Подсистема поддержки принятия решений в логистической цепи деятельности предприятия

Под логистикой с практической точки зрения понимается инструмент рациональной организации процессов с минимальными затратами ресурсов. В данной статье рассматривается интеллектуальная поддержка транспортной логистики.

Анализ деятельности логиста фирмы показал, что наиболее значимыми для деятельности сотрудника являются навыки распределения продукции по машинам. Существует ряд подходов в зависимости от учитываемых параметров транспортной логистики.

Вторым фактором, позволяющим обеспечить оптимальность осуществляемых перевозок, является правильный выбор типа используемой машины. Алгоритм представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 - Алгоритм решения транспортной задачи

При таком подходе транспорт представляют в виде системы, состоящей из 2 подсистем: транспорт общего пользования и необщего пользования. Транспорт общего пользования — отрасль народного хозяйства, которая обслуживает сферу обращения и население. Транспорт необщего пользования — внутрипроизводственный транспорт.

Интенсификация процесса перевозки возможна только за счет внедрения принципа фиксированного времени доставки грузов потребителям, т.е. применение логистического принципа «точно в срок».

Чтобы на должном уровне решать профессиональные задачи такого рода, необходимо разработать либо выбрать инструментарий и методологию применения информационного обеспечения. Оптимальным инструментарием для решения такой задачи может являться информационная система с входящей в ее состав базой данных, учитывающей транспортные средства дистрибьюторской фирмы [4].

Система должна обладать следующими свойствами: гибкостью, надежность, эффективность, безопасность, простота.

Предварительно была разработана база данных с использованием утилиты IBexpert, предназначенной для разработки и администрирования баз данных.Разработанная база данных описывает имеющиеся в распоряжении фирмы оборудование и транспортные средства. На рисунке 4 представлен фрагмент разработанной базы данных.

Рисунок 3 - База данных

Следующим этапом работы является разработка семантической сети, которая описывает предметную область. Семантическая сеть транспортной логистики представлена на рисунке 4. В ней были выделены 4 типа понятий

[1]: вид товара, тип машины, вес продукции и километраж.

Рисунок 4 - Семантическая сеть транспортной логистики

На рисунках 6-8 показана реализация простейшего вывода семантической сети, которая показывает свойство частей при изменении того же свойства у целого. Интеллектуальная система была разработана в среде программирования Borland Developer Studio. Данная программа предоставляет возможность выбора подходящего вида транспорта как по одному, так и по нескольким параметрам.

На рисунке 6 система показана в режиме «начала», то есть пока в данной системе не был произведен никакой выбор свойств. Система по умолчанию выводит все критерии выбора и машины. На рисунке 7 сделан выбор только одного критерия – типа машины. Остальные критерии в данном случае не важны.

Рисунок - 6 Программа в режиме работы Рисунок 7 - Выбор по одному параметру

На рисунке 8 выбор сделан с несколькими критериями. Однако можно отметить, что время работы программы не будет зависеть от количества выбора критериев, тем самым программа оптимизирована.

Рисунок 8 - Выбор по нескольким параметрам

В статье представлена разработанная СППР транспортной логистики. Ее использование для решения задач логиста позволяет ускорить процессы деятельности дистрибьюторской фирмы, повысить уровень достоверности информации и качество работы логиста за счет сокращения времени, затрачиваемого логистом на повседневные рутинные операции, и сокращения числа ошибок, возникающих в процессе работы логиста.