CC BY
91
УДК 004:656
A.C. Дегтярев, Г.В. Заходякин
Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ИМИТАЦИОННОГО
ПРОЕКТИРОВАНИЯ В ПРОГРАММНОЙ СРЕДЕ AnyLogic ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ В ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
In this article a simulation technique for analysis and optimization of pharmaceutical supply chains was presented
В данной статье описаны ключевые аспекты цепи поставок распределения готовых лекарственных средств и представлено использование методов имитационного моделирования для решения логистических задач в этой области
Законодательная политика РФ и государственное регулирование цен на определенные виды лекарственных препаратов приводят фармацевтические компании к осознанию необходимости сокращения издержек, значительную часть которых составляют логистистические затраты. Одним из наиболее эффективных методов выявления и снижения затрат является моделирование цепей поставок.
Имитационное моделирование - это разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей поведение и структуру моделируемого объекта. Эксперимент с моделью состоит в выполнении на компьютере данной программы с различными значениями входных параметров и анализе результатов этих выполнений. Имитационная модель, в отличие от аналитических моделей, не позволяет установить связь между входными параметрами и целевыми показателями по заданным заранее формулам, а является продуктом статистической обработки и интерпретации данных, наблюдаемых и фиксируемых в процессе прогона модели. [1],[3] Такой способ изучения процессов принципиально не отличается от того, который применяется по отношению к реальным системам. Оптимизация процессов с использованием имитационной модели требует применения методов планирования эксперимента и специальных алгоритмов оптимизации, приспособленных к поиску решения при наличии стохастических факторов.
Перед созданием модели необходимо четко определить цель моделирования, так как от цели будет зависеть уровень абстракции и реализация процессов, происходящих в системе-прототипе и то, какие характеристики этих процессов учитывать, а какие - нет, какие соотношения между переменными и параметрами модели должны быть отражены в модели [3].
На следующем этапе происходит создание концептуальной (содержательной) модели. То есть происходит структуризация модели, выделение отдельных подсистем, определение элементарных компонентов модели и их связей на каждом уровне иерархии.
В имитационном моделировании структура модели отражает структуру реального объекта моделирования на некотором уровне абстракции, а связи между компонентами модели являются отражением реальных связей. С различными парадигмами имитационного моделирования можно ознакомиться в следующих работах: [1,2].
Так как в данной работе речь идет о фармацевтической дистрибь-юции, то первым этапом был анализ работы фармацевтического регионального дистрибьюторского центра, соединенного с сетью аптек.
Для полного и правильного подхода функционирование любой сложной системы нужно рассматривать неотрывно от среды, в которой она находится. Таким образом, для моделирования цепи поставок значимыми будут следующие аспекты реальной системы:
• Уже указанные выше аспекты государственного регулирования, приводящие к фиксации цен на определенные лекарственные средства.
• Ярко выраженный сезонный спрос на некоторые классы препаратов (противовирусные, антигистаминные и др.), зависимость спроса на противовирусные препараты от динамики заболеваемости и характера эпидемии.
• Заявки на пополнение запасов поступают от аптек постоянно, необходимо решать, какие заявки следует удовлетворять, а какие - нет. В первую очередь это зависит от состава заявки, то есть от стоимости и количества заказанных препаратов, а так же от непосредственного наличия этих препаратов на складе дистрибьютора. Время от получения заявки до отгрузки требуемых препаратов должно быть минимальным и поддерживаться в пределах одних суток.
• Доставка осуществляется в пределах одного региона с использованием автомобильного транспорта различной грузоподъемности.
С учётом этих аспектов предлагается следующее концептуальное описание модели:
• На данном этапе рассматривается цепь поставок, состоящая из одного дистрибьюторского центра и пяти аптек. Все они соединены друг с другом, что подразумевает возможность заезда транспортного средства сна-
Рис. 1. Схема цепи поставок Distribution Centre (Дистрибьютор) — Аптека (Drug Store -DS).
• Целью моделирования является снижение логистических издержек, связанных с управлением запасами. При постановке задачи используется взгляд на цепь поставок со стороны дистрибьютора, так же возможет поиск оптимальной стратегии для каждой аптеки.
• Каждую аптека характеризует спрос, характеризующийся нормальным распределением и зависящий от результатов модели, имитирующей эпидемию гриппа, т.е., чем больше количество единовременно болеющих людей, тем больше спрос. Соответственно, если покупатель приобрел необходимый ему препарат, то это положительным образом сказывается на продолжительности заболевания, что в свою очередь снижает общий спрос на лекарственные средства в данном регионе.
Susceptible InfectionRate Infectious RjecoveryRate Recovered
TotalPopulation
Рис. 2. Измененная модель эпидемии, изначально разработанная XJTechnologies
• В каждой аптеке есть определенное количество требуемого препарата, стоимость хранения которого оценивается в денежных единицах за штуку.
• При достижении точки заказа делается заказ дистрибьюторскому центру на поставку определенного количества товара.
• Поставка будет приходить в аптеку через некоторый период, время которого зависит от различных факторов и заданно треугольным распределением. Стоимость поставки известна и не зависит от времени, а зависит от вида транспортного средства.
• Точка заказа и размер заказа будут одними из параметров, метая которые можно наблюдать изменение прибыли.
• В дистрибьюторском центре хранится определенное количество JIC. По мере поступления заказов из аптек, формируются партии отправки.
• Важную роль будет играть приоритет выполнения заказов различных аптек, который будет зависеть от спроса (т.е. чем выше спрос, тем более заинтересован дистрибьютор в удовлетворении запросов данной аптеки) или же от порядка поступления заказа (например, по методу FIFO).
Переменными параметрами в модели являются: параметры стратегии управления запасами в различных аптеках, количество и графики движения транспортных средств, правила определения приоритетов для различных ап-
Рис. 3. Приход клиента в систему и выход его из неё
Рис.4. Процесс покупки товара клиентами
Рнс.5. Процесс осуществления заказа аптекой
Целевыми показателями являются: выручка от реализации препаратов, уровень обслуживания и его динамики, общие затраты (включая затра-
ты на хранение запасов в аптеках и на РЦ, затраты на транспортировку и затраты на размещение заказов). Критерием оптимизации является чистая прибыль с установленными ограничениями по уровню обслуживания для различных категорий аптек.
Как видно из концептуального описания, в модели присутствуют обратные связи и довольно много неопределенных факторов, следовательно, имитационное моделирование является самым подходящим методом для рассматриваемой ситуации.
Моделирование проводится в программной среде AnyLogic, разработанной российской компанией XJTechnologies. Это объектно-ориентированная система, базирующаяся на языке Java и позволяющая использовать системно-динамический, агентный и дискретно-событийный подходы моделирования. Для построения данной модели используются системно-динамический (рис.2) и дискретно-событийный (рис.3) подходы а также алгоритмы, заданные с использованием языка Java ,например, процессы покупки товара клиентами и осуществления заказа аптекой, соответственно (рис. 4-5).
Разработка модели продолжается. Реализация модели направлена как на изучение возможностей системы Anylogic и различных парадигм имитационного моделирования, так и на создание практически полезного инструмента поддержки принятия решений в дистрибьюции фармацевтических препаратов.
Библиографические ссылки
1. Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. СПб.: БХВ, 2005. 400 с.
2. Киселёва М.В. Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic: Учебно-методическое пособие. Екатиренбург: УГТУ, 2009,- 87 с.
3. Толуев Ю.И. Имитационное моделирование логистических сетей. // Логистика и управление цепями поставок, 2008, № 2/25.
УДК 004.94:658.7 А.Н. Акишин
Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
СПОСОБЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЦЕПИ ПОСТАВОК ПРЕДПРИЯТИЙ-ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ
АВТОМОБИЛЬНЫХ ШИН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕХАНИЗМОВ КЭПТИВНОГО СТРАХОВАНИЯ
A technique for estimating the overall risk in the "chain of risk" supply chain of company-producers of automobile tires are suggested. The possibility of a captive insurance companyas
