重量の比率。倉庫内での作業の労働強度を特徴付ける指標です。

  • 特定貨物回転率 - 倉庫面積 1 平方メートルあたりの貨物の量。

  • 倉庫の積載量 – 製品の直接保管を目的とした倉庫エリアごとの倉庫の積載量をトン単位で特徴付けます。

    • 積み替え係数 - 積み替え作業を実行する過程で、物理トンの貨物ごとに実行される作業の平均回数。 積み替え係数は、トン作業（輸送から輸送、輸送から倉庫への1トンの貨物の完了移動）の合計を物理トン数で割ることによって計算されます。 過負荷係数が低いほど、これらの作業はより合理的に編成されます。


倉庫スペース使用率の指標

  • 積載不均一係数は、倉庫の月平均貨物回転高に対する最も繁忙な月の貨物回転高の比率として定義されます。

  • 倉庫の貨物量の利用率は、製品の積み重ねの密度と高さを特徴付けます。

  • 倉庫内の製品回転率は、特定の容量の倉庫を通る製品の通過の度合いを特徴づけます。


倉庫活動の経済指標

  • 貨物の破損の件数。

  • 倉庫費用 - 貨物保管を整理するための費用の額。

  • 商品の保管コストは、すべての倉庫の平均値であり、倉庫作業の実施に関連する総コストと保管トン日数の比率によって決定されます。

  • 倉庫従業員の労働生産性は、倉庫従業員全体の数に対する倉庫離職率として計算されます。


株式の種類

  • 現在の在庫は、企業の生産計画に従って、注文によって確保された生産能力に対して作成されます。

  • 輸送中の在庫は、中断のない生産プロセスを確保するために形成され、そのサイズは、新しく注文された材料のバッチの納期によって決まります。

    • 安全在庫は、材料と完成品の両方に対して形成できます。 このタイプの在庫の目的は、企業が生産する製品、または製造業者が自社と協力する場合に実行される作業の必要性が予測不可能に増加する状況が発生した場合に、生産または消費（販売）を確保することです。 「顧客の材料を使用する」という原則を使用せずに、独自の材料を使用します。





オブジェクトを構造化するためのメソッド



情報の流れの定義

  • 情報フローは、物流システムと外部環境の他の主体との相互作用を管理するために必要な、システムと外部環境の間で物流システム内を循環する一連のデータとメッセージです。

  • 企業の情報フローは外部情報と内部情報から形成され、これらの情報は口頭メッセージ、印刷文書、およびファイル構造またはデータベースの形式の電子形式で表すことができます。


情報の流れの特徴

  • 移動方向、

  • 異質性（統計情報、日付、財務情報、ドキュメンタリー、グラフィック）、

  • さまざまな利用可能状況。


情報の流れの形成と管理のための基本的な規定

  • 情報の一度作成と再利用の原則、

  • リアルタイムの情報の活用、

  • 大量の統計情報を処理し、

  • 予測、

  • ユーザーの実際のニーズに合わせて収集、保存、処理、提供される情報の適切性、

  • ビジネスプロセスの参加者の情報ニーズを明確に理解する。


物流システムの種類

  • 計画された、

  • ディスパッチ（またはディスパッチ）

  • 経営陣（または運営側）。


計画されたLIS

  • 計画 LIS は企業管理の管理レベルで作成され、戦略的かつ長期的な意思決定を行うために役立ちます。 物流システムの構築、生産開発、在庫管理、財務戦略などの課題を解決します。


陽性LIS

  • 陽性LIS 特定の現在の問題を解決するために、生産の個々の部分または企業の活動領域の機能と制御を確保するために作成されます。


LIS の実行

  • - これらは、企業活動や生産プロセスのさまざまな領域をオンラインでリアルタイムで監視および計算するためのシステムです。


企業情報システム

  • CIS は、企業管理プロセスを提供し、物流業務を実行する際の IT 活用の可能性を実現する統合複合施設です。


企業の企業情報システムは、

  • 技術的手段の複合体、

  • ソフトウェア、言語サポート (システム内のデータの処理、検索、入力、送信のプロセスを形式化する一連の文書、シソーラス、ルブリケーター、分類子、コード テーブルなど)

  • そして人材



    Documentum は、大量のコンテンツを収集およびインポートするためのツールを提供します。 さまざまな情報源、ERP/CRM システム、電子メール (Microsoft Exchange、Lotus Notes など)、その他の企業アプリケーションが含まれます。 このプラットフォームはドキュメントのスキャンを提供し、転送することができます。 重要な情報紙から電子ファイルに変換し、ECM システムで管理します。



.

  • 異なるアクセス権を持つ異なる形式のドキュメントを仮想ドキュメントに結合できます。 同じドキュメントを複数の仮想ドキュメントに含めることができます


Web 公開用のサイト展開サービスは、コンテンツ リポジトリから Web サイトを取得し、インターネット リソースに展開します。


ライフサイクル管理メカニズムを使用すると、コンテンツがライフサイクルのある段階から別の段階に移行するときに、コンテンツの変更ルールを設定できます。


ストレージ サービスはストレージ構造を処理しますが、ライブラリ サービスはコンテンツ オブジェクトを管理します。 リポジトリをライブラリに変換し、その各オブジェクトへのユーザー アクセスを制御します。


Documentum は、ロシア語の形態論と意味論のサポートを含め、さまざまな言語で分散ストレージ全体にわたる属性検索と全文検索を提供します。


Documentum は、外部ユーザーと内部ユーザーの両方が作業できる、緩いタスク ルーティングと厳密なタスク ルーティングをサポートします。 .


エンタープライズ コンテンツ統合サービスを使用すると、すべての外部および内部のエンタープライズ リソースを検索できます


Web サイト コンテンツ配信サービス サイト配信サービス 主なタスクは、指定された一連の内部および外部 Web サイトおよびポータルにコンテンツを公開することです。


Documentum Desktop は、エンド ユーザーにストレージおよびコンテンツ管理機能へのアクセスを提供する Windows Documentum アプリケーションです。



地理的に複数の場所に分散されたインフラストラクチャを持つ大規模組織は、多数のコンテンツ リポジトリへのアクセスを制御し、ユーザーのリクエストに対応し、ユーザー アプリケーションの機能を保証する必要があります。


Documentum eRoom は、リアルタイム コラボレーションのためのプロジェクト指向のポータル環境を作成できるアプリケーションです。



このシステムには、W3C X-Forms 標準に基づいて構築されたビジュアル デザイン ツールであるフォーム デザイナーである Forms Builder が含まれています。 これを使用すると、プログラミングを行わずに、ビジネス プロセスと統合された複雑な Web ユーザー インターフェイスを設計できます。


導入

1.物流におけるモデリング

2. 在庫管理におけるABC-XYZ分析

実践課題その1

実践課題その２

使用した文献

導入

ロジスティクスは、原材料を産業企業に運ぶ過程で実行される輸送、倉庫保管、その他の有形無形の業務の計画、制御、管理の科学です。 原材料、資材、半製品の工場内加工。 消費者の要求に従って最終製品を消費者に届けるとともに、関連情報を転送、処理、保管します。

兵站（ギリシャ語から - 推論の技術、その後 - 軍隊とその移動に供給する技術、数学的兵站）。

物流の世界的な目標は、サイクルを短縮し、在庫を削減することです。

生産段階では - プロセスの同期のため。 物質的な資源の必要性を判断することによって。 何が必要とされているか？ いつ？ 幾つか？; 自主規制によるものです（生産は特定の製品の需要に応じて行われます）。

物流の主なタスクは、材料、エネルギー、情報、人材、生産手段の使用です。 消費者に、指定された時間、指定された場所、指定された価格で、指定された品質の製品を提供します。


1.物流におけるシミュレーション

分析された実際のビジネス プロセスまたは仮想のビジネス プロセスを目的を持って表現したモデリングは、管理において主に 2 つの目的を果たします。

第一に、組織の構造、機能の法則、管理に関する知識を正式な形式（構造モデリング）で保存することです。

次に、モデルに実際のデータを入力し、コンピューター シミュレーション (一定期間にわたるオブジェクトの実際の動作をシミュレート) を実行することで、意思決定のための事実に基づいた根拠を得ることができます。

「経済学における実験は不可能」という公準を覆すシミュレーション・モデリングは、コンピュータ技術の発展、人間の意思決定プロセスの研究、リエンジニアリングという学問の発展によって可能になりました。

物流におけるモデリングの特徴は、物流コンセプトそのものの内容によって決まります。 ロジスティクスには、部門の機能境界を越えて、組織内の物資、財務、情報の流れを統合的かつ動的に管理するための体系的なアプローチが含まれます。 これは主に、システム ダイナミクスの原則とビジネス プロセスの概念を反映しています。 システムダイナミクスの観点から見た組織の動作は、システムとしての情報論理構造によって決定され、機能ではなくフローの観点から表現され、開発とダイナミクスで考慮されます。

ビジネス プロセスは、意図的に変換され制御されたリソースのフローとして定義できます。

したがって、物流チェーンでコストと収益がどのように生成されるか、物流チェーンの重要なパラメーター、開発要因、ボトルネックと機会は何か、問題の原因は何か、計画の結果はどうなるか、という質問に対する答えを求めます。意思決定 - ビジネス プロセスのコンピューター モデリングは、物流管理者に役立ちます。

物流における管理は、多数のパラメーター、関数と相関の依存関係、確率的要因の影響を考慮することを特徴としています。 モデルの構築時にそれらすべてが分析されますが、すべてがモデルに含まれるわけではありません。

意思決定を行うには、モデルは問題の本質を反映し、A. アインシュタインの言葉を借りれば「... 可能な限り単純ですが、これ以上単純ではない」という理論的根拠を提供する必要があります。 すべての実際の依存関係をモデルに完全に反映することは不可能であるか、経済的に不当です。

総合品質アプローチの創始者である E. デミングは次のように述べています。「すべてのモデルは間違っていますが、一部のモデルは有用です。」 モデルは、その構築中に実際にいくつかの方法論的ルールに従ったときに有用になります。

まず、モデリングはグループで行う必要があります。 これは、さまざまなプロファイルの専門家からなるワーキング グループの形成だけでなく、データ収集、評価、テスト、および社内のさまざまなレベルおよびさまざまな部門のマネージャーのモデルに関する提案の作成に広く関与することも意味します。 これにより、モデルのパフォーマンスとスタッフのトレーニングの両方が保証されます。

第二に、シミュレーションは慎重に文書化する必要があります。 優れたモデルは、多少の官僚主義から恩恵を受けることができます。 最初のルールを満たした結果として得られるすべてのオプション、パーソナライズされたオファーを記録する必要があります。 モデリングの結果に基づいて、規制文書や計画文書、職務内容などが公開されます。

第三に、モデリングは継続的なプロセスです。 構造モデルとシミュレーション モデルは、意思決定の正当化、シナリオの開発、トレーニング、担当者とのコミュニケーションの手段として機能します。 問題の定式化の変化、外部要因の影響、新しい知識の出現により、モデル パラメーターの調整が必要になる場合があります。

もう 1 つの実際的なポイントは、ビジネス プロセスを「現状のまま」の状態でモデル化するか、「あるべき姿」の状態でモデル化するかを選択することです。 原則として、商用分析パッケージの方法論的なサポートは、この問題に関する一般的な推奨事項を提供します。 リエンジニアリングの特徴は、一般に物議を醸すモデリングの 3 番目の形式、「現状のまま」と考えることができます。

モデリングにより、管理者は、問題の原因と、直観的に感じた変更によって起こり得る結果について、より正確かつ完全に説明することが求められます。 モデルの正式な構築の過程で、さまざまなマネージャー間のこれらのアイデアに対する内部矛盾と疑念が明らかになります。 グループ モデルの構築には合意が必要であり、サプライ チェーンに沿ったビジネス プロセス モデルの普及により、コミュニケーションが改善され、他の部門の利益と役割についての理解が深まります。 これにより、物流において非常に重要な相互作用が向上します。 このモデルは、集団的な企業精神分析の手段となります。 物流におけるモデルの類型は、「物流システム」の概念に由来していますが、知られているように、その膨大な概念的能力と中間の存在形態の多様性のため、実際には完全には確立されていません。 物流活動の本質とニュアンスに関する不定形なアイデアは、物流オブジェクトの存在の詳細と段階を考慮したモデル範囲の形で効果的な方法論ツールの作成には貢献しません。 一方で、物流におけるモデリング装置の未発達が科学としての発展を妨げている。

他の知識分野 (システム学、オペレーション リサーチ、在庫管理理論など) からモデリングのさまざまな手法や方法を借用する必要がありますが、この道には、既存のモデル範囲を深く批判的に分析し、その潜在的な機能や機能を再考する必要があります。物流の観点から見た有機的な欠点。 そうしないと、モデリング方法を選択するときと、モデル化されている物流プロセスの本質を説明するときの両方で、重大な困難や誤解が生じることがあります。 モデリング分野の専門家であれば、ロジスティクスに関する文献で提示されている多数のモデルの中で、関連するオブジェクトのモデリング結果がオーダースケールであっても相互に比較できない場合、多くの事実を容易に見つけることができます。つまり、構造モデルは機能的で静的なものとして提示されます。動的なもの、概念的なもの、情報的なもの、さらには分析的なものなど。

物流分野の研究者や専門家の少なくとも控えめな要求を満たし、「適切な」モデルの検索に費やす時間を短縮するのに役立つさまざまなモデルを確立するには、適切なモデルに細心の注意を払うことをお勧めします。複雑な物理、経済、情報システムをモデル化する理論における既知の分類。 このアプローチでは、システムの状態を修正する性質に応じて、以下を区別する必要があります。

状況モデリングでは、システムの状態ベクトルの予測 Z(T) を取得するために、時間 T にわたる状態の変化 z(t) є Z を推定します。この基準に基づいて、ダイナミクスの評価に使用されるモデル調達サービスの強度と流通チャネルの力は、流通ネットワークの状況、生産と在庫の管理の状況などに分類できます。

時間間隔にわたる出力統計特性 y(t) єY を決定する行動モデリング。 したがって、動作モデルは、一定期間にわたるシステムの安定性、信頼性、適応性の程度を統計的に評価するものであると考える必要があります。 この種のモデルには、さまざまな物流作業間の間隔の統計的分布を使用するため、待ち行列理論に基づいて構築されたモデルが含まれます。 彼らの助けを借りて、以前に達成されたレベル、またはシステム内の注文の平均実行時間と遅延、損失の確率の形で対応する基準に関連して、物流システムの機能レベルを評価できます。等

物流オブジェクトのモデル表現の形式に応じて、モデル範囲はさらに 2 つの主なタイプ、物理 (マテリアル) モデリングと抽象モデリングに分類できます。

物理モデル一般に、実物大とモックアップに分けられます。 実物大のモデルが他のモデルよりも現実を適切に反映できることは明らかです。 同時に、現地調査の実施には、組織的、経済的、科学的な面で多大な困難が伴います。 通常、「自然界」では、外部および内部の環境要因が変動する可能性がなければ、システムの既存の状態を修正することしかできません。

たとえば、半製品テストの形式でモックアップ モデリングにさまざまなオプションを使用する場合、実験者の能力は向上しますが、特にモデリング結果を確立できない場合には、モデリング結果が歪む可能性が高くなります。モデル（モックアップ）と実物のプロセスの類似性の基準。