Разработка моделей и инструментальных средств поддержки принятия решений по планированию производственных программ предприятий на основе интегрированного подхода к управлению производством и запасами тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Архипов, Андрей Валерьевич |
| Место защиты | Пермь |
| Год | 2005 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Разработка моделей и инструментальных средств поддержки принятия решений по планированию производственных программ предприятий на основе интегрированного подхода к управлению производством и запасами"
На правах рукописи
Архипов Андрей Валерьевич
РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПЛАНИРОВАНИЮ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ
ПРОГРАММ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ ИНТЕГРИРОВАННОГО ПОДХОДА К УПРАВЛЕНИЮ ПРОИЗВОДСТВОМ И ЗАПАСАМИ
Специальность 08.00.13 - "Математические и инструментальные методы экономики"
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Пермь 2005
Работа выпонена на кафедре информационных технологий и автоматизированных систем Пермского государственного технического университета
Научный руководитель: доктор экономических наук, доцент
Файзрахманов Рустам Абубакирович
Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,
профессор Максимов Владимир Петрович кандидат экономических наук Дьячков Николай Викторович
Ведущая организация: Уфимский государственный авиационный
технический университет
Защита состоится 29 ноября 2005 г. в 12.00 на заседании диссертационного совета ДМ 212.189.07 при ГОУ ВПО "Пермский государственный университет" по адресу: 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15, ill У, зал заседаний ученого совета.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пермского государственного университета.
Автореферат разослан 27 октября 2005 г.
Ученый секретарь диссертационного совета ~
доктор физико-математических наук, доцент Кл^^а^м П.М. Симонов
2.10'{АЫ>
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. В рьшочных условиях фактор спроса является одной из ключевых предпосылок формирования производственной программы предприятия.
Процесс разработки производственной программы всегда связан с преодолением ряда трудностей и решением достаточно сложных задач, таких как прогнозирование колебаний спроса, планирование ресурсов и мощностей предприятия, управление материальными потоками и т.д. Зарубежная практика показывает, что высокий агрегированный положительный эффект возможен только тогда, когда управление всеми производственными процессами и материальными потоками предприятия рассматривается не как отдельная независимая задача, а как составная часть процессов управления предприятием, подчиненная единой рыночной стратегии компании. Прежде всего это касается управления материальными запасами.
Исследование годовых отчетов крупнейших зарубежных компаний показывает, что за последнее десятилетие происходит стабильное снижение доли денежных средств, вложенных в запасы, по отношению к общей выручке предприятия. К сожалению, анализ аналогичных показателей российских предприятий, в том числе производственных предприятий Привожского федерального округа (по данным Первого независимого рейтингового агентства РША), подобных тенденций не выявил. Это говорит о том, что управление материальными потоками, в частности запасами, на российских предприятиях еще недостаточно эффективно. По нашему мнению, такая ситуация объясняется тем, что управление запасами на большинстве отечественных предприятий до сих пор рассматривается как некоторая локальная обособленная задача, в то время как необходим интегрированный подход к управлению процессом производства и процессами, связанными с поддержанием всех видов производственных запасов.
Важным моментом при планировании производственной программы с учетом оптимального управления материальными запасами является адекватная оценка издержек, связанных с поддержанием запасов. Управляя интенсивностью выпуска изделий, мы также регулируем уровни запасов, но издержки, приходящиеся, например, на хранение запасов сырья, не только определяются спросом со стороны производства, но и зависят от выбранной стратегии управления запасами.
Данная особенность делает задачу планирования, с одной стороны, многовариантной и трудной, с другой - позволяет определить оптимальную стратегию управления запасами для конкретного вида производства.
В диссертационном исследовании показано, что модели планирования производственной программы на основе комплексного подхода к уп-
равлению производством и запасами являются достаточно сложными математическими моделями. При этом получение практически применимого решения является отдельной трудоемкой и малоизученной задачей.
Экономическая значимость обозначенной проблемы и отсутствие пригодных для практического использования теоретических и методологических подходов к решению комплексной задачи поиска оптимальной производственной программы с учетом производственных издержек и издержек, связанных с поддержанием всех видов материальных запасов (сырья, незавершенного производства и готовой продукции), обусловили актуальность диссертационного исследования, определили цель и логику построения диссертации.
Степень разработанности проблемы. Сохраняющийся на протяжении длительного времени устойчивый интерес в наручной литературе и практике к проблеме планирования эффективной производственной программы подчеркивает важность решаемой задачи. Ниже представлены основные актуальные подходы к решению обозначенной проблемы, разработанные отечественными и зарубежными авторами и являющиеся научно-методологической основой данной работы.
Методы оптимального планирования и управления производством на основе экономико-математических методов развивались в работах A.A. Пер-возванского, В.Ф. Сытника, Л.В. Канторовича, Дж. Фон Неймана, А.Е. Пе-рельмана, Дж. Форрестера, P.A. Файзрахманова, О.Б. Низамутдинова и др.
A.A. Первозванский, В.Ф. Сытник исследовали проблемы, касающиеся планирования производства на основе объемных детерминированных моделей и моделей, учитывающих неопределенности данных, операционно-сетевых моделей и др. Все модели, несомненно, имеют высокую значимость, но были разработаны еще во времена планового регулирования экономики. Поэтому использование данных моделей в современных условиях потребует модификации исходной модели с установкой иных приоритетов.
Исследования О.Б. Низамутдинова и P.A. Файзрахманова, посвященные моделированию и управлению материальными потоками пространственно распределенной производственной системы, связаны с управлением материальными потоками производственных систем, функционирующих в условиях рыночных отношений. Несмотря на свою высокую полезность, данные модели рассматривают управление абстрактными (любыми) материальными потоками, чгго требует допонительной конкретизации модели при практическом применении.
Вопросам исследования теоретических и методологических основ управления производственными запасами посвящены работы таких ученых и практиков, как Ф. Харрис, К. Эрроу, Э. Кенигсберг, Ф. Хэннсмен, Ю.И. Рыжиков и др.
С работами Ф. Харриса, опубликованными еще в начале XX века, связывают начало теории управления запасами. Исследования Харриса были направлены на определение оптимального (экономного) размера заказа. Зависимости, установленные в этих работах, не потеряли своей актуальности и сегодня и являются компонентами агоритмов решения более сложных задач.
Отдельно нужно сказать о Ф. Хэннсмене, который рассматривал задачу минимизации производственных издержек и затрат, связанных с хранением готовой продукции, при планировании производственной программы. К. Эрроу в соавторстве с С. Карлин, X. Скарф разработали агоритм определения оптимальной интенсивности выпуска изделий для задачи в постановке Хэннсмена. Полученное решение из-за его громоздкости сложно применять в практических расчетах; другой недостаток этих исследований заключается в том, что построенная модель исключает из рассмотрения запасы других видов (запасы сырья и незавершенного производства).
Проблемы разработки логистических стратегий управления производством и материальными потоками исследовались в работах В.И. Сергеева, А.Н. Стерлиговой, О.Г. Туровца, Д. Уотерса и др. Изложенные в данных работах концепции, несмотря на свою значимость и высокую эффективность, имеют значительные ограничения для применения в российских условиях. В качестве примера можно привести популярную за рубежом концепцию Т/ ТП, которая не может быть реализована на отечественных предприятиях по причине несоответствия поставщиков комплектующих требованиям, предъявляемым Т (качество и точные сроки поставки).
Описания интелектуальных агоритмов поддержки и принятия решений по управлению производственными и организационными структурами приведены в трудах Р.А. Алиева, Л.А. Фельдмана, Д.А. Поспелова и др. В то же время в научной и практической литературе недостаточно внимания уделяется вопросам проектирования информационных систем поддержки принятая решений.
Вышеупомянутые ученые и исследователи внесли большой вклад в развитие методов управления и планирования производства. Однако вопросы построения ориентированной на рыночный спрос интегрированной модели управления процессом производства и материальными потоками, включая все виды запасов логистической цепочки (сырья, незавершенного производства, готовой продукции), с целью разработки оптимальной производственной программы нельзя считать решенными, что и определило необходимость продожения исследований в рассмотренных направлениях в рамках представленной диссертации.
Цель диссертационного исследования заключается в совершенствовании методов, агоритмов планирования производственной программы промышленных предприятий и разработке инструментальных средств поддержки принятия решений по построению и оптимизации производственных программ на основе интегрированной модели управления производством и запасами. Поставленная цель диссертации реализована в следующих задачах:
- исследование существующих подходов к построению производственных экономико-математических моделей и методов планирования производственной программы;
- построение моделей планирования и оптимизации производственных программ предприятий;
- разработка методики и агоритмов расчета оптимальной производственной программы с учетом производственных издержек и затрат, связанных с поддержанием производственных запасов;
- разработка методики и агоритмов планирования производственной программы при большом ассортименте выпускаемой продукции;
- создание информационной системы поддержки принятия решений по разработке производственной программы.
Объектом диссертационного исследования являются производственные системы промышленных предприятий.
Предметом исследования являются методы, агоритмы, способы планирования производственных программ промышленных предприятий на основе интегрированного подхода к управлению производством и запасами.
Методы исследования. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам экономико-математического моделирования и планирования производства. При построении и исследовании моделей производства использовались методы системного анализа, современные концепции управления производством и логистики, аппарат математического анализа. Для определения агоритмов и методик планирования производственных программ применялись методы оперативного планирования и прогнозирования, а также методы математической логики и численные методы решения нелинейных уравнений. Проектирование и разработка информационной системы поддержки принятия решений осуществлялись с использованием CASE-средств проектирования информационных систем, в частности программных пакетов Rational Rose, BPWin, ERWin.
Работа проведена в рамках пунктов 1.1 и 2.3 паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:
- разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании;
- разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что автором предложен новый подход к планированию ориентированной на рыночный спрос производственной программы предприятий на основе интегрированной экономико-математической модели, объединяющей как процессы производства, так и процессы, связанные с поддержанием всех видов производственных запасов.
Наиболее существенные результаты, обладающие научной новизной и полученные лично автором:
1. Разработана интегрированная экономико-математическая модель планирования производственной программы, ориентированная на рыночный спрос. Новизна модели состоит в том, что она обеспечивает формирование производственной программы на основе комплексного рассмотрения спро-совых ограничений, объемов выпускаемых изделий и оценочных характеристик производственных запасов рассматриваемой логистической цепи.
2. Предложен и обоснован поиск решения задачи планирования производственной программы на основе построенной интегрированной модели в классе кусочно-постоянных функций. Данный подход позволил определить целевую функцию и систему ограничений в аналитической форме, удобной для использования численных и других методов. Отличительная особенность данного подхода в сравнении с другими заключается в учете реальных возможностей производственных предприятий по изменению и корректировке текущих мощностей.
3. Разработан агоритм построения оптимальной производственной программы для ограниченного количества видов выпускаемой продукции (до 10 товарных позиций). Предложенный агоритм, основанный на принципе динамического программирования, отличается тем, что не накладывает ограничений на вид функции спроса, а также имеет достаточно большие возможности для расширения модели и учета новых факторов, не присутствующих в исходной модели.
4. Разработан оригинальный эвристический агоритм определения рациональной производственной программы при большом (более 100 товар-
ных позиций) ассортименте выпускаемой продукции. Оригинальность полученного агоритма заключается в том, что он предполагает независимый расчет оптимальных производственных программ для каждой выпускаемой номенклатуры изделий и дальнейшее определение объемов выпуска с учетом ограниченности применяемых ресурсов.
5. Создана информационная система поддержки принятия решений, которая отличается от других систем поддержки принятия решений интеграцией всех бизнес-процессов в едином информационном пространстве, являясь одновременно БИР-системой начального уровня.
Практическое значение исследования. Практическая значимость полученных результатов состоит в том, что выпоненные теоретические исследования позволили разработать и внедрить в практику модели, агоритмы, инструментальные средства планирования и оптимизации производственных программ для широкого круга промышленных предприятий.
Разработанные модели и методы были использованы для анализа и оптимизации текущей производственной программы на ООО "КАРБОНА-Проминтех", что позволило снизить издержки, связанные с содержанием запасов на 15-20%, повысить качество обслуживания потребителей и упростить процесс контроля за выпонением производственной программы.
Данные модели, а также методы и агоритмы могут быть применены не только на промышленных предприятиях, но и в торгово-закупочных фирмах.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались: на всероссийской научно-практической конференции "Современные проблемы развития экономики и управления в регионе", Пермь, 12 мая 2004 г.; на областных научно-практических конференциях "Молодежная наука Прикамья", Пермь, 2004-2005 гг.; на XX Уральском компьютерном форуме, Пермь, 24 ноября 2004 г.; на научных семинарах кафедры "Информационные технологии и автоматизированные системы" Пермского государственного технического университета в 2003-2005 гг., Пермь; на научном семинаре лаборатории "Конструктивные методы исследования динамических моделей экономики" кафедры "Экономическая кибернетика" Пермского государственного университета, Пермь, 2005 г.
Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 6 научных трудах (2,1 п.л.), зарегистрирована основанная на результатах диссертации программа для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 145 страниц машинописного текста, включая приложение на 10 страницах.
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цели и задачи исследования, раскрыты научная новизна и предмет исследования, отмечена практическая ценность работы.
В первой главе произведен обзор актуальных экономико-математических моделей, логистических концепций, имитационных и эвристических методов, используемых для планирования производственной программы.
Во второй главе построена интегрированная экономико-математическая модель планирования производственной программы для постоянного и изменяющегося спроса на готовую продукцию. Модель учитывает производственные издержки и затраты, связанные с поддержанием запасов сырья, незавершенного производства, готовой продукции. Предложено и обосновано решение задачи планирования производственной программы на основе полученной модели в классе кусочно-постоянных функций.
В третьей главе разработаны агоритмы получения решений интегрированной модели, а также методика применения полученных результатов в практических расчетах. Приведены схемы агоритмов и примеры расчетов оптимальной производственной программы и стратегии управления запасами.
Четвертая глава посвящена разработке информационной системы поддержки принятия решений на основе полученных результатов диссертационной работы. Подробно описана функциональная модель информационной системы и модель данных для реляционной базы данных, а также представлены основные элементы пользовательского интерфейса системы, демонстрирующие ее возможности.
В заключении содержатся основные выводы теоретического и практического характера и обозначаются возможные направления дальнейших исследований.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ РАБОТЫ
1. Разработана интегрированная экономико-математическая модель планирования производственной программы, ориентированная на рыночный спрос, новизна которой состоит в том, что она обеспечивает формирование производственной программы на основе комплексного рассмотрения спросовых ограничений, объемов выпускаемых изделий и оценочных характеристик производственных запасов рассматриваемой логистической цепи.
Рассматривая производственную систему, можно выделить три основных вида запасов: сырья (материалов), незавершенного производства (материалов, деталей и компонентов, находящихся в обработке) и готовой продукции (рис. 1).
Рис. 1. Виды запасов и их роль в производстве
Совокупные издержки по поддержанию перечисленных видов запасов {Total Inventory Cost, TIC) в течение времени Т представляют собой сумму:
Ш-го л. J-г w
где и Cf> - Издержки поддержания запасов сырья, незавершенного
производства и готовой продукции соответственно. Каждая составляющая издержек представляет собой функциональную зависимость, вид которой в общем случае может быть весьма сложным:
cp=f(xit)J,Sv\Pi,Pl,...,pn), где Т- горизонт планирования;
x(t) - интенсивность выпуска продукции в момент времени t е [О, Т];
- стратегия управления запасами для /-ой составляющей затрат; Р],РГ Ч,Рп- прочие аргументы.
Одним из определяющих аргументов этой зависимости является интенсивность производства - х (число единиц продукции, выпускаемой в единицу времени). С ростом объемов производства происходит и рост запасов, и, наоборот, снижение темпов производства приводит к уменьшению уровней запасов. Данная зависимость проилюстрирована рис. 2 при условии постоянства остальных аргументов (мы также полагаем, что стратегия управления запасами не меняется с изменением интенсивности выпуска). На оси абсцисс представленного графика откладывается интенсивность выпуска продукции, а на оси ординат - основные стоимостные показатели: доход, производственные издержки, затраты на поддержание запасов и прибыль.
Целевой функцией в данной модели является прибыль: ят = TRf - РСТ - Т1Ст.
Искомая неизвестная х- это интенсивность производства, которая максимизирует
пт Ч max.
Ситуация, представленная на рис. 2, является идеализацией: предполагается, что у предприятия отсутствуют проблемы, связанные со сбытом про-
Общая выручка, издержки, прибыль за период времени Т, деи. единиц
TRT (дакод)
ПСТ (издержки на запасы)
РСт (производственные издержки)
х, число единиц продукции в единицу времени
Рис. 2. Определение оптимальной интенсивности производства, максимизирующей прибыль
дукции, - все выпущенные изделия поностью реализуются (модель совершенной конкуренции). Но несмотря на свою простоту, данная модель полезна тем, что демонстрирует интегрированный подход к решению проблемы управления производством и запасами.
В случае если известно некоторое значение прогноза спроса D на анализируемый период Т, то целевая функция принимает вид: пт = р, mm(D,xT) - р(х)Т - 77Ст(х, D, /0). Решается задача ее максимизации при условии
X <г< г Лют--* Ч
где х - интенсивность производства (искомая величина); 10 - запас готовой продукции на начало периода; рг - цена реализации единицы продукции;
р(х) - производственные издержки на выпуск х изделий в единицу времени.
Далее делается предположение о том, что известна (или построена) непрерывная функция D(f), описывающая изменения интенсивности спроса для некоторого горизонта планирования 0 </< Г (рис. 3).
Рис. 3. Илюстрация к динамической модели определения интенсивности выпуска с учетом спроса на готовую продукцию
Основные параметры модели: х(У) - интенсивность выпуска в момент времени t, которая является искомой функцией;
/(/) - количество единиц продукции, помещаемых в запас в момент времени г,
ДО - уровень запасов в момент времени г,
/0 - начальный уровень запасов;
р(х(1)) - издержки производства в единицу времени;
ск - стоимость хранения единицы готовой продукции в единицу времени.
Считая, что производимая продукция идет на удовлетворение спроса и формирование запаса, имеем следующее балансовое уравнение:
для любых е Т, > г..
Уровень запаса в момент времени г с учетом введенных обозначений будет определяться равенством
Основные стоимостные параметры записываются в виде: доход
производственные издержки
РСТ = )рШ№; о
издержки поддержания запасов
Целевая функция, подлежащая максимизации: пТ =Т1*т-РСт-Т1Ст
^=А - т\[р{х{ о)+сДт+ст ш, +с(2) ло, {Сф
при условиях /0 + 1х(т)с1т 2 ^Щг)с1т, / 6 [0, Г],
хпап(0<х(1)<хта(1), /[0,71
Поиск функции х(1), которая максимизирует тс7, в данном случае позволит получить оптимальную производственную программу с учетом спроса на готовую продукцию, производственных издержек и издержек, связанных с поддержанием всех запасов.
Задача еще более усложняется, если снять ограничение на недопустимость возникновения дефицита. В этом случае уровень запаса 1(1) будет принимать как положительные, так и отрицательные значения (рис. 4).
Рис. 4. Изменение уровня запаса в модели с дефицитом
Для ситуации, представленной на рис. 4, издержки хранения запаса готовой продукции будут определяться как
с(3>=сЛ
О 'l лJ
где с'ь- коэффициент, определяющий цену штрафа за единицу затребованной и непоставленной продукции. Допущение дефицита создает необходимость определения моментов возникновения дефицита, а также его адекватной количественной оценки.
Ф. Хэннсмен в работе "Применение экономических методов в управлении производством и запасами" рассматривает частный случай поставленной задачи, но не предлагает ее решения. В качестве целевой функции выбраны производственные издержки и затраты по хранению запасов готовой продукции за период [0, 7]:
Ст = {p(x(i)) + chI(i)]dt, о
которые необходимо минимизировать
Ст Ч> min.
При таком подходе тривиальным решением будет с(/) = 0 для всех te Т. Вследствие этого вводится ограничение на дефицит:
Хэннсмен отмечает; что оптимальную функцию х{{) нельзя найти обычными методами вариационного исчисления из-за ограничения, накладываемого на дефицит. Эрроу, Карлин, Скарф предложили альтернативный метод для данной постановки, но он является весьма сложным и неудобным для практического применения.
2. Предложен и обоснован поиск решения задачи планирования производственной программы в классе кусочно-постоянных функций, что позволило определить целевую функцию и систему ограничений в аналитической форме, удобной для использования численных и других методов. Отличительная особенность данного подхода в сравнении с другими заключается в учете реальных возможностей производственных предприятий по изменению и корректировке текущих мощностей.
Одна из основных проблем, связанных с планированием мощности, заключается в невозможности изменения мощности (интенсивности выпуска готового изделия) в соответствии со спросом в силу того, что спрос меняется в общем случае по произвольному закону, а мощности предприятия, за исключением редких случаев, дискретно.
С учетом этого и с учетом сложности решения поставленной задачи в общем виде имеет смысл искать оптимальную функцию х(/), максимизирующую я, не в общем классе функций, а в виде кусочно-постоянной функции (рис. 5а и рис. 56).
7, ГТ 1
Рис. 5а. Дискретное изменение объемов выпуска. Однопродуктовая модель
Рис. 56. Дискретное изменение объемов выпуска. Многопродуктовая модель
На рис. 6 представлен отдельно взятый 1-ый временной период. Ниже расшифровываются основные параметры и показатели применительно к этому периоду.
/н А / / / / / / > 1 / 1
Рис. 6. Основные показатели на г-ом временном периоде Суммарное количество продукции, которое произведено в этом периоде:
-'.К А*-*/-
Всего затребовано продукции в г-ом периоде: 0,= \0{т)с1т.
Уровень запаса в момент времени /(/,</< составит:
/(О =/м+*,('-',)-/ОДЛ,
ще /(, - запас на конец предыдущего периода.
К концу периода уровень запаса будет равен:
Всего в течение г-го временного периода хранится объем запаса:
=с,+1 -а/л 'К.-ловдл.
Целевая функция, подлежащая максимизации, для однопродуктовой модели имеет вид:
I+ср)А/ + С/!) + С,(2)
при ограничениях
а^х^Ь,,
/Д, +дгД/-г,)- |г>(г)^г й Одля всех /, 1 < / < и и Г, < / < Для многопродуктовой модели имеем
/,_,.,-Б, +сД(*!,)Д/+СЩ+С<1>
при ограничениях:
по производственной мощности
5 * а2> ^ Х21 5 5 -лI 5 К\
а1гйхпйЬ)1 апйха4Ьа ... аД2йхп1^ЬД2\
по разделяемым ресурсам
/Д*! + г12х2 +...+г]ух, +...+гХу,хД <Л, ггЛ +г22*2+- + гиХ;
гДЛ + гх2 +...+гу/х) + ...+гигхД Л,
где и - число временных периодов;
IV - количество видов выпускаемой продукции;
V - количество разделяемых ресурсов.
Издержки С,"' и Со в этом случае описываются достаточно просто,
поскольку спрос со стороны производства постоянен на каждом отдельно взятом временном периоде.
В диссертационном исследовании отмечено, что для оценки С(,) может быть использована ЕОС?-модель, согласно которой выражение для стоимости поддержания запасов имеет вид:
ще М- количество видов материалов, используемых для производства готового изделия;
тк - норма расхода к-то материала для производства единицы готового продукта;
ок - цена повторного заказа к-го материала;
Ик - стоимость хранения единицы А>го материала продукции в единицу времени;
- размер очередного заказа -го материала (рассчитывается по формуле Уисона).
Издержки незавершенного производства С!2) рассматриваются как сумма издержек, приходящихся на технологический, оборотный и страховой задел:
Период дискретизации времени А/ может быть определен исходя из рекомендации конкретного предприятия либо рассчитан с постоянным шагом:
число п выбирается таким, при котором значение П(л), определяемое равенством
максимально,
где - затраты на единичное изменение мощности. Пример выбора п представлен на рис. 7.
Рис. 7. Выбор п. Значение П максимально при п~ 5
3. Разработан агоритм определения оптимальной производственной программы для ограниченного количества видов выпускаемой продукции. Предложенный агоритм основывается на принципе динамического программирования я отличается тем, что не накладывает ограничений на вид функции спроса, а также имеет достаточно большие возможности для расширения модели и учета новых факторов, не присутствующих в исходной модели.
Для определения оптимальных xt,i~\,2,... ,п были разработаны два численных агоритма, которые подробно рассматриваются в третьей главе диссертационной работы.
Первый из них предполагает построение сетки с некоторым шагом изменения интенсивности выпуска Ах, периодом дискретизации времени At и дальнейший расчет всех возможных производственных программ, лучшая из которых сохраняется (критерием является значение я). По своей сути метод является поным перебором возможных решений и служит контрольным средством для проверки более сложных и эффективных агоритмов.
Второй агоритм разработан на основе принципа динамического программирования и позволяет при меньших временных затратах получить оптимальную производственную программу. Основное рекуррентное соотношение имеет вид:
^N(IN) = max[TRN-PCN -TICN +Ww -*)l-
Критерием выбора условно-оптимального управления на первом этапе метода динамического программирования является уровень входящих запасов готовой продукции на каждом временном периоде. Так как функция спроса является непрерывно изменяющейся функцией, полученной с помощью методов аппроксимации, то возможных исходов будет достаточно большое конечное множество. Поэтому для определения условного управления на каждом отдельно взятом временном периоде производилась дискретизация уровней запасов готовой продукции с шагом Л/.
Значения я^/^) для отличных от обозначенных точек, будут получаться интерполяцией. Тип используемой интерполяции зависит от требуемой точности и времени, необходимого для достижения этой точности.
В случае если
Ш<1Д<(к+1)М, то простейшее приближенное значение ЯдДу) получается в виде
= я-Д(Ш).
Число итераций для данного агоритма при однономенклатурном производстве составляет
К = пЯт+п = п(Ят+1), щеп- количество временных периодов; т - количество вариантов интенсивности выпуска; Я - число уровней дискретизации запасов готовой продукции.
4. Разработан оригинальный эвристический агоритм определения рациональной производственной программы при большом ассортименте выпускаемой продукции, предполагающий независимый расчет оптимальных производственных программ для каждой выпускаемой номенклатуры изделий и дальнейшее определение объемов выпуска с учетом ограниченности используемых ресурсов.
Использование агоритмов, основанных на методе динамического программирования в случае большого количества видов выпускаемой продукции, становится нецелесообразным вследствие высокой размерности задачи (рис. 8). Эмпирическим путем было установлено, что имеет смысл использовать метод динамического программирования в тех случаях, когда количество видов выпускаемой продукции не превышает 10.
В связи с этим был разработан альтернативный эвристический метод получения производственной программы.
Основные вычислительные этапы этого метода:
1. Расчет условно-оптимального управления для каждой номенклатуры выпускаемых изделий для каждого временного периода.
2. Расчет безусловного управления.
Рис. 8. Состояние запасов на начало -то временного периода в модели с большим ассортиментом выпускаемой продукции
2.1. Установка оптимальной программы для изделий, реализация которых наиболее выгодна с экономической точки зрения.
2.2. Корректировка производственной программы изделий, выпуск которых установлен на уровне ниже оптимального. Корректировка осуществляется за счет предыдущих периодов, в течение которых производственные мощности использовались не поностью.
Схема агоритма представлена на рис. 9.
Рис. 9. Схема агоритма определения производственной программы в случае большого ассортимента выпускаемой продукции
На рис. 10 представлена корректировка мощности за счет предыдущих периодов, в течение которых мощности предприятия были задействованы не поностью.
Рис. 10. Корректировка производственной программы предыдущих периодов
Допонительный объем запаса, который придется хранить с к-го по -период, можно оценить следующим образом:
Решение о корректировке будет приниматься в том случае, когда справедливо неравенство
5. Создана информационная система поддержки принятия решений (система ППР), отличающаяся от других систем ППР интеграцией всех бизнес-процессов в едином информационном пространстве, являющаяся одновременно ЕКР-системой начального уровня.
Построенная на основе результатов проделанной исследовательской работы система ППР позволяет пользователю сделать математический прогноз спроса на выпускаемую продукцию, получить вариант производственной программы, рассчитанный на основе агоритмов, рассмотренных в предыдущих разделах.
Помимо своих основных функций, система ППР позволяет хранить и отслеживать производственные и прочие планы предприятия, а также выпоняет большинство функций, традиционно возлагаемых на ЕКР-системы.
На рис. 11а и 116 представлены диаграммы прецедентов (вариантов использования) в нотации ЦМЬ, отображающие основные функциональные возможности системы ППР.
На рис. 11а представлены прецеденты "Работа со справочными данными", "Прогнозирование спроса", "Ведение плана поставок". Прецедент
р, Д*Д/ > еДМ ЧсМ^-Ср^ар,))^
"Работа со справочными данными" отображает работу пользователя по ведению спецификаций изделий, закупочных цен на материалы и комплектующие в разрезе поставщиков, цен реализации, стоимостных показателей и других справочных данных. Прецедент "Прогнозирование спроса" описывает возможности системы по получению прогнозируемого значения спроса на заданный временной период. Прецедент "Ведение плана поставок" слу-
...............................<3
О Прогнозирование спроса Аппроксимация
' ХХ................."КЗ
Экстраполирование
Ведение спецификаций изделий А
лinclude*!
Работа со справочными данными
лIncludeû
Пользователь системы
___ЧЧЧ^ "ШвПО** > V.
Ч<_>............ сз
Ведение ппана постаю Разработка афегированиого д плана постамл
лtric!ude">.
6 *0 Работа со стоимостными Работа с прочими параметрами параметрами и ценами
Рис. 11а. Диаграмма прецедентов. Прогнозирование спроса, ведение плана поставок
Разработав детализированною плана поставок
Установке начальных условий / тсЫв
Выбор плана поставок Расчет производственной
^Пользователь системы
Отказ or предложенной программы
О- лinclude ЧЧs
..............<D
лextend
программы
лextend'-.
Корректировка производственной Ручная корректировка программы
'лinclude
Расчет для ограниченного ассортимента
6 6 6 Расчет для большого Установка весоаыг Фиксация программы для ассортимента коэффициентов и стоимости конкретных видов изделий
~ ликМаû
О-Л-<3...................-о
Ведение плена закупок пользователь Контроль эеаыпонением плена Формирование оперативныл системы производства оиетов
Рис. 116. Диаграмма прецедентов. Получение варианта производственной программы, ведение плана закупок
жит для описания взаимодействия пользователя с системой по разработке плана поставок (реализации). Агрегированный план поставок может бьггь получен автоматически на основе полученного прогноза спроса.
Из всех представленных прецедентов на рис. 116 основным прецедентом, подчеркивающим главное назначение системы ППР, является прецедент "Разработка производственной программы", который отображает возможности системы по формированию вариантов производственной программы на основе полученных методик и агоритмов.
На рис. 12 изображена модель данных системы поддержки принятия решений, разработанная с учетом создания объектов базы данных СУБД Oracle.
Д*гл и ХХпа л*4тIM ямв ДЖТ1 MIMINU мДспЧ л
I I * Ч
грмицмии* а* внти<
л(МО "(FK)
Кая цтрмш гцЦтхм
К* ftp паил ямглотр*9 Кд *втющ1 nmi^UWI GFIQ
Кос мам м*тм<Ьммм|Ш <f*9 Км лу мт мтк^Ч цви ttf мма (FIQ
Ошнуи дмм
& Кмпомми
Хд аф плана пмгмм (FK) КммммУИ яацимФЧ КмпрмргаГО Кмтт*
Тчл умиии
Ссмчммми
ММ р ямам ямтм 719 Дггд мм/ илама
Am нтпи iritnu WMI f НММр MMI
OfumiMi
Км MWMniin ним (ф
шдп' . м*п*тмугг I
1WWMM МШ И1ИСЯ1 \ Км UHlltj мяяум
Км мм* nyiinwi (TIC Ко пмацим iff rtn м
Knt0V шцим^
План поставок
Кад iff tt Джга nmm даДгом от им Дата Х(Хлил /wirriiM щам* Маму планл Дата л(ИНМТМ мм
Км рм*тмьмг* мама (ГЦ i
а **ТТ1"л0лиД мяу
ш 11 ли!мМ
К* д план
Км мм цаа а>)> там mhiiw (FIQ
КадпрммгаРЮ
Дата Пумм* И
UpMЩ*?***
Кед AMDл НМИПМ (F*0 Дате я tptm
Л мнул*
Км *mhi4 имицл (FtQ Км астчачха нищи (ПО
t чацим (ГЦ)
ТаДапмшЛ мммр
План производства
^ j ' IHTIIHHW
KfABMMv* атм1<и1ти>
IHCII'XFW Км Х**Х* MptMCMQ
Д(ганмим1л*им
Выпонение производственного плана
План закупок
Рис. 12. Модель данных информационной системы ППР
На рис. 13 представлен вариант производственной программы, предложенной системой 111Щ а также расшифровка основных стоимостных показателей для текущей производственной программы и двух предыдущих.
О М! М 30 л Я> Ю Л) Ю 100 110 1Я 1 НО МО 180 170 <ш НЧШ.ДМ1
I ппу&шюсъ оуоса Интанакопасгъ пронлоцсгмЧ фсыг мпаеа(х 10 I
Рис. 13. Илюстрация к расчету производственной программы
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
В диссертационной работе предложен новый подход к планированию производственной программы на основе ориентированной на рыночный спрос интегрированной экономико-математической модели планирования производства. Результаты применения полученных моделей и агоритмов на практике доказывают эффективность предлагаемого подхода, предусматривающего планирование производственной программы с учетом не только производственных издержек, но и затрат, связанных с поддержанием всех видов материальных запасов логистической цепочки.
В ходе диссертационного исследования получены следующие результаты.
1. Произведен анализ проблемы планирования производственной программы на промышленных предприятиях. Рассмотрены основные методы и агоритмы разработки производственной программы в условиях рыночного спроса, а также методы, модели и логистические концепции управления производственными ресурсами и материальными запасами, оценена применимость каждого из подходов к использованию на отечественных предприятиях. В результате исследования определена необходимость разработки интегрированной модели планирования производственной программы, ориентированной на рыночный спрос.
2. Построена интегрированная экономико-математическая модель планирования производственной программы, ориентированная на рыночный
спрос. Эффективность модели обусловливается тем, что планирование выпуска продукции рассматривается в комплексе с регулированием объемов производственных запасов всей логистической цепочки, что позволяет не только снизить производственные издержки и затраты, связанные с поддержанием запасов, но и улучшить качество обслуживания потребителей.
3. На основе полученной интегрированной модели разработаны методики и агоритмы планирования производственной программы, которые позволяют определить оптимальную производственную программу в классе кусочно-постоянных функций как наиболее близко описывающих реальные возможности предприятия по изменению производственной мощности.
4. Разработан эвристический агоритм определения рациональной производственной программы при большом ассортименте выпускаемой продукции (более 100 товарных позиций).
5. Разработан проект информационной системы поддержки принятия решений по планированию производственной программы в нотации ЦМЬ. По данному проекту создана и зарегистрирована программная система поддержки принятия решений "БтайРкгтт^', которая базируется на результатах, полученных в диссертационном исследовании, и позволяет выпонять все необходимые расчеты с помощью ЭВМ, а также графически илюстрировать полученные решения, сохранять и отслеживать производственные планы в оперативной базе данных. Система не только предлагает варианты производственных программ, но объединяет все бизнес-процессы предприятия в едином информационном пространстве, являясь одновременно ЕКР-системой начального уровня.
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ
1. Архипов A.B. Концепция экономного производства // Экономика и производство. - 2004. - № 3. - С. 28 - 31.
2. Архипов A.B. Учет резервных запасов в модели управления запасами с детерминированным спросом // Экономика и производство. Электронная версия (Ссыка на домен более не работаетtom). - 2003. - № 11.
3. Архипов A3. Внедрение ERP-систем: причины неудач И Молодежная наука Прикамья: Сб. науч. тр. - Пермь, 2004. - С. 6 - 9.
4. Архипов A.B., Бушмелев В.В., Мукминов М.А., Файзрахманов P.A. Моделирование и управление производственными запасами // Современные проблемы развития экономики и управления в регионе: Тез. докл. Всеросс. науч.-пракг. конф. 12 мая 2004 г. - Пермь, 2004. - С. 94 - 96.
5. Архипов A.B., Файзрахманов P.A. Модель согласования объемов производства и сбыта продукции // Информационные управляющие системы: Сб. науч. тр. - Пермь, 2005. - С. 102 - 106.
6. Архипов A.B., Файзрахманов P.A. Модель определения оптимальной производственной программы для непостоянного спроса с учетом дискретного изменения мощностей предприятия // Экономика и финансы. - 2005. -№ 11.-С. 83-86.
7. Архипов A.B. SmartPlanning // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. - № 2005612502 от 26.09.2005.
К печати 24 октября 2005 г. Формат бум. 60x84/16 Печ. л. 1 Тираж 100 экз. Заказ № 3432
Типография Института прикладной экономики и бизнес-инжиниринга
РНБ Русский фонд
2006-4 21110
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Архипов, Андрей Валерьевич
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ * И ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ
ПРЕДПРИЯТИЙ.
1.1. Проблема планирования производственной программы.
1.2. Учет производственных издержек в планировании производственной программы.
1.3. Определение и роль запасов в планировании производственной программы.
1.4. Виды производственных запасов, учитываемые при планировании производственной программы.
1.5. Состав издержек, учитываемых в системах управления запасами.
1.6. Актуальные экономико-математические модели управления запасами
1.6.1. Модель управления по точке заказа.
1.6.2. Модель периодического анализа.
1.7. Современные логистические концепции планирования ресурсов и организации производства.
1.7.1. Концепция MRP/MRP II.
1.7.2. Концепция Т/ТII.
Ф 1.8. Применение имитационных моделей в планировании производственной программы.
1.9. Эвристические методы управления производством и запасами.
1.10.Сравнительный анализ существующих моделей, концепций, и методов планирования производства и управления ресурсами.
1.11. Комплексный подход к планированию производственной программы
ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ.
2.1. Элементы интегрированной модели управления производством и запасами.
2.2. Статическая модель определения оптимальной интенсивности производства.
2.3. Модель определения оптимальной интенсивности производства с учетом заданного спроса.
2.4. Прогнозирование спроса.
2.5. Динамическая модель формирования оптимальной производственной программы для детерминированного изменяющегося спроса.
2.6. Учет издержек, связанных с обеспечением запасами сырья, для динамической модели формирования производственной программы
2.7. Определение оптимальной производственной программы в классе кусочно-постоянных функций.
2.8. Многопродуктовая модель планирования производства.
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК И АГОРИТМОВ ПОСТРОЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ.
3.1. Численный метод определения оптимальной интенсивности производства. полный расчет сетки.
3.2. Разработка численного метода определения оптимальной интенсивности производства на основе динамического программирования.
3.3. Разработка эвристического агоритма определения рациональной производственной программы при большом ассортименте выпускаемой продукции.
3.4. Планирование производственной программы с учетом сезонного изменения спроса.
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПЛАНИРОВАНИЮ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ.
4.1. Разработка функциональной модели информационной системы ППР
4.2. Разработка динамических моделей системы ППР.
4.3. Разработка модели данных системы ППР.
4.3.1. Классификация продуктов и материалов.
4.3.2. План поставок.
4.3.3. План производства.
4.3.4. План закупок.
4.3.5. Параметры расчетов.
4.4. Интерфейс пользователя системы ППР.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка моделей и инструментальных средств поддержки принятия решений по планированию производственных программ предприятий на основе интегрированного подхода к управлению производством и запасами"
В рыночных условиях фактор спроса является одной из ключевых предпосылок формирования производственной программы предприятия.
Процесс разработки производственной программы всегда связан с преодолением ряда трудностей и решением достаточно сложных задач, таких как прогнозирование колебаний спроса, планирование ресурсов и мощностей предприятия, управление материальными потоками и т.д. Зарубежная практика показывает, что высокий агрегированный положительный эффект возможен только тогда, когда управление всеми производственными процессами и материальными потоками предприятия рассматривается не как отдельная независимая задача, а как составная часть процессов управления предприятием, подчиненная единой рыночной стратегии компании. Особенно это касается управления материальными запасами.
Исследование годовых отчетов крупнейших зарубежных компаний показывает, что за последнее десятилетие происходит стабильное снижение доли денежных средств, вложенных в запасы, по отношению к общей выручке предприятия. К сожалению, анализ аналогичных показателей российских предприятий, в том числе производственных предприятий Привожского федерального округа (по данным Первого независимого рейтингового агентства FIRA), подобных тенденций не выявил. Это говорит о том, что управление материальными потоками, в частности запасами, на российских предприятиях еще недостаточно эффективно. По нашему мнению, такая ситуация объясняется тем, что управление запасами на большинстве отечественных предприятий до сих пор рассматривается как некоторая локальная обособленная задача, в то время как необходим интегрированный подход к управлению процессом производства и процессами, связанными с поддержанием всех видов производственных запасов.
Важным моментом при планировании производственной программы с учетом оптимального управления материальными запасами является адекватная оценка издержек, связанных с поддержанием запасов. Управляя интенсивностью выпуска изделий, мы также регулируем уровни запасов, но издержки, приходящиеся, например, на хранение запасов сырья, определяются не только спросом со стороны производства, но также зависят и от выбранной стратегии управления запасами.
Данная особенность делает задачу планирования с одной стороны многовариантной и трудной, с другой стороны, позволяет определить оптимальную стратегию управления запасами для конкретного вида производства.
В диссертационном исследовании показано, что модели планирования производственной программы на основе комплексного подхода к управлению производством и запасами являются достаточно сложными математическими моделями. При этом получение практически применимого решения является отдельной трудоемкой и малоизученной задачей.
Экономическая значимость обозначенной проблемы и отсутствие пригодных для практического использования теоретических и методологических подходов к решению комплексной задачи поиска оптимальной производственной программы с учетом производственных издержек и издержек, связанных с поддержанием всех видов материальных запасов (сырья, незавершенного производства и готовой продукции), обусловили актуальность диссертационного исследования, определили цель и логику построения диссертации.
Степень разработанности проблемы.
Сохраняющийся на протяжении длительного времени устойчивый интерес в научной литературе и практике к проблеме планирования эффективной производственной программы, подчеркивает важность решаемой задачи. Ниже представлены основные актуальные подходы к решению обозначенной проблемы, разработанные отечественными и зарубежными авторами и являющиеся научно-методологической основой данной работы.
Методы оптимального планирования и управления производством на основе экономико-математических методов развивались в работах А.А. Первозванского, В.Ф. Сытника [45, 46], JI.B. Канторовича [16, 17], Дж. Фон Неймана [25, 26], А.Е. Перельмана [29], Д.В. Форрестера [57], О.Б. Низамутдинова [27, 28], Р.А. Файзрахманова[53, 54, 55], Б.Я. Советова [43, 44] и др.
А.А. Первозванский, В.Ф. Сытник исследовали проблемы, касающиеся планирования производства на основе объемных детерминированных моделей, моделей, учитывающих неопределенности данных, операционно-сетевых моделей и др. Все модели, несомненно, имеют высокую значимость, но были разработаны еще во времена планового регулирования экономики. Поэтому использование данных моделей в современных условиях потребует модификации исходной модели с установкой иных приоритетов.
Исследования О.Б. Низамутдинова и Р.А. Файзрахманова, посвященные моделированию и управлению материальными потоками пространственно распределенной производственной системы, связаны с управлением материальными потоками производственных систем, функционирующих в условиях рыночных отношений. Несмотря на свою высокую полезность, данные модели рассматривают управление абстрактными (любыми) материальными потоками, что требует допонительной конкретизации модели при практическом применении.
Вопросам исследования теоретических и методологических основ управления производственными запасами посвящены работы таких ученых и практиков, как Ф. Харрис [69], К. Эрроу [62, 63, 64, 65], Э. Кенигсберг [12], Ф. Хэннсмен [59], Ю.И. Рыжиков [36, 37] и др.
С работами Ф. Харриса, опубликованными еще в начале XX века, связывают начало теории управления запасами. Эти исследования были направлены на определение оптимального (экономного) размера заказа. Зависимости, установленные в этих работах, не потеряли своей актуальности и сегодня и являются компонентами агоритмов решения более сложных задач.
Отдельно стоит упомянуть Ф. Хэннсмена, который рассматривал задачу минимизации производственных издержек и затрат, связанных с хранением готовой продукции, при планировании производственной программы. К. Эрроу в соавторстве с С. Карлин, X. Скарф разработали агоритм определения оптимальной интенсивности выпуска изделий для задачи в постановке Хэннсмена. Полученное решение из-за его громоздкости сложно применять в практических расчетах; другой недостаток этих исследований заключается в том, что построенная модель исключает из рассмотрения запасы других видов (запасы сырья и незавершенного производства).
Проблемы разработки логистических стратегий управления производством и материальными потоками исследовались в работах В.И. Сергеева [38,39,40], А.Н. Стерлиговой [38], О.Г. Туровца[49,50,51], Д. Уотерса [60] и др. Изложенные в данных работах концепции, несмотря на свою значимость и высокую эффективность, имеют значительные ограничения для применения в российских условиях. В качестве примера можно привести популярную за рубежом концепцию Т/ТП, которая не может быть реализована на отечественных предприятиях по причине несоответствия поставщиков комплектующих требованиям, предъявляемых JIT (качество и точные сроки поставки).
Описания интелектуальных агоритмов поддержки и принятия решений по управлению производственными и организационными структурами приведены в трудах Р.А. Алиева [1, 2, 3], Л.А. Фельдмана [21],
Д.А. Поспелова [32, 33, 34] и др. В то же время в научной и практической литературе недостаточно внимания уделяется вопросам проектирования информационных систем поддержки принятия решений.
Вышеупомянутые ученые и исследователи внесли большой вклад в развитие методов управления и планирования производства. Однако вопросы построения ориентированной на рыночный спрос интегрированной модели управления процессом производства и материальными потоками, включая все виды запасов логистической цепочки (сырья, незавершенного производства, готовой продукции), с целью разработки оптимальной производственной программы нельзя считать решенными, что и определило необходимость продожения исследований в рассмотренных направлениях в рамках представленной диссертации.
Цель диссертационного исследования заключается в совершенствовании методов, агоритмов планирования производственной программы промышленных предприятий и разработке инструментальных средств поддержки принятия решений по построению и оптимизации производственных программ на основе интегрированной модели управления производством и запасами. Поставленная цель диссертации реализована в следующих задачах.
- исследование существующих подходов к построению производственных экономико-математических моделей и методов планирования производственной программы;
- построение моделей планирования и оптимизации производственных программ предприятий;
- разработка методики и агоритмов расчета оптимальной производственной программы с учетом производственных издержек и затрат, связанных с поддержанием производственных запасов;
- разработка методики и агоритмов планирования производственной программы при большом ассортименте выпускаемой продукции;
- создание информационной системы поддержки принятия решений по разработке производственной программы.
Объектом диссертационного исследования являются производственные системы промышленных предприятий.
Предметом исследования являются методы, агоритмы, способы планирования производственных программ промышленных предприятий на основе интегрированного подхода к управлению производством и запасами.
Методы исследования. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются научные труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам экономико-математического моделирования и планирования производства. При построении и исследовании моделей производства использовались методы системного анализа, современные концепции управления производством и логистики, аппарат математического анализа. Для определения агоритмов и методик планирования производственных программ применялись методы оперативного планирования и прогнозирования, а также методы математической логики и численные методы решения нелинейных уравнений. Проектирование и разработка информационной системы поддержки принятия решений осуществлялись с использованием CASE-средств проектирования информационных систем, в частности программных пакетов Rational Rose, BP Win, ERWin.
Работа проведена в рамках пунктов 1.1 и 2.3 паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:
- разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании;
- разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что автором предложен новый подход к планированию ориентированной на рыночный спрос производственной программы предприятий на основе интегрированной экономико-математической модели, объединяющей как процессы производства, так и процессы, связанные с поддержанием всех видов производственных запасов.
Наиболее существенные результаты, обладающие научной новизной и полученные лично автором:
1. Разработана интегрированная экономико-математическая модель планирования производственной программы, ориентированная на рыночный спрос. Новизна модели состоит в том, что она обеспечивает формирование производственной программы на основе комплексного рассмотрения спросовых ограничений, объемов выпускаемых изделий и оценочных характеристик производственных запасов рассматриваемой логистической цепи.
2. Предложен и обоснован поиск решения задачи планирования производственной программы на основе построенной интегрированной модели в классе кусочно-постоянных функций. Данный подход позволил определить целевую функцию и систему ограничений в аналитической форме, удобной для использования численных и других методов. Отличительная особенность данного подхода в сравнении с другими заключается в учете реальных возможностей производственных предприятий по изменению и корректировке текущих мощностей.
3. Разработан агоритм построения оптимальной производственной программы для ограниченного количества видов выпускаемой продукции (до 10 товарных позиций). Предложенный агоритм, основанный на принципе динамического программирования, отличается тем, что не накладывает ограничений на вид функции спроса, а также имеет достаточно большие возможности для расширения модели и учета новых факторов, не присутствующих в исходной модели.
4. Разработан оригинальный эвристический агоритм определения рациональной производственной программы при большом (более 100 товарных позиций) ассортименте выпускаемой продукции. Оригинальность полученного агоритма заключается в том, что он предполагает независимый расчет оптимальных производственных программ для каждой выпускаемой номенклатуры изделий и дальнейшее определение объемов выпуска с учетом ограниченности применяемых ресурсов.
5. Создана информационная система поддержки принятия решений, которая отличается от других систем поддержки принятия решений интеграцией всех бизнес-процессов в едином информационном пространстве, являясь одновременно ERP-системой начального уровня.
Практическое значение исследования.
Практическая значимость полученных результатов состоит в том, что выпоненные теоретические исследования позволили разработать и внедрить в практику модели, агоритмы, инструментальные средства планирования и оптимизации производственных программ для широкого круга промышленных предприятий.
Разработанные модели и методы были использованы для анализа и оптимизации текущей производственной программы на ООО "КАРБОНА-Проминтех", что позволило снизить издержки, связанные с содержанием запасов на 15-20%, повысить качество обслуживания потребителей и упростить процесс контроля за выпонением производственной программы.
Данные модели, а также методы и агоритмы, могут быть применены не только на промышленных предприятиях, но и в торгово-закупочных фирмах.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались: на всероссийской научно-практической конференции "Современные проблемы развития экономики и управления в регионе", Пермь, 12 мая 2004г.; на областных научно-практических конференциях "Молодежная наука Прикамья", Пермь, 2004-05г; на XX Уральском компьютерном форуме, г. Пермь, 24 ноября 2004г.; на научных семинарах кафедры "Информационные технологии и автоматизированные системы" Пермского государственного технического университета в 2003-2005г., г. Пермь; на научном семинаре лаборатории "Конструктивные методы исследования динамических моделей экономики" кафедры "Экономическая кибернетика" Пермского государственного университета, г. Пермь, 2005г.
Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 6 научных трудах (2.1 п.л.), зарегистрирована основанная на результатах диссертации программа для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 145 страниц машинописного текста, включая приложение на 10 страницах, а также 46 рисунков, 8 таблиц.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Архипов, Андрей Валерьевич
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В диссертационной работе предложен новый подход к планированию производственной программы на основе ориентированной на рыночный спрос интегрированной экономико-математической модели планирования производства. Результаты применения полученных моделей и агоритмов на практике доказывают эффективность предлагаемого подхода, предусматривающего планирование производственной программы с учетом не только производственных издержек, но и затрат, связанных с поддержанием всех видов материальных запасов логистической цепочки.
В ходе диссертационного исследования получены следующие результаты.
1. Произведен анализ проблемы планирования производственной программы на промышленных предприятиях. Рассмотрены основные методы и агоритмы разработки производственной программы в условиях рыночного спроса, а также методы, модели и логистические концепции управления производственными ресурсами и материальными запасами, оценена применимость каждого из подходов к использованию на отечественных предприятиях. В результате исследования определена необходимость разработки интегрированной модели планирования производственной программы, ориентированной на рыночный спрос.
2. Построена интегрированная экономико-математическая модель планирования производственной программы, ориентированная на рыночный спрос. Эффективность модели обусловливается тем, что планирование выпуска продукции рассматривается в комплексе с регулированием объемов производственных запасов всей логистической цепочки, что позволяет не только снизить производственные издержки и затраты, связанные с поддержанием запасов, но и улучшить качество обслуживания потребителей.
3. На основе полученной интегрированной модели разработаны методики и агоритмы планирования производственной программы, которые позволяют определить оптимальную производственную программу в классе кусочно-постоянных функций как наиболее близко описывающих реальные возможности предприятия по изменению производственной мощности.
4. Разработан эвристический агоритм определения рациональной производственной программы при большом ассортименте выпускаемой продукции (более 100 товарных позиций).
5. Разработан проект информационной системы поддержки принятия решений по планированию производственной программы в нотации UML. По данному проекту создана и зарегистрирована программная система поддержки принятия решений "SmartPlanning", которая базируется на результатах, полученных в диссертационном исследовании и позволяет выпонять все необходимые расчеты с помощью ЭВМ, а также графически илюстрировать полученные решения, сохранять и отслеживать производственные планы в оперативной базе данных. Система не только предлагает варианты производственных программ, но объединяет все бизнес-процессы предприятия в едином информационном пространстве, являясь одновременно ERP-системой начального уровня.
Эффективность полученных результатов была подтверждена при использовании разработанной информационной системы ППР на промышленном предприятии ООО "КАРБОНА-Проминтех". Полученная производственная программа позволила снизить затраты на поддержание и воспонение запасов на 15 - 20%, улучшить качество обслуживания потребителей, упростить процедуру формирования производственных планов и облегчить контроль за их выпонением. Подробный анализ текущей производственной программы данного предприятия и получение альтернативной производственной программы с помощью системы ППР представлены в приложении.
В качестве дальнейших направлений развития методов, моделей и агоритмов планирования производственной программы можно отметить учет факторов неопределенности и риска.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Архипов, Андрей Валерьевич, Пермь
1. Алиев Р.А. Методы и агоритмы координации в промышленных системах управления. М.: Радио и связь, 1987.
2. Алиев Р.А. Принцип инвариантности и его применение для проектирования промышленных систем управления. М.: Энергоатомиздат, 1985.
3. Алиев Р.А. Производственные системы с искусственным интелектом. М.: Радио и связь, 1990.
4. Архипов А.В. Концепция экономного производства //Экономика и производство. 2004. - № 3. - С. 28 - 31.
5. Архипов А.В. Учет резервных запасов в модели управления запасами с детерминированным спросом //Экономика и производство. Электронная версия (Ссыка на домен более не работаетtom). 2003. - № 11.
6. Архипов А.В. Внедрение ERP-систем: причины неудач. //Молодежная наука Прикамья: Сб. науч. тр. Пермь, 2004. - С. 6 - 9.
7. Архипов А.В., Файзрахманов Р.А. Модель согласования объемов производства и сбыта продукции //Информационные управляющие системы: Сб. науч. тр. Пермь, 2005. - С. 102 - 106.
8. Архипов А.В., Файзрахманов Р.А. Модель определения оптимальной производственной программы для непостоянного спроса с учетом дискретного изменения мощностей предприятия //Экономика и финансы. -2005. -№ 11.-С. 83-86.
9. Бакаев А.А., Костина Н.И., Яровицкий Н.В. Имитационные модели в экономике. Киев: Наукова думка, 1978.
10. Белман Р., Дрейфус С. "Прикладные задачи динамического программирования". М.: Наука, 1965. - 460 с.
11. Букан Дж., Кенигсберг Э. Научное управление запасами, М.: Наука,1967.
12. Дейв Энсор, Иен Стивенсон. Oracle, Проектирование баз данных: Пер. с англ. К.: Издательская группа BHV, 2000. - 560 с.
13. Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных, 6-е издание: Пер. с анг. К.; М.; СПб.: Издательский дом "Вильяме", 2000. - 848 с.
14. Джонсон, Д., Вуд, Д., Вордлоу, Д., Мерфи мл., П. Современная логистика, 7-е издание: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2002. - 624 с.
15. Канторович JI.B. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. -М.: Академиздат, 1959.
16. Канторович JI.B. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука. 1972.- 31с.
17. Кватрани Т. Визуальное моделирование с помощью Rational Rose 2002 и UML. М.: Издательский дом "Вильяме", 2003.
18. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Статистика, 1973.
19. Кузин Б.И., Юрьев В.Н., Шахдинаров Г.М. Методы и модели управления фирмой. СПб: Питер, 2001. - 432 с.
20. Лапко А. В. Ченцов С. В., Крохов С. И., Фельдман Л. А. Обучающиеся системы обработки информации и принятия решений: непараметрический подход. Краснояр. гос. техн. ун-т. Новосибирск, 1996. -295 с
21. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы прогнозирования экономических показателей. М.: Статистика, 1979.
22. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.
23. Маклаков С.В. BPwin и Erwin. Case-средства разработки информационных систем. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000 - 256 с.
24. Дж. фон Нейман. К теории стратегических игр.Ч М.: Физматгиз, 1961, с. 173-204.
25. Нейман Дж. Фон, Моргенштейн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Мир, 1975.
26. Низамутдинов О.Б., Советов Б .Я., Догова Е.В. Исследование интегрированной математической модели управления производством. Научные доклады АН СССР, УрО, препринт, Свердловск, 1989.
27. Низамутдинов О.Б., Файзрахманов Р.А., Липатов И.Н. Некоторые агоритмы управления производственным потоком при случайных воздействиях/Научные доклады АН СССР: Предпринт. Свердловск: УрО АН СССР, 1990.
28. Перельман А.Е. Построение автоматизированных систем управления производством. М.: Статистика, 1973. - 375 с.
29. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. -М.: Наука, 1975. 615 с.
30. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987.
31. Поспелов Д.А.Моделирование рассуждений. М.:Радио и связь, 1986,- 182с.
32. Поспелов Д.А., Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981,-231 с.
33. Поспелов Д.А., Ситуационное управление. М.:Наука, 1986, - 284с.
34. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМII: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 646 с.
35. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами. СПб: Питер, 2001.-384 с.
36. Рыжиков Ю.И. Управление запасами. М.:Наука, 1969.
37. Сергеев В.И., Белов Л.Б., Дыбская В.В., Иванов В.В., Зайцев Е.И., Стерлигова А.Н. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов. М.: ИНФРА-М, 2004. - 976 с.
38. Сергеев В.И. Логистика в бизнесе. М.: ИНФРА-М, 2001.
39. Сергеев В.И. Моделирование производственных систем автотранспорта. Л.: ЛИЭИ, 1988.
40. Сидоров И.И. Логистическая концепция управления промышленным предприятием. СПб.: Ин-т внешнеэкономических связей, экономики и права, 2001.
41. Смит К.Эффективные решения, практическое руководство по созданию гибкого и масштабируемого программного обеспечения. -М.:Издательский дом "Вильяме", 2003. 448 с.
42. Советов Б.Я., Цехановский В.В. Автоматизированное управление современным предприятием. Л.Машиностроение, 1988. - 168 с.
43. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1965.-271 с.
44. Сытник В.Ф., Карагодова Е.А. Математические модели в планировании и управлении предприятиями. К.: Вища шк. Головное изд-во, 1985.-214 с.
45. Сытник В.Ф. АСУП и оптимальное планирование. К.: Вища шк., 1977.-311 с.
46. Танаев В. С., Гордон B.C., Шафранский Я.М. Теория расписаний. Одностадийные системы. М.: Наука, 1964. - 384 с.
47. Тельнов Ю.Ф. Интелектуальные информационные системы в экономике. -М.:СИНТЕГ, 1998.
48. Туровец О.Г., Родионова В.Н. Логистика. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1994.
49. Туровец О.Г., Родионова В.Н. Теория организации. М.: Инфра, 2004. - 128 с.
50. Туровец О.Г. Организация производства на предприятии. Ч М.: Инфра, 2005 207 с.
51. Файзрахманов Р.А. Моделирование и управление материальными потоками производственной системы с учетом факторов неопределенности и риска. Пермь: Изд-во Перм. ун-та, 2002. - 180 с.
52. Файзрахманов Р.А., Крепышев П.К. Управление ассортиментом производственной продукции в условиях ограниченных ресурсов // Теоретические и прикладные аспекты промышленной автоматизации и информатики: Сб. науч. тр./НИИУМС. Пермь, 2000. -Вып. 49.
53. Файзрахманов Р.А. Управление производственным потоком методом компенсации возмущений // Теоретические и прикладные аспекты промышленной автоматизации и информатики: Сб. науч. тр./НИИУМС. -Пермь, 1996.-Вып. 45.
54. Фомин ПА, Хохлов ВВ. Оценка эффективности финансового предприятия в условиях рыночной экономики. Ссыка на домен более не работаетbooks/book 6/ch3l .shtml
55. Форрестер Д.В. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1971.
56. Хэдли Дж., Уайтин Г. Анализ систем управления запасами. М.: Наука, 1969.-511 с.
57. Хэннсмен Ф. Применение экономических методов в управлении производством и запасами. Прогресс, 1966.
58. Уотерс Д. Логистика. Управление цепью поставок: Пер. с англ. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 503 с.
59. Эддоус М., Стэнсфид Р. Методы принятия решений/Пер с англ. Под ред. Член-корр. РАН И.И. Елисеевой. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. - 570 с.
60. Arrow К. Essays in the Theory of Risk Bearing. Amsterdam: North-Holland, 1970.
61. Arrow K., Karlin S., Scarf H. Studies in the Mathematical Theory of Inventory and Production. Stanford, Calif.: Stanford University Press, 1958.
62. Arrow K. The Limits of Organization. New York: Norton, 1974.
63. Arrow K. The Economics of Agency // Principals and Agents : The Structure of Business / Ed. by J. Pratt, R. Zeckhauser. Cambridge, Mass. : Harvard Business School Press, 1985.
64. Arrow K., Levhari D., Sheshinski E. A Production Function for the Repairmen Problem // Rev. Econ. Stud. 1972. Vol. 39. pp. 241-250.
65. Emsolf J., Sisson R. Design and use of Computer Simulation Models. Macmillan, 1970
66. Khmelnitsky E., Gerchak Y. Optimal Control Approach to Production Systems with Inventory-Level-Dependent Demand. Tel-Aviv, 2001.
67. Hariss F., Operation and Cost. (Factory Management Series), Chicago: A. W. Shaw Co., 1915, pp. 48-52.
68. Jon Juneau, Eyler R. Coates. An Economic Order Quantity Model For Time-Varying Demand. The University of Southern Mississippi, 2001.
69. Inventory models. /Ed. By A. Chican. Akademiai kiado, Budapest, 1990-419 pp.
70. Petersen R., Silver E.A. Decision systems for inventory management and production planning. N.Y.: Wiley, 1979.
71. Rambaugh J, Jacobson L, Booch G, The Unified Modeling Language Reference Manual, Reading, MA, Addison-Wesley, 1999.
72. Shapiro R.D., Heskett J.L. Logistics// Harvard Business Review, 1984. May-June.
73. Silver, E. A., D. F. Руке, and R. Peterson, Inventory Management and Production Planning and Scheduling, 3 rd Edition, New York, John Wiley Inc., 1998.
74. Stock R. James, Lambert M. Douglas. Strategic Logistics Management. McGrawHill, Irwin, 2001.
75. Trigeiro, W. W., L. J. Thomas and J. O. McClain, "Capacitated Lot Sizing with Setup Times," Management Science, Vol. 35, No. 3 (March 1989), pp. 353-366.
76. Vollman, Т. E., W. L. Berry and D. C. Whybark, Manufacturing Planning and Control Systems, 3 rd edition, Burr Ridge 111., Richard D. Irwin Inc., 1992.
77. Wagner, H. M. and T. Whitin, "Dynamic Version of the Economic Lot Size Model," Management Science, Vol. 5, No. 1 (October 1958), pp. 89-96.
Похожие диссертации
- Методы самоорганизации промышленных предприятий на основе эволюционного подхода
- Формирование механизма принятия разнотипных управленческих решений производственно-коммерческого предприятия
- Налоговый выбор в системе внутрифирменного планирования предприятия
- Формализованный анализ предметной области и выбор системы поддержки принятия решений в управлении предприятиями
- Методология разработки и применения многофункциональных систем поддержки принятия решений на предприятиях агропромышленного комплекса