Геоинформационные системы в транспортной логистике

Размещено на http://www.allbest.ru/

Московский физико-технический институт

(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ФАКУЛЬТЕТ ОБЩЕЙ И ПРИКЛАДНОЙ ФИЗИКИ
КАФЕДРА СИСТЕМНОЙ ИНТЕГРАЦИИ И МЕНЕДЖМЕНТА

магистерская диссертация

Геоинформационные системы в транспортной логистике

Чернис Семен Евгеньевич

Руководитель кандидат технических наук,

Доцент Судейкин Михаил Иванович

Москва, 2005 год

Введение

На рынке автомобильных грузоперевозок в настоящее время конкуренция приобретает качественно новые черты. С одной стороны, на фоне повышения затрат на перевозку, ужесточения требований к автотранспортным средствам повысились требования к качеству перевозочного процесса а, с другой, прослеживается тенденция на снижение размера фрахта за перевозку. Это обусловлено сложившейся ситуацией на рынке, а также другими экономическими причинами. В таких условиях снижение затратного механизма перевозок, а значит и повышение их эффективности является жизненно важной задачей.

Одним из наиболее эффективных вариантов решения задач снижения издержек и улучшение качества перевозочного процесса является внедрение информационных систем маршрутизации, учета и планирования на автотранспортном предприятии.

Теоретической основой для подобных информационных систем является транспортная логистика. Данная работа посвящена разработке концепции геоинформационной системы для малых и средних автотранспортных предприятий на основе логистического подхода.

Во вводной части работы рассматривается логистический подход к решению задач автотранспортного предприятия в контексте внутригородских перевозок и описывается общий круг проблем, часто возникающих при внедрении электронных систем.

В основной части работы приводится качественная оценка экономических результатов от внедрения геонформационных систем на автотранспортных предприятиях и описывается разработанная автором концепция и методология геоинформационной системы.

Словарь используемых терминов и сокращений

1) АТП - автотранспортное предприятие

2) ТЛО - транспортно-логистический отдел

3) ГИС - геоинформационная система

4) ТО - текущее обслуживание

5) ЛС - логистическая система

6) ПВ - провозные возможности

7) ЗПДГ - задача прогнозирования доставки грузов

Содержание

электронный логистический геоинформационный система

1. Вводная часть

1.1 Логистическая концепция управления автотраспортным предприятием

1.2 Общие положения по внедрению электронных систем

2. Основная часть

2.1 Оценка экономической эффективности от использования геоинформационных систем

2.2 Моделирование задач транспортной логистики

2.3 Концепция блока по оценке экономических издержек производства транспортных услуг

Заключение

1. Вводная часть

1.1 Логистическая концепция управления автотранспортным предприятием

I) Основные задачи транспортно-логистического отдела.

В данной разделе рассматриваются принципы работы транспортно-логистического отдела в аспекте внутригородских перевозок.

Основной задачей транспортно-логистического отдела (далее ТЛО) или автотранспортного предприятия (далее АТП) является задача произвести оптимальную с экономической точки зрения поставку со склада клиенту.

Эту задачу можно разбить следующим образом:

1. Получение и обработка информации из отдела продаж;

2. Планирование маршрута развозки

3. загрузка товара в а/т;

4. доставка товара клиентам;

5. сдача документов в финансовый отдел

6. подведение итогов.

Основной задачей руководства ТЛО является четкое выполнение производственного плана с минимальными затраты. Соответственно данную задачу можно разбить на две:

1. Оптимизацию парка автотранспорта и маршрутов развозки;

2. Учет и контроль расходов.

Первую задачу можно решить при помощи логистического анализа или математическим путем, например задача сбора рюкзака. Может показаться, что эта задача достаточно проста, это не так, при ее решении и реализации тратятся большие финансовые и человеческие ресурсы.

Учет и контроль расходов призван минимизировать транспортную составляющую в цене продукта, при данном плане развозки и прочих методических указаниях. Транспортная составляющая в общей цене продукции складывается из таких компонентов, как упаковка, хранение, обеспечение сохранности в процессе транспортировки и подготовки к ней, собственно транспортировка, погрузочно-разгрузочные операции, таможенные и налоговые платежи, экспедирование грузов и т. д. Только путем оптимизации процессов доставки можно снизить расходы по этим компонентам транспортной составляющей на 20-25% (по данным [1]), и первоочередной задачей в данном случае является определение транспортного средства для доставки грузов. Автотранспортом выгодно пользоваться, если предприятие удалено от покупателя продукции менее чем на 2000 километров. В дальнейшем мы ограничимся доставкой в черте города. Доставка грузов автотранспортом имеет свою специфику, о которой полезно знать всем предпринимателям, сталкивающимся с этой проблемой.

Для тех компаний, которые вплотную столкнулись с проблемой обеспечения транспортировки своей продукции и только приступают к ее решению, необходимо выработать общий алгоритм действий, направленных на оптимизацию расходов по перевозкам.

Первый этап на этом тернистом пути -- расчет расходов на перевозку и принятие принципиального решения о том, сможет ли компания взять на себя все трудности по самостоятельному оформлению перевозок или нужно будет обратиться в транспортно-логистическую компанию.

Одним из возможных вариантов сокращения расходов видится создание отделов логистики внутри компании. Действительно, удобно иметь у себя карманную транспортно-логистическую компанию, которая не только помогает обеспечивать доставку максимально дешево и в кратчайшие сроки, но и комплексно решить вопросы, связанные с возникновением маршрутных и иных проблем логистики.

Однако нужно учесть, что формирование собственной транспортно-логистической службы на предприятии -- дело чрезвычайно хлопотное и дорогостоящее. Помимо помещения для работы, оргтехники и прочего нужен квалифицированный персонал, который собственно и занимался бы вопросами транспорта и логистики. И в этом, пожалуй, состоит самая большая проблема, поскольку найти профессионалов, знающих все тонкости логистических процессов, достаточно трудно. Даже если и подберется такая команда специалистов, их работа в основном будет сводиться к организационным функциям перевозок, то есть организации транспортировки, работе с поставщиками и клиентами, обеспечению хранения товара. За рамками сферы деятельности отдела, как правило, останется сбор и оптимизация информации о транспортных потоках, сбор и анализ сведений об оптимальном использовании (увеличении или перенаправлении) транспортных мощностей, а также прогнозирование работы на внутреннем и внешнем рынках в сфере логистики и таможни. Конечно, при капитальных инвестициях в отдел его эффективность может быть существенно повышена, однако, есть ли смысл в таких инвестициях, если речь идет об экономии? Кроме того, создание внутреннего транспортного отдела на предприятии под силу только достаточно крупной компании, способной привлечь профессионалов, или же организации, имеющей плотный график перевозок

II) Основные понятия логистики на автомобильном транспорте

Современная концепция логистики - эффективный мотивированный подход к управлению производством. Эта концепция представляет собой управленческую логику для реализации планирования, размещения и контроля над материальными, финансовыми и трудовыми ресурсами.

При логистическом подходе к управлению перевозками предполагается решение следующих задач:

1) выбор вида и типа транспортных средств

2) совместное планирование транспортных процессов со складскими и производственными процессами

3) согласование работы различных видов транспорта

4) определение рациональных маршрутов доставки грузов

Логистику АТП принято дифференцировать по функциональному признаку:

1) заготовительная логистика

2) внутрипроизводственная логистика

3) распределительная логистика

Используя вышеупомянутую функциональную классификацию логистики, можно рассмотреть задачи, решаемые отдельными видами функциональной логистики.

Основные задачи заготовительной логистики АТП формулируются следующим образом

1) прогнозирование и планирование материальных ресурсов

2) оптимизация номенклатуры потребляемых материальных ресурсов

3) управление запасами на складах АТП

4) организация закупок и завоза материалов

5) организация хранения материалов на складах

6) разработка программ экономии материальных ресурсов и контроль за их выполнением

7) контроль за исполнением сметы затрат на снабжение и т.д.

Основные задачи внутрипроизводственной логистики АТП включают:

1) прогнозирование и планирование транспортных услуг (основное производство)

2) управление текущим обслуживанием (далее ТО) и ремонтом подвижного состава (вспомогательное производство)

3) экономическая оценка транспортной продукции

4) оперативное управление основным и вспомогательным производствами

К основным задачам распределительной логистики можно отнести

1) выбор вида и типа транспортных средств

2) совместное планирование транспортных процессов на различных видах транспорта

3) определение рациональных маршрутов

4) совместное планирование транспортного, складского и производственного процессов

Важным инструментом логистического анализа являются логистические системы (в дальнейшем ЛС), позволяющие моделировать внутрипроизводственные потоки (материальные, информационные и финансовые).

ЛС в АТП выполняет следующие функции основные логистические функции:

1) оперативно-календарное планирование выполнения транспортных услуг с закреплением подвижного состава за клиентурой

2) оперативное управление технологическими процессами ТО и ремонта подвижного состава и оборудования

3) все виды планирования объемов поставок сырья, материалов, запасных частей, комплектующих и других видов мат. ресурсов

4) организация внутрипроизводственного складского хозяйства

5) прогнозирование, планирование и нормирование расхода мат. ресурсов

6) контроль и управление запасами мат. ресурсов на уровне внутрипроизводственной складской системы и в технологическом процессе ТО и ремонта подвижного состава и оборудования

7) внутрипроизводственное физическое распределение мат. ресурсов

8) информационно-техническое обеспечение процессов управления мат. ресурсами

ЛС АТП - целостная совокупность элементов, взаимодействующих друг с другом. К числу таких элементов следует отнести следующие подсистемы:

1) Закупка - обеспечение поступления мат. ресурсов на АТП

2) Склады - здания, сооружения и т.д., где временно размещаются и хранятся мат. запасы, преобразуются в мат. потоки

3) Автомобильный парк - подвижной состав АТП, выполняющий транспортные услуги

4) Обслуживание производства- отвечает за обслуживание и ремонт подвижного состава

5) Сбыт - занимается реализацией транспортных услуг

6) Информация - обеспечивает информационную связь между элементами ЛС, контролирует выполнение логистических операций

7) Кадры - организационный персонал, занятый выполнением логистических операций

8) Финансы - обеспечивают циркуляцию денежных средств, необходимых для управления мат. потоками ЛС АТП

III) Методы и модели оценки развития ЛС АТП

Методика прогноза развития АТП

Перспективы развития АТП зависят от состояния и развития макрологистической системы и ее элементов. Состояние АТП как элемента макрологистической системы описывается равновесием на рынке транспортных услуг, то есть балансом спроса и предложения на данном рынке. Спрос во многом определяется развитием макрологистической системы и состоянием рынка. Предложение АТП определяется величиной его провозных возможностей (в дальнейшем ПВ). Под провозными возможностями подразумевается объем транспортных услуг, который может быть обеспечен АТП в планируемый период имеющимся парком с учетом пополнения и выбытия автомобилей и принятых технико-эксплутационных показателей работы подвижного состава.

Количественная оценка перевозочных возможностей конкретного АТП может быть проведена три методами:

1) по динамическим рядам объема перевозок и грузооборота

2) по динамическим рядам ТЭП, входящих в основные формулы для расчета ТЭП

3) с учетом зависимости годовых пробегов автомобилей от их возраста.

Прогнозирование с помощью вышеуказанных методов экстраполяции по временным рядам представляет собой стандартную процедуру.

Методика оценки экономических издержек производства транспортных услуг

Методы определения затрат на производство транспортных услуг должны учитывать специфику перевозок, которая находит отражение в уровне и структуре затрат на производство соответствующих транспортных услуг. Знание уровня и структуры затрат на перевозки позволит оценить степень влияния различных факторов и изыскать возможности их уменьшения.

Затраты АТП на производство транспортных услуг формируются по следующим экономическим элементам:

1) материальные затраты

2) затраты на оплату труда

3) отчисления на социальные нужды

4) прочие затраты

В состав материальных затрат включаются затраты на:

1) топливо

2) смазочные и эксплутационные материалы

3) запасные части и материалы

4) агрегаты

5) шины

6) прочие материальные затраты

Структура себестоимости автомобильных перевозок в Западной Европе и США (данные [2])

Статья затрат	Франция	Германия	Англия	Финляндия	Португалия	США
Топливо	11	9.8	12.4	13	17	15
Смазочные материалы	0.7	0.8	0.2	2	3	1.5
ТО и ремонт	3.2	3.1	3.8	5	3	2.8
Зарплата (водителей)	23.9	32.5	27.4	35	17	38.6
Амортизация	19.6	7.8	18.2	9	11	6.1
Страхование	3.5	10.4	7.2	4	2	3
Налоги и лицензии	2	16.5	1.4	2	2	3.5
Накладные Расходы	15.3	16.3	19.9	6	20	6.9
Прочие	29.8	2.8	9.5	24	25	22.6

Методы и модели прогнозирования потребности материальных ресурсов основываются на статистическом исследовании надежности материальной базы, на основе которого стоятся прогнозируемые величины необходимых материальных ресурсов.

Ниже приведена общая схема прогнозирования транспортных услуг.

Данная последовательность расчета предусматривает создание единой информационной базы для прогнозирования показателей производства транспортных услуг, его материально-технического обеспечения и экономической оценки реализуемой продукции (транспортных услуг). Основу единой информационной базы составляют данные о надежности и их отдельных элементов. Прогнозирование программы производства и величины необходимого материально-технического потока с последующей экономической оценкой издержек этого производства на базе информации о надежности автомобиля и его элементов создает предпосылки высокой надежности работы транспорта как элемента макрологистической системы, а так же открывает пути снижения издержек на транспортные услуги и повышения конкурентоспособности самого АТП

1.2 Общие положения по внедрению электронных систем

Ключевой вопрос, при принятии решения о внедрении электронных систем управления и планирования «А принесет ли эта система прибыль в масштабах предприятия, а если да, то когда и сколько?». Начинать работы по внедрению, не имея ответа на этот вопрос - чрезвычайно рискованно. Разумеется, бывают ситуации, когда решение принимается исходя из тех или иных стратегических соображений: «необходимо навести порядок», «условие необходимое для повышения доверия инвесторов», «конкуренты уже сделали это» и тому подобное. Однако в таких случаях очень часто возникают серьезные проблемы уже на этапе выбора конкретной системы, которую необходимо внедрять. На рынке продукты, различающиеся по стоимости на порядки, вдобавок и затраты на внедрение даже одной и той же системы могут различаться в разы. В том случае, если бы руководитель мог оценить, какую прибыль принесет внедрение каждой из систем, то выбор был бы похож на выбор стандартного инвестиционного проекта - нужно было бы учитывать прогнозируемую прибыль, срок окупаемости и наличие инвестиционных ресурсов.. Когда сумма прибыли от проекта и сроки возврата инвестиций не могут быть спрогнозированы, то перевод этого проекта на финансирование «по остаточному принципу» трудно назвать неестественной реакцией. Одновременно с проблемами финансирования возникает и дефицит интереса к проекту со стороны руководителя его инициировавшего - за многие месяцы, а то и годы, требующиеся для выбора, покупки и внедрения электронной системы, текущие проблемы и новые идеи очень часто отодвигают прошлые «стратегические соображения» на задний план. В результате проект может фактически «тихо скончаться», но это впрочем, не всегда мешает как фирме-внедренцу, так и самому предприятию публично заявлять о том что «все идет в соответствии с планами» - мало кто любит публично признаваться в неудачах.

Расчет финансового результата прогнозируется путем вычитания прямых и косвенных расходов на внедрение системы из дополнительных доходов вследствие ее появления на предприятии. Хотя оценка расходов не так проста, как может показаться на первый взгляд, тем не менее, основные проблемы возникают именно с оценкой доходов.

Методики расчета доходов от внедрения

Наиболее распространенный способ такой оценки - «по мировому опыту». Использующий его продавец системы X обычно утверждает, что определенный клиент уже внедривший эту систему, или «клиенты в среднем» смогли улучшить те или иные показатели, например время оборачиваемости складских запасов или объем реализации на столько-то процентов. «Значит и Вы сможете улучшить эти показатели примерно в той же мере, что позволит рассчитать прогнозируемый финансовый результат от внедрения» - рассуждает продавец. Для придания большей убедительности конечной цифре таких показателей следует использовать как можно больше, провести на их базе сложные расчеты, снабдить документ многочисленными схемами, графиками и диаграммами … Разумеется, тот факт, что данная методика удивительно похожа на постановку диагноза конкретному пациенту на основании «средней температуры по больнице» все эти детали никак не отменяют Поэтому, несмотря на очевидные достоинства - для получения прогнозной цифры не требуется ни существенных денежных затрат, ни затрат времени, ни усилий со стороны клиента, вряд ли данный метод следует считать полезным для клиентов, хотя для продавцов систем его польза несомненна.

Другие более достоверные способы основываются на оценке прибыли, упущенной предприятием по причине отсутствия достаточно своевременной или точной информации, которую можно было бы получить, в случае если бы электронная система предоставляющая такую информацию на предприятии была. Например, если клиенты уходят без покупки потому, что на складе не оказалось нужного им товара, а произошло это из-за отсутствия у отдела закупок своевременной и информации о спросе и его динамике - это упущенная прибыль (причем вполне определенная). Если по причине отсутствия информации о состоянии склада закуплен товар, который уже имеется на складе в достаточном количестве - это тоже упущенная прибыль. Если закуплен товар с низкой оборачиваемостью, вместо товара с высокой оборачиваемостью при одинаковой марже - из-за отсутствия информации об оборачиваемости - и это упущенная прибыль. Если доставка товара покупателям осуществляется четырьмя наполовину загруженными автомобилями, потому что отсутствует информация, каким образом можно составить их маршруты, чтобы обойтись двумя - это опять упущенная прибыль. И даже если списывается товар с истекшим сроком годности по причине того, что данную партию просто «забыли в дальнем углу» - мы имеем дело опять с упущенной прибылью.

Хотя методики, построенные на этом принципе, и не учитывают «синергетический эффект» от внедрения электронной системы, однако они позволяют получить достоверную и обоснованную «нижнюю» оценку получаемых выгод.

Самый дешевый и быстрый способ оценить упущенную прибыль от отсутствия информации - это использование экспертных оценок специалистов предприятия. Но работает он только тогда, когда эти специалисты, во-первых, очень хорошо знают что выступает источником проблем, как часто они происходят и какой наносят ущерб, а во-вторых, полностью эту информацию предоставляют.

Более надежен способ, базирующийся на аудите упущенной прибыли в работе предприятия (или по крайней мере в отдельных бизнес-процессах). Такой аудит проводится внешней организацией - иногда это фирма-внедренец, а иногда - фирма занимающаяся бизнес-консалтингом. Сначала создается группа аудита и вместе с руководством предприятия определяются места сбора статистики. Чаще всего это те подразделения, в которых непосредственно ведется работа с клиентами и склады.

В ходе аудита в течение некоторого времени (обычно несколько недель или месяцев) «за спиной» у каждой группы сотрудников предприятия в местах сбора статистики постоянно находится человек, протоколирующих факты упущенной прибыли. По каждому из них выполняется разбор причин и определение суммы упущенной прибыли. По мере накопления статистики информация суммируется и анализируется. Преимущества этого метода в том, что он мало зависим от доброй воли и квалификации работников предприятия. Минусы - долго, очень дорого, слишком много информации становится доступно посторонним. В принципе подобный процесс можно организовать и силами самого предприятия, организовав временную группу или специальное подразделение, но это довольно сложно.

В случае если руководство предприятия может эффективно мотивировать своих сотрудников, а их квалификация достаточна, действия, схожие с внешним аудитом могут выполнять и сами сотрудники непосредственно в процессе своей работы. В таком случае, каждый сотрудник, привлеченный к этой работе, сталкиваясь с фактом упущенной прибыли из-за недостатка информации, должен записывать суть проблемы, оценку упущенной суммы, а также указывать какая информация и в каком виде ему была нужна, чтобы предотвратить факт упущенной прибыли. Эта информация не только позволит определить «цену вопроса» автоматизации, но и послужит отличной основой для технического задания, позволит подчинить все действия, выполняемые в ходе внедрения, задаче получения прибыли предприятием. Разумеется, для успеха этих работ руководству предприятия их необходимо спланировать и проконтролировать, а возможно и понести некоторые затраты, но все же именно такой способ определения эффекта характеризуется наилучшим сочетанием цены и достоверности.

Какой бы способ не был бы выбран - существуют определенные риски, что прогноз не сбудется. Все эти риски можно разделить на три большие группы.

Первая связана с недоработками и ошибками в самом прогнозе: Например, даже при правильной оценке размера упущенной прибыли и успешном устранении причины возникновения проблем, оказалось, что в бизнес-процессах были и другие «бутылочные горлышки», просто раньше они не были заметны, так как проблемы возникали на более ранних этапах.

Вторая группа рисков связана с техническими характеристиками электронной системы и ее внедрением или эксплуатацией: старые проблемы, вызывавшие случаи упущенной прибыли, системой устранены, однако в результате внедрения системы появились новые, связанные с самой системой. Например, система надолго зависает, что приводит к остановкам продаж, или рабочее место менеджера по заказам сделано нерационально, в результате используя систему, менеджер тратит на оформление заказа больше времени чем до ее появления. Еще одной характерной проблемой является саботаж персоналом «нестандартных сделок и действий» в том случае, когда работник по собственной вине (не умеет) или по вине системы (данная операция не предусмотрена) не может ввести соответствующую информацию в систему. В конце концов, встречается ситуация, когда некомпетентные или недобросовестные внедренцы просто напросто так и не ввели систему в эксплуатацию.

И наконец, третья группа рисков связана с тем что прогноз делался на основе статистики, полученной при одних внешних условиях, а система работает уже при совершенно других, например, а за время внедрения внешняя ситуация на рынке резко изменилась, возможно Вам пришлось перестраивать и бизнес-процессы. Например, большинство оценок и прогнозов, сделанных «до дефолта» просто потеряли актуальность.

Тем не менее, для успеха проекта наибольшее значение представляет не то обстоятельство, встретится ли подобные трудности или нет, а способность руководства эти трудности гарантированно преодолеть, пусть и с определенными финансовыми издержками. Потенциальный размер таких издержек в случае возникновения проблемы того или иного характера также должен быть заранее предсказуем. Разумеется, для этого нужно предпринять целый ряд организационных и финансовых мер, например составить список рисков, спланировать свои действия направленные на их нейтрализацию, в случае если они реализуются, оценить потенциальные временные и финансовые затраты на такие действия, а затем при формировании бюджета проекта внедрения предусмотреть соответствующие финансовые и временные резервы.

Очень важную роль здесь играет выбор системы. Прежде всего, желательно чтобы система массово применялась в России - то есть, чтобы количество предприятий работающих с системой исчислялось многими десятками, а лучше сотнями. Таким образом, минимизируется риск от ситуации «ее вообще нельзя заставить работать», а также появляется возможность оценить вероятные проблемы при работе с данной системой.

Далее, система в готовом виде, без доработок должна удовлетворять большую часть (в идеале более 80 процентов) выявленных потребностей. Любые доработки и разработки несут с собой дополнительный риск того, что их результат окажется несоответствующим ожиданиям или работы затянутся. Однако с другой стороны, потенциальная гибкость системы, включая и широкие возможности программных доработок и переделок, является необходимым для управления рисками качеством. В ходе внедрения и последующей эксплуатации системы может возникнуть множество причин, по которым для того чтобы не упустить прибыль нужно будет на ходу перестроить бизнес-процессы, изменить интерфейс, добавить или доработать функциональность, причем причины эти могут и не зависеть от самого предприятия. Например, в ситуации кризисов возможность быстро, гарантированно и за умеренную стоимость перестраивать систему управления может оказаться и вовсе вопросом жизни и смерти. В более же спокойное время способность оптимизации системы под потребности предприятия дает ему конкурентные преимущества по сравнению с теми, кто вынужден подгонять свои бизнес-процессы под возможности системы.

Таким образом, при реалистичном, добросовестном и профессиональном подходе финансовый результат от внедрения системы управления ресурсами предприятия можно спрогнозировать, а риски оценить и при необходимости нейтрализовать, как и в любом другом инвестиционном проекте.

2. Основная часть

2.1 Оценка экономической эффективности от использования геоинформационных систем

Напомним основные задачи транспортной логистики.

· планирование грузопотоков;

· управление парком автомашин;

· диспетчеризация;

· логистика.

Использование ГИС в этой области позволяет сэкономить значительные средства. С ее помощью составляются оптимальные графики и маршруты развоза товаров. Например, можно оптимизировать процесс доставки товаров множеству клиентов с разных складов. При этом будет учитываться ряд факторов: наличие транспортных средств, их грузоподъемность, время работы клиентов, дорожная обстановка и т.д.

В зависимости от поставленной задачи, можно задавать различные критерии оптимальности, такие как равномерность загрузки транспортных средств, минимизация задействованных транспортных средств, минимизация суммарного времени развозки, максимизация загрузки транспортных средств и т.п.

Информация обо всех объектах, участвующих в перевозке хранится в базе данных. Объекты могут быть отображены на карте, отдельно можно наносить на нее просчитанные оптимальные маршруты, выводить информацию об объектах, схемы проезда перекрестков и т.д.

Как уже было подчеркнуто ранее мы остановились на проблеме логистики внутригородских перевозок в сравнительно небольшой транспортной компании.

На текущий момент в России нет законченной геоинформационной системы, с помощью которой можно было комплексно планировать и управлять деятельностью сравнительно небольшого АТП.

На рынке нет программных продуктов, которые могли бы вписаться в сравнительно небольшой бюджет и позволяли бы комплексно решать вышеуказанные задачи.

Следует выделить необходимые качества для программного продукта, который бы соответствовал задачам малых и средних АТП.

1) Небольшая стоимость

2) Возможность синхронизации с программными продуктами фирмы 1С

3) Минимальные издержки на внедрение

4) Простота и интуитивность пользовательского интерфейса

Как уже упоминалось ранее, одной из основных целей внедрения информационных систем на предприятии является снижение издержек производства. Рассмотрим возможности ГИС для решения подобных задач.

В первую очередь, ГИС упрощает и оптимизирует текущую производственную деятельность - оптимизирует перевозочные маршруты, что в среднем сокращает пробег подвижного состава на 10-15% (по данным [4]). Соответственно, существенно (порядка 5-10%) сокращаются косвенные издержки на ремонт и эксплуатацию подвижного состава.

В долгосрочном периоде оптимизация перевозочных маршрутов может дать существенную экономию при замене подвижного состава, к примеру, сократить количество автомобилей за счет оптимизации и увеличения времени работы на линии.

Внедрение ГИС совместно с системой GPS-мониторинга подвижного состава позволяют контролировать передвижение автомобилей в реальном времени, что практически исключает возможность использования подвижного состава персоналом в личных целях, а так же дает возможность улучшить прогнозные оценки затраченного времени на маршруте ( появляются данные о средних скоростях движения на различных участках маршрута и так далее).

Немаловажным аргументом в пользу внедрения ГИС является сокращение объемов упущенной прибыли. Транспортные компании и отделы терпят ощутимые убытки от возвратов груза по причине срыва срока поставок. Более того, в настоящее время многие клиенты требуют от доставки по схеме Just in Time (точно вовремя, в дальнейшем сокращение JIT). Эта схема требует максимально точных прогнозов времени доставки(временная вилка составляет не более одного часа для внутригородскихbперевозок) и существенного увеличения надежности перевозок (снижение количества поломок на линии, а как следствие повышенные требования к состоянию подвижного состава). Применение JIT-критерия в логистике, с одной стороны, связано с возможностью существенного сокращения складских расходов (порой в несколько раз) и “освобождением” значительной части оборотных средств, и ограничениями, связанными с характером доставляемых товаров (скоропортящиеся грузы) и требованиями клиентов (к примеру, экспресс-доставка). Одним из примеров, доказывающих актуальность проблемы упущенной прибыли вследствие возвратов и возможность решения этой проблемы с помощью ГИС, является успешное внедрение программного продукта “СИТИ - Доставка” компании “ Эрма Софт” в дистрибьюторской компании “Протек”. Одним из результатов внедрения являлось практическое элиминирование случаев возврата товаров по причине срыва сроков поставки.

Подытоживая данный раздел, следует выделить три основных источника снижения производственных издержек при использовании ГИС.

- сокращение прямых и косвенных издержек по производству транспортных услуг: снижение пробега подвижного состава, оптимизации снабжения запасными частями и агрегатами и т.д.

- снижение затрат от нецелевого использования подвижного состава.

- сокращение объемов упущенной прибыли от несоответствия качества предоставляемых транспортных услуг рыночным требованиям.

2.2 Моделирование задач транспортной логистики

1) Общие положения по моделированию задач транспортной логистики.

С точки зрения моделирования АТП представляет собой черный ящик, на входе которого ресурсы, а на выходе- транспортные услуги.

Выходные параметры - выручка от реализации транспортных услуг - в значительной мере детерминированы внешней экономической средой. На такие показатели, как спрос на продукцию и равновесная цена, АТП может влиять в весьма ограниченной степени. Таким образом, эффективность работы АТП в большей степени зависит от эффективности использования ресурсов и минимизации издержек.

Суть реализации логистической концепции состоит в разработке и внедрении логистических систем управления материальными и соответствующими информационными потоками, которые основываются на логистических принципах и методах.

При модельном представлении задач АТП основные учетные показатели зависят от двух взаимосвязанных характеристик: состояния и функционирования. Состояние системы характеризуется прежде всего ее величиной и структурой, то есть размерами и характерными, с точки зрения назначения системы, свойствами отдельных ее элементов.

Состояние АТП характеризуется как списочным количеством автомобилей, так и их важным свойством - надежностью.

Функционирование системы - это текущая реализация в конкретных условиях внешней среды, представляемых данным состоянием возможностей для осуществления функций системы, ради которых она создана.

Таким образом, можно выделить два вида задач для математического моделирования:

4) частные задачи функционирования

5) задачи оптимизации состояния АТП

К задачам функционирования относятся выбор оптимальных вариантов организации перевозочного процесса, видов и типов подвижного состава, совместное планирование транспортных, производственных и складских процессов.

При моделировании развития АТП, как его состояния, так и его функционирования, существуют два основных подхода:

1) детерминистско-оптимальный

2) вероятносно-адаптивный

Детерминистско-оптимальный подход к применению управленческих решений и большинстве случаев обеспечивает значительный экономический эффект.

Оптимизация одновременно функционирования и состояния системы - главное условие достижения ее наивысшей эффективности. Другой аспект состоит в том, что решить задачу развития АТП с помощью одной модели невозможно. Необходимо расчленить задачу на ряд локальных, входящих в общую систему задач транспортной логистики.

К числу недостатков детерминистско-оптимального подхода следует отнести следующие:

1) отказ от рассмотрения проблем, которые не поддаются строгой математической формализации

2) отказ от анализа и совершенствования структуры системы.

В качестве основных характеристик вероятносно-адаптивного подхода к моделированию задач АТП следует отметить:

1) включение всех достоинств детерминистско-оптимального подхода

2) учет известной доли неопределенности в наших знаниях о будущем, обусловливающий выбор наиболее адаптивных вариантов планов.

3) рассмотрение организационных проблем

Необходимость соединения детерминистского и вероятносно-адаптивного подходов к решению задач транспортной логистики предопределена характерными особенностями задач развития АТП. К ним относятся:

- значительная неопределенность как будущих ситуаций, так и конечных результатов принимаемых решений

- неполнота и существенно низкая достоверность исходной информации

- трудности методологического и вычислительного характера (учет неформализуемых элементов)

Таким образом, наиболее приемлемым подходом к объединению методов и моделей решения задач транспортно объединению методов и моделей решения задач транспортной логистики должно базироваться на описании развития АТП как последовательности явлений во времени с использованием стохастических моделей..

2) Концепция моделирования задач транспортной логистики

С точки зрения организации перевозочного процесса возможны три схемы с которыми сталкиваются АТП:

1) “один к одному” - наиболее простая с точки зрения планирования, не требует решения ни транспортной задачи, ни задачи маршрутизации.

2) “один к многим” требует решение следующих задач маршрутизации:

- “увязка“ ездок, если между грузоотправителями и грузополучателями перевозка осуществляется только по маятниковым маршрутам.

- коммивояжера, если между грузоотправителями и грузополучателями перевозка осуществляется только по развозочным маршрутам.

- двух вышеперечисленных, если при организации перевозочного процесса используются как маятниковые, так и развозочные маршруты.

3) “многие ко многим” - требует решение транспортной задачи на первом этапе и задачи маршрутизации на втором.

Ниже представлены две диаграммы - схема организации перевозочного процесса, алгоритм моделирования организации перевозочного процесса в АТП.

I) Схема организации перевозочного процесса

II) Алгоритм моделирования организации перевозочного процесса в АТП



Рассмотрим алгоритм моделирование организации перевозочного процесса АТП.

1) Формирование базы данных, включающая сведения о количестве транспортных средств, их типе и грузоподъемности, количестве отправителей и получателей груза, ограничениях, накладываемых отправителем и получателем на партию груза, которая может быть отправлена и получена соответствующим субъектом, временных ограничениях по доставке грузов в пункты назначения и их вывозу из пунктов отправления, затраты на перемещение единицы груза от каждого отправителя каждому получателю и др.

2) На основе полученной информации определяется схема организации перевозок.

3) Далее проверяется условие: используется ли при перевозке груза схема “многие ко многим”. Если условие выполняется, то решается транспортная задача.

Специфицируем экономико-математическую модель транспортной задачи:

где n - количество поставщиков

m- количество потребителей

a- ограничения по предложениям

b- ограничения по спросу

с- стоимостные параметры целевой функции

x- объемы перевозок между i-м и j-м пунктами

Критерием оптимальности в транспортной задаче могут выступать транспортная работа, затраты времени на доставку или стоимость перевозки.

4) На последующем этапе, по каким маршрутам - маятниковым или развозочным - будут осуществляться перевозки от каждого отправителя к получателям, закрепленным за ним после решения транспортной задачи.

5) Далее проверяется условие: используется ли при перевозке груза схема “один к одному”. Если условие не выполняется, то перевозка осуществляется по схеме “один к многим”, которая требует решение задачи маршрутизации.

При формализации этой задачи мы приходим к классической задаче коммивояжера.

6) На последней фазе алгоритма определяется соотношение смоделированных значений времени нахождения автомобилей в рейсе с требованиями клиентов по срокам доставки грузов. Например, на внутригородских перевозках, определяется возможность обсуживания всех потребителей на маршруте в пределах установленных временных интервалов. Если условие не выполняется, то требуется откорректировать маршрут, или, если возможно время работы складов, грузоподъемность используемого на данном маршруте подвижного состава и заново смоделировать время движения

Таким образом, предлагаемая иерархия моделей позволяет реализовать единый подход к формализации методов решения задач управления в транспортной логистике. Это позволяет осуществить трехуровневую оптимизацию по мере редуцирования количества рассматриваемых объектов и последовательного включения дополнительных факторов, связанных с конкретными маршрутами перевозок.

3) Программная реализация схем перевозочного процесса

Простейший вариант - один к одному не требует для прокладки маршрута больших вычислительных затрат и сводится к подбору автомашины соответствующей грузоподъемности для соответствующего рейса, что не представляет собой значительных трудностей.

Вариант один ко многим, в том случае, если число заказов невелико, представляет собой задачу коммивояжера (ЗК), возможно, с временными окнами. Если же число заказов велико, то имеем задачу планирования доставки грузов (ЗПДГ).

Обе эти задачи хорошо известны, и разработано много методов их решения. Особенность ЗК и ЗПДГ состоит в том, что это NP-полные переборные задачи, и как следствие, нахождение точного решения для задач большой размерности за приемлемое время невозможно. Для решения больших (от 50 заказов ) ЗК и ЗПДГ на практике применяют методы, дающие приближенные решения. В частности, весьма популярны различные эвристики и генетические алгоритмы.

Решение задачи коммивояжера (ЗК).

Постановка задачи коммивояжера

Есть N городов{K_i}_i=1..N, которые должен посетить коммивояжер (бродячий торговец). Он должен выйти из первого города, посетить по одному разу города 2, 3, 4, …, n и вернуться в первый город. Расстояния между всеми городами известны. Следует найти такой порядок обхода городов, чтобы замкнутый путь коммивояжера был кратчайшим.

В нашем случае стартовая точка соответствует складу, а города - заказам, которые необходимо доставить. Кроме того, для каждого заказа может быть определен промежуток времени, в течение которого заказчик может принять заказ.

Для решения задачи коммивояжера в проектируемой системе было решено использовать генетический алгоритм. Он позволяет относительно быстро получить решения хорошего качества, несложен в реализации и легко допускает некоторые изменения постановки задачи (в частности, позволяет ввести в задачу коммивояжера использование ограничений по временному графику доставки заказов).

Идея генетических алгоритмов заимствована у живой природы и состоит в организации эволюционного процесса, конечной целью которого является получение оптимального решения в сложной комбинаторной задаче. Разработчик генетических алгоритмов выступает в данном случае как "создатель", который должен правильно установить законы эволюции, чтобы достичь желаемой цели как можно быстрее.

Генетические алгоритмы (ГА) -- это адаптивные методы поиска, основанные на генетических процессах биологических организмов: биологические популяции развиваются в течение нескольких поколений, подчиняясь законам естественного отбора по принципу "выживает наиболее приспособленный" (survival of the fittest). Те особи, которые наиболее приспособлены к окружающим условиям (решения, обладающие наилучшим значением целевой функции), будут иметь относительно больше шансов воспроизвести потомков. Слабо приспособленные особи либо совсем не произведут потомства, либо их потомство будет очень малочисленным. Это означает, что гены от высоко адаптированных или приспособленных особей будут распространяться в увеличивающемся количестве потомков на каждом последующем поколении. Комбинация хороших характеристик от различных родителей иногда может приводить к появлению потомка, чья приспособленность больше, чем приспособленность любого из его родителей. Таким образом, вид развивается, лучше и лучше приспосабливаясь к среде обитания.

Вначале для решения любой задачи с помощью ГА должен быть разработан метод кодирования решений. Закодированное решение называют хромосомой. Каждый атомарный элемент в хромосоме, несущий в себе значимую информацию, называется геном.

Для хромосом также имеется некая функция приспособленности или фитнес-функция (от англ. Fitness ) которая определяет численное значение годности хромосом для данной задачи.

На начальном этапе случайным образом генерируется достаточно большая популяция данного вида хромосом и вычисляется приспособленность особей в ней. Далее циклически повторяется следующий процесс: некоторым образом из популяции отбираются пары особей-решений и скрещиваются, данная операция называется кроссовер (crossover). Решения-потомки добавляются в популяцию, обычно взамен наиболее плохих решений. Для того чтобы не зависеть от возможной ограниченности базового набора хромосом и неспособности на их основе построить оптимальную хромосому, используют мутации. Таким способом получают совершенно новые хромосомы. Естественно, чтобы мутации не мешали процессам целенаправленной селекции, их применяют достаточно редко (с вероятностью порядка 1%, конкретная величина определяется опытным путем). Далее цикл повторяется. Критерием останова в генетическом алгоритме может служить нахождение точного решения, если это возможно определить (например, при поиске корней уравнения), выполнение заданного количества итераций или постоянство наилучшего найденного решения в течение некоторого количества итераций.

В качестве метода кодирования решения в хромосому было решено использовать путевое представление.

Путевое представление -- наиболее естественное представление рейса. Например, рейс 5-1-7-8-9-4-6-2-3, где каждая цифра представляет собой идентификатор заказа, представлен просто как (5 1 7 8 9 4 6 2 3).

В качестве кроссовера можно использовать частично отображенный кроссовер-- partially-mapped crossover (PMX) .

PMX (partially-mapped crossover) строит потомков, выбирая сегмент из рейса одного из родителей и совершая перестановки генов, пока этот сегмент не становится идентичным соответствующему сегменту второго родителя. Сегмент маршрута выбирается двумя случайными точками разреза. Например, два родителя (разрезы отмечены " | ")

Р1 = (1 2 3 | 4 5 6 7 | 8 9) и

Р2 = (4 5 2 | 1 8 7 6 | 9 3)

могут получить потомков следующим способом. Во-первых, сегменты между точками обреза меняются местами (символом "x" обозначается неизвестный символ).

П1 = (х х х | 1 8 7 6 | х х) и

П2 = (х х х | 4 5 6 7 | х х)

также этот обмен определяет серию преобразований данных: 1 <_> 4, 8 <_> 5, 7 <_> 6 и 6 <_> 7. Теперь можно заполнить остальные города, для которых нет конфликтов:

П1 = (х 2 3 | 1 8 7 6 | x 9) и

П2 = (х x 2 | 4 5 6 7 | 9 3).

Наконец, первый "х" из потомка П1 (который должен был быть 1, но был обнаружен конфликт) заменяется на 4 (см. серию преобразований данных). Таким же образом, второй "х" из потомка П1 меняем на 5; в потомке П2 меняем "х" на 4 и 5 соответственно. Получим:

П1 = (4 2 3 | 1 8 7 6 | 5 9) и

П2 = (1 8 2 | 4 5 6 7 | 9 3).

В качестве мутации можно использовать замену двух участков маршрута.

Например из родителя

Р1 = (1 2 3 4 5 6 7 8 9)

можно получить потомка

П1 = (1 6 7 8 4 5 2 3 9)

Заменив в нем участки маршрута (2 3) и (6 7 8)

На последнем предварительном этапе необходимо создать начальную популяцию. В популяции вполне могут присутствовать случайные маршруты. Это не ухудшает работу алгоритма, и в то же время позволяет избежать быстрой сходимости всей популяции к какому-то отдельному решению.

Рис. 4 Генетический алгоритм использовался при решении задачи коммивояжера на 100 городов

В начале генерировалась начальная популяция, состоящая из 100 случайных решений, из них при помощи мутации и кроссовера создавались 100 потомков. Таким образом, получалось 200 решений. 100 лучших решений выбирались для следующей популяции. Лучшие решения после 500, 1000 и 4000 итераций показывают процесс улучшения качества решений. Улучшение качества решений на каждом из последующих этапов эволюции заметно невооруженным взглядом (программу, решающую подобный пример, можно найти в разделе публикаций на сайте www.naturalselection.com).

Эволюционный алгоритм, просмотрев относительно небольшое количество решений, нашел достаточно неплохое. Возможно это и не лучшее решение, но оно достаточно высокого качества. Было просмотрено всего около 400000 решений, т.е. одно из 2¹⁰¹⁵⁰ всех возможных решений.

При необходимости учёта временных ограничений на доставку заказов, требуется изменить фитнес-функцию таким образом, чтобы опоздание доставки заказа наказывалось дополнительным штрафом.

Решение задачи планирования доставки грузов (ЗПДГ)

Задача планирования доставки грузов отличается от задачи коммивояжера тем, что для доставки заказов мы имеем не одну, а несколько автомашин заданной грузоподъемности. Используя их, необходимо развести все заказы со склада таким образом, чтобы минимизировать количество использованных машин и суммарную длину пробега.

Для решения ЗПДГ было решено использовать “лепестковый алгоритм”. Этот метод относительно несложен и в то же время позволяет быстро получить решение, близкое к оптимальному.

Предполагается, что склад лежит в центре декартовой прямоугольной системы координат.

В начале каждому заказу K_i сопоставляется полярный угол ц_i, образуемый отрезком Заказ - Склад с воображаемой осью OX

ц_{i =} arctg((Y_i-Y₀)/(X_i-X₀)),

где (X₀; Y₀) - координаты склада, а (X_i; Y_i) - координаты заказа

После этого все заказы упорядочиваются по полярному углу и в порядке образованной очереди начинают формировать рейсы - на каждую автомашину последовательно из общей очереди добавляются заказы до тех пор, пока машина не переполнится.

В результате рейсу, на котором лежат заказы K_i, K_i+1,….K_j соответствует свой сектор ц_{i ^} ц_j, причем сектора разных рейсов не пересекаются. Далее внутри каждого рейса решается задача коммивояжера и получаются рейсы в виде характерной "ромашки" (Рис. ).



Рис. 5 Иллюстрация к методу построения рейсов по полярному углу

Как уже было сказано, у данного метода построения рейсов есть много плюсов - он прост, дает решение хорошего качества, к тому же можно легко ввести понятие соседних по полярному углу рейсов и при дальнейшей оптимизации учитывать степень близость рейсов.

К сожалению, данный алгоритм не дает гарантии построения решений с учетом временного графика, хотя позволяет строить приемлемые решения для задач, в которых заказы имеют большие временные окна.