Академические статьи

Опыт планирования и запуска новых месторождений требует внедрения современных методов экономической оценки и управления рисками для построения логистической цепи. Наиболее актуальным и всеобъемлющим на сегодня является создание систем поддержки принятия решений на базе имитационного моделирования. Логистическое подразделение одного из крупнейших добывающих холдингов редкоземельных металлов хотело единовременно и комплексно подойти к преодолению сложных и несвязанных друг с другом внешних ситуаций. Для этого заказчик принял решение о создании имитационной модели запуска нового месторождения.

Имитационные модели полезны не только как инструмент решения прикладных задач, но и как средство обучения. С 2010 года авторы проводят курсы на образовательных программах бакалавриата и магистратуры по направлению «Менеджмент» в рамках образовательных программ по логистике и управлению цепями поставок в Национальном исследовательском университете Высшая школа экономики. В рамках наших дисциплин студенты-логисты знакомятся с технологией и практикой применения инструментов компьютерного моделирования (AnyLogic, LogicNet, anyLogistix, AMPL) для решения задач в различных функциональных областях логистики и в управлении цепями поставок.

В рамках данной статьи мы рассмотрим задачу выбора оптимальной структуры сети и потоков продукции при заданных ограничениях с помощью имитационных и аналитических моделей. Для этого подходит гибридная оптимизация – применения различных типов моделей для решения одной и той же задачи. Такой подход возможен в ПО anyLogistix – инструменте для оптимизации и анализа цепей поставок. Этот инструмент позволяет задать параметры задачи в табличной форме и поддерживает различные типы задач, в частности смешанный, целочисленно-линейный и имитационный. В инструменте можно сконструировать линейную задачу максимизации прибыли (сценарий), соответствующую постановке задачи.

Одной из важнейших проблем улучшения систем массового обслуживания (СМО) является формирование и развитие современной эффективной системы авиаперевозок, которая представляет собой большую сложную динамическую структуру. Необходимость следовать графику обслуживания пассажиров на всех его этапах: от первичного досмотра багажа до вылета самолёта из аэропорта, необходимость организации грузового потока, существенная зависимость авиатранспорта от погодных условий и т.д. формируют жесткие требования к функционированию аэропортов, которые в настоящее время становятся ключевыми объектами мультимодальных узлов, поэтому применение имитационного моделирования при решении этой проблемы особенно значимо.

В начале 2015 года в России на государственном уровне рассматривался вопрос отказа от выделения дотаций ОАО «РЖД» и части субъектов Центрального федерального округа (далее ЦФО) по пригородным пассажирским перевозкам. В связи с этим в большинстве субъектов ЦФО пригородные пассажирские маршруты были исключены из расписания. После вмешательства Президента РФ было восстановлено пригородное сообщение, но в связи с непрозрачностью запрашиваемых субсидий ОАО «РЖД», была запушена НИР по разработке концепции организации пригородных пассажирских перевозок в ЦФО. Для реализации были привлечены консультанты в лице компаний «МКД-партнер» и «Центр прикладной логистики», для разработки имитационный модели была привлечена компания «Фокус Групп».

Технология грузоперевозок эстафетным методом с использованием съемных контейнеров, которая получила название «каматейнер» и начинает развиваться в ПАО «КАМАЗ», является основой транспортной логистики, которая может совершить революционные изменения в грузоперевозках.

Recargo использует агентное моделирование, применяя программное обеспечение AnyLogic 7, для построения схем зарядки электрических транспортных средств водителями Калифорнии. Целью моделирования является изучение потенциальной выгоды от использования концепции ‘Vehicle to grid’ (V2G). Данная концепция подразумевает двухстороннее использование электромобилей: машина подключается к общей энергосистеме для подзарядки или наоборот, отдает в сеть электроэнергию, если в этом есть необходимость. Подобная технология позволяет автовладельцам заряжать свои машины тогда, когда энергия стоит дешевле (например, в ночное время), и продавать ее энергокомпаниям во время пика энергопотребления по максимально высокой цене. Наша работа в AnyLogic продолжается всего несколько недель, но за это время с помощью удобного интерфейса AnyLogic 7 и Java-кода мы смогли создать и протестировать модель экспериментальной концепции, которая демонстрирует потенциал дальнейших, более сложных, этапов моделирования.

В статье разрабатывается имитационная модель принятия оперативных решений в логистической системе при возникновении непредвиденной ситуации на маршруте, корректировке опорного плана или выборе нового маршрута доставки.

Дистрибуция продуктов и товаров массового потребления – низкомаржинальный бизнес, особенностями которого являются большие объемы движения товаров и значительная доля логистических издержек в структуре расходов. Кроме того, компании-дистрибуторы вынуждены балансировать между избыточными запасами, замораживающими оборотные средства, и своевременным выполнением заказов, срыв которых может привести к потере клиентов. Поэтому для компаний, работающих в этой сфере, важна эффективность процессов планирования, управления запасами и логистики.

Система городского пассажирского транспорта крупного города – это сложная система, включающая в себя большое число взаимосвязанных и взаимодействующих между собой компонентов. Управление такой большой системой с каждым годом все усложняется в связи с ростом городов, уровнем автомобилизации, меняющимися потребностями граждан в обслуживании. Отечественный и зарубежный опыт доказал эффективность применения имитационного моделирования для оптимизации перевозок городского транспорта и принятия грамотных управленческих решений в этой сфере.