Научная база логистики. 
Классификация моделей теории логистики

В качестве основного инструментария теории логистики используются знания из следующих научных дисциплин:

• 1. математики (теория вероятности, математическая статистика, теория случайных процессов, факторный анализ);
• 2. исследования операций (линейное программирование, нелинейное программирование, теория игр, теория управления запасами, сетевое планирование и т. д.);
• 3. технической кибернетики (теория больших систем и прогнозирования, теория управления информации, теория графов и т. д.);
• 4. экономической кибернетики (теория оптимального планирования, маркетинг и оперативное планирование, управление проектами, экономика и организация транспорта, складского хозяйства, торговли и др.);

Существует несколько подходов к классификации моделей и методов теории логистики. Наиболее известные из них базируются на анализе конкретных моделей. Они описаны в производственной, закупочной, распределительной и других логистиках.

Модели логистики разделяются на 3 класса:

• 1. методы и модели, предназначенные для решения задач в условиях определенности, без ограничений с внешней стороны;
• 2. в условиях риска и неопределенности (без конкуренции);
• 3. модели и методы решения логистических задач в условиях конкуренции.

Наибольшее распространение получили модели и методы 1 класса, к которым относятся:

• 1. выбор логистических посредников (поставщика, перевозчика, экспедитора, типа транспортного средства);
• 2. прогнозирование (количества сырья, готовой продукции и т. д.);
• 3. метод АВС — определение номенклатурных групп;
• 4. аддитивные временные модели «точно в срок»;
• 5. детерминированные модели управления запасами;
• 6. модели принятия решения типа «купить» или «сделать»;
• 7. модели определения потребностей.

Особое место среди моделей логистики занимает 2 группа, включающая оптимизационные процедуры линейного программирования:

• 1. задачи закрепления поставщиков и потребителей;
• 2. задача коммивояжера;
• 3. задача синтеза прогнозов.

К моделям (охватывающим 2 и более логистических функций) относятся:

• 1. определение оптимальной величины заказа;
• 2. алгоритмы управления запасами;
• 3. формирование номенклатуры и ассортимента распределительных и торговых центров;
• 4. управление номенклатурными запасами;
• 5. выбор вида транспорта и способа перевозки.

Модели 2 класса также могут быть разделены на несколько видов. Для задач, связанных с выполнением отдельных логистических операций или функций могут применяться вероятностные оценки. Например, для оценки надежности, сохранности, стабильности выполнения договорных обязательств, определения весовых коэффициентов.

Оптимизация в условиях риска может быть произведена с помощью «Дерева решения». Для этого решения представляются в виде последовательностей, каждая из которых приводит к определенному результату (исходу). Расчет математического ожидания при известных вероятностях и результата (исхода), а затем их сравнение позволяют выбрать наилучшую альтернативу.

В условиях неопределенности наилучшее решение находят очень часто с помощью критериев Вальда, Севиджа, Гурвица.

Что касается принятия решения в условиях конкуренции, то модели и методы этого класса базируются на теории игр и пока широкого применения в логистике не нашли.