Логистические методы в современных условиях

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

еры ЖКХ и Энергетики?»

Профессор Джордж Ржевский 
Председатель ООО «Маджента: мультиагентные приложения», Лондон; 
Почетный профессор Открытого университета, Мильтон Кейнс; 
Приглашенный профессор Университета Брюнеля, Аксбридж, Великобритания

Введение

Объектом рассмотрения данной работы мы бы определили логистику  как принятие решений относительно нормирования и распределения ресурсов. Другими словами, целью логистики  является согласование имеющихся ресурсов и спроса на них.

Определенная таким  образом, логистика становится основным элементом различных видов коммерческой и производительной деятельности, включая  ниже перечисленные:

• Торговля и снабжение (согласование спроса и предложения)
• Планирование коммерческой, промышленной и разработческой деятельности (согласование рода деятельности и требуемого на нее периода времени)
• Планирование ресурсов компании (соответствие ресурсов намеченным задачам компании)
• Контроль над механизмами и процессами (согласование действий и поставленных задач)
• Разработка механизмов и структур (соответствие функций и структур спецификациям)

Я полагаю, что довольно скоро мы ощутим коренной (paradigm) сдвиг в методах, которыми осуществляем эти виды деятельности. Слово paradigm используется здесь в определении Томаса Кана, которое он дал в своей основополагающей работе о научной революции [1], т.е. подразумевающий "принятые в научной практике вариации, включающие в целом законы, теорию, области применения и оборудование - являющиеся моделями, на которых основываются конкретные логически обоснованные традиции научных исследований." По Кану, такой сдвиг всегда является следствием появления новых задач, которые не могут быть решены с помощью известных и обоснованных теорий и методов, применявшихся при решении предшествующих задач.

Всемирная информационная экономическая система

Какие же новые  задачи в сфере распределения  ресурсов не могут быть решены с  помощью уже существующих и предпочитаемых ныне методов? Их множество и все  они имеют отношение к фундаментальным  изменениям в экономических, социальных и законодательных факторах, влияющих на ситуацию на рынках. Самым важным из этих факторов является глобализация экономической деятельности. Отмена пошлин, перемещение производственных мощностей из развитых стран в  страны третьего мира в совокупности с невероятным ростом сети Интернет сделали возможным присоединение  к мировому рынку все новых  стран. Благодаря сети Интернет, производитель  получил возможность поставлять свои товары и услуги покупателям  в любой части света, и напротив, Интернет дал возможность покупателю получать самую точную информацию о  производителях, независимо от географического  места их расположения. Огромное количество продавцов и покупателей всемирной  экономической системы, поведение  каждого из которых непредсказуемо, делают эту систему предельно  сложной, что приводит к неэффективности  общепринятых конкурентных стратегий [2].

Приведем основные характеристики Всемирного информационного  сообщества:

• Превалирование в экономической деятельности скорее информационного обмена, чем обмена какими-либо физическими объектами. В США и Великобритании производство составляет лишь 20% ВНП. Оставшаяся часть получается поставкой услуг, чаще всего имеющих отношение к программным продуктам и Интернет.
• Преобладающим экономическим ресурсом являются скорее знания (интеллектуальный капитал), чем деньги (финансовый капитал). Каждая исключительная идея или ноу-хау привлекают массы инвесторов. Оценка компаний чаще всего основывается на внедрении ими новейших технологий, а не на их прибыльности на данный момент.
• Преобладающим средством массовой коммуникации является скорее Интернет и такие цифровые системы коммуникации как Интранет и Экстранет, чем автомобильные и железные дороги и почта. Деловая переписка через Интернет гораздо более эффективна, чем через общепринятые средства коммуникации. Рост е-коммерции показателен в данном случае.
• Превалирующей организационной структурой является сеть, а не иерархия. Сеть малых систем гораздо более чувствительны к изменениям на рынке, чем большие бюрократические структуры.
• Преобладающей методологией развития является нарастание и эволюция, чем нисхождение. В противоположность преобладающей методе эры промышленного производства, когда отдавалось предпочтение экономике, контролируемой диктатом сверху, и порождавшей громоздкую и неэффективную систему, новая экономика становится благоприятной почвой для последовательного роста и развития.
• Преобладающий уровень информационного обмена – скорее всемирный, чем региональный или местный. Организации, не имеющие доступа к глобальной информационной сети, ограничены тесными рамками. Стратегия победителя – в углублении знаний, в сферах, отличающихся от общепринятых и, вместе с тем, органично вписывающихся в систему других областей знаний.

Новая парадигма

Переход от промышленной экономики к информационной обусловлен стремительным прогрессом в цифровых технологиях, которые для людей, облаченных властью принимать решения, являются единственно доступным ресурсом, цена на который характеризуется постоянным падением. Развитие цифровых технологий следует в соответствии с хорошо известным законом Мора, который гласит:

Каждые 18-24 месяца, на обозримый период будущего, количество чипов, а следовательно и мощность компьютерного оснащения удваиваются, в то время как их стоимость остается примерно на том же уровне.

Есть доказательства тому, что с 1960-х годов развитие компьютерных технологий происходит в  строгом соответствии с этим законом. Это подразумевает, что и в  ближайшем будущем стоимость  электронных знаков будет ниже стоимости  штрихового кода. Следовательно, мы можем  ожидать, что все физические объекты  будут обладать электронными знаками  и, таким образом, получат возможность  общаться друг с другом, открывая широчайшие возможности для интеллектуальной логистики.

Второй и гораздо  менее известный закон цифрового  мира – закон Меткафа – гласит, что:

Ценность сети равна  числу ее пользователей в квадрате.

Это подразумевает, что рост полезности сети не линеен. Он многочленен, что обусловливает гораздо более плодотворный способ создания систем, чем ограниченная структура. Интернет, конечно же, является ярким примером действия закона Меткафа. Тем не менее, границы действия этого закона гораздо шире и включают человеческие системы. Мы все не раз убеждались, что результат работы команды гораздо эффектней, чем просто сумма результатов работы отдельных индивидуумов.

Я полагаю, что Закон  работы в сети будет иметь особое значение в логистике. Взамен больших  централизованных систем в логистике  мы создадим интеллектуальных агентов, способных спланировать и перепланировать  нормирование и распределение ресурсов в соответствии с динамически  изменяющимися требованиями рынка.

Третий закон  Всемирной информационной экономической  системы – закон стоимости  деловой активности:

Размер организации  зависит от разницы между ценой  деловых операций и ценой обладания  ресурсами, необходимыми для участия  в этих операциях.

Воздействие сети Интернет на продуктивность деловой  деятельности находится в прямой зависимости от самой низкой стоимости  этой деятельности (например, продаж и  маркетинга) в случае, если бы они  осуществлялись вне этой сети. Компании, охватывающие в своей деятельности е-коммерцию, достигают большой плодотворности , т.к. через свои Веб сайты способны охватить более широкий круг потребителей и, что более важно, имеют возможность предложить им множество дорогих услуг, ранее осуществлявшихся большим количеством их сотрудников. По сравнению с этим, цена обладания ресурсами очень высока, и поэтому мы можем ожидать снижения размеров в ближайшем будущем.

В соответствии с  этим законом, было бы разумным производить  операции логистики по Порталам Логистики, совмещая торговлю товарами с принятием  решений по распределению, транспортировке  и управлению всей цепочкой снабжения.

Интеллектуальные агенты

Концепция Интеллектуальных агентов является ключом к пониманию  Интеллектуальной логистики.

Интеллектуальные  агенты – программные объекты (особый род компьютерных программ), способные  к взаимодействию друг с другом и  анализу информации, полученной через  их сообщения друг другу. В оправдание определения «интеллектуальные», Агенты должны быть способны к принятию решений  в условиях неопределенности ситуации, действовать при отсутствии полной информации, хотя бы и в какой-либо узкой области. Как правило, агенты скорее обучены, чем запрограммированы  для выполнения конкретной работы. Наиболее продвинутые версии агентов  могут учиться на собственном  опыте и иметь отличительные  черты индивидуальности.

Основными элементами интеллектуального агента, дающими  ему возможность обладать определенным уровнем восприятия, умения познавать  и действовать, являются базы знаний в определенной сфере жизнедеятельности, содержащие модели простейших ценностей  и отношений и алгоритмы анализа, обучения и ситуативной ориентации. Здесь могут быть использованы стандартные  технологии создания искуственного интеллекта – например, предикативное исчисление, генетические алгоритмы, несистемная логика и сеть нервных окончаний. Для сохранения простоты агента, область его деятельности должна быть очень узкой. [3], [4].

Используя концепцию  кривых полезности, агента можно создать  таким образом, что он будет иметь  определенное отношение к принятию рискованных решений в условиях неопределенности ситуации. Команда  агентов с различными характеристиками в отношении принятия рискованных  решений будет действовать подобно  группе операторов с набором различных  типов отношений к принятию решений. Ниже представлена концептуальная схема  агента (Сх. 1):

Интересное направление  развития мультиагентных систем – попытка снабдить агентов механизмом для видоизменения протоколов регулирования переговоров, которые ведутся между ними [5]. Эта способность дает агентам возможность бесконечно улучшать результативность принятия решений. Концепция мультиагентного проектирования и контроля полностью развита на сегодняшний день. Дальнейшие сведения можно получить, например, из [6] и [7] источников.

Интересно, что  бесспорного определения интеллекта не существует. В процессе разработки интеллектуальной сети мы предложили и успешно использовали следующее  поведенческое определение («поведенческое»  означает здесь, что определение  позволит нам измерить результаты , не объясняя, каким образом эти результаты могли быть получены):

Интеллект – это  способность системы добиваться цели или проявлять определенное поведение в условиях неопределенности ситуации, вызванной какими-либо непредсказуемыми событиями.

Из приведенного выше определения следует, что если система справляется с поддержанием требуемой деятельности несмотря на непредсказуемые события, то данная система является интеллектуальной. Это определение, тем не менее, не отвечает на решающий вопрос, а точнее: каким образом сделать объект или систему интеллектуальной? Для этого мы должны получить некоторое представление о человеческом интеллекте, а точнее, о тех его аспектах, что делают человека способным к решению новых, незнакомых ранее проблем и достижению желаемых целей даже в условиях непредсказуемых событий. В этом направлении был достигнут значительный прогресс, но его детали – не предмет исследования данной работы. Упомянем лишь один аспект человеческого интеллекта – способность узнавать частично восстановленные ситуативные модели через информативные предположения, за которыми следуют подтверждение и исключение ошибок. Карл Поппер обозначил этот процесс как предположения и опровержения [8].

Торги между автоматизированными (абсолютно предсказуемыми) и интеллектуальными  системами (не совсем предсказуемыми) проиллюстрированы в ниже приведенной  таблице 1:

	Автоматизированные системы	Интеллектуальные системы
Основные характеристики	Предсказуемость, повторяемость, иерархическая  структура	Гибкость, чуткость, самоорганизация
Механизмы достижения основных характеристик	Заданные алгоритмы, память; интеграция	Способность строить предположения; знания; обучение, работа в сети
Основные недостатки	негибкость	Риск совершения ошибки
Механизмы преодоления недостатков	модуляции	Распределение интеллекта, полноценное  использование имеющихся знаний, умение учиться на своем опыте
Области применения	Стабильные среды, долговременное производство, массовое производство	Непредсказуемые среды, часто изменяющееся производство, индивидуальное производство, кратковременные периоды освоения новой продукции

Таблица 1 Автоматические и интеллектуальные системы

Идея сконструировать  программных агентов пришла ко мне  много лет назад в процессе прочтения работы Мавина Мински The Society of Mind [9] – книги, имеющей фундаментальное значение для исследования интеллекта как природного, так и искуственного.

Мультиагентная логистика

Как было описано  выше, всемирная экономика характеризуется  частой сменой спроса на ресурсы, что  оказывает определенное давление на производителей, которые поставляют свои товары в разные части света. Закупка мест в грузовом самолете, наем автотранспорта, аренда складских помещений, мониторинг потоков запчастей и оборудования и своевременная доставка – деловые операции, еще более трудно осуществимые теперь, чем когда-либо. Даже изнутри процесса, в рамках предприятия, логистика становится кошмаром из-за того, что покупатели часто пользуются своим правом передумать насчет параметров и характеристик своих покупок.