РАЗРАБОТКА ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ПРОГРАММ В ПРОМЫШЛЕННОЙ ЛОГИСТИКЕ

THE USE OF COMPUTER MODELING METHODS TO EVALUATE THE COMPANY'S PERFORMANCE

Alexey Berg

master's student, Department of Business Informatics, Financial University under the Government of the Russian Federation,

Russia, Moscow

Alexander Mishchenko

scientific supervisor, Professor, doctor of Sciences in Economics, Financial University under the Government of the Russian Federation,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена разработке и применению оптимизационных моделей в промышленной логистике. Рассмотрен опыт компании ММЛАБ и выявлена проблема недостаточной динамической оценки загруженности ресурсов. Предложено решение на основе оптимизационной модели.

ABSTRACT

The article is devoted to the development and application of optimization models in industrial logistics. The experience of the company MMLAB is considered, and the problem of insufficient dynamic assessment of resource utilization is revealed. A solution based on an optimization model is proposed.

Ключевые слова: промышленная логистика, оптимизационная модель, управление ресурсами, программное обеспечение, моделирование.

Keywords: industrial logistics, optimization model, resource management, software development, modeling.

Современная промышленная логистика требует внедрения интеллектуальных решений для эффективного использования ресурсов, минимизации издержек и обеспечения высокой адаптивности производственных систем. Одним из ключевых инструментов являются оптимизационные модели, которые позволяют находить наилучшие решения при ограниченных ресурсах и условиях неопределенности.

В данной статье рассматривается компания ММЛАБ, которая специализируется на создании программных решений для автоматизации логистических и производственных процессов. В рамках проведенного анализа была выявлена проблема: отсутствие полноценной системы динамического мониторинга и прогнозирования загруженности ресурсов, что снижает эффективность распределения задач и усложняет оперативное планирование.

В таблице ниже представлены основные показатели, полученные в ходе анализа производственной логистики ММЛАБ:

Таблица 1

Основные показатели, полученные в ходе анализа производственной логистики ММЛАБ:

Оптимизационная модель решения

Для устранения вышеуказанной проблемы предлагается использовать линейную оптимизационную модель, учитывающую динамическое распределение задач по доступным ресурсам в зависимости от приоритетов и текущей загруженности. Модель формулируется следующим образом:

Целевая функция:

Максимизировать общее использование ресурсов при минимальных издержках и ограничениях по времени:

где:

— бинарная переменная распределения задачи  на ресурс

 — полезность выполнения задачи  ресурсом

 — стоимость использования ресурса  для задачи

Ограничения:

• Ограничения по доступности ресурсов
• Ограничения по срокам выполнения задач
• Максимальная загрузка каждого ресурса не более 100%

Графический анализ

Ниже приведен график сравнения уровня загрузки ресурсов до и после внедрения модели:

Рисунок 1. Сравнение уровня загрузки ресурсов: до внедрения модели и после

Заключение

Применение оптимизационных моделей в логистике ИТ-компаний, таких как ММЛАБ, позволяет повысить эффективность использования ресурсов, снизить количество простоев и повысить прибыль. Разработанная модель может быть адаптирована под различные сценарии и интегрирована в существующие программные решения компании.

Список литературы:

1. Кузнецов, А. В. Имитационное моделирование в управлении производственными процессами: учебное пособие / А. В. Кузнецов. – М.: Инфра-М, 2020. – 256 с.
2. Ларин, А. Н. Оптимизация производственно-логистических процессов / А. Н. Ларин. – СПб.: Питер, 2021. – 304 с.
3. Хомяков, С. А. Математическое моделирование логистических систем / С. А. Хомяков. – М.: Инфра-М, 2020. – 288 с.
4. Чернышев, А. Ю. Программные решения в управлении ресурсами / А. Ю. Чернышев. – М.: Наука и образование, 2022. – 298 с.