5) убедить персонал в пользе (для организации и лично для него) от внедрения рекомендаций ТУЗ.

Основными объектами дальнейших исследований авторы [30] считают:

интегрированную логистику (производство, хранение и транспорт совместно);

то же - в эшелонированных системах;

исследование игровых постановок и подходов, известных из теории принятия решений, в частности, адаптивного подхода и методов управления по неполным данным;

частично наблюдаемый спрос;

многономенклатурные задачи с коррелированным спросом;

замкнутые по спросу системы;

переменный объем требований;

имеющую существенную специфику задачу снабжения запчастями. Некоторые из этих проблем будут обсуждаться в дальнейшем.

1.4. Классификация моделей УЗ

Многоообразие реальных ситуаций вызвало необходимость в рассмотрении огромного числа вариантов задачи управления запасами, которые систематизированы лишь частично. Использование богатейшего материала, накопленного теорией УЗ (Inventory Control), немыслимо без его упорядочения в рамках единой классификации. Попытки такой классификации и введения унифицированных обозначений (по типу известной нотации Кендалла в теории массового обслуживания - разд. 3.9) предпринимались неоднократно, но оказались малопродуктивными.

Г.И. Феклисов [87] предлагал характеризовать модель системы управления запасами 17-компонентным вектором, задающим стратегию формирования заказа, объемы пачек требований и поставок, статистические распределения интервалов между пачками каждого рода, наличие складской и тразитной форм поставок, количество уровней системы, характер связей между уровнями, формирование расходов на хранение и штрафы, наличие ограничений (по типичным их классам) и т.д.

В справочнике [161] классификация моделей проводится уже по 45 элементам. Укрупненно она различает модели по

числу номенклатур;

числу складов;

характеру восполнения;

характеру спроса;

способу рассмотрения динамики;

целевой функции;

стратегии восполнения;

способу контроля уровня запаса;

учету недостач;

задержке поставок.

На стр. 56 справочника [161] приведена типовая карточка модели. Часть элементов не определяется с достаточной точностью (например, спрос), так что требуются дополнительные пояснения. Соответственно кодирование системы связано с некоторой потерей существенной информации. Дополнительно модель характеризуется ее математической проработкой:

оптимальное решение не приводится;

дается в замкнутом виде (формула);

дается соотношение, определяющее итерации;

описан имитационный алгоритм;

получено приближенное решение;

рекомендован другой вычислительный процесс.

Сразу же отметим, что между этими пунктами не всегда удается провести строгое различие, а последний неинформативен.

В главе 5 [161] проводится статистический анализ 336 собранных в книге моделей в разрезе предложенной классификации. В частности, обнаружилось, что

82% моделей однородные, 18% - многономенклатурные; только в 1% работ рассматриваются отношения замены/дополнения; лишь в 7% работ учитываются общие ограничения;

только 10% были связаны с конкретным видом продукта;

79% работ рассматривают детерминированный спрос;

77% работ посвящены статическим моделям (с неизменными параметрами);

в 60% работ используются непрерывные управляющие переменные;

стратегии управления вида (s, q) рассмотрены в 25% работ, а пороговые вида (Т, S) - в 20%;

в 24% случаев рассматривается бездефицитное снабжение, в 55% - отложенный спрос, в 14% - потерянный;

вероятностные модели рассмотрены в 51% работ, методы математического анализа использованы в 26% случаев, динамическое программирование в 11%;

оптимальное решение получено в 30% случаев; в 8% работ пред- ложены итерационные схемы, в 4% - аппроксимации; менее чем

в 3% работ для сложных задач приведены детальная схема алгоритма или программа.

Эта статистика чрезвычайно поучительна. Она дает ясную и довольно грустную картину распределения усилий исследователей: преимущественно что полегче, в абстрактной постановке, без серьезной проработки вычислительных аспектов.

Детальная классификация моделей УЗ имеет реальную полезность лишь при создании для последних компьютерной базы знаний. Тогда можно построить диалоговую систему, опрашивающую пользователя и последовательно формирующую код нужной модели - или ближайшей к ней (аналогично описанному в разд. 3.17 пакету программ МОСТ). По коду модели (конъюнкции признаков) можно войти в базу знаний, найти библиографический источник, посмотреть подробности, лучше уяснить допущения и метод получения результата, при необходимости и способности - модифицировать модель. Затем можно ввести релевантную задаче количественную информацию.

Для описания теоретических основ управления запасами классификацию достаточно построить на перечисленных выше (с. 21) основных элементах модели.