CC BY
0
УДК 004.942 ; 338. 245
DOI 10.52135/2410-4124_2021_3_26
ИГРОВАЯ МОДЕЛЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОБОРОННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
GAME MODEL OF PRODUCTION AND ECONOMIC ACTIVITY OF THE DEFENSE ORGANIZATION
ЕРЕШКО ФЕЛИКС ИВАНОВИЧ
заведующий отделом информационно-вычислительных систем ВЦ ФИЦ ИУ РАН, доктор технических наук, профессор
Ereshko Felix Ivanovich, Head of the Department “Information and Computation Systems" of the Dorodnytcin Computer Center FRC CSC RAS, Doctor of Technical Sciences, Professor, Moscow, Russian Federation
КИСЕЛЕВ ОЛЕГ ИВАНОВИЧ
начальник отделения научных исследований и разработок по оборонной тематике — заместитель руководителя центра эксплуатации и развития интегрированной системы информационно-аналитического обеспечения управления в сфере ОПК ФГУП "ВНИИ "Центр", кандидат технических наук
Kiselev Oleg Ivanovich, Head of the Department of Research and Development on Defense Issues-Deputy Head of the Center for Expluatation and Development of the integrated system of information and analytical support of management in the field of the military-Industrial complex of VNII “Center”, Candidate of Technical Sciences, Moscow, Russian Federation
ШЕВЧЕНКО ВАСИЛИЙ ВЛАДИМИРОВИЧ
ведущий научный сотрудник отдела информационно-вычислительных систем ВЦ ФИЦ ИУ РАН
Shevchenko Vasily Vladimirovich, Leading Researcher of the Department “Information and Computation Systems“ of the Dorodnytcin Computer Center FRC CSC RAS, Moscow, Russian Federation
АННОТАЦИЯ
Описывается игровая математическая модель функционирования оборонной организации, предназначенная для прогнозирования и поддержки принятия широкого круга решений по управлению производственноэкономической деятельностью и развитием оборонных предприятий, корпораций, отраслей обороннопромышленного комплекса и комплекса в целом. Рассматриваются только производственно-финансовый, логистический, маркетинговый аспекты деятельности организации, а инновационно-модернизационный, образовательный, здравоохранительный, научный аспекты в предложенной версии модели остаются вне рассмотрения. Предложенная модель описана на уровне конкретизации, необходимой для создания соответствующего программного комплекса.
ABSTRACT
The article describes a game mathematical model of the functioning of a defense organization, designed to predict and support the adoption of a fairly wide range of decisions on the management of production and economic activities and the development of defense enterprises, corporations, branches of the military-industrial complex, and the complex as a whole. The production, financial, logistics, and marketing aspects of the activity of the organization are considered. Innovation and modernization, educational, health, and scientific aspects in the proposed version of the model remain out of consideration. The proposed model is described at the level of concretization sufficient to create an appropriate software package.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
исследование операций, теория игр, управление, развитие, моделирование..
KEYWORDS:
operations research, game theory, management, development, modeling.
ВВЕДЕНИЕ
Для эффективного моделирования в интересах поддержки принятия решений в оборонно-промышленном комплексе (ОПК) необходима методология построения имитационных игровых моделей, в которых переход системы из состояния в начале к состоянию в конце такта дискретного времени моделировался бы максимально точно, рельефно, в соответствии с реальностью.
Одним из оснований построения искомой методологии может служить теория операционных игр, появившаяся в процессе практической работы в рамках реализации ФЦП "Реформирование и развитие оборонно-промышленного комплекса (2002-2006 годы)", разработки Промышленной политики Правительства Москвы на 2007-2009 годы, Генеральной схемы развития и размещения промышленности Москвы на 20082020 годы, модуля моделирования ситуационного центра системы ГАС ГОЗ1-8.
В рамках этой теории процесс жизнедеятельности оперирующей стороны (ОС) описывается, как динамический ансамбль статических игр, в которых участвует она сама и её контрагенты. Каждая статическая игра представляет некоторое моментное, происходящее за один такт дискретного времени действие, некоторый "простейший факт экономической жизни". Формат используемых статических игр задан строго формально и позволяет вполне естественно описывать производственные, обменные (купли-продажи продукции и услуг, труда), модернизационные, инвестиционные, кредитные, обучающие, здравоохранительные, налоговые, потребительские, природоохранные, разрушительные операции, проведение НИОКР. Результатом проведения рассматриваемых операций является изменение состояния динамической системы, описывающей игровое взаимодействие от начала к концу момента дискретного времени. Формат описания операции подразумевает также наличие неопределённых факторов в процессе проведения операции.
В соответствии с теорией операционных игр проводились среднесрочные и долгосрочные прогнозные расчеты динамики основных показателей развития промышленного комплекса и ОПК г. Москвы.2-47
Результаты этих расчетов использовались при разработке программы Правительства Москвы по развитию промышленного комплекса города в 2007-2009 годах (далее - Программа) и при разработке Генеральной схемы развития и размещения промышленности Москвы в период 2008-2025 годов. Использованные при этом операционные игровые модели могут служить основой для разработки более продвинутых моделей.
Моделирование ОПК Москвы проводилось аналогично. Промышленный комплекс Москвы и его отрасли описывались в виде двухуровневой иерархии игроков, где состав игроков используемой операционной игровой модели имел вид:
• Правительство России - федеральные органы исполнительной власти (ФОИВ);
• Правительство Москвы - региональные органы исполнительной власти г. Москвы (МОИВ);
• региональные органы исполнительной власти других регионов России (РОИВ);
• домашние хозяйства Москвы (ДХМ);
• домашние хозяйства других регионов России (ДХР);
• внешний мир (ВМ);
• не относящиеся к промышленному комплексу предприятия Москвы (ПРМ);
• предприятия других регионов России (ПРР), отличных от Москвы;
• промышленный комплекс Москвы (ПКМ) и его 12 отраслей:
Стратегии выбора управлений в операциях субъектами, отличными от оперирующей стороны, при проведении оценок либо определялись, исходя из заданных сценарных условий рассматриваемого сценария, либо рассматривались как неопределенные факторы. Этими управлениями определялись объемы и цены реализации продукции и услуг промышленного комплекса на региональном (московском), российском и зарубежном рынках, цены приобретения
промышленным комплексом необходимых продукции и услуг, объемы и цены федерального и регионального государственных заказов для него, объемы и условия инвестиций и кредитов для рассматриваемого промышленного комплекса.
В соответствии с требованиями заказчика оценки проводились для трех сценариев, определяющихся характером реализации не управляемых оперирующей стороной внешних и внутренних факторов. Совокупное влияние этих факторов на рассматриваемый процесс оценивалось различной для каждого сценария динамикой управляющих переменных модели:
- процента загрузки незагруженных производственных мощностей, зависящего главным образом от изменения объемов рынков продукции и услуг комплекса;
- объема инвестиций в основные фонды самих предприятий и иных частных инвесторов на рубль бюджетных инвестиций и преференций;
- других управлений.
Динамика данных управлений для каждого сценария рассматривалась и оценивалась экспертно-аналитически, в рамках используемой модели.
Реалистический сценарий рассматривался в качестве наиболее вероятного и характеризовался усредненными (нормальными) условиями выполнения проектов и мероприятий программы Правительства Москвы по развитию промышленного комплекса города.
Пессимистический сценарий соответствовал наименее благоприятным условиям реализации Программы.
Оптимистический сценарий соответствовал благоприятным условиям выполнения проектов и мероприятий Программы.
При проведении расчетов по всем сценариям предполагался базовый вариант экономической политики Правительства России, не предусматривающий проведения активной промышленной политики - пессимистическая оценка ожиданий инвестиционноинновационной активности промышленной политики Правительства России.
В соответствии с поставленной задачей прогноз проводился по промышленному комплексу в целом (индексы выражают в процентах отношение величины показателя в текущем году к его величине в предыдущем году) для четырех базовых показателей:
- индекс объема промышленного производства в действующих ценах;
- индекс среднемесячной заработной платы;
- индекс налоговых поступлений в консолидированный бюджет;
- индекс налоговых поступлений в городской бюджет.
В процессе проведения расчетов в отраслевом разрезе оценивался также целый ряд дополнительных показателей:
- объемы промышленного производства в действующих ценах;
- стоимость основных производственнопромышленных фондов (ОППФ);
- износ ОППФ;
- индексы объемов реальных инвестиций в промышленность, учитывающих индексы цен производителей по инвестициям в ОППФ;
- индексы численности работников, занятых в промышленности;
- индексы прибыли прибыльно работающих предприятий и финансового результата;
- рентабельность затрат (отношение финансового результата к себестоимости продукции);
- процент обновления ОППФ (отношение стоимости ОППФ, приобретенных в течение года, к общей стоимости ОППФ в текущем году).
Описанная выше научная и имеющаяся информационно-аналитическая базы позволяют сформулировать концептуальный подход к моделированию в ОПК, опираясь на который могут быть разработаны и внедрены программные комплексы, обеспечивающие прогнозирование и поддержку принятия решений на всех уровнях управления производственно-экономической деятельностью и развитием организаций комплекса: предприятий, ИС, отраслей, комплекс в целом. В силу того, что в основе такого подхода предлагается учесть опыт исследования операций, сохраняя при этом уровень строгости определения исходных понятий математической теории игр, то его можно назвать операционным игровым сценарным моделированием.
ИГРОВАЯ ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ ОПК
Разрабатывая методологию
использования игрового имитационного сценарного моделирования для
поддержки принятия решений по управлению производственноэкономической деятельностью и
развитием ОПК, целесообразно начать с построения целостных, взаимоувязанных, но относительно простых моделей, оставляющих вне рассмотрения наиболее
сложные для моделирования аспекты этой деятельности, с тем, чтобы далее, опираясь на них, учесть и эти аспекты.
Остановимся в качестве первого шага на ограниченной модели производственно-финансовой деятельности организации ОПК, в рамках которой не рассматриваются НИОКР, инновационно-модернизационные, обучающие, здравоохранительные, природоохранные, инвестиционные процессы. Операции купли-продажи продукции и услуг, найма, производственные операции, кредитные, налоговые взаимодействия моделируются в самых простых форматах их проведения. Эта модель появилась в результате объединения идеологии традиционной теории игр, прежде всего, теории иерархических игр Гер-мейера, и идеологии операционного игрового сценарного моделирования, которая, зародившись в рамках теории игр, имеет ряд специфических особенностей: традиционные многошаговые игры трансформируются в динамические ансамбли статических игр.
Включение в модель возможностей моделирования отсутствующих процессов и более сложных форматов проведения обменных (купли-продажи продукции, услуг, труда), производственных, налоговых и кредитных взаимодействий возможно в процессе её дальнейшего развития. Также в процессе развития модели следует провести рассмотрение неопределённостей природного характера, сложных форм конкурентного взаимодействия оперирующей стороны ОС (рассматриваемой организации) с контрагентами.
Производственно-экономическую деятельность ОС опишем как игровое взаимодействие со следующими контрагентами (игроками):
- Государство (Г).
- Рынок труда (РТ).
- Продавцы сырья, материалов и энергии (ПрСМЭ).
- Продавцы основных средств (ПрОС).
- Продавцы услуг (ПрУс).
- Кредиторы (К).
- Покупатели гражданской продукции и услуг (ПГП).
- Покупатели продукции и услуг в рамках внешнеторгового сотрудничества (ПВТС).
Взаимодействие разворачивается на конечном отрезке [0, T] дискретного времени с тактом Δ, равным месяцу или кварталу; при построении прогнозов и планов на 1 год -месяцу, более 1 года - кварталу. В модели рассматривается l видов сырья и материалов,
m видов средств производства (СП), n видов готовой продукции, к видов услуг, r квалификационных групп работников. При этом средства производства делятся на те, которые ОС может производить сама (m1 видов) и те, которые можно купить только у ПрСП (m2 видов): m1 + m2 = m. Основные средства, которые ОС может производить сама, входят в число видов готовой продукции, в связи с чем n > mı. Для удобства будем считать, что m1 основных средств находятся вначале списка готовой продукции.
Состояние ОС в текущий момент времени опишем следующими переменными. Момент времени будем указывать только при необходимости:
- х1см,...,х1см - количество видов сырья и материалов у ОС;
- x1oc,...,xmoc - количество видов основных средств у ОС;
- х"р,...,х„"р - количество видов готовой продукции у ОС;
- y1,...,yr - число работников различных квалификационных групп в коллективе ОСТ;
- V - наличие денежных средств у ОС;
- КЗ - кредиторская задолженность ОС;
- ДЗ - дебиторская задолженность ОС.
Игровое взаимодействие ОС с контрагентами Г, РТ, ПрСМЭ, ПрСП, К, ПГП, ПВТС будем описывать в рамках текущей первой версии модели простейшим образом:
- Г устанавливает неизменные на время игры ставки налогов на прибыль - %пр, собственность (за такт Δ) - %с и добавленную стоимость - %ндс, цены и объёмы поставок по ГОЗ в течение каждого такта отрезка игрового взаимодействия [0,T] - продукции Cif03, Xif°3, i = 1,...,и; j = 1,..., T/Δ и услуг CiJTyc, UiJryc, i = 1,...,к; J = 1,...,Τ/Δ, вектор необходимых мобилизационных мощностей (основных средств) - MMi,...,MMm. ОС неукоснительно оплачивает установленные налоги, выполняет поставки в рамках ГОЗ, обеспечивает наличие заданных количеств мобилизационных мощностей.
- РТ устанавливает оплату труда работника каждой квалификационной группы в течение каждого такта времени отрезка игрового взаимодействия [0,T] - YijrFyjt, i = 1,...,r, j = 1,...,Τ/Δ. ОС определяет в каждый такт времени количество ею нанимаемых тружеников каждой группы.
- ПрСМЭ устанавливает цены продажи единицы каждого вида сырья и материалов, а также единицы (квТ/час) электроэнергии в каждом такте времени отрезка игрового взаимодействия [0,T] - Cj33 CiJCM, i=1,...,l; ]'=1,...,Τ/Δ,
ОС устанавливает объёмы закупок электроэнергии и различных видов сырья и материалов в разные такты времени игрового взаимодействия.
- ПрУс устанавливает цены реализации единицы каждой услуги в каждом такте времени отрезка игрового взаимодействия [0,Т] - CiJyc, i=1,...,k; j=1,...,T/A. ОС устанавливает объёмы закупок различных услуг в разные такты времени игрового взаимодействия.
- ПрСП устанавливает цены продажи единицы каждого вида СП в каждом такте времени отрезка игрового взаимодействия [0,TI - CiJoc, i=1,...,m; j=1,...,T/A. ОС устанавливает объёмы закупок различных видов СП в разные такты времени игрового взаимодействия.
- К устанавливает максимальные объёмы и ставки (% за такт Δ) различных видов кредитных линий. ОС принимает кредиты разных видов в рамках установленных объёмов. К и ОС строго выполняют обязательства по кредитным договорам. Число различных доступных ОС кредитных линий обозначим q. Объёмы (VK1,...,VKq) и ставки (%1,...,%q) этих кредитных линий будем считать установленными и неизменными на всём отрезке [0,Т]. Текущие заимствования по кредитным линиям обозначим vk1,...,vkq.
- ПГП устанавливает цены и максимальные объёмы покупки различных видов гражданской продукции и услуг в каждом такте времени отрезка игрового взаимодействия [0,Т]: CiJrn, UiJrn, і = Ι,.,.,η; j = 1,...,T/A, Ci[nyc, Uifnyc, i = 1,...,k; j = 1,...,T/A ОС устанавливает объёмы продажи ПГП различных видов гражданской продукции и услуг в разные такты времени игрового взаимодействия;
- ПВТС устанавливает цены и максимальные объёмы покупки различных видов готовой продукции и услуг в каждом такте времени отрезка игрового взаимодействия [0,Т]: CiJBTC, UiJBTC, i = 1,...,n; j=1,...,T/A, CijBTCyc, UijBTCyc, i = 1,...,k; j = 1,...,T/A. ОС устанавливает объёмы продажи ПВТС различных видов готовой продукции и услуг в разные такты времени игрового взаимодействия.
ОС может совершать производственные операции по производству различных видов готовой продукции и услуг. Будем полагать, что в каждой производственной операции производится строго один
вид продукции или одна услуга. Всего производственных операций n+k: op1np,...,opnnp; opfC,...,opkyc. Заданы постоянные (модернизационные операции не рассматриваются) потребности каждого вида сырья и материалов me11np,...,me1lnp,.., men1np,...,menlnp; me11yc,...,me1îyc,...,mek1yc,...,mekiyc, электроэнергии ele1np,...,elennp; ele1yc,...,elekyc,
каждого вида основных средств (размерность - тактоединица вида СП) feUnp,...fe1mnp,..., fenrP,...,fenmP; fe1AC,...,fe1mC,...,
fek1yc,...,fekmyc, каждого квалификационного вида труда (размерность - тактоединица вида труженика) te1Inp,...,te1rnp,...,ten1np,...,tenrnp; te11yc,...,te1ryc,...,tek^1yc,...,tekryc для производства единицы продукции или услуги в каждой производственной операции.
Поскольку одна и та же готовая продукция ОС может реализовываться в рамках ГОЗ и в рамках ВТС, то в качестве ГП для оценки чистых активов обозначим ciJ^P среднее арифметическое из возможных цен продажи (ГОЗ, ВТС, ГП) i-го вида готовой продукции в J-й момент времени.
Чистые активы в каждый момент времени можно оценить, как стоимость всех активов (по ценам рынков) плюс денежные средства и дебиторская задолженность минус кредиторская задолженность на этот момент:
ЧА (j)=V j) +ДЗф -K3j)+Σ ί=1 + (1)
+ ΣΓ^ϋ)^ + ΣΓ=ι<ρϋ)^
Налоговую базу налога на собственность будем оценивать так:
mHc(j) = 4A(j) - V(j) - ДЗф + K3(j) (2)
Сценарий задаётся выборами всех контрагентов, отличных от ОС игроков, и выборами (управлениями) ОС во всех проводимых операциях во все такты времени взаимодействия. Выборы контрагентов представлены выше. ОС на каждом шаге игры выбирает объёмы производственных операций zx,...,zn zn+1,...,zn+k ; объёмы закупок сырья и материалов ф1,...,ф, услуг β1,...,β]„ основных средств y1,...,ym ; объёмы продажи по ГОЗ, ВТС и в части ГП продукции и Iго3,..., ипгО3, u1BTc,..., unBTc, и1ГП,...,ипГП и услуг а1ГО3,..., акГО3, a1BTc,..., akBTc, а1ГП,..., акГП ; объёмы займов по кредитным линиям vk1,...,vkq и величинуДЗ в конце такта. Выбирает ОС так, чтобы максимизировать свои чистые активы в конце данного такта.
Уравнения динамики данного игрового
процесса определяют значения переменных
х1см,...,х1см; х1ос,...,хтос; х1пр,...,хппр; yi,...,yr; V, ДЗ, КЗ, vk1,...,vkq в конце такта по их значениям в начале такта и выборам ОС и контрагентов в течение данного такта и имеют вид:
*“(/' + 1) = *Г0) + ФіЦ) - H=i*s(j)me;p -
Σί=1 ^n+s (j)mesi 1 = 1..1 (3)
Наличие в начале плюс закупки минус затраты по производственным операциям.
Денежные средства в конце такта равны значению в начале такта плюс уменьшение ДЗ плюс выручка минус закупки минус оплата труда, налоги, оплата процентов по кредитам плюс дополнительно привлечённые кредитные средства.
Валовая прибыль (ПРИБ) определяется, как выручка за минусом затрат, добавленная стоимость ДС как ПРИБ плюс оплата труда.
При этом в каждый момент j должны выполняться ограничения (не отрицательны):
*Г0 + 1) = *Г0')(1 - %L) + лO') + *Ґ(І) (4)
ί = 1,...,η
(де %ам - процент амортизация г-го вида ОС за такт, zct°6(J) - производство г-го вида ОС для собственных нужд.
*Г0 + 1) = *Г0) + Zi(j) - «І - ДС - Д1 (5)
і = 1,..η
В начале плюс производство минус продажи.
п к
Уі 0 + 1) = ^ zs () tej + ^ Zn+ s (j)teysc (6)
S=1 S-1
Персонала нанимается столько, сколько нужно для производства. Управленческий персонал также считается необходимым для проведения производственно-коммерческих операций.
ДЗ (j+1) определяется ОС,
КЗ (j+1) = vkl +...+vk (7)
Дебиторская задолженность определяется маркетинговой политикой ОС, т.е. какую часть продукции и услуг реализует с отсрочкой оплаты. ОС также определяет, какие кредитные линии и в каком объёме в рамках выделенных объёмов использовать.
v(J + і) = να) + ДЗ 0') -ДЗД + 1)
+ £ (С+О3иЗО3(і) + CBJcufc+) + ДДС +)) +
І-1
jg (с+ОЗУСаДС) + +ДусаД(і) + С?УСарД)) ~
i-1
і + (8)
Σ сСМФі J- --fc Ш--) - £ cg+Yi(J) + cf-0') -
i = 1 t+1 i= 1
я
- 1- %І ізСгі+') + K31j- + 1) - R3(j·) -
І-1 -
i + Я
-- у^сСд яО'КДС + P+ Я+ггО'Ке^) - %пгибПРИБД) -
ill СО ι%1
- %+НБНС-) - %щ+ДСС)
у.см VCM. voc уОС. γϊψ у.Щ>. л. л. .
1 »■ ■ ■ » і і »■ ■ ■» т і » ■ ■ ■ » п і»···» г
V, ДЗ, КЗ, vk1» ■■■» vkq ^9)
п к
^ z3(j)fe7i + ^ Zn+s<j)fe7i < ДС і = 1.· ■ ·. m (10)
s=i s=i
Средств производства должно быть достаточно для выполнения всех операций. Аналогичного ограничения по трудовым ресурсам нет, поскольку в рамках данной модели считается, что по ценам рынка труда работники в нужном количестве есть.
Xi >MMi i = l,...,m (11)
Требование наличия заданных мобилизационных мощностей.
vkl < VKl,...,vkq < VKq (12)
Занять можно лишь столько денег, сколько их готовы дать.
ГОЗ ГОЗ гООЗ ГОЗ ВТС <З ВТС .,иПТС<иД,
Щ -λ1] ,·■■ ■'Щі < ληί, U1 Ulj ,■■■
,,ГП - jfn urn < иГ (13)
u1 < ,... , un nj
аК°Н к Н[?С..... Г°З ГУС ВТС ВТСУС ВТС ВТСУС
ί*Κ К Hkj 'а1 Вт U1j ,. В С К ВТ н С
S (14)
агп к нДН, ΙΛ
Продать можно столько продукции и услуг, сколько их готовы купить.
Если считать требования поставок по ГОЗ и в рамках ВТС подлежащими безусловному выполнению, то соответствующие неравенства в выражениях (13) и (14) следует за менить равенствами.
При использовании модели в простейшем случае рассматривается полное сценарное условие в виде выборов всех контрагентов на всём отрезке игрового взаимодействия или в в иде различных алгоритмов, по которы м контрагенты делают свои выборы в каждый момент времени по им ею ще й ся информации. Затем на каждом такте вычисляется вектор управлений ОС, максимизирующий чистые активы в конце текущего такта. В силу линейности
используемых соотношений решается задача линейного программирования (ЛП). Задача ЛП ставится как задача максимизации чистых активов (1) при ограничениях (9)-(14) и при варьировании перечисленных выше переменных, составляющих выбор ОС.
Программная реализация
представленной выше модели требует разработки достаточно сложного алгоритма формирования и решения задач ЛП при имитации каждого такта взаимодействия ОС с контрагентами в присутствии неопределённых факторов. В рамках рассмотренной модели возможна и многовариантная имитация динамики изменения состояния организации без максимизации чистых активов и решения задач ЛП. Данная модель или класс моделей может использоваться руководителями отраслей ОПК при агрегированном анализе производственно-экономической деятельности их предприятий или интегрированных структур (ИС). На базе этой модели они могут делать вполне определенные оценки. Процедуру работы со специальным программным обеспечением, построенном на её базе, можно представить следующим алгоритмом:
- выбирается такт (час, день, неделя, месяц, квартал, год) и отрезок (неделя, месяц, год, 3, 5. 10 лет) времени, на котором будут проигрываться и анализироваться различные сценарии производственноэкономической деятельности организации;
- задаются постоянные для
выбранных такта и отрезка параметры модели (начальные сальдо стоимостных и натуральных счетов, вектора материалоёмкости, фондоёмкости,
трудоёмкости, энергоёмкости производственных операций, численности работников различных квалификационных групп, действующие кредитные договора);
- формируется рассматриваемый сценарий производственно-экономической деятельности организации на заданном отрезке времени, в случае не программы, а синтеза алгоритм определения на каждом шаге дискретного времени по имеющейся к данному моменту информации объёмов производства продукции и услуг по каждой производственной операции, объёмов и цен обменных операций купли-продажи, оплаты труда работников и текучести кадров различных квалификационных групп, налоговых выплат и выплат по кредитам;
- путём имитации просчитывается динамика сальдо всех рассматриваемых счетов (стоимостных и натуральных, базовых и аналитических) на заданном отрезке времени при реализации рассматриваемого сценария; - проводятся запрашиваемые
пользователем аналитические расчёты, выдаются запрашиваемые формы отчётов как по одному из сценариев, так и по совокупности сценариев.
В случае использования модели с оптимизацией на каждом шаге прироста чистых или совокупных активов объёмы производственных операций, закупок сырья, материалов, энергии, размеры оплаты труда, объёмы дополнительных кредитований не задаются при формировании сценариев, а определяются самим специальным программным обеспечением.
Нетрудно заметить, что такое
специальное программное обеспечение можно использовать при планировании производственно-экономической деятельности, при анализе возможных рисков и различных вариантов их парирования. Полное моделирование динамики счетов позволяет иметь развёрнутую картину ожиданий при реализации каждого сценария.
Для практического использования рассмотренной модели и построенного
на её основе специального программного обеспечения необходимы корректная
подготовка исходных данных и обоснованная оценка ожиданий от внешней среды в процессе производственно-экономической деятельности той или иной организации ОПК.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Рассмотренная игровая имитационная модель производственно-экономической деятельности организаций ОПК вполне универсальна и может использоваться
при создании программных комплексов поддержки принятия решений по управлению предприятиями, корпорациями, интегрированными структурами, отраслями ОПК. Её использование позволяет, исходя из обоснованных предположений о том, какими финансовыми, производственными, квалификационными возможностями
располагает в текущий момент рассматриваемая организация, и что можно ожидать в период прогнозирования от контрагентов и рынков в части цен и объёмов приобретаемых и реализуемых продукции и услуг, конъюнктуры рынка труда, провести
целостное, определяющее динамику всего спектра базовых и аналитических счетов, сценарное прогнозирование развития событий, выработать оптимальную с точки зрения роста чистых активов при тех или иных ограничениях стратегию управления производственно-экономической деятельностью организации. При этом в данной версии модели во время прогнозирования возможности проведения НИОКР и использования их результатов, модернизаций повышения квалификационного потенциала коллектива не учитываются. В последующих версиях модели всё это должно рассматриваться и адекватно моделироваться.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Кононенко А.Ф., Шевченко В.В. Задачи управления производственными корпорациями и операционные игры.- М.: ВЦ РАН, 2004. - 42 с..
2. Матвеева Л.К., Ковалев А.М., Кононенко А.Ф., Косенкова С.Т., Шевченко В.В. Применение аппарата операционного игрового моделирования для разработки сценарного плана развития промышленной деятельности//Вопросы оборонной
техники. Серия 3.-2007,- № 1 (338).- С. 19-27.
3. Кононенко А.Ф., Шевченко В.В. Операционные игры - эффективный инструмент для согласования экономических интересов территориальных и отраслевых объединений // Вопросы оборонной техники. Серия 3.-2007,- №2 (339).-С. 34-43.
4. Кононенко А.Ф., Шевченко В.В. Методология
сценарного игрового операционного
моделирования социально-экономических
процессов, представленная на примере сценарного прогнозирования развития промышленного комплекса г. Москвы // Вопросы оборонной техники. Серия 3.- 2007,- № 2 (339).-С. 44-53.
5. Кононенко А.Ф., Карпусь Н.П., Кузин А.Г, Шевченко В.В. Игровые операционные модели процесса федерально-регионального управления развитием ОПК РФ // Системы и средства связи, телевидения и радиовещания.-2007,- №1,2.-С 23-31.
6. Кононенко А.Ф., Карпусь Н.П., Кузин
А.Г., Шевченко В.В. Классификация и анализ механизмов федерально-регионального
взаимодействия при управлении развитием ОПК РФ // Системы и средства связи, телевидения и радиовещания.-2007,- №1,2.-С. 32-40.
7. Кононенко, А.Ф., Шевченко В.В. Операционные игры. Теория и приложения.-М: ВЦ РАН, 2013. - 136 с.
8. Ерешко Ф.И., Шевченко В.В. Принципы и процедуры операционного игрового сценарного моделирования: материалы из ВСПУ-2014.-М.: ИПУ РАН, 2014.-С. 5364-5374.
