CC BY
0УДК 656
Имамкулиева Т.М.
Доцент,
Туркменский государственный институт мировых языков имени Д. Азади
Туркменистан, г. Ашхабад
Шыхгулыева А.Х.
Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В АНАЛИЗЕ РИСКОВ И УПРАВЛЕНИИ РИСКАМИ В ЛОГИСТИКЕ
Аннотация: в статье рассматриваются математические методы анализа рисков и управления ими в логистике. Актульность темы обусловлена необходимостью эффективного управления рисками для успешного функционирования предприятий в сфере логистики. В работе представлены показатели и методы оценки логистических рисков, такие как индекс вероятности риска, анализ частоты и длительности задержек, анализ причин и последствий, анализ стоимости риска и метод моделирования событий.
Ключевые слова: логистические риски, анализ рисков, математические методы, индекс вероятности риска, анализ частоты и длительности задержек, анализ причин и последствий, анализ стоимости риска, метод моделирования событий.
Математические методы играют решающую роль в области анализа рисков и управления рисками в логистике, обеспечивая структурированные подходы к оценке, количественной оценке и снижению рисков, которые могут повлиять на цепочки поставок, транспортные сети и общую операционную эффективность. В логистике, где перемещение и координация товаров и услуг через сложные сети имеют основополагающее значение, понимание рисков и эффективное управление ими имеют первостепенное значение для обеспечения бесперебойной работы, снижения затрат и поддержания удовлетворенности клиентов.
Анализ рисков в логистике включает в себя выявление потенциальных угроз и неопределенностей, которые могут повлиять на цепочку поставок. Эти риски могут возникать из различных источников, таких как стихийные бедствия, геополитические события, сбои поставщиков, задержки транспортировки и колебания спроса. Математические методы предлагают систематическую основу для количественной оценки этих рисков, позволяя менеджерам по логистике принимать обоснованные решения и реализовывать соответствующие стратегии управления рисками.
Одним из основных математических инструментов, используемых при анализе рисков, является теория вероятностей. Теория вероятностей позволяет специалистам в области логистики оценивать вероятность возникновения различных рисков на основе исторических данных, статистических моделей и экспертных оценок. Оценивая вероятности, менеджеры по логистике могут расставлять приоритеты рисков и эффективно распределять ресурсы для смягчения наиболее вероятных и серьезных угроз.
Теория принятия решений — еще один математический метод, необходимый для управления рисками в логистике. Теория принятия решений предлагает структурированный подход к принятию решений в условиях неопределенности. Он включает в себя анализ потенциальных
результатов, определение вероятностей для различных сценариев и оценку ожидаемой ценности или полезности каждого решения. В логистике теория принятия решений помогает выбрать оптимальные стратегии, которые уравновешивают риски, затраты и выгоды, например, выбор между альтернативными маршрутами транспортировки или поставщиками на основе их профилей рисков.
Имитационное моделирование широко используется для оценки и управления рисками в логистике. Например, моделирование Монте-Карло используется для моделирования влияния неопределенных переменных (например, колебаний спроса, изменчивости времени выполнения заказа) на логистические операции. Запуская несколько симуляций, менеджеры по логистике могут анализировать различные сценарии и их потенциальные результаты, выявлять уязвимости и проверять эффективность стратегий снижения рисков перед их реализацией.
Методы оптимизации играют решающую роль в управлении рисками, определяя оптимальные решения, которые минимизируют подверженность рискам и одновременно максимизируют операционную эффективность. Линейное программирование, нелинейное программирование и стохастическая оптимизация используются для оптимизации логистических процессов в неопределенных условиях с учетом таких ограничений, как бюджетные ограничения, ограничения мощности и соглашения об уровне обслуживания. Эти методы помогают менеджерам по логистике создавать устойчивые цепочки поставок, которые могут адаптироваться к сбоям и минимизировать влияние рисков.
Теория игр дает представление о принятии стратегических решений в логистике, особенно в конкурентной среде, где взаимодействуют многочисленные заинтересованные стороны (например, поставщики, перевозчики, клиенты). Теория игр моделирует взаимодействие как стратегические игры, в которых решения каждого участника влияют на
результаты других. Анализируя потенциальные стратегии и их результаты, менеджеры по логистике могут предвидеть поведение конкурентов, вести переговоры по контрактам и эффективно сотрудничать для коллективного управления рисками.
Анализ временных рядов необходим для прогнозирования рисков в логистике на основе исторических данных. Анализируя данные временных рядов ключевых переменных, таких как спрос, уровень запасов и эффективность транспортировки, менеджеры по логистике могут выявить тенденции, сезонные закономерности и потенциальные аномалии, которые могут указывать на будущие риски. Такие методы прогнозирования, как модели ЛМЫЛ (авторегрессивное интегрированное скользящее среднее) и экспоненциальное сглаживание, позволяют точно прогнозировать будущие риски, помогая в упреждающем управлении рисками и оперативном планировании.
Теория сетей и теория графов используются для анализа структуры и устойчивости логистических сетей. Эти математические методы моделируют логистические сети как взаимосвязанные узлы (например, поставщики, склады, распределительные центры) и границы (например, маршруты транспортировки, каналы связи). Анализируя топологию сети, показатели центральности и показатели надежности, менеджеры по логистике могут определять критические узлы и соединения, подверженные сбоям, повышая устойчивость сети за счет резервирования, альтернативных маршрутов и планов действий в чрезвычайных ситуациях.
Кроме того, математические методы анализа рисков и управления рисками в логистике включают финансовое моделирование и анализ затрат и выгод. Модели затратного риска оценивают финансовое влияние потенциальных рисков на логистические операции, включая затраты, связанные с сбоями, хранением запасов, ускоренными поставками и штрафами за обслуживание клиентов. Оценивая риски в денежном
выражении, менеджеры по логистике могут обосновать инвестиции в стратегии снижения рисков и сравнить затраты на предотвращение и реагирование.
В целом, математические методы обеспечивают строгий и систематический подход к анализу рисков и управлению рисками в логистике, объединяя количественные методы со знаниями предметной области и практическими знаниями. Используя эти методы, менеджеры по логистике могут повысить устойчивость, оптимизировать операции и обеспечить непрерывность работы цепочки поставок в условиях неопределенности и сбоев. Эффективное управление рисками, поддерживаемое математическим моделированием, не только снижает потенциальные потери, но и повышает эффективность принятия стратегических решений, конкурентное преимущество и общую организационную устойчивость в динамичных и глобализированных логистических средах.
Математические методы анализа рисков и управления рисками в логистике выходят за рамки их основных приложений и включают в себя передовые методы и новые тенденции, которые еще больше повышают эффективность принятия решений и операционную устойчивость.
Искусственный интеллект и машинное обучение. Интеграция методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) произвела революцию в управлении рисками в логистике. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных из различных источников в режиме реального времени, выявляя закономерности, аномалии и прогнозируя идеи, которые традиционные методы могут упустить из виду. Например, модели машинного обучения могут прогнозировать задержки перевозок на основе прогнозов погоды, исторических данных о трафике и мониторинга в реальном времени, что позволяет реализовать стратегии
упреждающего снижения рисков, такие как оптимизация маршрута или планирование альтернативного транспорта.
Аналитика больших данных. Распространение больших данных в логистике расширило применение математических методов. Методы анализа больших данных, включая интеллектуальный анализ данных, кластеризацию и прогнозный анализ, позволяют менеджерам по логистике извлекать ценную информацию из различных наборов данных. Анализируя структурированные и неструктурированные данные от датчиков Интернета вещей, систем GPS-слежения, отзывов клиентов и социальных сетей, логистические компании могут выявлять возникающие риски, тенденции среди клиентов и операционную неэффективность, способствуя принятию решений на основе данных и постоянному совершенствованию стратегий управления рисками.
Технология Blockchain: Технология Blockchain предлагает децентрализованные и безопасные решения для управления данными, которые повышают прозрачность, отслеживаемость и надежность логистических операций. Записывая транзакции в защищенном от несанкционированного доступа распределенном реестре, блокчейн снижает риски, связанные с мошенничеством, подделкой и несанкционированным доступом. Смарт-контракты, выполняемые на платформах блокчейна, автоматизируют исполнение контрактов, расчеты по платежам и проверки соответствия, снижая транзакционные риски и повышая устойчивость цепочки поставок.
Роботизированная автоматизация процессов (КРЛ): RPA автоматизирует повторяющиеся и основанные на правилах задачи в логистических операциях, такие как обработка заказов, управление запасами и ввод данных. Устраняя человеческие ошибки и ускоряя выполнение процессов, RPA повышает эффективность работы и снижает риски, связанные с ручной обработкой. Кроме того, прогнозная аналитика, интегрированная с системами RPA, может прогнозировать колебания спроса,
оптимизировать уровень запасов и упреждающе устранять сбои в цепочке поставок, снижая риски, связанные с дефицитом или затоварением запасов.
Количественная оценка риска и анализ сценариев. Передовые методы количественной оценки риска, такие как стоимость под риском (УаЯ), условная стоимость под риском (СУаЯ) и стресс-тестирование, обеспечивают вероятностные измерения потенциальных потерь при неблагоприятных сценариях. Эти методологии позволяют менеджерам по логистике оценивать финансовые последствия рисков и эффективно распределять ресурсы для смягчения событий с серьезными последствиями. Модели анализа сценариев моделируют различные сценарии риска, включая такие факторы, как геополитическая нестабильность, экономические спады или стихийные бедствия, чтобы оценить их влияние на устойчивость цепочки поставок и разработать соответствующие планы действий в чрезвычайных ситуациях.
Моделирование устойчивости цепочки поставок. Комплексные системы моделирования устойчивости объединяют множество факторов риска, эксплуатационных зависимостей и стратегий смягчения последствий для повышения надежности цепочки поставок. Методы динамического моделирования, включая системную динамику и агентное моделирование, моделируют сложные взаимодействия внутри логистических сетей и оценивают эффективность инициатив по повышению устойчивости. Выявляя критические уязвимости и оптимизируя распределение ресурсов по всей цепочке поставок, моделирование устойчивости поддерживает стратегии упреждающего управления рисками, которые минимизируют сбои и обеспечивают непрерывность операций.
Совместное управление рисками. Совместные механизмы управления рисками способствуют партнерству между заинтересованными сторонами в логистической экосистеме, включая поставщиков, перевозчиков, клиентов и регулирующие органы. Межфункциональное сотрудничество облегчает обмен информацией, совместную оценку рисков и скоординированные
планы реагирования, укрепляя коллективную устойчивость к общим рискам. Платформы для совместной работы и цифровые экосистемы обеспечивают общение, сотрудничество и обмен знаниями в режиме реального времени, способствуя гибкому принятию решений и адаптивному реагированию на меняющиеся ландшафты рисков.
В заключение, развивающаяся среда математических методов в анализе рисков и управлении рисками в логистике подчеркивает их решающую роль в преодолении сложностей, неопределенностей и сбоев, присущих глобальным цепочкам поставок. Используя передовые методы, такие как искусственный интеллект, анализ больших данных, технологию блокчейна и моделирование устойчивости, логистические предприятия могут расширить возможности прогнозирования, оптимизировать распределение ресурсов и повысить устойчивость сотрудничества. Эти инновации позволяют менеджерам по логистике активно выявлять, оценивать и снижать риски, обеспечивая безопасность.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Бондарева И., Сидагалиева С., Нестерова Е. «Математическое моделирование управления рисками в транспортной логистике». Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 2. С. 75-88.
2. Кузнецова А. Л., Кириченко А. В., Щербакова-Слюсаренко В. Н. «Направления цифровизации транспортной отрасли». Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2018. Т. 10. № 6. С. 1179-1190.
3. Яковлева Е. А., Зеликов В. А., Титова Е. В., Субхонбердиев А. Ш., Костина Д. К., Губертов Е. А. «Цифровизация транспортно-логистической отрасли в условиях глобализации мировой экономики». Вестник
Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2019. Т. 81. № 4 (82). С. 243-250.
4. Лахметкина Н. Ю., Щелкунова И. В., Рогова Д. А. «Развитие транспортных систем в цифровой повестке». Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2019. № 4. С. 114-120.
5. Маколова Л. В. «Управление рисками на предприятии на основе моделирования логистических процессов». Ростов-на-Дону: ООО «Терра Дон», 2018. 267 с.
6. Иващенко А. В., Корчивой С. А. «Анализ рисков в проектах цифровой экономики». Труды Международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза: Издательство Пензенского государственного университета, 2019. Т. 2. С. 233-234.
7. Недосекин А. О., Абдулаева З. И. «Управление корпоративными рисками и шансами». Санкт-Петербург, 2010. 125 с.
8. Вяцкова Н. А. «Классификация методов анализа и оценки рисков». Проблемы экономики и менеджмента. 2015. № 9 (49). С. 15-25.
Imamkulieva T.
Assistant professor, Turkmen State Institute of World Languages named after D. Azadi
Turkmenistan, Ashgabat
Shyhgulyeva A.
Lecturer,
Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
MATHEMATICAL METHODS IN RISK ANALYSIS AND RISK MANAGEMENT IN LOGISTICS
Abstract: the article discusses mathematical methods of risk analysis and risk management in logistics. The relevance of the topic is due to the need for effective risk management for the successful functioning of enterprises in the field of logistics. The paper presents indicators and methods for assessing logistics risks, such as risk probability index, analysis of the frequency and duration of delays, analysis of causes and consequences, cost of risk analysis and event modeling method.
Key words: logistics risks, risk analysis, mathematical methods, risk probability index, analysis of the frequency and duration of delays, analysis of causes and consequences, risk cost analysis, event modeling method.
