CC BY
75
УДК 004.358
А. А. Ханова, И. О. Григорьева Астраханский государственный технический университет
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ГРУЗОВОГО ПОРТА. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЛОГИСТИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
ГРУЗОВОГО ПОРТА
Современные предприятия, в том числе грузовые порты, все больше внимания уделяют повышению эффективности управленческих решений. Для выявления перспективных направлений принятия экономически обоснованных решений каждым грузовым портом необходимо уяснить, что грузовой порт является типичной сервисной логистической системой, основная деятельность которой - оказание услуг. Одними из основных принципов логистики, обеспечивающих повышение конкурентоспособности, а следовательно, и рентабельности предприятия, являются:
— принцип развития логистического сервиса;
— принцип моделирования и информационно-компьютерной поддержки.
Первый принцип предполагает выявление показателей качества логистического обслуживания, определяемых в основном самими клиентами, а также поддержание этих показателей на заранее определенном оптимальном уровне. Второй принцип обусловлен тем, что в настоящее время реализация логистического менеджмента невозможна без соответствующей информационно-компьютерной поддержки. При анализе, синтезе и оптимизации объектов и процессов в логистической системе широко используются различные модели: математические, графические, физические, имитационные и др.
Исходя из этого, можно связать оба принципа воедино и для оценки параметров качества логистического обслуживания использовать технологии имитационного моделирования. Под имитационным моделированием системы понимают процесс исследования функционирования системы и её оптимизации с помощью эксперимента, проводимого непосредственно на модели системы, включающей в себя элементы имитации функционирования как отдельных компонентов и параметров системы, так и отдельных этапов процесса исследования модели [1, 2]. В процессе имитации фиксируются определенные события и состояния или измеряются выходные величины, по которым вычисляются характеристики качества функционирования системы. Имитационная модель является универсальным методом отражения реальных процессов функционирования системы, который позволяет реагировать на все изменения в самом процессе и опытным путем (с помощью изменения первоначальных входных данных) получать необходимые результаты на выходе [3]. На основе этого можно корректировать выполнение процессов на действительной модели для получения необходимого результата.
Целью исследований явилось изучение работы грузового порта с помощью имитационного моделирования и оценка качества логистического обслуживания, производимого в ходе работы порта.
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 достижения цели работы и выполнения всех задач проектирования 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 с учетом специфики работы грузового порта из общего числа показателей качества логистического обслуживания были выбраны следующие:
1. Качество погрузки (КП):
КП =
КВЗ
КВЗ
КП = Ьн 100%:
общ.
где КВЗб н - количество заявок, выполненных за период времени Т, полностью соответствующих количественным и качественным характеристикам (без недостатков); 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.
2. Безотказность погрузки (БП):
БП = КПрЗ 100%,
КПЗ
где КПрЗ - количество заявок, принятых за период времени Т; 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.
3. Репутация предприятия (РП):
КВЗ
РП = КВЗбп 100%,
КВЗобщ
где КВЗб п - количество заявок, выполненных за период времени Т, по которым не поступило претензий. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель репутации предприятия вычисляется как среднее значение показателей репутации предприятия по всем видам грузов;
4. Время погрузки (ВП):
Т
ВП =--------0—
КВЗобщ
где Тп - время погрузки. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель времени погрузки вычисляется как среднее значение показателей времени погрузки по всем видам грузов.
5. Сохранность груза при погрузке (СГ):
кпг
СГ =--------100%,
КПГПОз
где КПГ - количество фактически погруженного за период Т груза, т; КПГпоз - количество
груза, которое необходимо было погрузить за период Т, т. Данный показатель рассчитывается по каждому виду грузов. Общий показатель сохранности груза вычисляется как среднее значение показателей сохранности груза по всем видам грузов.
Именно эти показатели будут участвовать в оценке качества логистического обслуживания, производимого грузовым портом. Однако эти показатели трудно оценить количественно. Ожидания клиентов основываются на их субъективном мнении и чаще всего выражаются предположениями, в которых имеются элементы нечеткости: «Желательно, чтобы груз был доставлен с 9 до 10 ч», «Оплата в пределах от 1 000 до 1 200 долл.». Инструментом выражения нечетко определенных ожиданий клиентов является математических аппарат, основанный на теории нечетких множеств.
Используя аппарат нечеткой логики, для перечисленных выше показателей можно построить функции принадлежности, отражающие уровень качества. Рассмотрим показатель «Минимальное время доставки» с функцией принадлежности, изображенной на рис. 1, где х -суммарное время доставки в часах.
Рис. 1. Функция принадлежности для показателя «Минимальное время погрузки»
Чем меньше суммарное время доставки, тем больше значение функции принадлежности и тем лучше уровень качества доставки.
Для того чтобы построить функцию принадлежности, необходимо знать ожидания клиентов. Для их измерения могут быть использованы экспертные оценки, статистические методы и анкетные опросы. На их основе выбирается X - множество вариантов логистического обслуживания, т. е. совокупность выборов лица, принимающего решение. Задается нечеткое множество C как совокупность пар вида (x, |ic, (x)), x e X , а |lc(x) - уровень достижения вариантом x заданной нечеткой цели. mc (x) - функция принадлежности нечеткому множеству C. Чем больше значение mc (x), т. е. чем в большей степени вариант x принадлежит множеству C, тем больше степень достижения заданной цели при выборе варианта x в качестве решения. Каждый вариант x для показателя «Минимальное время доставки» отражает свое время доставки.
Оценку качества обслуживания можно произвести путем сравнения графика распределения вероятностей с графиком функции принадлежности (оба графика представлены на рис. 1). График распределения вероятностей можно получить, используя имитационное моделирование.
Аналогично оценке качества по показателю «Минимальное время погрузки» можно оценить и все остальные выбранные показатели качества логистического обслуживания [4, 5].
Итак, показатели качества выбраны, теперь необходимо определиться с программным обеспечением, с помощью которого будет построена модель грузового порта, позволяющая анализировать его работу на основе этих показателей качества.
В данный момент на рынке присутствует множество программных продуктов имитационного моделирования. Все их можно разделить на 2 группы:
— универсальные языки программирования (C, Fortran, GPSS, SIMAN и др.);
— пакеты имитационного моделирования.
Исходя из того, что 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, в работе предпочтение было отдано пакетам имитационного моделирования.
Из всех универсальных пакетов моделирования, таких как Arena, AnyLogic, Extend, IDe-cide и др., пакет Arena был выбран по ряду причин:
— возможность импорта исходных данных из MS Excel;
— наличие встроенного языка Visual Basic for Application (VBA), что существенно облегчает и расширяет возможности моделирования;
— возможность создания настраиваемых модулей и их сохранения в качестве шаблона;
— обширные возможности анимации;
— возможность сохранения результатов моделирования в базе данных и конвертирование 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;
2) управляющий модуль;
3) модули анимации.
К основным модулям относятся:
- модуль рассмотрения заявок (рис. 2);
- модуль погрузки груза на теплоход;
— модуль прибытия вагонов;
— модуль прибытия судов с грузом.
Рис. 2. Модуль рассмотрения заявок
Управляющим является модуль моделирования метеорологических факторов. Анимационный модуль (рис. 3) предназначен для динамического отображения технологических процессов осуществления погрузочных работ.
Рис. 3. Анимационный модуль
Редактирование параметров, заложенных в модулях модели, производится пользователем вручную. Установка общих параметров модели производится с помощью экранной формы, появляющейся после запуска модели. Установка общего времени моделирования производится на первой вкладке «Основные параметры» экранной формы «Запуск модели грузового порта» (рис. 4). Пользователь устанавливает дату начала и дату окончания моделирования, общее время моделирования при этом просчитывается автоматически.
Рис. 4. Установка времени 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 по выбранным показателям качества: качество погрузки, безотказность погрузки, репутация предприятия, время погрузки и сохранность груза при погрузке. Эти отчеты представлены в виде таблиц для каждого показателя 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. В таблице выводятся также 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 рис. 5 представлена диаграмма для показателей безотказности погрузки для всех видов грузов. Похожие диаграммы выдаются в отчете и для всех остальных показателей качества: качество погрузки, репутация предприятия, время погрузки и сохранность груза при погрузке.
120 1---------------------------------
■ ■ ■ ■ ■
БП (Асбест) БП (Пилолес) БП (Бумага) БП (Металлло- БП (Общий)
прокат)
Рис. 5. Диаграмма «Показатели безотказности погрузки (асбест, пилолес, бумага, металлопрокат, общий)»
Для проверки адекватности разработанной модели были использованы результаты моделирования и статистические данные о работе грузового порта за сентябрь 2006 г. В указанный период на территории грузового порта функционировали все погрузчики и краны. Метеорологические факторы, такие как туман, ветер, ледостав, на работу порта влияния не оказывали.
Сравнение статистических показателей работы порта за сентябрь 2006 г. и показателей, полученных в результате моделирования, представлено в таблице.
Сравнение моделируемых и статистических показателей работы порта
Показатель Данные модели Статистические данные Отклонение, %
Количество полученных заявок, шт. 28 30 6,7
Количество отказов по заявкам, шт. 3 2 4
Объем отгруженных грузов, т 78 723 81 000 2,8
Количество претензий, шт. 2 2 0
Результаты сравнения позволяют говорить о том, что разработанная модель адекватна реальному экономическому объекту.
Согласно анализу показателей качества логистического обслуживания, изменяя период между поступлением заявок на погрузку того или иного вида грузов, можно отслеживать изменение показателей качества логистического обслуживания.
В рамках данной работы были решены задачи, сводящиеся к выявлению влияния на качество логистического обслуживания грузового порта и, как следствие, на его успешное функционирование таких факторов, как:
— интенсивность поступления заявок;
— интенсивность прихода судов;
— интенсивность прихода вагонов;
— метеорологические факторы;
— надежность используемого оборудования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Алексинская Т. В. Основы логистики. Общие вопросы логистического управления: Учеб. пособие. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. - 346 с.
2. Гаджинский А. М. Логистика: Учеб. для высших и средних специальных учебных заведений. - М.: Информ.-внедренческий центр «Маркетинг», 2001. - 472 с.
3. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика 08. - СПб.: Питер; Киев: изд. группа
БЫУ, 2004. - 848 с.
4. Управление качеством: Учеб. / С. Д. Ильенкова, Н. Д. Ильенкова, С. Ю. Ягудин и др.; Под ред. д-ра
экон. наук, проф. С. Д. Ильенковой. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 218 с.
5. Эффективность логистического управления: Учеб. для вузов / Под общ. ред. Л. Б. Миротина. - М.: Экзамен, 2004. - 448 с.
Статья поступила в редакцию 28.11.2007
AN IMITATION MODEL OF A CARGO PORT.
THE USE OF THE TECHNOLOGY OF IMITATION MODELLING FOR ESTIMATION OF CARGO PORT LOGISTIC SERVICE QUALITY
А. A. Khanova, I. O. Grigorieva
The imitation model was developing in order to increase the efficiency of management solution concerning the improvement of the quality of the work of a cargo port. The developed software product imitates the work of a cargo port, and allows to analyses the influence of exogenous factors on the work of a cargo port, and to determine optimum parameters of the use of resources and transacts arrival. The imitation model was developed in the environment "Arena 8.0" with the use of the report generator "Crystal Reports". The model has a user-friendly interface.
