Приведем пример классического применения моделей оптимизации к проблеме перепроектирования логистической сети распределительной компании. Это было сделано в середине 1980-х гг. при осуществлении системы моделирования на универсальной ЭВМ, которая была настроена специально для этого. Сегодня изучение могло быть выполнено гораздо быстрее, с использованием имеющегося в наличии программного обеспечения для моделирования, установленного на ПК.
Менеджер-логист крупной электронной фирмы, ведущей торговлю по всей континентальной части Соединенных Штатов, пригласил пас в качестве консультантов. Дистрнбьюторское подразделение первоначально было основано для того, чтобы распределять изделия компании среди ее клиентов. В последние годы, однако, оно расширило бизнес и включило изделия, изготовленные другими компаниями. Мы были вызваны немедленно после того, как подразделение приобрело склады меньшего по размеру дистрибьютора. Наша задача состояла в том, чтобы разработать модель оптимизации, позволяющую объединить логистические сети после слияния.
Эта сеть имела три уровня: поставщики,

центры распределения н рынки. Планы консолидации были основаны на анализе общей стоимости следующих вопросов:
• Какие поставщики должны пополнять каждый центр распределения каждым видом продукции?
• Как должен обслуживаться каждый рынок спроса?
• Где должны быть открыты новые центры распределения? Какого размера они должны быть? Какие из существующих центров распределения должны быть закрыты?
• Что является компромиссом между обслуживанием клиента и затратами?
Очевидно, что эти вопросы связаны. Например, любое решение о расположении и размере центров распределения в новой сети влияло бы па решение о том, какой из них будет обслуживать каждый рынок.
Чтобы ответить на эти вопросы, мы построили модель сети снабжения смешанного целочисленного программирования. Для описания параметров расположения центра распределения использовались переменные 0-1. Они также использовались, чтобы отразить решения о том, какие товарные группы будут обслуживаться каждым центром распределения, выбранным моделью.
Первый шаг в осуществлении модели должен был определить товарные группы, поставщиков и рынки. Одиннадцать товарных групп были определены на основе физических характеристик их поставки. Приблизительно 150 зон поставщиков были определены на основе их технико-экономических показателей, а также мощности поставщиков и их географического местоположения. Мощности поставщиков но снабжению были также включены в модель, но не затраты на ресурсы, которые ранее находились вне возможности их изучения. Приблизительно 200 зон спроса были определены на основании их размеров и местоположения.
Следующая задача состояла в том, чтобы создать файлы данных о расстояниях транспортировки и связанных с ними затрат, соединяющих поставщиков с центрами распределения и центры распределения с рынками. В анализ были включены 6 существующих центров распределения и 17 новых потенциальных центров распределения, решение о которых было основано на знаниях менеджера-логиста деятельности подразделений и вероятных издержках, связанных с новыми объектами, расположенными в главных населенных центрах США. Чтобы своевременно и точно вычислять затраты, связанные с транспортировкой, мы приобрели базу данных с текущими общими транспортными тарифами у независимой компании, которая специализировалась в сборе и распространении такой информации.
Обслуживание клиента было описано путем определения допустимых связей между центрами распределения и рынками. Например, осуществление поставок клиентам в течение не более чем 2 дней на каждый рынок было переведено в максимально допустимое расстояние для связей от центров распределения к тому рынку. Время поставки и соответственно набор допустимых связей для каждого рынка были различными для поиска компромисса между обслуживанием и общей стоимостью.