перспективы инновационного моделирования управления запасами с использованием метода Монте-карло

Курсовая работа на тему: «Перспективы инновационного моделирования управления запасами с использованием метода Монте-Карло»
Оглавление
Введение
1. Метод Монте-Карло: происхождение и схема работы, сфера применения
2. Метод Монте-Карло в управлении запасами
2.1. Теоретическая часть
2.2. Практический пример
3. Преимущества и перспективы метода Монте-Карло
Заключение
Список используемой литературы
Список интернет-источников

Дело в том, что моделирование Монте-Карло наряду с немногими недостатками, имеет целый ряд неоспоримых преимуществ:
Надежность и устойчивость к модификации.
Реализация метода такова, что он ни как не зависит от функций, встроенных в систему управления проектами.
Возможность определить разброс результата (дисперсию).
В принципе практику особо точный результат от моделирования и не нужен, ему требуется знать примерно ожидаемое значение и его разброс (дисперсию). Выставлять в план ожидаемый результат очень рискованно, обычно делается запас на величину дисперсии, что дает надежность выполнения задачи с вероятностью порядка 80%.
Возможность определить погрешность расчета.
Метод Монте-Карло очень хорошо изучен в математической статистике, поэтому в ходе расчета можно довольно точно оценить величину его погрешности.
Погрешность вычислений Монте-Карло (максимальную ошибку полученного результата) определяют методом доверительного интервала, который гарантирует, что с заданной вероятностью, точное значение a попадет в следующий интервал относительно полученного значения x*:
              сама погрешность вычисляется так:
где n – число испытаний; s – «исправленное» среднее квадратичное отклонение, а t значение аргумента функции Лапласа где Ф(t)=y/2. Под "y" задается вероятность, с которой требуется уложится в предельную погрешность.
Для 80% вероятности определения погрешности нужно взять t=1.28, для 90% вероятности t=1.64. Обычно эти два варианта и применяют на практике.
Как показывают проведенные исследования, метод Монте-Карло является максимально точным, а потому очевидно, что в ближайшем будущем он будет находить все более широкое применение в практике. Совершенствование и дальнейшее развитие инновационных механизмов управления запасами должно пойти по двум направлениям - управление логистическими цепочками поставок и улучшение внутриорганизационного логистического менеджмента. В настоящее время известны многие программные приложения для имитационного моделирования, причем их перечень постоянно расширяется, а спектр функций совершенствуется.
Одним из факторов, замедляющих процесс интеграции моделирования рассматриваемым методом, является то обстоятельство, что зачастую подобные программы разрабатываются локально, для решения проблем какого-то отдельно взятого предприятия, и по причине малой заинтересованности высшего менеджмента в наличии подобных программ в фирме там же и остаются. Вторым проблемным аспектом является тот факт, что руководство организации далеко не всегда готово к тому, чтобы вкладываться в развитие подобных программ, к тому же ситуация осложняется тем, что не только для их разработки, но и для качественной поддержки в течение всего времени работы требуется привлечение услуг квалифицированного специалиста.
Заключение
Процессы управления запасами являются важной составной частью системы управления предприятием, поэтому их эффективность характеризуется таким ключевым критерием, как величина затрат, образующихся при управлении запасами. В настоящее время решение задач повышения эффективности управления предприятием невозможно без применения современных вычислительных систем и программных комплексов. Как показывает практика, автоматизация управления предприятием без инноваций в собственно сами методы управления не дает значительного эффекта. Внедрение математических моделей, алгоритмов, предназначенных для решения задачи управления запасами и новых информационных технологий, позволяет автоматизировать процесс получения оптимального решения для многопродуктового ассортимента современной организации. Важное место в развитии подобных инновационных процессов занимает, несомненно, моделирование методом Монте-Карло. Аналитики уже признали эффективность данного метода в процессе управление запасами, значит, в ближайшем будущем следует ожидать распространения использования его в практике.
Проведенное исследование может стать полезным топ - менеджменту организаций при проведении инноваций в сфере управления организацией, связанных с построением системы управления запасами. Существует ряд как узкоспециальных программ, так и надстроек с широкими возможностями, а потому можно констатировать, что моделирование процессов управления запасами методом Монте-Карло в скором времени ожидает широкое распространение.
Список используемой литературы
Бакаев Н.Ю. Методы статистических испытаний в экономике и финансах: [учеб. пособие для вузов]. - М.: МИФИ, 2007.
Джекел П. Применение методов Монте-Карло в финансах: М.: Интернет-трейдинг, 2004
До Тиен Лап, Мухин А.В. Установление зависимостей в модели оптимизации производственной системы по методу Монте-Карло. СТИН. 2008. N 6. C.34-35.
Зайцев М.Г., Варюхин С.Е. Методы оптимизации управления и принятия решений: примеры, задачи, кейсы. Издательство «Дело», Москва, 2007, 665 с.
Ильин И. П. «Планирование на предприятии». М: 2002.
Карманов, В.Г. Математическое программирование / В.Г. Карманов. – М.: Академкнига, 2004. – 264 с.
Козловский, В., Козловская Э., Савруков Н. Логистический менеджмент, 2-е изд. – СПб. : Политехника, 2002.
Кузнецов Д.Н., Толстых С.С., Современное состояние и перспективы развития процессов управления торговым предприятием. Тамбов, Изд-во ТГТУ, 2007.
Лобанов А. А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. М: 2005.
Малюк В.И. Инновации в управлении цепями поставок. Санкт-Пеербург, 2010.
Орлов А.И. Эконометрика: Методы статистических испытаний (Монте-Карло) и датчики псевдослучайных чисел
Палагин Ю.И., Tретьякова И.А. Управление заказами в распределительных системах с длительными сроками поставки товаров. Транспорт: наука, техника, управление. 2009. N 6. C.17-23.
Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло.
Спиридонов Э.С., Шепитько Т.В. Разработка системы мониторинга производственной ситуации: М.: МИИТ, 2003.
Сток Дж. Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой: Пер. с 4-го англ. изд. – М.: ИНФА-М, 2005. – 797 с.
Уэйн Л. Винстон. EXCEL 2007. Анализ данных и бизнес-моделирование.
Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций — 7-е изд. — М.: «Вильямс», 2007.
Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами, 2-е изд. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 304 с.
Шишигин Е.З. Развитие инновационной деятельности в сфере управления материальными ресурсами. 2005.
Корпоративная логистика. 300 ответов профессионалов / Под общей и науч. ред. В.И.Сергеева – М.: ИНФА-М, 2004. - 976 с.
Управление цепями поставок: Справочник издательства Gover / Под ред. Дж. Гаторны (ред. Р. Огулин, М. Рейнольдс); Пер. с 5-го англ. изд. – М.: ИНФА-М, 2008. – 670 с.
Список интернет-источников
http://www.costkiller.ru
http://logisticstime.com/upravlenie-zapasami/optimizaciya-strategii-upravleniya-zapasami-na-promyshlennom-predpriyatii/
http://ecnmx.ru/article/a-51.html
http://upravlenie-zapasami.ru/
http://www.microsoftproject.ru
masters.donntu.edu.ua
http://zakup.vl.ru/files/shraiybfeder_djon_effektivnoe_up.pdf
Данное значение является усредненным. А.М. Гаджинский. Управление запасами в логистике. «Справочник экономиста», № 2, 2008 год
Автор разработки С.Е. Варюхин, Расчет заказа для ресторана с помощью надстройки «Статистическое моделирование Монте-Карло», М.: 2007. www.hcxl.ru
20