Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Разработка системы имитационного моделирования для решения задач управления промышленными предприятиями тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Ермошин, Дмитрий Владимирович
Место защиты Саратов
Год 2007
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Разработка системы имитационного моделирования для решения задач управления промышленными предприятиями"

003052525

На правах рукописи

Ёрмошин Дмитрий Владимирович

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ

08.00.13 "Математические и инструментальные методы экономики"

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Вогоград-2007

003052525

Работа выпонена в ГОУ ВПО Саратовский государственный социально-экономический университет

Научный руководитель доктор экономических наук, кандидат

физико-математических наук, профессор Бочаров Евгений Петрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Защита состоится 26 марта 2007 г. в 16 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета КМ212.028.03 при Вогоградском государственном техническом университете по адресу: 400131, г. Вогоград, пр. Ленина, 28, ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Вогоградского государственного технического университета

Сведения о защите и автореферат размещены на сайте ВогГТУ: Ссыка на домен более не работаетp>

Автореферат разослан л22 февраля 2007 г. Ученый секретарь

Косенков Роальд Алексеевич кандидат экономических наук Жидков Павел Павлович

Ведущая организация

Саратовский государственный технический университет

диссертационного совета д.э.н., доцент

Попкова Е. Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время российские промышленные предприятия реально конкурентоспособны, в основном, в отраслях, связанных с добычей и переработкой природных ресурсов, производством авиационно-космической техники. Для большинства российских промышленных предприятий других отраслей все еще характерны устаревшие производственные фонды и технологии, недостаточная квалификация кадров, невысокая эффективность управления.

Все сказанное непосредственно относится и к предприятиям по производству обоев, значение которых существенно возросло в связи с реализацией Национального проекта по обеспечению населения доступным жильем.

Производство обоев в России сосредоточено, в основном, на восьми предприятиях, испытывающих острую конкуренцию со стороны зарубежных производителей. Надо отметить, что пока они эту конкурентную борьбу проигрывают. Так, доля отечественных обоев на российском рынке с 2001 г. по 2006 г. упала с 76,7% до 52,63%. Объем производства за этот же период упал с 129 до 91,5 мн. условных рулонов. По нашему мнению важнейшая причина этого - недостаточно эффективное управление предприятиями как на стратегическом, так и на базовом, производственно-технологическом уровнях.

Специфика управления предприятием по производству обоев обусловлена наличием существенных факторов неопределенности, затрудняющих реализацию такой важнейшей функции управления, как планирование. Существенные факторы неопределенности - изменчивость предпочтений потребителей (по видам рисунков и типов покрытий), а также высокая вариабельность срока службы и периода изготовления печатных и теснильных форм, производство которых входит в качестве важнейшего вспомогательного на всех рассматриваемых предприятиях.

Для повышения эффективности управления предприятиями, работающими в условиях воздействия случайных факторов, необходимо применять соответствующие математические и инструментальные методы, важнейшими из которых являются методы имитационного моделирования (МИМ).

Степень разработанности проблемы. Опыт применения МИМ для решения задач экономики и управления имеет более чем сорокалетнюю историю. Однако только в самые последние годы в связи С появлением высокопроизводительных ПК и новейших объектно-ориентированных визуальных инструментальных средств появилась реальная возможность получать важные для практики результаты.

Математические методы моделирования в экономике широко применялись во многих странах (А. Андрейчиков, А. Гранберг, А. Гусев, Л. Канторович, Р. Косенков, М. Красс В. Крючков, В. Леонтьев, Н. Моисеев, Д. Неш Ю. Овсиенко, Р. Солоц, П. Самуэльсон, Д. Хикс и другие).

Метод имитационного моделирования (ИМ) развивася в работах В. Боева, А. Борщева, В. Девяткова, Ю. Карпова, В. Кельтона, Р. А. Лоу, Ю. Рыжикова, Б. Советова, В. Томашевского, Р. Шеннона, Т. Дж. Шрайбе-ра.

Вопросам применения технологий ИМ для решения задач совершенствования управления промышленными, транспортными и торговыми предприятиями посвящены работы Б. Гнеденко, А. Емельянова, Ю. Ивашкина В. Иозайтиса, С. Кошоха, С. Кокса, Ю. Львова, И. Поспелова, Ю. Толуева, Б. Шмидта и многих других.

Однако проблема разработки систем ИМ, базирующихся на применении новейших объектно-ориентированных визуальных инструментальных средств и предназначенных для повышения эффективности управления промышленными предприятиями требует своего дальнейшего развития.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка концептуальных положений по развитию ИМ управленческих процессов на промышленных предприятиях и разработка на их осно-

ве информационной системы для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать состояние качества управления на предприятиях по производству обоев и выявить критически важные управленческие задачи, требующие применения МИМ;

- проанализировать развитые в последние годы объектно-ориентированные визуальные инструментальные средства имитационного моделирования и выявить среди них наиболее адекватные задачам управления промышленными предприятиями, в 'частности - предприятиями по производству обоев;

- разработать концепцию системы имитационного моделирования для решения, задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев в составе двух ключевых подсистем: подсистемы сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного моделирования, и подсистемы собственно имитационного моделирования;

- на примере решения критически важных управленческих задач (по данным ОАО Саратовские обои) показать эффективность применения МИМ;

- разработать концепцию применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (средствами новейших объектно-ориентированных визуальных инструментальных средств) для обеспечения достоверности результатов применения МИМ.

Объектом исследования являются системы имитационного моделирования, а также результаты их применения для поддержки процессов управления на промышленных предприятиях (в частности, на предприятиях по производству обоев).

Предметом исследования являются процессы управления промышленными предприятиями, требующие использования методов имитационного моделирования.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории вероятностей и математической статистики для подготовки исходных данных, необходимых для реализации агоритмов ИМ, метод объектно-ориентированного программирования средствами новейшего инструментального средства ИМ - GPSS World фирмы Minuteman Software. Диссертационная работа выпонена в рамках п. 2.2 - Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Концептуальные положения применения процессного управления на предприятиях по производству обоев, включающие необходимость использования имитационных моделей при решении задач планирования в условиях существенного влияния случайных факторов внутренней и внешней среды, в частности, критически важной задачи совместного планирования основного производства обоев и вспомогательного производства печатных форм.

2. Система имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятием по производству обоев, включающая подсистему сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного моделирования, и подсистему собственно имитационного моделирования, разработанную с использованием современного объектно-ориентированного визуального инструментального средства GPSS World.

3. Результаты имитационного моделирования с использованием статистических данных ОАО Саратовские обои, показавшие эффективность

применения имитационного моделирования - в частности, для решения самых различных задач типа что, если ..., например, планирование производства печатных формах при увеличении объема производства обоев;

4. Концепция применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (разработанное средствами GPSS World) для достижения достоверности результатов применения системы имитационного моделирования.

Научную новизну содержат следующие результаты исследования:

- разработаны концептуальные положения применения процессного управления на предприятиях по производству обоев, включающие необходимость использования имитационных моделей, базирующихся на дискретно-событийном подходе, при решении критически важной задачи формирования производственной программы с учетом подготовки исходных данных для моделирования производственного процесса на основе информации, концентрируемой в базах данных корпоративных информационных систем;

- на основе инструментального средства для имитационного моделирования GPSS World и пакета программ STATISTIC А разработана система имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятием по производству обоев, включающая подсистему сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации агоритмов ИМ, и подсистему собственно имитационного моделирования;

- с использованием статистических данных крупнейшего российского предприятия по производству обоев - ОАО Саратовские обои - проведено имитационное моделирование, позволившее спрогнозировать возникновение лузких мест производства в случае увеличения объемов выпуска продукции и выработать рекомендации по их устранению;

- разработана концепция применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (средствами GPSS World) для обеспечения достоверности результатов применения системы имитационного моделирования.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость результатов состоит в создании концепции поддержки управленческих решений на предприятиях по производству обоев на основе МИМ. Полученные результаты имеют значение также и для предприятий других отраслей промышленности в случае существенного значения факторов неопределенности внешней и внутренней среды.

Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности применять разработанную систему имитационного моделирования для поддержки принятия управленческих решений на промышленных предприятиях (в частности, на предприятиях по производству обоев).

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы докладывались на 2-й Всероссийской научно-практической конференции Имитационное моделирование. Теория и практика^ ИММОД 2005 (Санкт-Петербург, 2005), на 1-й Всероссийской научно-практической конференции Информационный менеджмент: наука, практика, обучение, секция Управление предприятием (Самара, 2004), на научных конференциях Саратовского государственного социально-экономического университета (2004 - 2006 гг.).

Разработанная система имитационного моделирования применяется в ОАО Саратовские обои.

Содержащиеся в работе материалы используются в учебном процессе специальности Прикладная информатика (в экономике) при изучении дисциплины Имитационное моделирование экономических процессов.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ объемом 4,9 п.л., в том числе, одна статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ, одна монография (в соавторстве).

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка литературы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первая глава диссертационного исследования посвящена рассмотрению проблем развития и эффективного управления предприятиями по производству обоев, а также обоснованию необходимости применять для поддержки управления этими предприятиями технологии имитационного моделирования.

Особенность рассматриваемого вида производства состоит в том, что качество продукции (симплексные, дуплексные бумажные обои, а также виниловые и акриловые обои) существенно зависит от качества используемых печатных форм. Поэтому предприятия имеют в своем составе два совершенно разнородных по технологии производства - основное производство обоев и вспомогательное производство печатных форм (рис. 1). Последнее включает, помимо стандартных средств обработки металических деталей, резиновых и монотановых покрытий, также и такие высокотехнологичные, как компьютерная подготовка рисунков, прожиг рисунков с помощью программно-управляемых лазерных гравировальных установок (ГУ), включающих мощные газоразрядные и твердотельные лазеры.

Таким образом, типичное предприятие по производству обоев представляет собой достаточно сложный производственный комплекс, эффективно управлять которым, используя классический функциональный подход, затруднительно.

Преимущество процессного подхода к управлению цепочками создания добавленной стоимости перед функциональным подходом заключается в лучшей реализации системных свойств. Если функциональный подход концентрируется на оптимизации выпонения собственно операций, то процессный подход концентрируется на оптимизации взаимодействия операций с той точки зрения, как реализация операций одних центров затрат влияет на эффективность выпонения операций других центров затрат и, соответственно, на общую эффективность вида деятельности.

Рис. 1. Производственные процессы на ОАО Саратовские обои

В цепочке снабжение сырьем - обойное производство - сбыт готовой продукции в ОАО Саратовские обои (как и на большинстве других предприятий по производству обоев) функционирует четко отлаженная система процессного управления на основе корпоративной информационной системы (КИС) класса ERP Галактика. Данная система позволяет не только формировать планы сбыта готовой продукции, закупки материалов и загрузки цехов, анализировать информацию по прошедшим периодам, но и отслеживать в режиме реального времени состояние имеющихся производственных заказов, предоставляя информацию для принятия управленческих решений. Та-

ким образом, важнейшие бизнес-процессы объединены в единое информационное пространство.

В целом, приведенная на рис. 1 схема соответствует известным бизнес-процессам с кооперативными связями. Однако существует ряд особенностей производства печатных форм, затрудняющих использование стандартной процессной методики управления в производстве печатных форм:

- вследствие низкой износостойкости печатных форм большая часть объема производства приходится на замену. План же производства можно составить лишь на печатные формы, требуемые для ввода в эксплуатацию новых рисунков;

- время жизни печатной формы является случайной величиной с очень высокой вариабельностью;

- срок поного цикла изготовления печатной формы зачастую превышает горизонт планирования на производство обоев, что затрудняет определение типов печатных форм, которые будут находиться в эксплуатации, а, следовательно, с большей вероятностью могут потребовать замены;

- необходимость привлечения. в производстве печатных форм трех контрагентов, находящихся в других городах, стохастичность времени наработки на отказ ГУ, приводят к высокой вариабельности времени изготовления печатной формы;

- большой ассортимент печатных форм - как по видам рисунков, так и по типам обоепечатных машин;

- неопределенность в необходимом количестве сырья на планируемый период времени, обусловленная стохастичностью коэффициента утилизации вышедших из строя печатных форм.

Описанные факторы затрудняют планирование производства печатных форм, что приводит к таким: альтернативным отрицательным последствиям:

- простой на линии обоепечатного цеха из-за отсутствия необходимых печатных форм;

- возникновение избыточного запаса печатных форм, и, как следствие, -замораживание (а в ряде случаев - и потеря) оборотных средств.

В этом случае эффективными могут оказаться технологии имитационного моделирования.

Необходимость применения технологий имитационного моделирования для рассматриваемого круга задач обусловлена тем, что материальные, информационные, финансовые потоки бизнес-процессов имеют характеристики, изменяющиеся во времени по случайным законам. Следствием этого является существенная неравномерность использования материальных, информационных, людских и финансовых ресурсов. Применение имитационного моделирования позволяет формировать в динамике следующие показатели: время выпонения процессов и отдельных операций, стоимостные затраты на выпонение процессов, производительность (объемы выпоненных работ) процессов, степень занятости отдельных ресурсов, стоимостные затраты использования отдельных ресурсов.

Во второй главе проведен сравнительный анализ новейших инструментальных средств для создания имитационных моделей.

МИМ являются во многих важных для практики задачах альтернативой классическим экономико-математическим методам. Идея МИМ состоит в том, что вместо аналитического описания взаимосвязей между входами, состояниями и выходами исследуемой системы строят агоритм, отображающий последовательность развития процессов внутри исследуемого объекта, а затем проигрывают поведение объекта на ПК.

Рассматриваемому кругу задач соответствует дискретно-событийный подход. В этом случае имитационная модель описывает потоки элементарных событий, происходящих с элементарными экономическими единицами.

Под дискретно-событийным моделированием понимают подход, основанный на концепции заявок (пассивных объектов, транзактов, entities), ресурсов и потоковых диаграмм (flowcharts), определяющих потоки транзактов и использование ресурсов. Транзакты, например, - детали, требующие

обработки на станках. Ресурсы - станки, на которых эти детали обрабатываются. Таким образом, дискретно-событийное моделирование - моделирование системы в дискретные моменты времени, когда происходят события, отражающие последовательность изменения состояний системы во времени.

. Среди инструментальных средств ИМ выделяется программный продукт GPSS World, разработанный для ОС Windows (фирма Minuteman Software, 2000 г.). Он вобрал в себя весь арсенал новейших информационных технологий: развитые графические оболочки для создания моделей и интерпретации выходных результатов моделирования, мультимедийные средства, объектно-ориентированное программирование. Именно это инструментальное средство и было применено автором для решения поставленных в первой главе задач.

В третьей главе предложена концепция системы имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев. Система включает в себя: ,

- подсистему сбора и обработки статистических-данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного моделирования;

- подсистему собственно имитационного моделирования.

Отмечается, что в последние годы на большинстве российских промышленных предприятий завершися процесс внедрения КИС для поддержки управления. Однако тот огромный объем информации, который концентрируется в базе данных (БД) КИС используется далеко не в поной мере. Как правило, процесс работы с КИС завершается выдачей отчетов - результатов выборок информации из БД по заданным запросам, анализируя которые менеджеры принимают решения. Однако в случае, когда важную роль играют факторы неопределенности (как внутренней, так и внешней среды), а объем информации огромен, такой подход далеко не всегда может дать удовлетворительные результаты.

В последние годы наметились два направления использования информации БД КИС: интелектуальный анализ данных (ИАД) для выявления

скрытых закономерностей в массивах данных и имитационное моделирование.

Система имитационного моделирования разработана для решения критически важной для предприятий по производству обоев задачи планирования производства печатных форм.

Доля затрат на производство печатных форм в себестоимости рулона обоев составляет всего 10%. Однако дело в том, что прямые убытки в связи с отсутствием необходимой печатной формы составляют 300000 руб. за рабочую смену, годовые убытки доходят до 7% выручки от реализации, что составляет существенную долю прибыли предприятия. При наличии жесткой конкуренции на рынке обоев, задержка с отгрузкой заказчику товара может иметь значительно более серьезные финансовые последствия, связанные с тем, что клиент может приобрести аналогичный товар у другого производителя и поностью аннулировать свой заказ, часть из которого к этому моменту может быть уже изготовлена. Это грозит, в конечном итоге, потерей клиента.

. Для реализации первой подсистемы ИМ на основе информации, накоц-: ленной в БД КИС ОАО Саратовские обои за квартал, определены характеристики случайных величин и событий:

- функции распределения плотностей вероятностей: интервалов времени поступления заявок на изготовление печатных форм; интервалов времени между приходами двух бывших в употреблении печатных форм; времени нанесения рисунка с помощью ГУ на заготовку; времени обработки на токарном станке сердечника из нового комплекта материалов, времени, затрачиваемого на обрезиновку у стороннего контрагента и ряд других;

- вероятности событий: изготовленная печатная форма имеет брак; пришедшая б/у печатная форма имеет неглубокое повреждение рисунка и может быть восстановлена без привлечения контрагентов; пришедшая б/у печатная форма имеет глубокое повреждение рисунка и может быть восстановлена только с привлечением контрагентов и ряд других.

Для нахождения функций распределения использовася критерий ^(хи-квадрат) Пирсона согласия наблюдаемых данных с некоторой гипотезой.

Имея значения переменной у, мы проверяем гипотезу, согласно которой распределение у описывается вероятностным законом Р.

Предположим, что произведено п независимых опытов, в каждом из которых случайная величина У приняла определенное значение. На основе этих данных составляется статистический ряд распределения случайной величины У:

У/ У 2 У, Ук

р) р\ * р1 Рк

где р1 Ч я, / п - частота события, состоящего в том, что У принимает значение, равное _}',. : { У = у1 }, п1 - число опытов, в которых появилось это событие, / = 1,2,...,к.

Мы выдвигаем гипотезу Н, состоящую в том, что случайная величина У имеет ряд распределения:

"У1 У 2 ..." У,- Ук '

Р1 Р2 Р- Рк

где Р1,Ч,Рь - значения вероятностей, вычисленные согласно некоторому теоретическому закону. Отклонения экспериментальных частот р" от теоретических р1 мы объясняем случайными причинами.

В качестве меры расхождения Я между гипотетическим и статистиче-

ским распределениями используется критерии х :

z2 ="(P -Pi)2 fPi

Для нахождения искомого теоретического распределения использовалась процедура Distribution Fitting (Подгонка распределений) пакета программ STATISTICA (осуществление интерфейса между КИС Галактика и пакетом STATISTICA элементарно, и подробно на этом вопросе не останавливаемся).

Время между заявками, Распределение: Poisson, Lambda = 9,48624 Chi-Square test = 2,65173, df = 8 (adjusted), p = 0,95428

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Время между приходом заявок, *0.5 ч

Рис. 2. Распределение времени между приходом заявок на изготовление печатных форм (сплошная линия - теоретическое распределение Пуассона)

В качестве примера применения описанной методики на рис. 2 приведены результаты подгонки плотности вероятности распределения времени между приходом заявок на изготовление валов (время измеряется в модельных единицах, одна единица равна 0,5 час). В этом случае подходит распределение Пуассона. Параметр Lambda (среднее время между приходом зая-

вок) равно 9,48624 еД.' модельного времени, т.е. 4,743 час, значение критерия X (Chi-Square test), равно 2,65173. Далее приведена вероятность ошибиться при отклонении гипотезы о справедливости распределения Пуассона р = 0,95428.

Далеко не во всех случаях одно из теоретических распределений столь достоверно описывает исследуемые случайные величины. Однако GPSS World позволяет применять и эмпирические дискретные распределения случайных величин.

Всего обработаны статистические данные по 25 случайным величинам и видам событий, используемым в разработанной автором программе ИМ (полный текст оригинальной программы ИМ на языке GPSS World и ее подробное описание приводится в разделе 3.3 диссертации).

Рис.3. Блок-схема имитационной модели цеха по производству печатных форм (валов), построенная визуальными средствами GPSS World

Для применения инструментального средства GPSS World во второй подсистеме ИМ необходимо сформулировать агоритм ИМ в соответствующих терминах, т.е. определить виды используемых транзактов, ресурсов -одноканальных (ОКУ) и многоканальных устройств (МКУ), списков и т.п. Например, такие процессы, как появление заявок на изготовление печатных форм, поступление б/у печатных форм из обойного производства и т.п. отображаются транзактами. Кроме того, в программе применяются фиктивные транзакты, которые инициируют появление некоторых случайных событий (рис.3).

Оригинальная система ИМ позволяет решать самые разнообразные задачи типа что, если ..., например, планирование производства печатных форм при увеличении объема производства обоев.

Расчеты с использованием фактических данных за 2006 г. показали, что производство печатных форм справляется с потоком заявок, что и имеет место в реальности. Однако, предположим, что объем производства обоев необходимо увеличить вдвое. Проведенное за период 4400 ед. модельного времени ИМ показало, что в этом случае 40% заявок на изготовление печатных форм не удовлетворяется.

Рис. 4. Зависимость количества заготовок на складе заготовок от модельного

времени - очередь к ГУ

Как вцдно из рис. 4, очередь к ГУ не растет. Это значит, что имеющиеся фактические ресурсы ГУ справятся в случае роста производства.

Где же возникает лузкое место в производственной цепочке? Как видно из рис. 5, с возросшим потоком заявок не справляется процедура обрезиновки валов у иногороднего контрагента. Таким образом, чтобы расширить объем производства, необходимо расшить это узкое место.

1500 1125 750 375 0

0 2000 4000 6000 0000 10000

Рис. 5. Зависимость количества сердечников на буферном складе, которые ждут обрезиновки у стороннего контрагента, от модельного времени.

Могут быть приняты различные решения. Например, можно увеличить грузоподъемность автомашин, перевозящих сердечники стороннему контрагенту. Нельзя исключить и такой вариант, как создание собственного участка обрезиновки сердечников.

Приведенные выше результаты получены при однократном прогоне программы ИМ. Поскольку случайные факторы существенны, для получения достоверных результатов необходим многократный расчет при различных автоматически генерируемых последовательностях случайных чисел (метод статистических испытаний - метод Монте-Карло).

Разработана концепция применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) средствами GPSS World, включающая создание специального командного файла, обеспечивающего цикл расчетов (с инициацией генераторов случайных чисел) с записью результатов в текстовый файл с последующей обработкой результатов пакетами статистического анализа (STATISTICA, либо модуль Описательная статистика табличного процессора EXCEL).

Исследовались доверительные интервалы (по t -критерию) для средних значений важнейших выходных показателей.

В частности, нас интересовала степень отличия числа полученных заявок на изготовление печатных форм Z от числа F фактически изготовленных и переданных в обойное производство: К Ч Z-F, характеризуемая па-

раметром П =ЧЧЧ100%.

Рис. 6. Зависимость отношения доверительного интервала к выборочному среднему от числа испытаний

На рис. 6 приведена зависимость отношения доверительного интервала 8 (на уровне значимости 0,95) к выборочному среднему П случайной величины Л от числа испытаний N. Достаточным можно считать число испы-

таний N 20-50. Однако некоторые другие показатели могут иметь значительно большую (на 1 - 3 порядка) вариабельность, поэтому в этих случаях N * 100- 300.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИОШЮЙ РБОТЕ

1. Разработаны концептуальные положения применения процессного управления на предприятиях по производству обоев, включающие необходимость использования имитационных моделей при решении задач планирования в условиях существенного влияния случайных. факторов внутренней и внешней среды, в частности, критически важной задачи совместного планирования основного производства обоев и вспомогательного производства печатных форм.

2. Разработана и апробирована на крупнейшем предприятии по производству обоев система имитационного моделирования для решения задач Совершенствования управления предприятием по производству обоев, включающая подсистему сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного: моделирования, и подсистему собственно имитационного моделирования, разработанную с использованием современного объектно-ориентированного визуального инструментального

средства GPSS World;

3. Разработана концепция применения метода статистических испытаний ' (метод Монте-Карло) И соответствующее программное обеспечение (средствами GPSS World) для обеспечения достоверности результатов применения системы имитационного моделирования.

4. Полученные результаты позволяют рекомендовать МИМ для поддержки эффективного управления производственными комплексами других отраслей, включающими разнородные по технологиям взаимно связанные производства, в случаях воздействия существенных факторов неопределенности.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: В изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

Ермошин Д.В. Совершенствование управления предприятиями обойной отрасли с использованием технологии имитационного моделирования. Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2006, вып. 14(3), Саратов, 2006 - 0,45 п.л.

Иные монографии, научные статьи, тезисы докладов:

2. Ермошин Д.В., Неклюдов В.А., Бочаров Е.П. Процессное управление предприятием среднего бизнеса. Монография. Саратов, Саратовский государственный социально-экономический университет, 2005 - 7,7 п.л., авторских - 2,5 п.л.

3. Бочаров Е.П., Ермошин Д.В. Проблемы перехода к процессному управлению на промышленном предприятии. Социально-экономическое развитие России. Проблемы, поиски, решения. Сборник научных трудов по итогам НИР СГСЭУ в 2004 году, с. 78-80. Издательский Центр СГСЭУ, Саратов, 2004 - 0,25 п.л.

4. Ермошин Д.В. Особенности внедрения интегрированных корпоративных информационных систем на обойном производстве ОАО Саратовские обои. Проблемы социально-экономического развития России. Сборник научных трудов по итогам студенческих научных конференций в 2004 г. Секция Информационные системы и технологии. Издательский Центр СГСЭУ, Саратов, 2004 - 0,2 п.л.

5. Ермошин Д.В., Бочаров Е.П. Управление производством на ОАО Саратовские обои. Сборник трудов 1-й Всероссийской научно-практической конференции Информационный менеджмент: наука, практика, обучение. Секция Управление предприятием. ООО Офорт, Самара, 2004, стр. 62-64 - 0,25 п.л.

6. Ермошин Д.В., Бочаров Е.П. Опыт имитационного моделирования работы цеха по изготовлению печатных форм для обойного производства предприятия. Вторая Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД 2005. Сборник докладов. Том 2. Секция 3. Практическое применение имитационного и комплексного моделирования и средств автоматизации моделирования. ФГУПЦНИИТС, Санкт-Петербург, 2005. стр. 101-102, - 0,2 пл.

7. Ермошин Д.В. Опыт внедрения системы управления производством на ОАО Саратовские обои. Управление в социальных и экономических системах: сборник материалов III Международной научно-практической конференции. - Пенза: РИО ПГСХА, 2005, с.15-16 - 0,2 п.л.

8. Ермошин Д.В., Ермошина О.С. Применение методов имитационного моделирования для управления производством. Информационно-вычислительные технологии и их приложения. - Пенза: РИО ПГСХА, 2005, с. 85-87-0,2 п.л.

9. Бочаров Е.П., Ермошин Д.В., Роль информационных технологий в управлении предприятием. Имитационное моделирование. В сборнике Проблемы и перспективы совершенствования управления национальным экономическим потенциалом. Материалы международной научно-практической конференции, посвященной 75-летию образования Саратовского государственного социально-экономического университета (2-3 февраля 2006), Саратов: СГСЭУ, 2006, с. 147-148 - 0,2 п.л.

10. Ермошин Д.В. Имитационное моделирование как метод анализа сложных систем. Социально-экономическое развитие России. Проблемы, поиски, решения. Сборник научных трудов по итогам научно-исследовательской работы Саратовского государственного социально-экономического университета. Саратов, 2005,0,3 п.л.

11. Ермошин Д.В. Оптимизация процессов управления производством путем применения методов имитационного моделирования. Математическое и информационное обеспечение экономической деятельности. Научный альманах. Посвящается 75-летию СГСЭУ. Саратов: Саратовский государственный социально-экономический университет, 2006. - 0,35 пл.

Подписано в печать 16 февраля 2007 г. Формат 60x84 1/16. Бумага типогр. №1. Печать офсетная. Гарнитура лTimes. Усл. печ. л. 1,16. Тираж 100 экз. Заказ 39 . Издательский центр Саратовского государственного социально-экономического университета 410003, г. Саратов, ул. Радищева, 89. 23

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Ермошин, Дмитрий Владимирович

Введение.

Глава 1. Проблемы управления предприятиями по производству 15 обоев.

1.1. Проблемы развития предприятий по производству обоев.

1.2. ОАО Саратовские обои - крупнейший российский производитель обоев. Этапы развития. Современное состояние.

1.3. Схема производства на ОАО Саратовские обои.

1.4. Процессное управление - современный подход к управлению сложными производствами.

1.4.1. Основные понятия и принципы процессного управления.

1.4.2. Основные функции процессного менеджмента.

1.5. Основные модели бизнес-процессов. Особенности моделей бизнес-процессов на предприятиях по производству обо- 60 ев.

Глава 2. Методология применения имитационного моделирования в задачах управления промышленными предприятиями.

2.1. Классификация экономико-математических моделей.

2.2. Преимущества имитационного моделирования.

2.3. Структура моделирующего агоритма метода имитационного моделирования.

2.4. Отображение подходов в имитационном моделировании на шкале уровня абстракции: системная динамика, дискретно-событийное моделирование, агентное моделирование.

2.5. Методология дискретно-событийного имитационного моделирования.

2.6. Объектно-ориентированный подход в дискретно-событийном имитационном моделировании. Система GPSS World.

Глава 3. Разработка системы имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятиями по ^ производству обоев.

3.1. Применение модели бизнес-процесса с кооперативными связями для описания обойного предприятия. Состав системы имитационного моделирования.

3.2. Подготовка исходных данных и обработка результатов применения технологий имитационного моделирования с помощью методов математической статистики.

3.2.1. Проблема сбора статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин, моделируемых с помощью технологий имитационного моделирования.

3.2.2. Теоретические основы нахождение вероятностных распределений по наблюдаемым данным.

3.2.3. Нахождение вероятностных распределений показателей, использованных при имитационном моделировании (по данным ОАО Саратовские обои).

3.3. Программа на языке GPSS World для имитации производства печатных форм для производства обоев.

3.4. Результаты имитационного моделирования производства печатных форм

3.5. Результаты применения метода Монте-Карло (статистических испытаний) в задаче имитационного моделирования производства печатных форм.

3.6. Экономическая оценка эффективности применения метода имитационного моделирования.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка системы имитационного моделирования для решения задач управления промышленными предприятиями"

Актуальность работы. Переход к рыночной экономике, происшедший в России в 90-е годы прошлого века, сам по себе сразу не решает все проблемы и автоматически не создает благоприятные условия в деятельности предприятий. Этот процесс, наоборот, порождает ряд проблем на всех уровнях управления - стратегическом, тактическом, оперативном (производственно-технологическом).

Экономические исследования отечественных ученых, проводившиеся в 90-х годах прошлого века, были в большей степени сосредоточены на проблемах стратегического уровня управления промышленными предприятиями. В первую очередь решались вопросы смены организационно-правового статуса предприятий, выбора формы собственности, реструктуризации, диверсификации спектра выпускаемой продукции. Такие направления исследования были обусловлены реальными процессами, проходившими в экономике. К тому же предприятия не имели опыта стратегического планирования, поскольку в лэпоху административно-командной экономики эта функция была прерогативой отраслевых министерств.

Однако решение стратегических проблем (как в теории, так и на практике) во многих случаях не дало требуемых результатов. В настоящее время на мировом рынке российские предприятия реально конкурентоспособны, в основном, в отраслях, связанных с переработкой природных ресурсов, производством военно-космической продукции, а также в очень немногих областях фундаментальной науки. Для большинства российских промышленных предприятий все еще характерны устаревшие производственные фонды и технологии, недостаточная квалификация кадров, нехватка оборотных средств, и, в конечном итоге, для инвестиций в развитие предприятий недостаточно финансовых средств. По данным Госкомстата РФ степень износа основных фондов в промышленности возросла с 1995 по 2005 гг. с 46,2% до 50,6%. Темпы роста индекса физического объема инвестиций в основной капитал имеют с 2002 года тенденцию к замедлению.

Все это свидетельствует о том, что проведенные рыночные реформы пока не достигли в поной мере важнейшей цели - привлечения инвесторов (как отечественных, так и зарубежных) в российскую промышленность.

Все сказанное непосредственно относится и к предприятиям по производству обоев. Значение этой группы предприятий значительно возросло в последние годы в связи с реализацией Национального проекта по обеспечению населения доступным жильем. Однако выпонение этого проекта тормозится нехваткой строительных материалов необходимого качества по разумным ценам, в том числе, такого важного отделочного материала, как обои.

Производство обоев в России сосредоточено, в основном, на восьми предприятиях, испытывающих острую конкуренцию со стороны зарубежных производителей. Надо отметить, что пока они эту конкурентную борьбу проигрывают. Так, доля отечественных обоев на российском рынке с 2001 г. по 2005 г. упала с 76,7% до 52,63%. Объем производства за этот же период упал с 129 до 91,5 мн. условных рулонов.

Инвесторы будут вкладывать финансовый и интелектуальный капитал в развитие предприятий только в том случае, если предприятие докажет эффективность капитальных вложений. Важнейшее доказательство такой эффективности - четкое функционирование системы управления предприятием на всех уровнях.

Производственно-технологический уровень управления предприятием является важнейшим, базовым для тактического и стратегического уровней.

Специфика управления предприятием по производству обоев обусловлена наличием существенных факторов неопределенности, затрудняющих реализацию такой важнейшей функции управления, как планирование. Суть дела заключается в том, что типичное предприятие по производству обоев имеет два совершенно разнородных по технологии производства - основное (печать обоев) и вспомогательное (изготовление печатных форм). Качество печатных валов - основной фактор (наряду с качеством бумаги и красителей), определяющий конкурентоспособность продукции. Для печатных валов характерен сравнительно небольшой средний срок службы, а также высокая вариабельность этого показателя.

Обширная номенклатура используемых в производстве обоев рисунков, неопределенность показателя срока службы отдельного печатного вала чрезвычайно затрудняют планирование производства валов. В результате на предприятии возможно возникновение одной из двух неблагоприятных ситуаций:

- приостановка печати обоев в связи с отсутствием необходимых типов валов;

- ломертвление капитала в случае, когда печатные валы изготавливаются с лизлишним запасом.

Отметим, что данная проблема - лишь одна из многих (но наиболее острая) проблем, возникающих при управлении обойным производством.

Для совершенствования планирования в условиях неопределенности необходимо использовать методы математического моделирования. Это относится не только к рассматриваемому типу промышленных производств. В настоящее время экономическая теория на микро- и макроуровнях не может не включать в себя математические модели и методы как естественные и необходимые элементы. Однако в случаях, когда существенны факторы неопределенности, классические экономико-математические методы мало в чем помогают при решении задач управления предприятием. Альтернативой классическим экономико-математическим моделям являются имитационные модели. Идея метода имитационного моделирования (МИМ) состоит в том, что вместо аналитического описания взаимосвязей между входами, состояниями и выходами исследуемой системы строят агоритм, отображающий последовательность развития процессов внутри исследуемого объекта, а затем проигрывают поведение объекта на персональном компьютере (ПК).

Основные идеи МИМ были сформулированы еще в 60-е годы прошлого века. Однако только с появлением в последнее десятилетие систем имитационного моделирования нового поколения (например, объектно-ориентированного визуального инструментального средства GPSS World (2000 г.)) появилась реальная возможность практического применения данного подхода.

В связи с этим актуальной является решение проблемы по созданию информационных систем для поддержки процессов управления на промышленных предприятиях, базирующихся на методах имитационного моделирования.

Степень разработанности проблемы. В XX веке математические методы моделирования в экономике применялись широко и эффективно во многих странах мира (Д. Хикс, Р. Солоц, Д. Неш, В. Леонтьев, П. Самуэльсон, JL Канторович, А. Гранберг, Н. Моисеев, В. Крючков, К. Гофман, Ю. Овсиенко, А. Андрейчиков, Р. Косенков, М. Красс и другие).

Метод имитационного моделирования развивася в работах Р. Шеннона, А. Лоу, В. Кельтона, Т. Дж. Шрайбера, Б. Советова, В. Боева, В. Томашевского, А. Борщева, Ю. Карпова.

Вопросам применения технологий имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления промышленными, транспортными и торговыми предприятиями посвящены работы Б. Гнеденко, А. Емельянова, С. Кокса, Б. Шмидта, С. Конюха, В. Девяткова, В. Марлея, И. Поспелова, Ю. Толуева и многих других.

Появление в 90-е годы прошлого века совершенно новых объектно-ориентированных, визуальных технологий имитационного моделирования, резкое повышение параметров ПК, существенно расширило возможности методов имитационного моделирования.

Известна поговорка: Дьявол кроется в деталях. Именно возможность учесть в имитационных моделях многие ранее не рассматриваемые детали существенно повысило практическую значимость МИМ.

В связи с этим необходимо отметить, что наличие имитационной модели и обоснование с ее помощью выбранного варианта организации являются обязательными в странах ЕС в комплекте документов, подаваемых на рассмотрение для проектирования или модернизации нового производства, либо технологического процесса.1 Интеграция России во всемирную глобальную экономику, вступление в ВТО, безусловно, приведут к необходимости унификации процедур проектирования и модернизации производств.

Важность научного направления - имитационное моделирование признана и в нашей стране2

Успешное функционирование предприятия в далеко не всегда предсказуемых изменяющихся условиях внешней и внутренней среды требует поной мобилизации усилий по соответствующей адаптации. Дефицит финансовых ресурсов на предприятиях заставляет поностью использовать все внутренние резервы комплексного использования потенциала предприятия. Технологии имитационного моделирования могут оказать при решении этих проблем неоценимую помощь.

К настоящему времени разработаны системы имитационного моделирования, используемые для поддержки управления предприятиями многих важных отраслей.

Однако проблема разработки систем ИМ, базирующихся на применении новейших объектно-ориентированных визуальных инструментальных средств

1 Рыжиков Ю.И., Плотников A.M. Аналитический обзор материалов Второй Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности "Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД-2005". СПБ, 2005. Ссыка на домен более не работаетpaper/analit05irnrnod.pdf.

Федеральная целевая программа Национальная технологическая база на 2007-2011. Раздел VII Технологии интелектуальных технических систем, направление Разработка технологий имитационного моделирования сложных технических и социально-технических систем. М.: Министерство промышленности и энергетики РФ, 2006. и предназначенных для повышения эффективности управления промышленными предприятиями требует своего дальнейшего развития.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка концептуальных положений по развитию ИМ управленческих процессов на промышленных предприятиях и разработка на их основе информационной системы для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать состояние качества управления на предприятиях по производству обоев и выявить критически важные управленческие задачи, требующие применения МИМ; проанализировать развитые в последние годы объектно-ориентированные визуальные инструментальные средства имитационного моделирования и выявить среди них наиболее адекватные задачам управления промышленными предприятиями, в частности - предприятиями по производству обоев;

- разработать концепцию системы имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев в составе двух ключевых подсистем: подсистемы сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного моделирования, и подсистемы собственно имитационного моделирования;

- на примере решения критически важных управленческих задач (по данным ОАО Саратовские обои) показать эффективность применения МИМ;

- разработать концепцию применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (средствами новейших объектно-ориентированных визуальных инструментальных средств) для обеспечения достоверности результатов применения МИМ.

Объектом исследования являются системы имитационного моделирования, а также результаты их применения для поддержки процессов управления на промышленных предприятиях (в частности, на предприятиях по производству обоев).

Предметом исследования являются процессы управления промышленными предприятиями, требующие использования методов имитационного моделирования.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории вероятностей и математической статистики для подготовки исходных данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного моделирования, метод объектно-ориентированного программирования средствами новейшей системы имитационного моделирования GPSS World.

Диссертационная работа выпонена в рамках п. 2.2 Конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов и разработка моделей экспериментальной экономики для анализа деятельности сложных социально-экономических систем и определения эффективных направлений развития социально-экономической и финансовой сфер.

Научная новизна результатов, полученных в диссертационной работе, заключается в следующем:

- разработаны концептуальные положения применения методики процессного управления на предприятиях по производству обоев (а также на предприятиях других отраслей в случае существенной роли случайных факторов), включающие необходимость использования имитационных моделей, базирующихся на дискретно-событийном подходе, при решении критически важной задачи совместного планирования основного производства обоев и вспомогательного производства печатных форм, а также подготовку исходных данных для моделирования на основе информации, концентрируемой в базах данных корпоративных информационных систем;

- на основе инструментального средства для имитационного моделирования GPSS World и пакета программ STATISTIC А разработана система имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятиями по производству обоев, включающая подсистему сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного моделирования, и подсистему собственно имитационного моделирования;

- с использованием статистических данных крупнейшего российского предприятия по производству обоев ОАО Саратовские обои проведено имитационное моделирование, позволившее спрогнозировать возникновение лузких мест производства в случае увеличения объемов производства и выработать рекомендации по их устранению;

- разработана концепция применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (средствами GPSS World) для обеспечения достоверности результатов применения системы имитационного моделирования.

На защиту выносятся:

- концептуальные положения применения процессного управления на предприятиях по производству обоев, включающие необходимость использования имитационных моделей при решении критически важной задачи совместного планирования основного производства обоев и вспомогательного производства печатных форм;

- система имитационного моделирования для решения задач совершенствования управления предприятием по производству обоев, включающая подсистему сбора и обработки статистических данных, необходимых для реализации агоритмов имитационного моделирования, и подсистему собственно имитационного моделирования, разработанную с использованием современного объектно-ориентированного визуального инструментального средства GPSS World;

- результаты имитационного моделирования с использованием статистических данных ОАО Саратовские обои, показавшие эффективность применения имитационного моделирования - в частности, для решения самых различных задач типа что, если ., например, планирование потребности в печатных формах при увеличении объема производства обоев;

- концепция применения метода статистических испытаний (метод Монте-Карло) и соответствующее программное обеспечение (разработанное средствами GPSS World) для обеспечения достоверности результатов применения системы имитационного моделирования.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость результатов состоит в создании концепции поддержки управленческих решений на предприятиях по производству обоев на основе МИМ. Полученные результаты имеют значение также и для предприятий других отраслей промышленности в случае существенного значения факторов неопределенности внешней и внутренней среды.

Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности применять разработанную систему имитационного моделирования для поддержки принятия управленческих решений на промышленных предприятиях (в частности, на предприятиях по производству обоев).

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы докладывались на 2-й Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД 2005 (Санкт-Петербург, 2005), на 1-й Всероссийской научно-практической конференции Информационный менеджмент: наука, практика, обучение, секция Управление предприятием (Самара, 2004), на научных конференциях Саратовского государственного социально-экономического университета (2004 - 2006 гг.).

По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ объемом 4,9 п.л., в том числе, одна статья в журнале, рекомендованном ВАК РФ, одна монография (в соавторстве).

Разработанная система имитационного моделирования применяется в ОАО Саратовские обои.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка литературы.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Ермошин, Дмитрий Владимирович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Обойное предприятие - благодатный объект для опробования методов математического моделирования для решения задач поддержки управления промышленными предприятиями, включающими разнородные по технологиям взаимно связанные производства - наиболее сложный с нашей точки зрения тип промышленного предприятия.

Трудности планирования производства печатных форм, обусловленные действием многочисленных случайных факторов, приводят к невозможности применить стандартные принципы процессного управления. Действительно, как уже отмечалось, процессный подход концентрируется на оптимизации взаимодействия операций с той точки зрения, как реализация операций одних центров затрат влияет на эффективность выпонения операций других центров затрат и, соответственно, на общую эффективность вида деятельности. Можно выделить два центра затрат: обойное производство и производство печатных форм. Реализация операций центра затрат лобойное производство (изготовление обоев) приводит к выходу из строя печатных форм, а, следовательно, - к возникновению заказов на изготовление печатных форм - потока случайных заявок. Кроме того, возможность утилизации вышедшей из строя печатной формы также случайна.

Эффективность работы производства печатных форм определяется не только объемом их выпуска, но, в первую очередь, - своевременностью подачи печатной формы в обойное производство. Только с помощью ИМ (найдя предварительно средствами статистического анализа необходимые характеристики случайных процессов) мы можем планировать производство печатных форм. Таким образом, производство печатных форм становится частью общего бизнес-процесса производства обоев, и принципы процессного управления могут быть в этом случае применены. Например, значительно проще связать заработную плату работников производства печатных форм с общим результатом работы предприятия. Ведь теперь работники производства печатных форм не смогут свалить ответственность на менеджеров обойного производства, не выдавших вовремя заказ на производство той или иной необходимой печатной формы.

Это означает, что разработанная в диссертации система ИМ позволяет реализовать при решении задач управления обойным предприятием наиболее современные подходы.

2. Содержание диссертации непосредственно связано с важным вопросом: как использовать ту огромную информацию, которая концентрируется в базах данных (БД) корпоративных информационных систем (КИС)?

В последние годы необходимость управления промышленными предприятиями на основе применения КИС не подлежит сомнению. Большинство предприятий (во всяком случае, все конкурентоспособные) уже внедрили КИС.

Однако тот огромный объем информации, который концентрируется в БД КИС, используется далеко не в поной мере. Как правило, процесс работы с КИС завершается выдачей отчетов - результатов выборок информации из БД по заданным запросам, анализируя которые менеджеры принимают решения. Например, получив отчет по дебиторской задоженности, менеджеры могут планировать меры по ее взысканию.

Однако в случае, когда важную роль играют факторы неопределенности (как внутренней, так и внешней среды), а объем информации огромен, такой подход далеко не всегда может дать удовлетворительные результаты. Человеческий ум не в состоянии качественно проанализировать такие объемы информации и принять правильное решение.

В последние годы наметились два направления использования информации БД КИС: интелектуальный анализ данных (ИАД) для выявления скрытых закономерностей в массивах данных и имитационное моделирование. Между этими подходами нет непреодолимой стены. Так, методы ИАД могут быть использованы для снижения размерности задач, выявляя наиболее важные для включения в имитационную модель факторы.

Имитационное моделирование, базирующееся на исходных данных, полученных путем статистической обработки информации из корпоративной БД, способно, как показано в диссертации, дать важные для управленческой практики результаты. Таким образом, допонительно оправдываются те большие затраты, которые несет предприятие, внедрившее КИС.

3. Важнейшие идеи имитационного моделирования были сформулированы более сорока лет назад. В этот же период были разработаны и опробованы соответствующие программные средства. Однако имитационное моделирование было в те годы страшно далеко от народа. Рядовое предприятие по производству товаров широкого потребления не могло позволить себе расходы на моделирование. КИС, ИАД, ИМ - эти технологии применялись фактически только на авиакосмических и оборонных предприятиях.

С тех пор многое изменилось. Появились высокопроизводительные и недорогие ПК, объектно-ориентированные визуальные инструментальные средства для реализации имитационных моделей. Для того, чтобы заниматься ИМ, уже не надо быть профессионалом-программистом - достаточно уверенно владеть информатикой, информационными системами и математической статистикой в объеме курсов для экономических специальностей вузов.

Поэтому нам представляется, что значение диссертационной работы не ограничивается конкретными результатами, полученными для предприятий по производству обоев. Фактически мы показали, что эффективное управление промышленным предприятием, включающим разнородные по технологиям взаимно связанные производства, и функционирующим в условиях неопределенности и рисков, трудно проводить без применения ИМ.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Ермошин, Дмитрий Владимирович, Саратов

1. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделированиеэкономических процессов. М., Финансы и статистика, 2004. - 365 с.

2. Немчинов, B.C. Экономико-математические модели и методы М., Наука,1965.-478 с.

3. Иозайтис B.C., Львов Ю.А. Экономико-математическое моделирование производственных систем. М., Высшая школа, 1991. - 192 с.

4. Рыжиков Ю.И., Плотников A.M. Аналитический обзор материалов Второй

5. Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности "Имитационное моделирование. Теория и практика. ИММОД-2005". СПБ, 2005. Ссыка на домен более не работаетpaper/analit05immod.pdf.

6. Глухое В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и моделидля менеджмента: учебник СПб.: Лань, 2000. - 480 с.

7. Шикин Е.В., Чхартишвши А.Г. Математические методы и модели вуправлении: учеб. пособие 2-е изд., испр. - М.: Дело, 2002. - 440 с. - (Сер. Наука управления).

8. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.:1. Наука, 1984.- 392 с.

9. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика / Под ред. А.Г. Гранберга. М.:1. Экономика, 1997.-471 с.

10. Айвазян СЛ., Енюков КС., Мешакин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Наука, 1985. - 645 с.

11. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1986. -386с.

12. Ларичев О.И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям // Автоматика и телемеханика. -1981.-№8.-с. 131 -141.

13. Ларичев О.И. Человеко-машинные процедуры принятия решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1971. - №12. - с. 130 -142.

14. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н Интелектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 2004. - 488 с.

15. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2004. - 464 с.

16. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. - 316 с.

17. Бочаров Е.П., Кодина А.И. Интегрированные корпоративные информационные системы. Принципы построения. Лабораторный практикум на базе системы Галактика. М.: Финансы и статистика, 2005. - 288 с.

18. Lotfi V., Pegels С.С. Decision support system for production and operations management (DSS POM). Boston: IRWIN, 1991.-359 p.

19. Томашевский В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде GPSS. М.: БЕСТСЕЛЕР, 2003.-412 с.

20. Учебное пособие по GPSS World. /Перевод с английского/. Казань: Мастер Лайн, 2002. - 288 с.

21. Гранберг А.Г. Моделирование социалистической экономики. М.: Экономика, 1988.-487 с.

22. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: Информационно-издательский дом ФИЛИНЪ: 1998.-с. 592.

23. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. 524 с.

24. Рогожин С.В. Рогожина Т.В. Исследование систем управления: учебник. -М.: Экзамен, 2005.-288 с.

25. Щавелёв JI.B. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений. СУБД. 1998, № 4-5

26. Дюк В., Самойленко A. Data Mining. Учебный курс. СПб: ПИТЕР, 2001,-530с.

27. Короновский А.А., Трубецков Д.И. Нелинейная динамика в действии: как идеи нелинейной динамики проникают в экологию, экономику и социальные науки. Саратов, издательство Государственного учебно-научного центра Коледж, 1995. - 129 с.

28. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: учебник 4-е изд., испр. -М.: Дело, 2003.-392 с.

29. Питеркин С.В., Оладов Н.А., Исаев ДВ. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. М.: Апина-паблишер. - 2003. - 365 с.

30. Компания Клиент-серверные технологии (КСТ). Информационная система МЗ-online. Ссыка на домен более не работаетp>

31. Смирнова Г.Н., Сорокин А. А., Тельное Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем. Учебник. М.: Финансы и статистика,2004. 534 с.

32. Алехина Г.В. Информационные технологии в экономике и управлении. Учебное пособие. М.: МЭСИ, 2002. 284 с.

33. Карпов ЮТ. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. СПБ: БХВ-Петербург, 2005. - 390 с.

34. Сайт компании Фронтстеп СНГ Ссыка на домен более не работаетp>

35. Бочаров Е.П. Многокритериальная постановка задачи оптимизации качества окружающей среды. Экономика и математические методы, 1991, т. XXIY, N5. - 3 с.

36. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели (микрроэкономика). М.: Издательство Российского университета дружбы народов, - 1999. - 183 с.

37. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М.: ИИД Филин, 1998. - 592 с.

38. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. М.: Наука, 1978.-420 с.

39. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. -М.: Наука, 1982.

40. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. -М.: Машиностроение, 1980. -593 с.

41. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1988. - 480 с.

42. Коваленко И.Н., Филиппова А.А. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1982. - 256 с.5А. Пугачев B.C. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1979.-495 с.

43. Боев В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS WORLD. СПБ: БХВ-Петербург, 2004. - 348 с.

44. Борщев А. От системной динамики и традиционного ИМ к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты. -ООО Экс Джей Текнолоджис. СПБ: - 2005. Ссыка на домен более не работаетborshevarc.pdf.

45. Лодон Дж., Лодон К. Управление информационными системами. СПБ: ПИТЕР, 2005.-910 с.

46. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1974. -424 с.

47. Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1979. - 216 с.

48. Кудрявцев Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем. М.: ДМК Пресс, 2004. - 318 с.

49. Розен В.В. Модели принятия решений в экономике. М.: Высшая школа, 2002, - 288 с.

50. Лоу A.M., Кельтон В.Д Имитационное моделирование. В серии Классика Computer Science. 3-е издание. Санкт-Петербург: ПИТЕР, 2004. - 846 с.

51. Шмидт Б. Искусство моделирования и имитации. Введение в имитационную систему Simplex 3. Перевод на русский язык под редакцией Ю.А. Ивашкина и B.JL Конюха. - Гент, Бельгия: SCS-Европейское издательство, 2003. - 524 с.

52. Венецкий И.Г., Кильдишев Г.С. Основы теории вероятности и математической статистики. М.: Статистика, 1968 - 360 с.

53. Российский статистический ежегодник. Статистический сборник. Федеральная служба государственной статистики, М.: 2006, 819 с.

54. Поликарпов П.В., Ильичев А.Г. Процессный подход в обеспечении конкурентоспособности промышленного предприятия. // Труды аспирантов и соискателей. Сборник статей. Саратов: Изд-во Латанова В.П., 2003.

55. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контролинга: Пер. с нем. М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.

56. Портер М. Конкуренция. СПб, М., Киев: Изд. Дом Вильяме, 2001.-495 с.

57. Автоматизация управления предприятием / В.В. Баронов, Г.Н. Калянов, Ю.Н. Попов и др. -М.: Инфра-М, 2000. 239 с.

58. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRP И. СПб.: Питер, 2003.-352 с.

59. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы: Пер с англ. Э.Л. Наппельбаума; Под ред. С.В. Емельянова.- М.:Мир, 1978 -311 с.

60. Томпсон А.А., Стрикленд А. Дж. Стратегический менеджмент. Искусство разработки реализации стратегии. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. - 576 с.

61. Официальный сайт корпорации "Галактика" Ссыка на домен более не работаетp>

Похожие диссертации