Диссертация (1137100), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

В отличии отВспомогательнаяуровней, вспомогательныепеременнаяпеременные используютсядля моделированияэлементов реальной системы,которые изменяютсямгновенно.1920Тип переменной, котораясодержит фиксированноезначение. Используется длярасчетов в потоках ивспомогательныхКонстантапеременных. Константыиспользуются дляпредставления элементовсистемы, которые неизменяются в течении всегопериода имитации.Потоки служат дляреализации представления опереносимых количествахчего-либо междупеременными уровней.

Еслиуровни отображаютПотоксостояние моделируемойсистемы, то потокиотображают движение.Потоками являются только тепеременные, которые могутизменять значения уровней,путем прибавления к ним илиотнимания от нихПоток срегулируемойинтенсивностьюPowersim предоставляетвозможность использованиякак потоков снеограниченной пропускной2021способностью, так и потоковс регулируемойинтенсивностью.Интенсивность потокаопределяется умножениемсвязанного с потоком еготемпа на величинувременного шага.Дает информациюИнформационнаявспомогательнымсвязьпеременным о значениидругих переменныхИспользуется только тогда,Замедляющаякогда вспомогательнаяинформационнаяпеременная содержитсвязьспециальную функциюзадержкиПредоставляет начальнуюСвязьинформацию для уровней оинициализациизначениях другихпеременныхНеопределенный источникили сток для потокавходящего или выходящегоОблакоиз уровня.

Означает, чтоданный источник или стокнаходится за пределамирассматриваемой в моделиобласти2122Важным аспектом моделирования является проблема выбора временногогоризонта и единицы шага модели. Изменить начальное и конечное времяимитации можно в диалоговом окне Simulation Setup в меню Simulate (рисунок 2).Рисунок 2.

Диалоговое окно Simulation SetupСтандартными методами интегрирования является интегрирование Эйлера иметоды Рунге-Кутта второго, третьего и четвёртого порядков – последнийдопускает использование как фиксированной, так и переменной величины шага.Метод Рунге-Кутта имеет два преимущества. Во-первых, он легко позволяетдинамически изменять шаг во время моделирования, что особенно важно прииспользовании комбинированных моделей, в которых события не одинаково«растянуты» во времени. Во-вторых, интегрирование по методу Рунге-Куттаявляющееся самостартующим.

Таким образом, не происходит потери качествамоделирования при перезапуске модели с события, что также чрезвычайно важнопри использовании комбинированных моделей. Впрочем, по умолчанию вPowersim используется метод Эйлера, который удовлетворяет запросам не оченьсложных некомбинированных моделей.

Однако, если исследуемая модель являетсяколеблющейся, то неточности интегрирования метода Эйлера могут вызватьрасхождение амплитуды колебания, обусловленное не структурой модели, анеточным интегрированием. Уменьшить количество ошибок, возникающих прииспользовании метода Эйлера, можно сокращая шаг времени.[3]Приближённое вычисление методом Эйлера даёт результат, стремящийся кточному при стремлении величины интервала моделирования к нулю.

Однако2223одновременно с уменьшением величины интервала увеличивается количествопересчётов и, соответственно, накапливается большее число ошибок округления. Вцелом, при выборе метода интегрирования необходимо найти компромисс междускоростью и точностью вычислений.[3]Имитация модели может быть непрерывной и пошаговой. Непрерывнаяимитация применяется, когда интерес вызывает общее поведение модели. Если женеобходимо проследить изменение значений отдельных переменных в разныемоменты времени, применяется пошаговое имитирование.[3]В Powersim встроены следующие методы анализа: Сценарный анализ. Сценарный анализ основывается на анализе реакции моделина изменение параметров. Для этого выбираются варьируемые и целевыепараметры.

К системно-динамической модели, созданной в пакете можнозадавать вопросы типа «что – если?» и, таким образом, моделироватьпоследствия управленческих решений на любом уровне. Анализ рисков. Встроенный в пакет блок стохастического моделированияпозволяет проводить риск – анализ. При этом возможно задать степеньнеопределенности в значениях параметров, распределение вероятностейизменения параметров и получить доверительные интервалы решениймоделирования. Оптимизация.Впакетвстроенблокинтерактивнойоптимизации.Непосредственно в модели определяются параметры, ограничения и критерииоптимизации. Выбирается набор варьируемых параметров и набор целевыхпараметров.Дляцелевыхпараметровзадаютсятребования.Методыоптимизации описываемого пакета основаны на использовании генетическихалгоритмов.

Практика показала их большую гибкость и эффективность. Управление рисками. В моделях возможно проводить оптимизацию принеопределенности некоторых параметров, то емть комбинацию риск – анализаи оптимизации.2324Отметим, что в программном продукте PowerSim Studio реализованоднокритериальный оптимизационный алгоритм OptQuest [20], основанный наметаэвристиках рассеянного поиска (scatter search) и поиска «табу» (tabu search).Оптимизатор OptQuest автоматически находит лучшие значения параметровмодели с учетом заданных ограничений. PowerSim Studio предоставляет удобныйграфический интерфейс для конфигурирования и отслеживания хода оптимизации.Однако по предупреждению разработчиков заложенные в основе OptQuestалгоритмы неэффективны при размерности более 10 переменных, по которымпроисходит оптимизация.

Кроме того, в PowerSim Studio 8 отсутствуют решениядля многокритериальной оптимизации, нахождения и визуализации фронтаПарето, а также распараллеливания вычислений.Итак, рассмотренные системы имитационного моделирования (классаPowerSim Studio, AnyLogic и др.) не имеют в своем арсенале эффективныхинструментов решения многокритериальных оптимизационных задач большойразмерности для поиска рациональных решений.1.2 Ключевые Бизнес-процессы предприятия дистанционной торговлиПо итогам анализа деятельности трех крупных предприятий дистанционнойторговли были выявлены следующие ключевые бизнес-процессы верхнего уровня:1. Создание контента сайта – добавление на сайт новых карточек товаров ипрочей информации о торгуемой продукции2.

Закупки2.1 Управление ассортиментом – определение ассортимента товаров,доступных к продаже от поставщиков, заведение нового ассортимента2.2 Управление заказами от поставщиков – согласование процедурызакупки требуемых товаров у поставщика2.3 Управление доступностью товаров – определение доступноститоваров на центральном и местном складе24253. Маркетинг и продажи:3.1 Привлечение Интернет-трафика на сайт – рекламные активности дляпривлечения аудитории на сайт3.2 Управление ценообразованием – определение ценовой политики погородам и категориям товаров3.4 Управление стоимость доставки – определение размера компенсациидоставки4.

Операционная обработка заказа4.1 Контактный центр – работа с обращениями клиентов по всемдоступным каналам связ4.2 Склад – основные складские бизнес-процессы: приемка товаров,комплектация заказов4.3 Логистика4.3.1 Доставка заказов до дверей клиента4.3.2 Междугородняя доставка грузов4.3.3 Доставка заказов внутри города (Последняя миля)4.3.4 Работа с возвратами5. Группа административных (поддерживающих) бизнес-процессов –управление персоналом, управление финансами, управлениеПеречисленные бизнес-процессы были исследованы с точки зрения операций,входящих-выходящих потоков. Данный анализ лег в основу разработанной ИМдеятельности ПДТ.1.3 Имитационная модель для получения значений целевыхфункционалов оптимизационной задачиНа основе описанных бизнес-процессов с использованием методовсистемной динамики в PowerSim Studio 8 разработана имитационная модель для2526крупного предприятия дистанционной торговли. При построении моделииспользовались реальные данные трех крупных предприятий дистанционнойторговли: ОАО «Платформа Ютинет», ООО «Сотмаркет», ООО «Е96».Рассматриваемые компании осуществляют дистанционную торговлю рядомтоварных категорий в различных регионах (городах) через Интернет, используяпри этом различные способы привлечения клиентов свойственные для предприятиядистанционнойторговли.Следуетотметить,чтокомпанияявляетсядистрибьютором готовой продукции, т.е.

в имитационной модели предприятия нетпроизводственной составляющей.Разработанная модель предназначена для выработки рациональных решенийпо динамическому управлению ассортиментом, ценообразованием, качествомобслуживания,оборачиваемостьюзапасов,маркетинговойактивностью,расходами, географическим покрытием (присутствием в регионах и т.д.). При этомпоиск рациональных управленческих решений должен осуществляется в разрезерегионов, товарных категорий, сегментов потребительских предпочтений и др.Следует отметить, что в модели выделяются следующие оперативныеуправляющие параметры, оптимальные значения которых формируются весьмачасто (в частности, еженедельно): уровень цен на товарные категории; комиссия с 1 заказа за доставку по регионам; интенсивность маркетинговой активности.В модели имеются стратегические управляющие параметры, оптимальныезначения которых формируются довольно редко (в частности, по годам): коэффициент маркетинговой активности по регионам; коэффициент маркетинговой активности по категориям товаров; коэффициентмаркетинговойактивностипосегментампотребительских предпочтений; качество обработки заказа (обслуживания); доступность товаров на складе по товарным категориям.2627Разработка модели осуществлялась с использованием методов системнойдинамики.

Была выполнена исследовательская работа по объекту моделирования –проведен маркетинговый анализ рынка и выявлены различные зависимости, чтопозволило основать прогноз продаж на коэффициенте трансформации активнойклиентской базы (готовность лояльных клиентов к совершению повторнойпокупки) и суммарной емкости рынка, а также выделить влияние различныхфакторов на вероятность покупки в конкретном магазине для каждого из трехсегментов потребительских предпочтений. К первому сегменту относятсяэкономные клиенты, которым важна цена и они реагируют на рекламу. Во второйсегмент вошли клиенты, активно реагирующие на рекламу – ее имиджевуюсоставляющую – и повышенное требование они, как правило, предъявляют ккачеству (надежности). В третий сегмент попали наиболее рациональные клиенты,которые ищут выгодную цену и хорошее качество (надежность), стараясьигнорировать рекламу.Факторами, влияющими на вероятность покупки, являются: общий размерклиентской базы, потребительская активность периода (сезонность), силаконкуренции, разница между установленной итоговой ценой товара (с учетомкомиссии за доставку) и среднерыночной ценой, лояльность к другим магазинам(фактор естественной конкуренции), накопленный имидж магазина, накопленноемаркетинговое покрытие, доступность товаров на складе.

Для каждого изсегментов потребительских предпочтений эти факторы имеет разную силувоздействия на вероятность покупки. Перечисленные факторы входят вэкспоненциальное уравнение логистической регрессии, при помощи котороговычисляется вероятность совершения покупки различными группами клиентов.Кроме того, данные факторы имеют различное воздействие на клиентов,совершавших покупку в данном магазине и не совершавших. Поэтому прогнозспроса строится отдельно для повторных клиентов (имевших хотя бы одну покупкуза последний год, составляющих активную клиентскую базу) и новых клиентов.Для повторных клиентов прогноз спроса строится на основе коэффициентовтрансформации клиентской базы, предварительно разбитой по периодам2728совершения клиентами своей последней покупки, в число намеревающихсясовершить в данном периоде очередную покупку.

Характеристики

Список файлов диссертации