a. Модель является динамической, так как позволяет осуществлять планирование во времени и учитывать последствия принимаемых решений.
b. Модель является стохастической, поскольку предоставляет исследователю возможность рассматривать объем потребностей, промежуток времени между поступлениями заказов, время пере дачи сообщений, длительность обработки заявок и время пере возки как случайные величины. Кроме того, имеется также возможность учитывать детерминированные связи элементов транс портной сети.
c. В рамках модели допускается комплексное рассмотрение проблем распределения производственных запасов и размещения предприятий, т. е. допускается одновременное исследование проблем временного и пространственного разделения элементов транспортной сети.
d. Модель является многоэтапной. На первом этапе осуществляется поочередный ввод данных о производственных предприятиях (их число может достигать 100), а также о складах, при надлежащих этим предприятиям. На втором этапе в модель вводятся сведения о центрах распределения разнообразной продукции (их число также может достигать 100). На третьем, послед нем, этане учитываются до 20 тыс. сведений, характеризующих потребности как отдельных заказчиков, так и групп заказчиков.
На каждом этапе и при переходе от этапа к этапу связь между отдельными элементами транспортной сети устанавливается с помощью величин потоков либо продукции, либо информации.
Модель была успешно использована при проектировании и анализе крупных систем распределения продукции для фирм различного профиля, производящих кожевенные, химические и агрохимические товары, замороженные продукты питания, оборудование для систем водо-и теплоснабжения.
Однако следует отметить, что эта модель имеет и некоторые недостатки. Так, для использования модели требуется обширная информация, на получение которой не каждая фирма может выделить необходимые средства и время. Кроме того, модель мало пригодна для исследования вопросов, не имеющих прямого отношения к транспорту [4].
Наряду с рассмотренной моделью существуют и другие имитационные модели для планирования и анализа систем распределения продукции. Наиболее полезной из них оказалась модель, имеющая название «Имитатор систем распределения» (DSS). Характерной особенностью этой модели является целенаправленная организация вопросов, заключающаяся в том, что переменные параметры имитационной модели определяются по ответам тина да — нет на 450 вопросов. Информация, получаемая с помощью такого вопросника, включает характеристики спроса и покупательной способности, стратегии формирования портфеля заказов и пополнения производственных запасов, размещения предприятий, их производственных возможностей, а также характеристики других важных элементов системы. Существенно, что все эти элементы в большинстве случаев могут быть легко проанализированы. В зависимости от ответов на поставленные вопросы могут быть сформированы 1012 различных вариантов рассматриваемой имитационной модели. При формировании этих вариантов используется специальная библиотека программ.
После того как определена структура имитационной модели, с помощью программы-редактора составляется специальный перечень информации, необходимой для проведения анализа. Благо даря такому перечню затраты на получение необходимой информации могут оказаться существенно меньше выгод от проведения данного исследования, поскольку для использования модели надо получать только ту информацию, которая действительно необходима.
Размерность модели может быть достаточно просто уменьшена путем соответствующей корректировки используемого вопросника. Такая возможность делает модель весьма ценной для средних, но величине и небольших фирм. Другой полезной для небольших фирм особенностью рассматриваемой модели является то, что для ее применения нет необходимости проводить большое число отладок программы. Однако, видимо, самым главным ее достоинством является возможность установления взаимосвязей между различными элементами системы. Необходимо также иметь в виду, что при использовании данной модели исследователь не только участвует в процессе моделирования, но и существенно влияет на него через вопросник. При этом исследователь лучше понимает модель и больше ей доверяет.
Хотя подобная программа может показаться излишне автоматизированной и потому не слишком полезной, однако благо даря ей обеспечивается адекватность модели для весьма сложных исследуемых систем. С помощью модели DSSможно анализировать сведения относительно трех групп элементов системы: сведения о потребностях, складах продукции и производственных ресурсах. Связи между этими элементами могут носить произвольный характер, каждый канал распределения продукции может характеризоваться двумя направлениями ее перевозок, все склады продукции могут быть связаны друг с другом, потребности могут возникать в любой точке системы, и, наконец, на каждом складе могут быть созданы запасы любого вида. При использовании этой модели оценки характеристик системы и основном определяются с помощью оценок подсистемы регионального распределения складов. К сожалению, в этой модели отсутствует возможность одновременного рассмотрения временных и пространственных параметров системы, а также возможность исследования ее динамических характеристик. Такие возможности, как уже указывалось, предоставляет рассмотренная модель [5].
В настоящее время многие фирмы хорошо знают, что правильное планирование систем распределения, проводимое на агрегированном уровне, может привести к весьма значительной экономии средств. Рассмотренные выше имитационные модели представляют собой как раз инструмент такого планирования. Они позволяют обеспечивать руководителей фирм информацией, на основе которой можно организовать или реорганизовать транспортную сеть таким образом, чтобы удовлетворить текущие или будущие потребности в перевозках грузов. Следует отметить, что для многих фирм создание совершенно новой системы распре деления продукции может быть неприемлемо. Поэтому очень важно, что такое ограничение, как и любое другое, может быть учтено в имитационных моделях рассмотренных типов.
Имитационные модели, основанные на использовании ЭВМ, применяются и при анализе систем государственного сектора транспорта, но реже, чем в случае частного сектора. Однако при всех достоинствах рассматриваемых имитационных моделей они все же обладают серьезным недостатком, связанным с невозможностью включения в модель таких переменных, которые не могут быть выражены количественно. К моделям, в которых делается попытка рассмотрения и количественных, и «неколичественных» переменных, относятся модели типа затраты - вы годы и затраты - эффективность. В моделях первого типа различным уровням общих затрат ставится в соответствие совокупность количественных и качественных оценок различных уровней обслуживания. Во многих случаях такое сопоставление осуществляется с использованием определенного типа показателей относительной стоимости. Однако при рассмотрении ряда важных показателей, таких, например, как загрязнение окружающей среды, влияние заторов на движение транспорта, уровень обслуживания небольших групп пассажиров, степень безопасности пользования транспортом, становится ясно, что сведение их к показателям стоимости является практически невозможным.
Данное обстоятельство привело к тому, что была разработана модель типа затраты - эффективность. Главная цель разработки этой модели состояла в том, чтобы для каждого возможного значения полных затрат представить оценки показателей уровня обслуживания в наиболее ясном и естественном для этих показателей виде. В качестве примеров показателей, о которых здесь могла бы идти речь, можно указать такие показатели, как время в пути, количество транспортных происшествий, уровень загряз нения окружающей среды, уровень комфортабельности. Возможные варианты решения для транспортной системы, представленные в естественном виде через качественные показатели рас смотренного выше типа, могут быть оценены в некоторой балльной шкале группой экспертов, аналогично тому как преподаватель оценивает школьные работы.
Модели типа затраты - выгоды и типа затраты - эффективность являются наиболее полными среди существующих моделей анализа транспортных систем. Эти модели, по существу, объединяют отдельные частные модели (главным образом основанные на использовании ЭВМ имитационные модели) с методами учета качественных переменных. При этом формируются возможные варианты решения, для которых проще, чем в других моделях, устанавливается связь ожидаемых результатов с общими затратами. Однако необходимо иметь в виду, что выбор окончательного варианта решения требует со стороны лиц, принимающих решения, боль шой работы для правильной оценки рассматриваемых вариантов [9].
2.3 Разработка макетов транспортной сети и оценка возможных вариантов решения
Действующие макеты довольно широко используются на практике для оценки проектируемых предприятий промышленности или производственных процессов. Аналогичные способы проверки различных вариантов решения используют и организации, контролирующие состояние шоссейных дорог. При этом применяются имитационные макеты, включающие в рассмотрение не только основные транспортные линии, но и тротуары, дорожки, проезды, а также систему сигнализации.
В последнее время все большее внимание уделяется макетам и имитационным моделям как средствам окончательной проверки возможных вариантов решения в области транспорта. Замечательные успехи в авиационной промышленности привели к широкому распространению хорошо зарекомендовавших себя имитационных моделей - макетов при проектировании транспортных сетей и управлении ими как в государственном, так и частном секторе.