Рис. 3.4.5. Блок-схема выбора стратегии АТП в целевом сегменте рынка транспортных услуг

Процедура получения экспертных оценок может быть формализована и представлена в виде блок-схемы (рис. 3.4.6).

Рис. 3.4.6. Блок-схема прогноза на основе экспертных опросов

Рассмотрим некоторые блоки подробнее.

Формирование группы экспертов - важнейшая составляющая экспертного метода. Не останавливаясь подробно на вопросах персонального подбора, затронем только количественную сторону, а именно число экспертов. Известно, что при прогнозировании в целях минимизации расходов на прогноз стремятся привлекать минимальное число экспертов при условии обеспечения ошибки результата прогнозирования не более Е, где 0 < Е < 1. Поэтому рекомендуемое число экспертов может быть определено по формуле:

(3.4.15)

При подстановке предельных значений Е находим:

Таким образом, минимальное количество экспертов равно 4. Для определения максимальной численности экспертной группы используется неравенство:

(3.4.16)

где K_i - компетентность i-го эксперта, рассчитываемая на основе анкеты самооценки;

K_max - максимально возможная компетентность по используемой шкале компетентности экспертов.

Статистический анализ результатов опроса предусматривает проведение двух взаимосвязанных процедур: традиционной статистической обработки в виде средних значений, дисперсий и т. п., а также оценки всей экспертной группы - степени согласованности, взаимосвязи и других показателей мнений экспертов. Оценка группы экспертов проводится с использованием части полученных статистических оценок. Если последние не удовлетворяют соответствующим критериям, то в блок-схеме предусмотрена корректировка, которая приводит, в частности, к изменению состава экспертов и повторной процедуре опроса.

Методика статистической обработки данных включает следующие этапы:

Определение для каждого фактора суммы рангов:

(3.4.17)

где aij - ранг, присвоенный j-м экспертом i -му фактору;

m - число экспертов.

Определение средней величины суммы рангов:

(3.4.18)

где k - число факторов.

Определение суммы квадратов отклонений:

(3.4.19)

Определение коэффициента конкордации W, позволяющего оценить степень согласованности мнений экспертов (при отсутствии равных рангов):

(3.4.20)

Если W существенно отличается от нуля, то можно полагать, что между оценками экспертов существует определенное согласие.

Оценка неслучайности согласия мнений экспертов производится с помощью критерия Пирсена по величине при числе степени свободы n = k - 1 и заданном уровне значимости б:

(3.4.21)

где - табличное значение.

В случае соблюдения неравенства с доверительной вероятностью можно утверждать, что мнения экспертов относительно вероятности факторов согласуются неслучайно.

Представленный вариант получения прогноза на основе экспертных оценок является универсальным и в случае использования баллов заканчивается построением ранжированной диаграммы рангов.

Для перехода к конкретному прогнозу, в частности объема перевозок, последовательности расчета сводятся к следующему:

• 1. Составляется ряд интервальных значений Q_j возможных объемов перевозок для рассматриваемого клиента; разбивка на n интервалов осуществляется на основе F(Q_j).
• 2. Эксперты оценивают значимость каждого Q_j с использованием баллов, шкала которых охватывает n интервалов, т.е. j = 1, 2, -, n.
• 3. Проводится статистическая обработка оценок экспертов, и после ранжирования каждому Q_j присваивается новый номер в порядке убывания, т.е. интервалу Q_j с наименьшей суммой баллов присваивается номер 1 и т.д.

Полагаем, что интервалу Q_j соответствует наиболее правдоподобная гипотеза (П₁), затем вторая ( (П₂) и т.д.

Вероятности гипотез (П1), (П2 ), -., (Пn) определяются по формуле:

(3.4.22)

• 5. Восстанавливается функция распределения экспертного прогноза объема перевозок F(Q_эj).
• 6. Для восстановленной «экспертной» функции находятся среднее значение и дисперсия D_эq.

Значения весовых коэффициентов для определения комбинированных оценок вероятностей каждого интервала находим по формулам:

(3.4.23)

где м₁ и D_q - весовой коэффициент и дисперсия экстраполяционного прогноза;

м₂ и D_эq - весовой коэффициент и дисперсия экспертного прогноза.

Вероятности F(Qj) для комбинированного прогноза рассчитываются следующим образом:

(3.4.24)

Вопросы для повторения

• 1. Классификация методов прогнозирования.
• 2. Суть прогноза текущего расхода деталей на складе.
• 3. Расчет страхового запаса.
• 4. Метод комбинированного прогноза.

Заключение

Логистика, хотя и имеет глубокие исторические корни, тем не менее сравнительно молодая наука. Особенно бурное развитие она получила в период Второй мировой войны, когда была применена для решения стратегических задач и четкого взаимодействия оборонной промышленности, тыловых и снабженческих баз и транспорта с целью своевременного обеспечения армии вооружением, горюче-смазочными материалами и продовольствием. Постепенно понятия и методы логистики стали переносить из военной области в гражданскую, вначале как нового научного направления о рациональном управлении движением материальными потоками в сфере обращения, а затем и в производстве.

К концу XX века логистическая наука выступает как дисциплина, включающая в себя закупочную или снабженческую логистику, логистику производственных процессов, сбытовую логистику, транспортную логистику, информационную логистику и ряд других.

Каждая из перечисленных областей деятельности человека достаточно изучена и описана в соответствующей литературе; новизна же логистического подхода заключается в интеграции перечисленных, а также других областей деятельности с целью достижения желаемого результата с минимальными затратами времени и ресурсов путем оптимального сквозного управления материальными и информационными потоками.

Курс лекций «Логистика» предлагает студентам для самостоятельного изучения различные аспекты логистики: научные основы, концепцию и базовые задачи, основные логистические функции, методы прогнозирования. В данном учебном пособии также определены перспективы развития логистических систем в отечественной экономике.

Рекомендуемая литература

Основная литература

• 1. Гаджинский А.М. Основы логистики: Учеб. пособие. - М.: ИВЦ «Маркетинг», 1996. - 124 с.
• 2. Логистика: Учебное пособие. Под. ред. Б.А. Аникина. - М.: ИНФРА-М, 1997. - 327 с.
• 3. Семененко А.И. Предпринимательская логистика. - СПб.: Политехника, 1997. - 349 с.
• 4. Родионова В.Н., Туровец О.Г., Федоркова Н.В. Логистика: Конспект лекций. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 160 с.
• 5. Модели и методы теории логистики / Под ред. В.С. Лукинского - СПб.: Питер, 2003. - 176 с.

Дополнительная литература

• 1. Пижурин А.А., Розинблит М.С. Основы моделирования и оптимизации процессов деревообработки: учебник для вузов. - М.: Лесная промышленность, 1988. - 296 с.
• 2. Мельник М.М. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении материально-техническим снабжением: Учебник для экон. спец. вузов. - М.: Высшая школа, 1990. - 208 с.
• 3. Тинтнер Г. Экономические прогнозы и принятие решений. - М.: Логистика. 1971.
• 4. Ардатова М.М. Логистика в вопросах и ответах: Учебное пособие. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2004. - 272 с.