Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Экономико-математические методы и модели оперативного управления на промышленном предприятии тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Пархоменко, Ала Вячеславовна
Место защиты	Тамбов
Год	2005
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математические методы и модели оперативного управления на промышленном предприятии"

На правах рукописи УДК 338.93 ББК У9(2)301 И18

ПАРХОМЕНКО Ала Вячеславовна

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные

методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Тамбов 2005

Диссертационная работа выпонена на кафедре экономического анализа Института экономики и управления производствами Тамбовского государственного технического университета.

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Герасимов Борис Иванович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Юрьева Галина Ивановна

кандидат экономических наук Дякин Вадим Николаевич

Ведущая организация Воронежский государственный

университет

Защита диссертации состоится л30 сентября 2005 г. в 12 часов на заседании регионального диссертационного совета ДМ 212.260.04 в Тамбовском государственном техническом университете по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, Большой актовый зал.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в научной библиотеке Тамбовского государственного технического университета по адресу: 392032, г. Тамбов, ул. Мичуринская, 112, корп. Б.

Автореферат разослан л29 августа 2005 г.

Ученый секретарь регионального диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

О.В, Воронкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Глубокие трансформационные процессы, протекающие в экономике России, не будут иметь успеха, если они не затронут ядро любой национальной экономики предприятия и, прежде всего, протекающие здесь производственные и управленческие процессы. Особую роль при этом играет оперативное управление, приобретающее все большее значение как инструмент, позволяющий предприятию эффективно выпонять все более усложняющиеся задачи в области планирования, организации и контроля.

Оперативное управление можно охарактеризовать как внутренний инструмент, который основывается на самостоятельно разрабатываемой для условий конкретного предприятия информационной системе. Координируя деятельность основных подсистем управляющей системы и обеспечивая их требуемой информацией, оперативное управление выпоняет интегрирующую, системно-образующую функцию, необходимость которой становится все более очевидной на фоне тенденций децентрализации, прослеживающихся в политической и экономической жизни нашей страны с конца 1980-х годов.

Развитие экономики в условиях рынка неизбежно сопровождается усложнением социально-экономических связей, и, следовательно, ростом неопределенности как внешней, так и внутренней среды. В настоящее время многие отечественные и зарубежные фирмы функционируют в условиях стратегических неожиданностей, что затрудняет построение адекватных математических оптимизационных моделей. В целях повышения конкурентоспособности промышленные предприятия вынуждены вовлекать в хозяйственную деятельность затратоемкие бизнес-процессы (БП), что приводит в условиях неопределенности к увеличению вероятности иммобилизации весомой части капитала на убыточных или менее выгодных направлениях. Следовательно, возрастает значимость ошибки в случае расхождения плановых и фактических показателей.

В условиях неопределенности существующие модели оптимизации производственной программы не обеспечивают адекватности и надежности плана в догосрочном периоде, поскольку в значительной степени зависят от точности статистических и аналитических прогнозов. Однако, на современном этапе эволюционного развития общества, научно-технического прогресса, в условиях рыночной экономики совершенствование математического аппарата в целях снижения погрешностей прогнозирования для данного класса задач, как правило, не оправдано, что связано с предельной полезностью получения допонительной информации. Повышение определенности планирования ведет к увеличению издержек в геометрической прогрессии. Использование экстраполяционных методов эффективно лишь в краткосрочном периоде при стабилизации экономических отношений, когда становится возможным предекааать некоторый -.комплекс решений управленцев, а также процесс их ре

1ИОТЕКА Г

С.Пегер4ииг/п/<п{ ,

Применение теории игр, вероятностных методов значительно увеличивает трудоемкость и время, необходимое дая формирования оптимальной производственной программы в многономенклатурном производстве, что связано с недостаточно адекватными методами формализации качественных суждений экспертов, а также необходимостью оценивания огромного количества комбинаций вероятных ситуаций, причем, в календарном разрезе и по каждой товарной группе.

Эти обстоятельства определили выбор темы и основные направления настоящего диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Общие проблемы управления экономическими системами (предприятия в том числе) постоянно находились и находятся в сфере внимания отечественных и зарубежных ученых и практиков. Они рассмотрены в трудах Р.Л. Акоффа, И. Ансоффа, П. Дру-кера, С.А. Жданова, К.К. Сио, Ф. Тейлора. Вопросы исследования систем управления глубоко изучены в трудах В.В. Глущенко, Э.М. Короткова.

Являясь ответом на растущую непредсказуемость и нестабильность внешней среды предприятия (рынка), оперативное управление не находило широкого применения в рамках стабильной централизованной плановой экономики, когда предприятия ориентировались прежде всего на выпонение спущенного сверху плана по выпуску продукции и экономное использование отпущенных ресурсов, а не на реализацию самостоятельно поставленных целей по прибыли, рентабельности и ликвидности. Однако и в этих условиях советская экономическая наука и практика занималась исследованием отдельных инструментов оперативного управления, как-то: производственный учет, системы показателей, методы производственного оперативного планирования и вопросы информационного обеспечения. Здесь необходимо назвать таких авторов, как А.Ф. Аксененко, A.A. Додонов, В.Б. Ивашкевич, Г.А. Краюхин, И.С. Мацкевичюс, А.И. Миневский, С.А. Николаева, М.И. Орлова, В.Ф. Палий, С.А. Стуков, А.Д. Шеремет, Г.Е. Эдельгауз.

Необходимо отметить характерную тенденцию: развитие оперативного управления начинается с учета (прежде всего бухгатерского) - некоторые из вышеназванных авторов являются специалистами в этой области и, осознав неэффективность применяемых в рамках бухгатерского учета инструментов при решении многих возникающих в рыночной экономике проблем, они обратились к методам совершенствования экономического управления.

Среди последних значимых исследований, связанных с моделированием и оптимизацией производственной программы, следует выделить научные труды В.Г. Балашова, A.C. Варламова, В.А. Немкова, В.В. Репина, Т.В. Рокман, JI.K. Сиротиной, A.B. Скрипкина, JI.A. Ульянченко, И.В. Фили-моненко, М.Ю. Фортуны, А.Н. Чекменева и др.

Проблеме разработки инструментария, математических методов принятия решения в условиях неопределенности, учета и оценки риска в инвестиционном проектировании, в производственно-хозяйственной деятельности промышленного редприяхня в российских условиях посвящены исследования отечесгееШых уЧЬны* K.M. Аргинбаева, Г.В. Г'лаговского,

A.K. Камалян, Д.Б. Козунко, С.А. Кошечкина, А.Ф. Плехановой, И М. Сев-рук, Н.Г. Тоцкой, A.C. Трошина, Р.И. Тумасянц, И.Е. Юдина и др.

Данные исследования имеют большое теоретическое и практическое значение, но, несмотря на большой объем работ по данной тематике, до сих пор существует ряд нерешенных проблем и довольно объемный резерв для научных изысканий.

Предельные возможности математических методов прогнозирования привели к падению эффективности догосрочных и среднесрочных планов, регламентирующих определенные действия организации в будущем. Поэтому получило развитие стратегическое управление как инструмент преодоления неопределенности. Считается, что результатом реализации стратегии является создание ресурсного потенциала, который, очевидно, выступает в качестве ограничения при краткосрочной оптимизации. Однако пока не создано методики формирования оптимального потенциала компании, позволяющего быстро, своевременно и адекватно реагировать на труднопрогнозируемые изменения внешней и внутренней среды.

Большинство подходов к выработке стратегий носят рекомендательный характер и не позволяют оценить эффект от различных комбинаций выбранных альтернатив, что затрудняет оптимальное планирование распределения ресурсов, связанных с разработкой, производством и реализацией товаров в будущем. Поэтому актуальным представляется сближение концепций стратегического и догосрочного планирования в целях динамической аккумуляции ресурсов вокруг фирмы таким образом, чтобы создаваемый компанией производственно-экономический потенциал мог обеспечивать ей устойчивое развитие.

Как мы полагаем, в условиях роста неопределенности имеет значение разработка не только соответствующих моделей оптимизации, но и рационализация возможных действий или мероприятий, необходимых для компенсации потерь, связанных с отклонением от плана.

Несомненно, подобный подход не может обойтись без оценки риска реализации тех или иных альтернатив. Как показало исследование, вопросы учета, оценки и преодоления неопределенности при оптимизации производственной программы также пока еще недостаточно проработаны. Востребован механизм, который наиболее адекватно, с точки зрения поставленных фирмой целей, учитывает риск при принятии и реализации решений относительно каждого продукта, предполагаемого к производству.

Данные проблемы предопределили выбор темы, цели, задач и основные направления исследования.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью исследования является разработка научно-методических и практических рекомендаций по развитию современных экономико-математических методов и моделей по организации и совершенствованию системы оперативного управления на промышленных предприятиях.

Для достижения поставленной цели в работе намечены и решены следующие задачи:

Х обоснование задачи совершенствования оперативного управления на основе применения экономико-математических моделей;

Х анализ существующих моделей оптимизации производственной программы, критериев оптимальности и выявление проблем, возникающих в результате реализации данных подходов в условиях неопределенности;

Х разработка многокритериальной экономико-математической модели оптимизации для формирования оперативного плана производства с использованием разработанных концепций, инструментария учета и оценки риска, гибкости плана;

Х реализация этапов реинжиниринга для разработки комплекса функциональных, организационных и объектных моделей с целью обеспечения единой информационной базы и упорядочения информационных потоков;

Х проведение практической апробации модели оптимизации производственной программы на конкретном промышленном предприятии, а также оценка ее эффективности;

Х осуществление классификации затрат с использованием статистических методов.

Объект исследования - промышленные предприятия с серийным производством.

Предметом исследования являются экономико-математические и инструментальные методы оптимизации в оперативном управлении, инструментарий оценки риска, теоретические и методические аспекты построения механизма принятия управленческих решений в условиях неопределенности, методы формализации нечетких суждений и интуитивных предпочтений лицо принимающее решения (ЛИР) и экспертов.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Диссертационное исследование базируется на теории менеджмента и маркетинга, фундаментальных и прикладных исследованиях в области комплексного исследования рынка, формирования и стимулирования спроса, моделях оптимизации производственной программы, методиках исследования поведения потребителей, анализа конкурентоспособности; на работах отечественных и зарубежных ученых по проблемам развития промышленных предприятий; на принципах преодоления неопределенности в стратегическом и оперативном управлении, экономико-математических методах решения оптимизационных задач (метод линейного и нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, теория вероятности и теория игр), а также методологии структурного проектирования и статистического анализа.

В процессе реализации поставленных задач по исследуемым проблемам анализировалась зарубежная и отечественная литература, монографии и диссертационные исследования, материалы периодической печати, конференций, семинаров, интернет-публикации.

Содержание работы соответствует положениям пунктов 1.4 и 2.3 паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: 4

1.4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений;

2.3 Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Научная новизна исследования заключается в разработке экономико-математических методов и моделей по организации и совершенствованию системы оперативного управления на промышленных предприятиях в условиях риска. Наиболее существенные, выносимые на защиту научные результаты, полученные автором в ходе диссертационного исследования:

Х Предложена однокритериальная стохастическая модель для формирования оперативного плана производства, отличающаяся возможностью учета не только внутренних, но и внешних рыночных факторов и позволяющая оценить риск выпонения плана на основе статистических данных. Модель является научной основой для проектирования и разработки многокритериальных моделей для формирования альтернативных планов производства.

Х Предложен ряд многокритериальных моделей для формирования альтернативных планов производства с учетом конкретных условий и предпочтений ПР. Особенностью моделей является возможность, в отличие от существующих подходов, дающих множество допустимых решений и не учитывающие возможные потери ресурсов, оценивать риски выбора определенной альтернативы, на основе заданного значения коэффициента предпочтения для повышения эффективности планирования за счет более точных значений вариации факторов.

Х Разработана система функциональных, организационных и объектных моделей для обеспечения единого информационного пространства и совершенствования документооборота. Предлагаемая информационно-аналитическая система позволяет обеспечить связь между бухгатерским учетом и оперативным управлением, возможность хранения аналитической информации о затратах с детализацией по изделиям и центрам затрат за счет соответствующей структуры данных, а также снизить риск несогласованности значений показателей в различных документах.

Х Предложены подходы к формированию системы показателей оперативного планирования, позволяющих повысить эффективность предлагаемых экономико-математических моделей за счет оптимизации используемых ограничений и целевых функций.

Практическая значимость. Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации ориентированы на широкое использование при решении задач повышения эффективности деятельности хозяйствующих

субъектов, формировании оптимальных оперативных планов производства, разработке инструментов оперативного управления предприятиями

Исследование современных подходов к оптимизации производственной программы предприятия посредством использования многокритериальной модели показало преимущества разработанной модели по сравнению с существующими аналогами для достижения максимальной планируемой маржинальной прибыли.

Спланированная в соответствии с предложенной методикой производственная программа обладает большей надежностью, что позволяет повысить эффективность системы планирования на промышленном предприятии в целом.

Самостоятельное практическое значение имеют:

Х агоритм оптимизации производственной программы, включающий многокритериальную экономико-математическую модель, позволяющий в условиях среднесрочного и догосрочного планирования рассчитывать оптимальные потребности в любых ресурсах за счет введения допонительных критериев оптимизации, учитывающих ограничения по каждому конкретному виду ресурса;

Х определение весовых коэффициентов при многокритериальной оптимизации с использованием метода парных сравнений, дающее возможность с наименьшим уровнем субъективизма получить надежные экспертные оценки.

Апробация и внедрение результатов исследования. Исследования выпонены в рамках НИР института Экономика и управление производствами Тамбовского государственного технического университета.

Разработанные рекомендации по формированию оптимальной производственной программы на основе динамической многокритериальной модели получили одобрение и приняты к использованию на ОАО Тамбовский завод подшипников скольжения и ОАО Тамбовполимермаш, что подтверждено справками о внедрении.

Полученные теоретические, методические и практические результаты диссертационного исследования обсуждались и получили положительную оценку на международной заочной научно-практической конференции Достижения ученых XXI века (Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, 2005), международной научно-практической конференции Управление качеством: методология и социально-экономические проблемы (Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, 2005), а также на VП, УШ и IX научных конференциях ТГТУ (Тамбовский государственный технический университет, 2003 - 2005 гг.).

Отдельные положения диссертационного исследования используются в учебном процессе института Экономика и управление производствами Тамбовского государственного технического университета в рамках дисциплин Математика, Прогнозирование и планирование на предприятии, Экономика организации для подготовки экономистов по специальностям 08.01.05 Финансы и кредит, 08.05.02 Экономика и управление, 08.05.07 Менеджмент организации, 08.01.09 Бухгатерский учет,

анализ и аудит, а также Межрегионального центра повышения квалификации и переподготовки кадров г. Тамбова, что подтверждено соответствующими справками.

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 7 научных работах, включая монографию, общим объемом 7,3 печ. л., в которых автору принадлежит 6,05 печ. л. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Структура и объем работы. Структура работы определена поставленной целью и последовательностью решения сформулированных задач. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Оперативное управление на промышленном предприятии как объект моделирования. В связи с переходом тс рыночной экономике в корне меняются задачи и характер управленческой деятельности предприятий. На первый план выходит цель максимизации прибыли, увеличения рыночной стоимости предприятий в интересах их владельцев. Приспособление предприятия к рыночным условиям требует как изменения выпоняемых функций, так и внутренней организационной перестройки, прежде всего, допонения организационной структуры новыми звеньями, пересмотра всей системы распределения прав, пономочий и ответственности. Реформирование предприятий с целью приспособления к рынку начинается с перехода к таким видам управленческой деятельности, как стратегическое и оперативное планирование, изучение сложившихся на рынке цен, потенциальной емкости и насыщения рынка, выявление конкурентов, их сильных и слабых сторон, анализ эффективности систем сбыта и снабжения, финансовое управление, анализ издержек предприятия, их структуры и динамики.

Управление предприятием можно охарактеризовать как систему функций, позволяющих обеспечить выживаемость предприятия, одним из основных элементов чего является перманентное, динамичное равновесие. Оно выражается в том, что после каждого нарушения состояния равновесия система не возвращается к старому, а находит новое состояние. Состояния разбапансированности в условиях постоянно изменяющейся внешней среды являются более частым явлением, чем равновесие, так как перманентно меняются сами целевые установки системы. Результатом такой нестабильности является эволюция предприятия. С точки зрения системного подхода процесс управления включает следующие блоки:

1) определение целей развития и критериев их достижения;

2) анализ сильных и слабых сторон предприятия;

3) общая диагностика состояния и тенденций;

4) анализ проблемного поля и выделение ключевых проблем;

5) формирование путей и проектов решения проблемы;

6) оценка потенциала; Ч

7) выделение приоритетных направлений деятельности (стратегий);

8) прогноз, анализ и оценка вариантов реформирования предприятия;

9) разработка программы реформирования;

10) оценка источников ресурсов;

11) распределение ресурсов;

12) выделение первоочередных проектов;

13) формирование команд;

14) проработка и защита первоочередных проектов;

15) выбор и фиксация стратегии и программы реформирования;

16) определение первоочередных организационных шагов;

17) анализ ресурсов.

Рекомендуемый порядок выпонения этапов показан на блок-схеме (рис. 1). Встречные стреки означают итерационное взаимодействие в процессе выпонения этапов. Обратная связь между этапом 6 и 5 соответствует повторению двух-трех циклов поиска путей и проектов решения проблем (с использованием, например, приемов мозгового штурма), поскольку оценка потенциала в первом приближении, как правило, не дает существенных результатов. Но, как показывает практика, на втором-третьем цикле возникают новые и оригинальные предложения, как правило, удваивающие потенциальные возможности предприятия по повышению его эффективности. Обратная связь между этапами 15 и 11, 15и10, 15и9 возникает посредством неудовлетворительной оценки вариантов реализации стратегии при ограниченных ресурсах и, как правило, приводит, с одной стороны, к поиску новых источников ресурсов и их перераспределению, а с другой стороны - к включению в программу ресурсосберегающих работ, мер по поиску и подготовке дефицитных кадров и т.п.; возможна также и корректировка исходных критериев и целей (обратная связь 15 и 1).

1 3 4 5 * 6 > 8 > 12 > 14 ^ 15 16

8 -> 12 >| 14 к.

Рис. 1 Последовательность комплексной оценки состояния предприятия

Возрастание потребности в планировании деятельности отдельных подразделений и всего предприятия в целом определяется растущей сложностью явлений и процессов во внутренней и внешней среде, ростом динамики и интенсивности экономических и других изменений, усложнением ситуации в сфере материально-технического снабжения, ограничениями в 8

сфере производства, а также частично стагнирующими или рецессирующими рынками сбыта. Отсюда вытекает высокая степень неопределенности планирования, что объясняется большим количеством переменных и ограничений.

Последовательность планирования обуславливается значимостью отдельных подразделений и протекающих там процессов. Одним из принципов ранжирования отдельных областей планирования является ориентация на узкие места На практике чаще всего основным узким местом является сбыт (т.е. рынок), поэтому при последовательном планировании именно это подразделение планируется в первую очередь.

Планирование производственной программы включает количественную и качественную комплектацию производимого в плановом периоде ассортимента. Сюда относится также и процесс лочистки продуктовой программы, т.е. определение тех продуктов, которые предполагается исключить из нее.

В рамках управленческого учета для краткосрочного планирования производственной программы в зависимости от загрузки производственных мощностей предприятия предлагаются следующие критерии принятия решений:

- при непоной загрузке мощностей к правильным решениям может привести только информация, получаемая в системе учета сумм покрытия на единицу продукции (маржинальная прибыль), так как часть постоянных затрат, приходящихся на долю неиспользованных производственных мощностей являются холостыми. Все продукты с положительной суммой покрытия включаются в производственную программу, так как тем самым обеспечивается покрытие постоянных издержек и может быть внесен вклад в прибыль предприятия за соответствующий период;

- при наличии одного узкого места в качестве критерия выступают так называемые относительные суммы покрытия, которые определяются путем деления величины суммы покрытия отдельных продуктов на потребляемую величину того производственного ресурса, который и составляет узкое место. Включение продуктов в производственную программу осуществляется в порядке убывания величины относительной суммы покрытия, что также обеспечивает оптимальное распределение ресурсов;

- в случае наличия нескольких узких мест необходимо определить величину тех сумм покрытия, которые исчезают при исключении из производственной программы соответствующих продуктов. Это позволяет установить ту структуру производственной программы, с которой предприятие наилучшим образом реализует цель максимизации прибыли (в краткосрочном периоде).

Таким образом, внедрение системы оперативного управления на предприятии требует решения задач совершенствования математического обеспечения, включающих использование:

- статистических методов для анализа поведения затрат;

- моделей линейного программирования для формирования оперативного плана производства;

- имитационного моделирования для анализа влияния различных параметров на оптимальное значение;

- учета неопределенности и риска при принятии управленческих решений.

Экономико-математические модели и методы планирования производственной программы в системе оперативного управления. В диссертационном исследовании отмечено, что в последние годы выросла интенсивность исследований в области моделирования и искусственного интелекта. Однако одной из важнейших причин недостаточно высокой эффективности практического применения моделей в оперативном управлении на некоторых предприятиях с дискретным типом производственных процессов следует признать недостаточное внимание к проблеме надежности оптимальных (напряженных) планов.

Проблемам перспективного планирования на предприятиях в настоящее время уделяется, как правило, сравнительно небольшое внимание. Это в основном связано с тем, что проблема непредсказуемости остается одной из самых актуальных в современной экономике.

В этих условиях целесообразно больше уделять внимания текущим планам, сформированным с использованием соответствующих экономико-математических моделей.

Критический анализ используемых в планировании производственной программы моделей показал, что детерминированные оптимизационные модели малопригодны для практического использования. Это объясняется тем, что при заданных ограничениях на использование производственных ресурсов не всегда возможно получить плановое решение, обеспечивающее необходимый уровень результатов деятельности предприятия.

Для устранения указанного недостатка было предложено использовать в качестве ограничений не фиксированные значения, а переменных, учитывающих допонительные размеры используемых ресурсов. Группа величин неявно характеризует допонительные размеры резерва мощностей и допонительные запасы производственных ресурсов, которые необходимы предприятию для обеспечения оптимального уровня результатов деятельности, также войдут в целевую функцию с учетом оценки важности (значимости) каждой из них в достижение конечного результата, которая достаточно точно может быть получена только экспертным путем.

Следует отметить, что система оптимизационных детерминированных моделей планирования, даже с учетом указанных выше предложений, обладает существенными недостатками. Планы производства, построенные на использовании решений названных моделей, как правило, будут иметь нулевую (или близкую к нулю) вероятность их выпонения в заданные сроки из-за случайных отклонений фактических расходов ресурсов от их запланированных значений и в силу других случайных возмущений.

Опыт позволяет устанавливать те или иные вероятностные характеристики параметров задачи планирования. Однако эти задачи, очевидно, связаны с риском. 10

Ситуация поной неопределенности характеризуется тем, что выбор конкретного плана действий может привести к любому исходу из фиксированного множества альтернатив, но вероятности исходов неизвестны.

Количественные методы решения подобных задач планирования будут иметь весьма невысокую эффективность в обозримом будущем. Поэтому в дальнейшем нами будут анализироваться и решаться только задачи планирования, связанные с риском, для решения которых в настоящее время уже можно эффективно использовать количественные методы.

Для анализа и решения задач планирования производства, с нашей точки зрения, целесообразно использование стохастических моделей.

В каждой отдельной задаче управления производством в условиях непоной или недостоверной информации процесс выбора адекватной ей стохастической модели связан с неформальным экономическим анализом и определяется конкретным содержанием объекта планирования.

Анализ используемых моделей для целей планирования на предприятии позволяет сделать вывод, что для оперативного управления наиболее приемлемы вероятностные многокритериальные модели, позволяющие значительно повысить надежность получаемых оптимальных планов и в то же время снизить трудоемкость процесса оптимизации планирования.

Для задачи планирования производственной программы по критерию максимизации маржинальной прибыли случайными величинами являются маржинальная прибыль, коэффициенты использования ресурсов и ограничения по ресурсам. На величину маржинальной прибыли влияют факторы, связанные с ценообразованием - уровень инфляции, кривые спроса и предложения, объем затрат предприятия и конкурентов и др. Можно выделить внутренние (С,), связанные с затратами, и внешние факторы (Р), обусловленные емкостью рынка в условиях рыночной экономики.

В работе предлагается затраты на выпуск продукции определять в виде функциональной зависимости от определяющих параметров и, в первую очередь, от объема выпуска продукции, что приводит к нелинейности целевой функции и соответственно задачи.

Коэффициенты использования ресурсов определяются технологией производства и чаще всего не случайны, хотя и допускаются технологические отклонения. Случайный характер ограничений на ресурсы связан с неравномерностью поставок сырья и материалов, ценами на ресурсы, сезонными и другими факторами.

Стохастическая постановка целевой функции может быть двух видов: М-постановка и Р-постановка. При Р-постановке осуществляется максимизация вероятности получения максимального (минимального) значения. При М-постановке случайная величина заменяется ее математическим ожиданием, и задача сводится к оптимизации детерминированной целевой функции. В работе рассматривается М-постановка.

Детерминированный аналог задачи максимизации маржинальной прибыли имеет вид:

m\f\ - ^Л/[/к7 ]xj -> шах,

Xj 0,y = /,...,J,

dJ<x]<Dp

где o2 - дисперсия случайной величины; Л/ - математическое ожидание случайной величины; W, - величина допонительного /'-го ресурса, требуемая вследствие вероятностных исходных данных; t(a) - обратная функция нормального распределения t() = F '(а), позволяющая при заданном уровне вероятности а определить диапазон попадания случайной величины, нормированный, относительно ее среднего квадратичного отклонения; ЬД - норма расхода /'-го ресурса для производства у'-го изделия; В, - максимальный объем z'-го вида ресурса; d, - величина заказа у'-го изделия; D, - спрос нау'-е изделие.

Обычно заданный уровень вероятности а рассматривают в диапазоне 0,5 <= а <= 1, поскольку при а <= 0,5 значение функции t(l - а) = - ((а). В случае а = 0,5 решение задачи стохастического программирования соответствует решению задачи линейного программирования, так как f(a) = 0.

Величина т, зависит не только от затрат, определяемых по статистическим данным предприятия, но и от цены изделия, формируемой условиями рынка. Существующие модели данный факт не рассматривают.

В настоящей работе предлагается учитывать как внутренние, так и внешние факторы, что позволит более точно определить вариацию маржинальной прибыли

М[т) = M[(p-cv)) = M\p\-M [cvJ,

где фи] - математическое ожидание величины маржинального дохода; М\р\ - математическое ожидание цены изделия; А/[сД] - математическое ожидание величины переменных затрат.

Математическое ожидание величины переменных затрат М [сД] может быть рассчитано по данным предприятия, для этого потребуются статистические данные за период, не менее года.

Математическое ожидание цены изделия М\р] предлагается рассчитывать с использованием модели емкости рынка.

где <2 - производственный потенциал рынка; Ы, - предприятия, производящие данный вид изделий; Ж, - мощность предприятия; Д - степень загрузки производственных площадей; Я, - степень обеспечения ресурсами; Эр - эластичность предложения от цен на сырье и готовую продукцию; В -внутреннее производственное потребление; С - часть продукции, производимая конкурентами; и - число г-ых производственных предприятий.

Модель емкости рынка в стоимостном выражении будем использовать для оценки вариации цен, в натуральном выражении - для определения максимальных ограничений по объему выпускаемой продукции.

Детерминированный эквивалент задачи стохастического программирования может быть решен методом множителей Лагранжа, хотя и относится к задачам нелинейного программирования. В зависимости от степени производной, могут использоваться градиентные методы первого порядка или методы Ньютона (второго порядка).

Анализ показал, что величинами, определяющими темпы ухудшения оптимального значения целевой функции, являются заданный уровень вероятности (й) и коэффициент вариации (у) (рис. 2).

_

\

1 1

0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1

Рис. 2 Зависимость оптимального значения функции от коэффициента вариации (у2> V])

Относительное ухудшение целевой функции рассчитывают по формуле

где (3(а, V) - коэффициент ухудшения целевой функции; ^ - значение целевой функции, рассчитанное без учета вероятностных исходных данных (а = 0,5, у = 0); г - значение целевой функции, рассчитанное с учетом вероятностных данных.

При случайном характере исходных данных для того, чтобы с большей вероятностью получить оптимальное значение, необходимо умень-

шить планируемые величины, иначе возникнет риск невыпонения плана из-за существенных разбросов в значениях случайных величин. С помощью методов имитационного моделирования можно рассчитать альтернативные варианты для различных значений V и й. Вариация факторов определяется по статистическим данным, однако количество альтернативных вариантов все равно остаегся большим. Существующие модели предоставляют возможность выбора любого варианта с задаваемым уровнем вероятности. Для повышения эффективности планирования в работе предлагается ограничить количество альтернативных вариантов путем выявления наиболее вероятных для конкретного предприятия с использованием статистических методов. В результате рассчитывается оперативный план производства, для которого определено уточненное значение вариации значений, фиксирован диапазон наиболее вероятного отклонения от плана и задана вероятность наступления события.

Таким образом, по сравнению с существующими методами планирования, предложенный способ формирования оперативного плана производства позволяет повысить эффективность планирования за счет более точных значений вариации факторов с учетом не только внутренних, но и внешних условий, кроме того, учет области повышенного риска сокращает количество альтернативных вариантов плана до наиболее вероятных.

Оценка степени надежности плана, получаемого с использованием предлагаемой модели, может быть произведена по коэффициенту надежности оптимального плана. Данный коэффициент рассчитывается как отношение вероятности выпонения плана, определенного с применением предлагаемой экономико-математической модели, к уровню вероятности выпонения плана, рассчитанного с использованием традиционных моделей линейного программирования.

Для формирования оперативного плана производства могут использоваться несколько критериев, при этом выбор решения на основании собственных предпочтений осуществляет ПР. В данном случае предлагается перейти к многокритериальной оптимизации.

Многокритериальная модель для оптимизации структуры выпуска по критериям максимизации маржинальной прибыли и относительной маржинальной прибыли имеет следующий вид:

Iх I тах:

где с1Д >, _ минимальный и максимальный объем выпуска изделия у; я, -норма расхода ресурса (в денежном выражении) на единицу у'-го изделия; ЬД - норма расхода /-го ресурса (в натуральном выражении) при производстве у-го изделия; В, - максимальный объем /-го ресурса.

В предложенной постановке входящие в многокритериальную модель задачи неантагонистические, т.е. преследуемые цели оптимизации не противоположны. Улучшение значения одной функции не обязательно приведет к ухудшению значения других функций.

В условиях недостатка оборотных средств необходимо рассматривать многокритериальную модель, содержащую функции с противоположными целями. Первая цель - при заданных ресурсах максимизировать результат (маржинальную или относительную маржинальную прибыль), вторая -при заданном результате минимизировать используемые ресурсы. Минимизировать ресурс - означает максимизировать неиспользуемый ресурс. Функция максимизации неиспользуемого ресурса может быть записана в следующем виде

где у,-величина /-го неиспользуемого ресурса в натуральном выражении.

В данной постановке необходимо задать минимальные граничные условия для выпуска изделий ХД иначе оптимальное решение будет содержать нулевые значения Хг и все ресурсы будут сэкономлены

где й?;-минимальный объем производствау'-го изделия.

Многокритериальная модель линейного программирования для оптимизации структуры выпуска продукции имеет следующий вид:

.Р) = х} - шах,

IX*/ +У,=Вп ) = 1,

где у, Ч величина /-го неиспользуемого ресурса.

Возможной реализацией многопараметрической оптимизации является обобщенная целевая функция К, получаемая в результате свертывания векторного критерия/в одну функцию

Р = ~гГ ПИХ'

к-\ ^ик

где ^ - А>я целевая функция; ^ - нормирующее значение к-й целевой функции; & - число составляющих целевых функций; ак - коэффициент веса к-й целевой функции.

Нормирующее значение рассчитывается для к-й целевой функции как оптимальное.

В условиях многокритериальной оптимизации поиск эффективного решения осуществляется в соответствии с принципом Парето, что означает улучшение значений одних показателей не в ущерб остальным, т.е. из эффективной точки невозможно сдвинуться допустимым образом так, чтобы увеличить один из критериев, не уменьшив, по крайней мере, один из остальных. л

Для решения многокритериальной линейной задачи удобно использовать специальные методы, являющиеся обобщением симплекс-метода, при этом рассматривается задача векторной оптимизации, максимизирующая критериальный вектор. Решение сводится к поиску всех эффективных решений.

Существующие методы многокритериальной оптимизации позволяют рассчитать множество допустимых решений, при этом коэффициенты предпочтений могут быть заданы путем перебора, а выбор наилучшего решения остается за ПР. Однако выбор одного из вариантов сопряжен с некоторыми потерями, которые в настоящий момент никак не оцениваются. Для повышения эффективности планирования в работе предлагается оценивать риск выбора определенного варианта, заданного значениями коэффициентов предпочтения.

В том случае, когда цели задач различны, возникает риск потерь при выборе неверной стратегии производства изделий. Несовпадение целей создает конфликтную ситуацию принятия решений. Математическим инструментом анализа конфликтных ситуаций, создаваемых активными действиями нескольких участников, является теория игр и теория минимакса (максимина).

Одновременное достижение цели по всем целевым функциям модели за счет выбора единой стратегии невозможно, следовательно, необходим компромисс Область допустимых решений многокритериальной модели является областью компромисса, поскольку, в соответствии с принципом Парето, улучшение значения одной функции приведет к ухудшению значения остальных функций В многокритериальной модели для определения областей риска предлагается использовать критерии максимина и минимакса. Риск возникает в случае неверных предпочтений, в результате чего выигрыш одного из участников будет получен за счет максимального убытка других.

В случае неантагонистических задач, входящих в многокритериальную модель, множество оптимальных решений может находиться в, так называемой, области согласия, при этом увеличение оптимального значения одной функции приведет к увеличению значения другой функции. При

такой постановке риск неверных предпочтений отсутствует. Из-за наличия области устойчивости оптимальные решения функций меняются дискретно

Антагонистические задачи имеют область повышенного риска при максимальном разбросе значений целевых функций.

Для антагонистических задач в случае, если предпочтение, отданное одним участником, функции с максимальным значением, окажется неверным, второй участник понесет максимальные убытки.

Рассмотренный способ оценки риска неверных предпочтений не является количественным, поскольку диапазон предпочтений нельзя выразить в общем виде. Этот факт объясняется также тем, что сами предпочтения субъективны, и их формализация крайне затруднена. Однако предложенная методика выявления областей повышенного риска предпочтений позволяет для каждого конкретного случая рассчитать диапазон коэффициента предпочтений, выбор значений из которого дожен производиться с повышенной ответственностью.

Аспекты практической реализации экономико-математической модели планирования производственной программы. Для формирования оперативного плана производства нами используется критерий маржинальной прибыли, для расчета которого требуется классификация затрат по отношению к объему производства. Здесь важны два аспекта, во-первых, способ разделения затрат на постоянные и переменные, во-вторых -выбор базы отнесения условно-постоянных затрат на изделие. В обоих случаях рекомендуется использовать статистический анализ.

Можно с достаточной уверенностью сказать, что в западном управленческом (производственном) учете существует хорошо разработанная теория классификации затрат на постоянные и переменные.

Кроме этих двух групп затрат существует большая группа затрат смешанного типа - полупеременных (полупостоянных). Поведение такого рода затрат может быть описано уравнением

Г=ао + аХ+ ... + а^Хь\

где п - число значений переменной X в выборке.

Это уравнение означает, что затраты отчетного периода данной вида, связанные с объемом производства, состоят из двух частей - коэффициента а0, характеризующего долю постоянных (не зависящих от объема или загрузки) затрат и коэффициентов аи а2, ..., аД_ь представляющих величину переменных (изменяющихся с изменением объема или загрузки) затрат в расчете на единицу объема производства; У в данном случае - величина совокупных затрат; Х- объем производства.

В общем случае зависимость будем искать в виде уравнения

3, ~/{Х\,Х2, ...,ХД),

где 3,- обобщающий (результативный) показатель; /(Хь Х2, ..., ХД) - функциональная связь результативного показателя с п факторами.

Модель строится поэтапно, при этом на каждом последующем шаге добавляется очередной фактор, оказывающий наибольшее влияние на результативный показатель. Рассчитываются коэффициенты уравнения, коэффициенты множественной корреляции (Л) и детерминации (Т?2), критерий Фишера (Г), стандартная ошибка аппроксимации (Е), и другие показатели надежности модели. Модель тем лучше, чем ниже величина стандартной ошибки и выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера.

В многофакторной регрессионной модели коэффициенты регрессии в уравнении связи имеют различные единицы измерения. Для приведения коэффициентов в сопоставимый вид используют ^-коэффициенты, выражающие коэффициенты в долях среднеквадратичного отклонения.

После выбора базы отнесения затрат следует рассчитать маржинальную прибыль, для чего выделить долю переменных затрат, приходящуюся на каждое изделие. Рекомендуется использовать данные, не более чем за год с разбивкой по месяцам, поскольку с течением времени поведение затрат может измениться, и данные за больший период могут не дать точных результатов.

Проведение статистического анализа для выявления постоянной и переменной составляющих условно-постоянных и условно-переменных затрат возможно при следующих допущениях:

Х цены реализации продукции и цены на сырье и материалы постоянны;

Х ассортимент продукции неизменен;

Х объем производства равен объему реализации;

объем производства изменяется в небольших пределах, что позволяет говорить о линейной зависимости переменных затрат от объема производства.

Значительный интерес представляет проблема экспертных оценок, возникающая при решении многокритериальной задачи планирования производственной программы.

Метод экспертных оценок включает комплекс логических и математических процедур, направленных на получение от специалистов информации, ее анализ и обобщение с целью подготовки и выбора рациональных решений. Сущность этого метода заключается в проведении квалифицированными специалистами интуитивно-логического анализа проблемы с качественной или количественной оценкой суждений и формализованной обработкой результатов.

Комплексное использование интуиции, логического мышления и соответствующего математического аппарата позволяет получить решение поставленной задачи (проблемы).

Говоря об оценках экспертов, мы понимаем под этим количественные или качественные измерения соответствующих показателей.

Анализ экспертных методов позволяет сделать вывод, что для целей определения весовых коэффициентов при многокритериальной оптимизации наиболее предпочтительным является метод парных сравнений, по-18

зволяющий уменьшить значение субъективизма при определении весовых коэффициентов. Ниже приводится разработанная нами методика применения метода парных сравнений.

Пусть задано множество вариантов решения исследуемой проблемы

где п - число вариантов.

Экспертам предлагается оценить значимость вариантов для достижения цели. Всего привлечено т экспертов.

В ходе экспертизы каждый эксперт заносит результаты парных сравнений в специальную таблицу. При этом образуется матрица 5 = | ,ч(к, р) , где

Обработка результатов экспертизы начинается с определения суммарных балов проставленных каждым экспертом по каждому из вариантом {В{п, m)) и определения рангов вариантов (/?(л, т)), и нормированных частот предпочтения (F(n, m)) рассматриваемых вариантов в соответствии с этими балами.

Прежде, чем принимать рассчитанные долевые коэффициенты, необходимо оценить, насколько согласованным было мнение экспертов при парных сравнениях.

Достоверность предположения о согласованности мнений экспертов проверяется методами проверки статистических гипотез. В нашем случае проверялась гипотеза о том, что различия во мнениях экспертов незначительны и полученные, по запоненным экспертами таблицам, ранги вариантов можно рассматривать как случайные величины, распределенные по одному и тому же закону, имеющие одинаковые статистические характеристики.

Для предварительной оценки согласованности мнений экспертов рассчитываются коэффициенты ранговой корреляции по Спирмену.

Для более строгой оценки согласованности мнений экспертов рассчитывается коэффициент конкордации.

Эффективную информационную поддержку решений призвана обеспечить информационно-аналитическая система, организующие процессы сбора, хранения и обработки.

Первичная информация реестров постоянно изменяется и требуется периодическое ее накопление в хронологической последовательности для вывода каких-либо закономерностей с целью поддержки принятия решений. Однако на основе собранной в существующих базах информации невозможно вести комплексный анализ накопленных сведений с целью поддержки управленческих решений.

Нами предлагается в основу построения системы поддержки принятия решений положить концепцию хранилищ данных и интелектуального анализа данных, имеющую принципиальные отличия в организации (табл. 1).

F={vД /-1...И},

1 Сравнение характеристик данных в информационных системах ориентированных на операционную и аналитическую обработку данных

Характеристика Операционные Аналитические

Частота обновления Высокая частота, маленькими порциями Малая частота, большими порциями

Источники данных В основном внутренние В основном внешние

Возраст данных Текущие (за период от нескольких месяцев до одного года) Текущие и исторические (за период в несколько лет, десятки лет)

Назначение Фиксация, оперативный поиск и преобразование данных Хранение детализированных и агрегированных исторических данных, аналитическая обработка, прогнозирование и моделирование

На рис. 3 представлена технология обработки информации в системе поддержки принятых решений, основанная на использовании хранилища данных.

Сбор исходных данных

Накопление и хранение данных

Промышленность

Хранилище данных (Data Warehouse)

/ Финансовая система

Анализ данных

Аналитическая

система (многомерный интелектуальный анализ данных)

Социально-экономический мониторинг региона

Администрирование информационной системы

Принятие решений

Архитектурные решения в области автоматизации анализа

Пользователи

Рис. 3 Технология обработки информации в системе поддержки принятия решений

Для обеспечения единого информационного пространства необходимо спроектировать логическую модель, отражающую отношения между объектами данных.

В логической модели приводится система экономических показателей, реализованная в объектах реляционной модели.

Достоинствами предлагаемой логической модели с функциональной точки зрения являются:

Х обеспечение связи между бухгатерским учетом и оперативным управлением, так как данные для учета и калькулирования затрат связаны с бухгатерской системой учета на уровне бухгатерских проводок;

Х возможность хранения аналитической информации о затратах с детализацией по изделиям и центрам затрат за счет соответствующей структуры данных.

Логическая модель информационной базы предприятия реализуется в форме графовой, в которой узлы являются экономическими показателями, а дуги характеризуют наличие агоритмической обработки.

Ориентированный путь графа называется гамильтоновым, если в нем содержатся все вершины графа. В данной модели поиск ведется по справочнику связей.

На рис. 4 приведены параметры модели, где г - номер записи в справочнике связей; N, К - номер уровня и код родительского узла; п, к - номер уровня и код дочернего узла; И - текущий уровень; 5 [И] - стек вершин; /'Д к - строка справочника связей, соответствующая вершине г.

Итогом изложенной процедуры будут все пути с начальной вершиной.

В диссертационной работе подробно рассмотрены вопросы информационного обеспечения процесса оперативного управления с использованием графовой модели системы экономических показателей на основе реляционной структуры данных.

Построение графовой модели позволяет решить следующие задачи:

Х выявить преемственность между деревом задач и графом экономических показателей, т.е. определить подмножество показателей, обеспечивающих решение некоторого множества управленческих задач;

Х выявить последовательность расчета экономических показателей в виде набора транзакций;

Х определить подмножество экономических объектов, атрибуты которых используются для решения некоторого множества управленческих задач.

Учет последовательности расчета экономических показателей позволяет упростить информационные потоки, исключить дублирование расчетов, петли и паралельные вычисления. Показатели эффективности применения предлагаемых экономико-математических моделей по объектам внедрения приведено в табл. 2.

Рис. 4 Схема агоритма поиска путей на графе

2 Показатели эффективности применения экономико-математических моделей по объектам внедрения

Показатели эффективности внедрения Объекты исследования

ОАО Завод подшипников скольжения ОАО Тамбов -полимермаш

1 Увеличение планового объема выпуска продукции, % 112,8 109,6

2 Увеличение маржинальной прибыли, % 126,7 115,9

3 Коэффициент надежности оптимальных планов выпуска продукции 7,6 6,8

Основные результаты диссертационной работы нашли отражение в следующих публикациях:

1 Пархоменко A.B. Экономико-математические модели кошролинга на промышленном предприятии / A.B. Пархоменко, Л.В. Пархоменко, Б.И. Герасимов. Изд-во ТГТУ, 2005. 5,6 печ.л. (авт. объем - 4 печ.л.).

2 Пархоменко A.B. Построение многокритериальных моделей для формирования оперативного плана производства с использованием предпочтений ПР / A.B. Пархоменко // Математические и инструментальные методы экономического анализа: управление качеством: сб. науч. тр. Вып. 17. Тамбов, 2005. 0, 35 печ.л.

3 Пархоменко A.B. Экономико-математические модели формирования оптимальных и надежных планов производства в оперативном контролинге / A.B. Пархоменко // Математические и инструментальные методы экономического анализа: управление качеством: сб. науч. тр. Вып. 17. Тамбов, 2005. 0, 5 печ.л.

4 Пархоменко A.B. Адаптация системы планирования к условиям рыночной экономики как фактор повышения качества работы предприятия / Пархоменко A.B.// Управление качеством: методология и социально-экономические проблемы: сб. науч. ст. I междунар. науч.-практ. конф. Тамбов, 2005. 0,2 печ.л.

5 Пархоменко A.B. Стохастическая модель формирования оперативного плана производства в условиях риска / A.B. Пархоменко // Математические и инструментальные методы экономического анализа: управление качеством: сб. научн. тр. Вып. 10. Тамбов, 2004. 0, 3 печ.л.

6 Пархоменко A.B. Обоснование необходимых и достаточных условий для принятая управленческих решений / Пархоменко A.B. // Актуальные проблемы российского менеджмента: сб. науч. тр. Вып. 1. Тамбов, 2004.0,45 печ.л.

7 Пархоменко A.B. Методы экспертной оценки инвестиционной привлекательности / A.B. Пархоменко, Л.В. Пархоменко // Региональные хозяйственные системы: проблемы развития: сб. науч. тр. Тамбов, 2001. 0,45 печ.л (авторские 0,25 печ.л.).

Подписано к печати 02.08.2005 Гарнитура Times New Roman. Формат 60 х 84/16. Бумага офсетная Печагь офсетная. Объем' 1,39 уел печ. л.; 1,28 уч-изд л. Тираж 100 экз. С. 553м

Издательско-полиграфический центр ТГТУ 392000, Тамбов, Советская, 106. к 14

xi 1 5 4 40

РНБ Русский фонд

2006-4 11585

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Пархоменко, Ала Вячеславовна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОПЕРАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ КАК ОБЪЕКТ МОДЕЛИРОВАНИЯ.

1.1. Оперативное управление: содержание, структура, цели и функции.

1.2 Роль планирования при решении задач оперативного управления.

1.3 Проблемы оперативного управления на промышленном предприятии в динамичной и неопределенной среде.

2. ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ В СИСТЕМЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ.

2. 1 Критический анализ экономико-математических моделей формирования оптимальных и надежных планов производства в оперативном управлении.

2.2. Разработка стохастической модели формирования оперативного плана производства и оценки риска.

2.3. Построение многокритериальных моделей для формирования оперативного плана производства с использованием предпочтений ПР.

3. АСПЕКТЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ.

3.1 Классификация затрат по отношению к объему производства.

3.2 Методы экспертной оценки весовых коэффициентов.

3.3. Информационное обеспечение процесса оперативного планирования на основе разработка графовой модели системы экономических показателей на основе реляционной структуры данных.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математические методы и модели оперативного управления на промышленном предприятии"

Актуальность темы исследования. Глубокие трансформационные процессы, протекающие в экономике России, не будут иметь успеха, если они не затронут ядро любой национальной экономики предприятия и, прежде всего, протекающие здесь производственные и управленческие процессы. Особую роль при этом играет оперативное управление, приобретающий все большее значение как инструмент, позволяющий предприятию эффективно выпонять все более усложняющиеся задачи в области планирования, организации и контроля.

Оперативное управление можно охарактеризовать как внутренний инструмент, который основывается на самостоятельно разрабатываемой для условий конкретного предприятия информационной системе. Координируя деятельность основных подсистем управляющей системы и обеспечивая их требуемой информацией, оперативное управление выпоняет интегрирующую, системно-образующую функцию, необходимость которой становится всё более очевидной на фоне тенденций децентрализации, прослеживающихся в политической и экономической жизни нашей страны с конца 80-х годов.

Развитие экономики в условиях рынка неизбежно сопровождается усложнением социально - экономических связей, и, следовательно, ростом неопределенности как внешней, так и внутренней среды. В настоящее время многие отечественные и зарубежные фирмы функционируют в условиях стратегических неожиданностей, что затрудняет построение адекватных математических оптимизационных моделей. В целях повышения конкурентоспособности промышV ленные предприятия вынуждены вовлекать в хозяйственную деятельность за-тратоемкие бизнес-процессы (БП), что приводит в условиях неопределенности к увеличению вероятности иммобилизации весомой части капитала на убыточных или менее выгодных направлениях. Следовательно, возрастает значимость ошибки в случае расхождения плановых и фактических показателей.

В условиях неопределенности существующие модели оптимизации производственной программы не обеспечивают адекватности и надежности плана в догосрочном периоде, поскольку в значительной степени зависят от точности статистических и аналитических прогнозов. Однако, на современном этапе эволюционного развития общества, научно-технического прогресса, в условиях рыночной экономики совершенствование математического аппарата в целях снижения погрешностей прогнозирования для данного класса задач, как правило, не оправдано, что связано с предельной полезностью получения допонительной информации. Повышение определенности планирования ведет к увеличению издержек в геометрической прогрессии. Использование экстраполя-ционных методов эффективно лишь в краткосрочном периоде при стабилизации экономических отношений, когда становится возможным предсказать некоторый комплекс решений управленцев, а также процесс их реализации в знакомых ситуациях.

Применение теории игр, вероятностных методов значительно увеличивает трудоемкость и время, необходимое для формирования оптимальной производственной программы в многономенклатурном производстве, что связано с недостаточно адекватными методами формализации качественных суждений экспертов, а также необходимостью оценивания огромного количества комбинаций вероятных ситуаций, причем, в календарном разрезе и по каждой товарной группе.

Эти обстоятельства определили выбор темы и основные направления настоящего диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Общие проблемы управления экономическими системами (предприятия в том числе) постоянно находились и находятся в сфере внимания отечественных и зарубежных ученых и практиков. Они рассмотрены в трудах Р.Л.Акоффа, И. Ансоффа, П. Друкера, С.А. Жданова, К.К. Сио, Ф. Тейлора. Вопросы исследования систем управления глубоко изучены в трудах В.В. Глущенко, Э.М. Короткова.

Являясь ответом на растущую непредсказуемость и нестабильность внешней среды предприятия (рынка), оперативное управление не находило широкого применения в рамках "стабильной" централизованной плановой экономики, когда предприятия ориентировались прежде всего на выпонение "спущенного сверху" плана по выпуску продукции и экономное использование отпущенных ресурсов, а не на реализацию самостоятельно поставленных целей по прибыли, рентабельности и ликвидности. Однако и в этих условиях советская экономическая наука и практика занималась исследованием отдельных инструментов оперативного управления, как-то: производственный учёт, системы показателей, методы производственного оперативного планирования и вопросы информационного обеспечения. Здесь необходимо назвать таких авторов, как Аксененко А.Ф., Додонов A.A., Ивашкевич В.Б., Краюхин Г.А., Мацкевичюс И.С, Миневский А.И., Николаева С.А., Орлова М.И., Палий В.Ф., Стуков С.А., ШереметА.Д., Эдельгауз Г.Е.

Необходимо отметить характерную тенденцию: развитие оперативного управления начинается с учёта (прежде всего бухгатерского) - некоторые из вышеназванных авторов являются специалистами в этой области и, осознав неэффективность применяемых в рамках бухгатерского учёта инструментов при решении многих возникающих в рыночной экономике проблем, они обратились к методам совершенствования экономического управления.

Среди последних значимых исследований, связанных с моделированием и оптимизацией производственной программы, следует выделить научные труды: В.Г. Балашова, A.C. Варламова, В.А. Немкова, В.В. Репина, Т.В. Рокман, JI.K. Сиротиной, A.B. Скрипкина, JI.A. Ульянченко, И.В. Филимоненко, М.Ю. Фортуны, А.Н. Чекменева и др.

Проблеме разработки инструментария, математических методов принятия решения в условиях неопределенности, учета и оценки риска в инвестиционном проектировании, в производственно-хозяйственной деятельности промышленного предприятия в российских условиях посвящены исследования следующих отечественных ученых: K.M. Аргинбаева, Г.В. Глаговского, А.К. Камалян, Д.Б.

Козунко, С.А. Кошечкина, А.Ф. Плехановой, И.М. Севрук, Н.Г. Тоцкой, A.C. Трошина, Р.И. Тумасянц, И.Е.Юдина и др.

Данные исследования имеют большое теоретическое и практическое значение, но, несмотря на большой объем работ по данной тематике, до сих пор существует ряд нерешенных проблем и довольно объемный резерв для научных изысканий.

Предельные возможности математических методов прогнозирования привели к падению эффективности догосрочных и среднесрочных планов, регламентирующих определенные действия организации в будущем. Поэтому получило развитие стратегическое управление как инструмент преодоления неопределенности. Считается, что результатом реализации стратегии является создание ресурсного потенциала, который, очевидно, выступает в качестве ограничения при краткосрочной оптимизации. Однако пока не создано методики формирования оптимального потенциала компании, позволяющего быстро, своевременно и адекватно реагировать на труднопрогнозируемые изменения внешней и внутренней среды.

Большинство подходов к выработке стратегий носят рекомендательный характер и не позволяют оценить эффект от различных комбинаций выбранных альтернатив, что затрудняет оптимальное планирование распределения ресурсов, связанных с разработкой, производством и реализацией товаров в будущем. Поэтому актуальным представляется сближение концепций стратегического и догосрочного планирования в целях динамической аккумуляции ресурсов вокруг фирмы таким образом, чтобы создаваемый компанией производственно-экономический потенциал мог обеспечивать ей устойчивое развитие.

Как мы полагаем, в условиях роста неопределенности имеет значение разработка не только соответствующих моделей оптимизации, но и рационализация возможных действий или мероприятий, необходимых для компенсации потерь, связанных с отклонением от плана.

Несомненно, подобный подход не может обойтись без оценки риска реализации тех или иных альтернатив. Как показало исследование, вопросы учета, оценки и преодоления неопределенности при оптимизации производственной программы также пока еще недостаточно проработаны. Востребован механизм, который наиболее адекватно с точки зрения поставленных фирмой целей учитывает риск при принятии и реализации решений относительно каждого продукта, предполагаемого к производству.

Данные проблемы предопределили выбор темы, цели, задач и основные направления исследования.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью исследования является разработка научно-методических и практических рекомендаций по развитию современных экономико-математических методов и моделей для организации и совершенствованию системы оперативного управления на промышленных предприятиях.

Для достижения поставленной цели в работе намечены и решены следующие основные задачи:

Х обоснование задачи совершенствования оперативного управления на основе применения экономико-математических моделей;

Х анализ существующих моделей оптимизации производственной программы, критериев оптимальности и выявление проблем, возникающих в результате реализации данных подходов в условиях неопределенности;

Х разработка многокритериальной экономико-математической модели оптимизации для формирования оперативного плана производства с использованием разработанных концепций, инструментария учета и оценки риска, гибкости плана;

Х реализация этапов реинжиниринга для разработки комплекса функциональных, организационных и объектных моделей с целью обеспечения единой информационной базы и упорядочения информационных потоков;

Х проведение практической апробации модели оптимизации производственной программы на конкретном промышленном предприятии, а также оценка ее эффективности.

Х осуществление классификации затрат с использованием статистических методов;

Объект исследования - промышленные предприятия с серийным производством.

Предметом исследования являются экономико-математические и инструментальные методы оптимизации в оперативном управлении, инструментарий оценки риска, теоретические и методические аспекты построения механизма принятия управленческих решений в условиях неопределенности, методы формализации нечетких суждений и интуитивных предпочтений ПР и экспертов.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Диссертационное исследование базируется на теории менеджмента и маркетинга, фундаментальных и прикладных исследованиях в области комплексного исследования рынка, формирования и стимулирования спроса, моделях оптимизации производственной программы, методиках исследования поведения потребителей, анализа конкурентоспособности; на работах отечественных и зарубежных ученых по проблемам развития промышленных предприятий; на принципах преодоления неопределенности в стратегическом и оперативном управлении, экономико-математических методах решения оптимизационных задач (метод линейного и нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, теория вероятности и теория игр), а также методологии структурного проектирования и статистического анализа.

В процессе реализации поставленных задач по исследуемым проблемам анализировалась зарубежная и отечественная литература, монографии и диссертационные исследования, материалы периодической печати, конференций, семинаров, интернет-публикации.

Содержание работы соответствует положениям пунктов 1.4 и 2.3 паспорта специальности 08.00.13 Ч Математические и инструментальные методы экономики:

1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений;

2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Научная новизна исследования заключается в разработке экономико-математических методов и моделей для организации и совершенствованию системы оперативного управления на промышленных предприятиях в условиях риска. Наиболее существенные, выносимые на защиту научные результаты, полученные автором в ходе диссертационного исследования:

Х Предложена однокритериальная стохастическая модель для формирования оперативного плана производства, отличающаяся возможностью учета не только внутренних, но и внешних рыночных факторов и позволяющая оценить риск выпонения плана на основе статистических данных. Модель является научной основой для проектирования и разработки многокритериальных моделей для формирования альтернативных планов производства.

Х Предложен ряд многокритериальных моделей для формирования альтернативных планов производства с учетом конкретных условий и предпочтений ПР. Особенностью моделей является возможность, в отличие от существующих подходов, дающих множество допустимых решений и не учитывающие возможные потери ресурсов, оценивать риски выбора определенной альтернативы, на основе заданного значения коэффициента предпочтения для повышения эффективности планирования за счет более точных значений вариации факторов.

Х Разработана система функциональных, организационных и объектных моделей для обеспечения единого информационного пространства и совершенствования документооборота. Предлагаемая информационно-аналитическая система позволяет обеспечить связь между бухгатерским учетом и оперативным управлением, возможность хранения аналитической информации о затратах с детализацией по изделиям и центрам затрат за счет соответствующей структуры данных, а также снизить риск несогласованности значений показателей в различных документах.

Х Предложены подходы к формированию системы показателей оперативного планирования, позволяющих повысить эффективность предлагаемых экономико-математических моделей за счет оптимизации используемых ограничений и целевых функций.

Практическая значимость. Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации ориентированы на широкое использование при решении задач повышения эффективности деятельности хозяйствующих субъектов, при формировании оптимальных оперативных планов производства, при разработке инструментов оперативного управления предприятиями.

Исследование современных подходов к оптимизации производственной программы предприятия посредством использования многокритериальной модели показало преимущества разработанной модели по сравнению с существующими аналогами для достижения максимальной планируемой маржинальной прибыли.

Спланированная в соответствии с предложенной методикой производственная программа обладает большей надежностью, что позволяет повысить эффективность системы планирования на промышленном предприятии в целом. Самостоятельное практическое значение имеют:

Х агоритм оптимизации производственной программы, включающий многокритериальную экономико-математическую модель, позволяющий в условиях среднесрочного и догосрочного планирования рассчитывать оптимальные потребности в любых ресурсах за счет введения допонительных критериев оптимизации, учитывающих ограничения по каждому конкретному виду ресурса;

Х определение весовых коэффициентов при многокритериальной оптимизации с использованием метода парных сравнений, дающий возможность с наименьшим уровнем субъективизма получить надежные экспертные оценки.

Апробация и внедрение результатов исследования. Исследования выпонены в рамках НИР института Экономики и управления производствами Тамбовского государственного технического университета.

Разработанные рекомендации по формированию оптимальной производственной программы на основе динамической многокритериальной модели получили одобрение и приняты к использованию на ОАО Тамбовский завод подшипников скольжения и ОАО Тамбовполимермаш, что подтверждено справками о внедрении.

Полученные теоретические, методические и практические результаты диссертационного исследования обсуждались и получили положительную оценку на Международной заочной научно-практической конференции Достижения ученых XXI века (Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, 2005), Международной научно-практической конференции Управление качеством: методология и социально-экономические проблемы (Тамбовский государственный технический университет, г. Тамбов, 2005), а также на УП, VIII и IX научных конференциях ТГТУ (Тамбовский государственный технический университет, 2003 - 2005 г.г.).

Отдельные положения диссертационного исследования используется в учебном процессе института Экономика и управления производствами Тамбовского государственного технического университета в рамках дисциплин Математика, Прогнозирование и планирование на предприятии, Экономика организации для подготовки экономистов по специальностям 08.01.05 Финансы и кредит, 08.05.02 Экономика и управление, 08.05.07 Менеджмент организации, 08.01.09 Бухгатерский учет, анализ и аудит, а также Межрегионального центра повышения квалификации и переподготовки кадров г. Тамбова, что подтверждено соответствующими справками.

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 7 научных работах, включая монографию, общим объемом 7,3 печ.л., в которых автору принадлежит 6,05 печ. л. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Структура и объём работы. Структура работы определена поставленной целью и последовательностью решения сформулированных задач. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Пархоменко, Ала Вячеславовна

Результаты исследования внедрены и приняты к внедрению на ряде машиностроительных предприятий Тамбовской области.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе изучения современных подходов к оперативному управлению на промышленном предприятии выявлено падение интереса к к среднесрочному и догосрочному планированию, что обусловлено:

- предельными возможностями экономико-математических и статистических методов в прогнозировании;

- устаревшей концепцией догосрочного планирования, предполагающей жесткую регламентацию планируемых действий в каждый будущий период времени.

В этих условиях все большую роль играет оперативное планирование на предприятии, поскольку реализация затратоемких и продожительных по времени производственных процессов увеличивает степень иммобилизации основного и оборотного капитала, а также чувствительность к воздействию различного рода возмущений, как со стороны внутренней, так и со стороны внешней сред; следовательно, возрастают риски потерь части капитала в виде допонительных расходов, убытков или упущенных возможностей.

В связи с этим выявлена необходимость использования экономико-математических моделей в оперативном управлении с целью более эффективного анализа ресурсов и рисков.

В соответствии с указанным выводом, в результате анализа современных научных взглядов на повышение эффективности функционирования организации в условиях неопределенности и риска, а также моделей оперативного управления, были выявлены существенные факторы и ограничения, которые, на наш взгляд, дожны быть учтены при построении соответствующих моделей оперативного управления промышленным предприятием: 1) организационная инертность; 2) задержка времени реакции потребителей на маркетинговые мероприятия; 3) надежность плана; 4) ритмичность реализации продукции; 5) экономическая устойчивость промышленного предприятия; 6) рекурсивность функции оптимизации; 7) динамический характер ресурсных ограничений.

Для расчета маржинальной прибыли, выбранной в качестве одного из критериев формирования оперативного плана производства, требуется статистический анализ затрат. Приоритетным направлением анализа затрат явилась их классификация по отношению к объему выпуска продукции, что было обусловлено экономической ситуацией, связанной с колебаниями загрузки производственных мощностей, что в свою очередь, влечет за собой изменения объема производства и продаж, а это существенно влияет на себестоимость продукции и, следовательно, на финансовые результаты. Проведенное исследование, позволило выявить зависимость отдельных элементов статей калькуляции от объема выпуска продукции с учетом производственных ситуаций.

Полученные результаты дали необходимую базу для разработки методики управления затратами в случае изменения объема производства и номенклатуры выпускаемой продукции, предполагающую построение системы зависимостей, учитывающих связь отдельных составляющих затрат с определяющими их параметрами. В зависимости от целей, которые ставит перед собой организация, разработанная модель выступает основой для моделирования задач по поддержке управленческих решений в системе управления предприятием.

В работе предлагается стохастическая модель для формирования оперативного плана производства, учитывающая вероятностное изменение факторов. По сравнению с существующими методами планирования, предложенная модель позволяет повысить эффективность планирования за счет более точных значений вариации факторов с учетом не только внутренних, но и внешних условий, кроме того, учет области повышенного риска сокращает количество альтернативных вариантов плана до наиболее вероятных. Сформированный план выпуска изделий может быть детализирован вплоть до центров затрат. Значительное внимание уделяется вопросам установления оптимальных цен на продукцию с учетов ряда факторов.

При необходимости использования нескольких критериев, в работе предлагается многокритериальные модели для формирования альтернативных оперативных планов. Выбор решений осуществляется на основе предпочтений ПР. При неверных предпочтениях ПР возникает риск потерь, количественная оценка которого затруднена по причине субъективности критериев выбора. В работе предлагается качественная характеристика диапазонов риска, то есть оценка наиболее и наименее рискованных планов производства с использованием методов мини-макса и максимакса.

Разработанная система весовых коэффициентов может служить исходной базой для дальнейшего совершенствования оперативного управления на промышленном предприятии.

Предложенные разработки обеспечивают методическую согласованность в решении задач планирования производственной программы в системе оперативного управления.

Комплексный подход предполагает изменения в организационной и информационной структурах промышленного предприятия для достижения цели внедрения оперативного управления. Реинжиниринг обеспечивает разработку желаемой модели организации. В работе производится реинжиниринг процесса управления затратами в системе оперативного управления. Спректирована графовая модель системы экономических показателей, адаптированная к реляционной структуре хранения данных. При отсутствии единого информационного пространства расчет времени подготовки показателей позволяет выявить недостатки в организационной структуре и организации документооборота на предприятии. В условиях поной автоматизации графовая модель согласует выпонение транзакций для обеспечения актуальности данных.

Дальнейшие исследования нужно проводить в следующих направлениях.

Х уточнить классификацию затрат для различных условий;

Х рассмотреть нелинейные статистические модели при выборе базы отнесения затрат;

Х учесть изменение маржинальной прибыли, в зависимости от объема выпуска, что приведет к нелинейности функции максимизации маржинальной прибыли;

Х классифицировать и формализовать критерии оценки риска;

Х рассмотреть оптимизацию производственной программы для стратегического планирования, при этом учет вероятностной природы факторов приведет к многоэтапной стохастической модели;

Х расширить спектр задач оперативного управления, формализовать рекомендации по изменению организационной структуры;

Х расширить логическую модель с целью обеспечения единого информационного пространства;

Х определить события, изменяющие первичные данные, и составить перечень 8С)Ь-запросов, осуществляющих пересчет агрегированных показателей.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Пархоменко, Ала Вячеславовна, Тамбов

1. Абчук, В.А. Экономико-математические методы. Элементарная математика и логика. Методы исследования операций / В.А. Абчук. М. : Союз, 2000. -320 с.

2. Акофф, Р.Л. Планирование в больших экономических системах / Р.Л. Акофф. М. : Радио, 1972. - 300 с.

3. Алексеев, А. Национальные особенности формирования оборотного капитала / А. Алексеев, И. Герцог // ЭКО. 1997. - № 10. - С. 53-58.

4. Анализ соотношения затраты-объем-прибыль // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. -№ 4. - С. 120-132.

5. Андрейчиков, A.B. Экономика, математические методы в задачах аналитического планирования / A.B. Андрейчиков. Вогоград : Вогоград, гос. техн. ун-т, 1997. - 74 с.

6. Андрейчиков, A.B. Анализ, синтез планирование решений в экономике / A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. -М. : Финансы и статистика, 2000. 368 с.

7. Ансофф, И. Новая корпоративная стратегия / И. Ансофф. СПб. : Питер, 1999.-416 с.

8. Артеменко, В.Г. Финансовый анализ / В.Г. Артеменко, Н.В. Белендир. -М. : Финансы и статистика, 1995. 255 с.

9. Архипенков, С.М. Экономико-математические модели формирования оптимальных (напряженных) и надежных планов производства на промышленных предприятиях обрабатывающей промышленности : монография / С.М. Архипенков. Тамбов: Изд-во , 1999. - 48 с.

10. Исследование систем управления : учеб. пособие для вузов / H.H. Ар-хипова, В.В. Кульба, С.А. Косяченко, Ф.Ю. Чанхиева. М. : ПРИОР, 2002. - 384 с.

11. Ивченко, Б.П. Информационная экономика. Ч. 2. Анализ закономерностей и моделирование / Б.П. Ивченко, Л.А. Маргыщенко, Г.С. Губин. - СПб. : НордмедИздат, 1998. - 60 с.

12. Багриновский, К.А. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика) / К.А. Багриновский, В.М. Матюшок. М. : Российский университет дружбы народов, 1999. - 183 с.

13. Баканов, М.И. Анализ эффективности использования оборотных средств / М.И. Баканов, Э.А. Сергеев // Бухгатерский учет. 1999. - № 10. - С. 64-65.

14. Баканов, М.И. Теория экономического анализа / М.И. Баканов, А.Д. Шеремет. 4-е изд. - М. : Финансы и статистика, 1997. - 230 с.

15. Балабанов, И.Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта / И.Т. Балабанов. М. : Финансы и статистика, 1997. - 243 с.

16. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? / И.Т. Балабанов. 2-е изд. - М. : Финансы и статистика, 1997. - 384 с.

17. Балашов, В.Г. Модель и методы динамического управления многопродуктовым ассортиментом крупных фирм и коммерческих сетей : дис. . канд. экон. наук / В.Г. Балашов. М., 1996. - 167 с.

18. Бланк, И.А. Управление использованием капитала / И.А. Бланк. К. : Ника-центр, 2000. - 656 с.

19. Бланк, И.А. Управление формированием капитала / И.А. Бланк. К. : Ника-центр, 2000. - 512 с.

20. Бурков, В.Н. Как управлять проектами. Сер. Информатизация России па пороге XXI века / В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. М. : СИНТЕГ-ГЕО, 1997. - 188 с.

21. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами : пер. с англ. / Ван Хорн Дж. К. М. : Финансы и статистика, 1997. - 800 с.

22. Верещака, В.В. Привлечение оборотных средств / В.В. Верещака // Главбух.- 1998.-№21.-С. 19-26.

23. Ворст, Й. Экономика фирмы : пер. с датск. / Й. Ворст, П. Ревентлоу. М. : Высшая школа, 1994. - 272 с.

24. Гаврилов, Д.А. Управление производством на базе стандарта MRPII / Д.А. Гаврилов. СПб. : Питер, 2003. - 352 с.

25. Гаджинский, A.M. Логистика / A.M. Гаджииский. М. : Информационно-внедренческий центр Маркетинг, 1999. - 228 с.

26. Гайдышев, И. Анализ и обработка данных : специальный справочник / И. Гайдышев. СПб. : Питер, 2001. - 752 с.

27. Глущенко, В.В. Исследование систем управления: социологические, экономические, прогнозные, плановые, экспериментальные исследования / В.В. Глущенко, И.И. Глущенко. г. Железнодорожный, Моск. обл. : ООО НГПД Крылья, 2000. - 416 с.

28. Годин, В.В. Информационное обеспечение управленческой деятельности : учебник / В.В. Годин, И.К. Корнеев. М. : Мастерство; Высшая школа, 2001. -240 с.

29. Гранатуров, В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения : учеб. пособие / В.М. Гранатуров. М. : Дело и Сервис, 1999. - 112 с.

30. Грузинов, В.П. Экономика предприятия : учеб. пособие для вузов / В.П. Грузинов, В.Д. Грибов. М. : Финансы и статистика, 1998. - 208 с.

31. Дафт, Р.Л. Менеджмент / Р.Л. Дафт. СПб. : Питер, 2000. - 832 с.

32. Дедов, O.A. Управление крупным многопрофильным промышленным предприятием Ч от проблем к решению / O.A. Дедов // Проблемы региональной экономики. Ижевск, 2002. № 4-6. - С. 409-419.

33. Додонов, A.A. Бухгатерский учет и управление производством / A.A. До-донов, предисл. Е.А. Кочерина // Контролинг. 1993. 264 с.

34. Дубров, A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе : учеб. пособие / A.M. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев // Под ред. Б.А. Ла-гоши. М. : Финансы и статистика, 1999. - 176 с.

35. Евченко, A.B. Методы исследования систем управления : учеб. пособие / A.B. Евченко, Э.Н. Кузьбожев. Курск : Курск, гос. техн. ун-т. 2001. - 168 с.

36. Ефимова, О.В. Анализ оборотных активов организации / О.В. Ефимова // Бухгатерский учет. 2000. - № 10. - С. 47-53.

37. Ефимова, O.B. Оборотные активы предприятий и их анализ / О.В. Ефимова // Бухгатерский учет. 2000 - № 9.- С. 72-78.

38. Ефимова, О.В. Финансовый анализ / О.В. Ефимова. М. : Бухгатерский учет, 1999. - 352 с.

39. Жданов, С.А. Основы теории экономического управления предприятием : учебник / С.А. Жданов. М.: Финпресс, 2000. - 384 с.

40. Жетякова, И.А. Цены и ценообразование. Краткий курс : учеб. пособие / И.А. Жетякова, Г.А. Маховикова, Н.Ю. Пузыня. СПб. : Питер, 1999. - 112 с.

41. Зайцев, H.JI. Экономика промышленного предприятия / II.JI. Зайцев. -М. : ИНФРА-М, 1998. 336 с.

42. Ивашкевич, В.Б. Организация бухгатерского учета с применением ЭВМ / В.Б. Ивашкевич. М. : Финансы и статистика. 1988. - 174 с.

43. Игнатьева, A.B. Исследование систем управления : учеб. пособие для вузов / A.B. Игнатьева, М.М. Максимцов. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 157 с.

44. Ильенкова, Н.Д. Спрос: анализ и управление / Н.Д. Ильенкова. М. : Финансы и статистика, 1997. - 160 с.

45. Исследование систем управления : учеб. пособие / под ред. д-ра экон. наук, проф. Э.М. Короткова. М. : ИНФРА-М, 2003. - 176 с.

46. Кейлер, В.А. Экономика предприятия / В.А. Кейлер. М. : ИНФРА-М, Новосибирск : НГАЭиУ, 1999. - 132 с.

47. Ковалев, В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности / В.В. Ковалев. М. : Финансы и статистика, 1996. -432 с.

48. Колемаев, В.А. Математическая экономика : учеб. для вузов / В.А. Ко-лемаев. М. : ЮНИТИ, 1998. - 240 с.

49. Контролинг как инструмент управления предприятием / Е.А. Ананьки-на, C.B. Данилочкин, Н.Г. Данилочкина и др.; под ред. Н.Г. Данилочкиной. М. : Аудит, ЮНИТИ, 2001. - 279 с.

50. Короткое, Э.М. Исследование систем управления / Э.М. Коротков. М. : ООО Издательско-консатинговая компания ДеКА, 2000. - 288 с.

51. Котлер, Ф. Основы маркетинга : пер. с англ. / Ф. Котлер. М. : Ростин-тэр, 1996.-704 с.

52. Котляров С.А. Управление затратами / С.А. Котляров. СПб. : Питер, 2001.- 160 с.

53. Краткий курс практического менеджмента : учеб. пособие / под ред. д-ра экон. наук Э.Н. Кузьбожева. Курск : Курск, гуманит.-техн. ин-т, 2001. 244 с.

54. Литвин, М.И. Как определять плановую потребность предприятия в оборотных средствах / М.И. Литвин // Финансы. 1997. - № 10. - С. 10-13.

55. Логистика / под ред. Б.А. Аникина. М. : ИНФРА-М, 1999. - 327 с.

56. Логистика : учебник / Под ред. Б.А. Аникина. 3-е изд. перераб. и доп. -М. : ИНФРА-М, 2002. - 368 с.

57. Маклаков, C.B. BPwin, ERwin. CASE-средства разработки информационных систем / C.B. Маклаков. M. : Диалог-Мифи, 1999. - 295 с.

58. Манн, Р. Контролинг для начинающих / Р. Манн, Э. Майер; под ред. и с пред. д-ра экон. наук. В.Б. Ивашкевича. 2-е изд., перераб. и доп. : пер. с нем. Ю.Г. Жукова. - М. : Финансы и статистика, 1995. - 304 с.

59. Мескон, М.Х. Основы менеджмента : пер. с англ. / М.Х. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури. М. : Дело, 1998. - 800 с.

60. Минер, Б.З. Теория организации / Б.З. Минер. М. : ИНФРА-М, 1999.480 с.

61. Михайлов, О.В. Основы мировой конкурентоспособности / О.В. Михайлов. М. : Познавательная книга плюс, 1999. - 592 с.

62. Мнения экспертов о программах, фирмах, конкурсе и рынке. Бизнес-Софт 2001, Восьмой Международный конкурс Программного Обеспечения в области Бизнеса и Финансов //http ://www .finsoft.ru/bpsn00res3.shtml.

63. Моляков, Д.С. Финансы предприятий отраслей народного хозяйства : учеб. пособие / Д.С. Моляков. М. : Финансы и статистика, 1996 - 176 с.

64. Морозов, A.B. Деловая психология / A.B. Морозов. СПб. : Изд-во Союз, - 2000. - 576 с.

65. Мухин, В.И. Исследование систем управления : учебник / В.И. Мухин. -М. : Экзамен, 2002.-384 с.

66. Мыльник, В.Б. Исследование систем управления : учеб. пособие для вузов / В.Б. Мыльник, Б.П. Титаренко, В.А. Волочиенко. 2-е изд., перераб. и доп. -М. : Академический проект; Екатеринбург : Деловая книга, 2003. - 352 с.

67. Неруш, Ю.М. Коммерческая логистика / Ю.М. Неруш. М. : Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 271 с.

68. Николаева, С.А. Управленческий учет / С.А. Николаева, Т.В. Шишкова. -М. : УРСС, 1997.

69. О содержании управленческого учета // Бухгатерский учет. 2000. -№ 19.-С. 60-62.

70. Овсийчук, М.Ф. Финансовый менеджмент: методы инвестирования капитала / М.Ф. Овсийчук, Л.Б. Сидельников. М. : Юрайт, 1994. - 180 с.

71. Овсийчук, Н. Управление активами и методика финансирования / Н. Овсийчук // Аудитор. 1996. - № 4. - С. 34-38.

72. Организация управленческого учета по центрам ответственности и местам формирования затрат // Бухгатерский учет. 2000. - № 5. - С. 56-59.

73. Павлова, J1.H. Финансовый менеджмент в предприятиях и коммерческих организациях. Управление денежным оборотом / J1.H. Павлова. М. : ИНФРА-М, 1996.-392 с.

74. Палий, В.Ф. Основы калькулирования / В.Ф. Палий. М. : Финансы и статистика, 1987.

75. Парамонов, A.B. Учет и анализ предпринимательского капитала / A.B. Парамонов // Аудит и финансовый анализ. 2001. - № 1. - С. 25-88.

76. Попов, JI.A. Анализ и моделирование трудовых показателей : учебник / JI.A. Попов. 2-е изд., доп. и перераб. - М. : Финансы и статистика, 1999. - 208 с.

77. Практикум по логистике / под ред. Б.А. Аникина. М. : ИНФРА-М,1999.-270 с.

78. Раицкий, К.А. Экономика предприятия : учеб. для вузов / К.А. Раицкий. -2-е изд. М. : Информационно-внедренческий центр Маркетинг, 2000. - 696 с.

79. Робсон, М. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов / М. Робсон, Ф. Улах; пер. с англ., под ред. Н.Д. Эриашвили. М. : Аудит, ЮНИТИ, 1997. - 224 с.

80. Романов, А.Н. Советующие информационные системы в экономике : учеб. пособие для вузов / А.Н. Романов, Б.Е. Одинцов. М. : ЮНИТИ-ДАНА,2000.-487 с.

81. Романовский, И.В. Исследование операций и статистическое моделирование / И.В. Романовский. СПб. : С.-Петербург, гос. ун-т, 1994. 166 с.

82. Рубцов, C.B. Интерпретация фактов в линтелектуальной системе имитационного моделирования / C.B. Рубцов, П.Г. Ивченко // Приборы и системы управления. 1992. - № 4. - С. 3-5.

83. Рубцов, C.B. Интерпретация фактов в интегрированной с системой имитационного моделирования интелектуальной системе поддержки принятия решений / C.B. Рубцов, П.Г. Ивченко // Управляющие системы и машины. 1992. -№ 7/8. - С. 87-92.

84. Рубченко, М. Искусство управлять деньгами / М. Рубченко, С. Агеев // Эксперт. -1995. № 6. - С. 17-29.

85. Савина, O.A. Управление промышленными предприятиями с использованием систем поддержки решений / O.A. Савина. М. : Изд-во МАИ, 2000. - 256 с.

86. Сенге, П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации : пер. с англ. / П. Сенге. М. : ЗАО Олимп-Бизнес, 1999. - 408 с.

87. Сергеев, И.В. Экономика предприятия : учеб. пособие / И.В. Сергеев. -2-е изд., перераб. и доп. М. : Финансы и статистика, 2001. - 304 с.

88. Сио, К.К. Управленческая экономика ; .пер. с англ. / К.К. Сио. М. : ИНФРА-М, 2000.-671 с.

89. Анфилатов, B.C. Системный анализ в управлении : учеб. пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; под ред. A.A. Емельянова. М. : Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

90. Совершенствование системы управления региональной социально- экономической системой : монография / под ред. д-ра экон. наук, проф. Э.Н. Кузьбо-жева и канд. экон. наук, доц. A.B. Евченко. Курск : Курск, гос. техн. ун-т, 2003. -252 с.

91. Соколова, Г.Н. Информационные технологии экономического анализа / Г.Н. Соколова. -М. : Экзамен, 2002. 320 с.

92. Соловьев, B.C. Организационное проектирование систем управления : учеб. пособие / B.C. Соловьев. М. : ИНФРА-М; Новосибирск : Сибирское соглашение, 2002. - 136 с.

93. Статические и динамические экспертные системы : учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М. : Финансы и статистика, 1996.-320 с.

94. Степанова, Е.Е. Информационное обеспечение управленческой деятельности : учеб. пособие / Е.Е. Степанова, Н.В. Хмелевская. М. : ФОРУМ: ИНФРА-М, 2002.- 154 с.

95. Стоянова, Е.С. Финансовый менеджмент. Российская практика / Е.С. Стоянова. М. : Перспектива, 1994. - 193 с.

96. Стоянова, Е.С. Управление оборотным капиталом / Е.С. Стоянова, Е.В. Быков, А.И. Бланк. М. : Перспектива, 1998. - 128 с.

97. Стоянова, Е.С. Финансовый менеджмент для практиков : краткий профессиональный курс / Е.С. Стоянова, М.Г. Штерн. М. : Перспектива, 1998. - 128 с.

98. Тэйлор, Ф.У. Принципы научного менеджмента. Сер. : Классики менеджмента / Ф.У. Тэйлор. М. : Контролинг, 1991. - Вып. 1. - 104 с.

99. Тюрин, Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, A.A. Макаров; под ред. В.Э. Фигурнова. М. : ИНФРА-М, 1998. - 528 с.

100. Управление персоналом организации : учебник / под ред. А.Я. Кибапо-ва. М. : ИНФРА-М, 1998. - 512 с.

101. Управленческий учет в информационной системе предприятия // Бухгатерский учет. 1999. - № 4. - С. 99-102.

102. Управленческий учет по сегментам предприятия // Бухгатерский учет. -2000.-№20.-С. 58-59.

103. Управленческий учет: проблемы адаптации к российской теории и практике // Бухгатерский учет. 1996. - № 1. - С. 16.

104. Уткин, Э.А. Контролинг: российская практика / Э.А. Уткин, И.В. Мы-рынюк. М. : Финансы и статистика, 1999. - 272 с.

105. Уткин, Э.А. Финансовое управление / Э.А. Уткин. М. : Финансы и статистика, 1996. - 307 с.

106. Фащевский, В.М. Об анализе оборотных средств / В.М. Фащевский // Бухгатерский учет. 1997. - № 2. - С. 80-81.

107. Ш.Федосеев, В.В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге : учеб. пособие / В.В. Федосеев; ВЗФЭИ. М. : АО Финстатинформ, 1996. -110 с.

108. Финансовый менеджмент : учеб. для вузов / Е.С. Стоянова и др. М. : Перспектива, 1997. - 537 с.

109. Финансовый менеджмент: теория и практика : учебник / под ред. Е.С. Стояновой. 5-е изд. перераб. и доп. - М. : Перспектива, 2000. - 656 с.

110. Финансовый менеджмент : учеб. для вузов / Г.Б. Поляк и др.; под ред. проф. Г.Б. Поляка. М. : Финансы, ЮНИТИ, 1997. - 518 с.

111. Финансы в управлении предприятием / под ред. В.В. Ковалевой. М. : Финансы и статистика, 1995 - 160 с.

112. Финансы предприятий : учеб. пособие / Под ред. Бородиной. М. : Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995. - 208 с.

113. Фольмут, Х.И. Инструменты контролинга от А до Я / Х.Й. Фольмут : пер. с нем.; под ред. и с предисл. M.JI. Лукашевича и E.H. Тихоненковой. М. : Финансы статистика, 2002. - 288 с.

114. Форрестер, Д.У. Динамика развития города / Д.У. Форрестер. Ч М. : Прогресс, 1974.-285 с.

115. Форрестер, Д.У. Мировая динамика / Д.У. Форрестер. М. : Наука, 1978.165 с.

116. Форрестер, Дж. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика) / Дж. Форрестер; пер. с англ.; под ред. Д.М. Гвишиани. М. : Прогресс, 1971.-340 с.

117. Фролов, Ю.В. Интелектуальные системы и управленческие решения / Ю.В. Фролов. М. : МГПУ, 2000. - 294 с.

118. Хайниш, C.B. Эффективность организационных систем. Из опыта управленческого консультирования / C.B. Хайниш. М. : МНИИПУ, 1997. - 121 с.

119. Хан, Д.П. Планирование и контроль, концепция контролинга / Д.П. Хан. М. : Финансы и статистика, 1997. - 799 с.

120. Хомидов, А.У. Анализ бухгатерского баланса / А.У. Хомидов // Аудит и финансовый анализ. 2001. Ч № 1. - С. 5-24.

121. Цели и задачи управленческого учета // Бухгатерский учет. 2000. -№ 19.-С. 63-65.

122. Чурилов, C.B. Анализ собственного оборотного капитала / C.B. Чурилов // Бухгатерский учет. 2000. - № 11. - С. 76-78.

123. Управление затратами, оборотными средствами и производственными запасами : учеб.-метод. пособие / Н.С. Шевленко, А.Ю. Черных, С.А. Тиньков, Э.Н. Кузьбожев; под ред. д-ра экон. наук, проф. Э.Н. Кузьбожева. Курск : Курск, гос. тех. ун-т, 2000. - 154 с.

124. Шеремет, А.Д. Методика финансового анализа / А.Д. Шеремет, P.C. Сай-фулин. М. : ИНФРА-М, 1997.- 196 с.

125. Шеремет, А.Д. Финансы предприятий / А.Д. Шеремет, P.C. Сайфулин. -М. : ИНФРА-М, 1997. 343 с.

126. Шикин, Е.В. Математические методы и модели управлении / Е.В. Ши-кин, А.Г. Чхартишвили. М. : Дело, 2000. - 440 с.

127. Шредер, Г.А. Руководить сообразно ситуации : пер. с нем. / Г. А. Шредер. М. : АО Интерэксперт, 1994. - 160 с.

128. Экк, К.Д. Знание как новая парадигма управления / К.Д. Экк // Проблемы теории и практики управления. 1998. - № 2. - С. 2-14.

129. Экономика предприятия : пер. с нем. М. : ИНФРА-М, 1999. - 928 с.

130. Экономика предприятия : учебник / под ред. О.И. Вокова. М. : ИНФРА-М, 1997.-416 с.

131. Экономика предприятия : учеб. для вузов / В.Я. Горфинкель, Е.М. Куп-ряков, В.П. Прасолова и др.; под ред. проф. В.Я. Горфинкеля, проф. Е.М. Купря-кова. М. : Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. - 367 с.

132. Экономика предприятия : учеб. для вузов / под ред. проф. В.Я. Горфинкеля, проф. В.А. Швандара. 3-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2000.-718 с.

133. Экономика : учебник / под ред. A.C. Булатова. 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Изд-во БЕК, 1999. - 816 с.

134. Экономико-математические методы и прикладные модели : учеб. пособие для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитбегов и др.; под ред. В.В. Федосеева. М. : ЮНИТИ, 2002. - 391 с.

135. Энергоаудит : сб. метод, и науч.-практ. материалов / под ред. К.Г. Кожевникова, А.Г. Вакуко. Ч М. : Некоммерческое Партнерство Энергоресурсосбережение, 1999. 224 с.

136. Якокка, JI.A. Карьера менеджера / J1.A. Якокка. М. : ИД Довгань, 1997.-350 с.

Похожие диссертации

• Организационно-экономический механизм управления затратами промышленного предприятия
• Совершенствование системы управления заказами промышленного предприятия на основе модели равновыгодности
• Формирование единого экономического пространства как фактор стабилизации российской экономики
• Совершенствование механизма управления конкурентоспособностью промышленных предприятий
• Методы и инструментальные средства управления конкурентоспособностью промышленного предприятия