CC BY
18
КОРАБЛЕСТРОЕНИЕ. Технология и организация судостроения и судоремонта
D0I.org/10.5281/zenodo.1286011 УДК 658(075.32); 65.04.56
С.В. Власов, А.В. Андрюхин
ВЛАСОВ СЕРГЕЙ ВИКТОРОВИЧ - к.т.н., доцент, кафедра кораблестроения и океанотехники Инженерной школы, e-mail: vsv-57@mail.ru
АНДРЮХИН АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ - к.э.н., доцент, кафедра судовой энергетики и автоматики Инженерной школы, e-mail: 9089940098@bk.ru Дальневосточный федеральный университет Суханова ул., 8, Владивосток, 690091
Информационные технологии в планировании и управлении производством на судостроительной верфи
Аннотация: Приводятся результаты исследований в области информационных технологий моделирования и управления показателями целевой функции отдельного вида производства и производственной функции верфи в целом. В рассматриваемых технологиях применяются дискретный, непрерывно изменяющийся и комбинированный методы создания имитационных моделей производственных показателей.
Любой подсистемный или системный фактор производства, т.е. экономический элемент, может стать аргументом, а в оптимальном решении целевой функции отдельного вида производства или решении производственной функции верфи искомый моделируемый или планируемый показатель становится функцией этих аргументов.
Многократный прогон приведённых алгоритмов в реальных производственных условиях показал, что в режиме реального времени можно получать объективную картину, которая производственными показателями описывает состояние производства на «вчера», «сегодня», «завтра» и закладывается в основу принятия оптимальных, оцифрованных управленческих решений. Ключевые слова: информационные технологии планирования и управления, логико-математическое моделирование, план-факторный анализ, управление показателями производства.
Введение
В декабре 2010 г. президент РФ давал поручение Институту прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН - изучить проблему экономико-математического моделирования производственной функции для предприятий автопрома и авиапрома с целью разработки систем планирования и организации управления производством. Однако в доступной области научных публикаций и публикаций о результатах контроля исполнения поручений Президента на эту тему ничего нет.
Исследования в области планирования и организации управления (производственного менеджмента) широко представлены в работах Зуба А.Т., Маркова В.Д., Кузнецова С.А., Милгрома П., Робертса Дж., Сидоренко Ю.А., Смирнова Э.А., Фархутдинова Р.А., Хаймана Д.Н., Хейне П., Любимова Е.В. и других авторов. Несмотря на обширные исследования, проводимые в области планирования и организации управления производством, многие вопросы не имеют ответов и остаются дискуссионными. Малоэффективными в практическом использовании для автоматизации планирования и управления производственным процессом на предприятиях судостроительного про-
© Власов С.В., Андрюхин А.В., 2018
О статье: поступила: 09.04.2018; финансирование: бюджет ДВФУ.
филя являются и стандартизированные данные электронного формата об изделии, стандарт ISO 10303 - Industrial automation systems and integration: ISO 10303-215:2004/Cor 1:2008 - Product data representation and exchange - Part 215: Application protocol: Ship arrangement; ISO 10303-216:2003/Cor 1:2008 - Product data representation and exchange - Part 216: Application protocol: Ship mounded forms; ISO 10303-218:2004/Cor 1:2008 - Product data representation and exchange - Part 215: Application protocol: Ship structures; ISO 10303-227:2005/Cor 1:2008 - Product data representation and exchange - Part 215: Application protocol: Plant spatial configuration (см. [1]).
Рис. 1. Блок-схема оптимизации целевой функции основных видов производства и производственной функции верфи в целом.
В производственном планировании традиционные методы решения оптимизационных проблем обеспечиваются путём использования отработанных приёмов, примером одного из которых является технико-промышленное и финансовое (ТПФ) планирование производственных показателей со всеми современными модификациями, изменениями и дополнениями в соответствующих формах бумажных документов как носителей смоделированной информации [2].
Целью моделирования технико-экономических элементов (ТЭЭ) и оптимальных показателей целевой функции в каждом из видов производства и производственной функции верфи в целом является расчёт как можно большего количества вариантов в комбинациях производственных показателей и объективный выбор лучшего из них (рис. 1). Однако в реальных условиях трудно располагать соответствующим временем и средствами для параллельного просчёта, оценки и рассмотрения результатов в достаточно большом количестве различных вариантов с тем, чтобы утверждать, что получено и выбрано действительно оптимальное управленческое решение.
Высокое быстродействие и возможности современных средств вычислительной техники позволяют применить общие методы целевой оптимизации к широкому кругу проблем, включая оптимизацию показателей производственной функции судостроительного предприятия или верфи в соответствующих интервалах времени. Эти методы основываются на логико-математическом моделировании соответствующих показателей технологических процессов производства на всех технологических этапах постройки морских объектов (МО).
Большинство специалистов [3] считают, что эта задача практически невыполнима. Они утверждают, что не существует достаточного приемлемого «уравнения проектирования» оптимальных показателей как целевой, так и производственной функции, разработанного применительно к предприятиям машиностроительных отраслей промышленности и судостроению в част-
ности. При этом соглашаются с формальной стандартизацией процедур в производственных инфраструктурах предприятий путём создания и использования в работе большого количества автоматизированных рабочих мест (АРМов). Например, приводится весомый аргумент: творческий процесс проектирования производственной функции предприятия машиностроения практически не поддаётся математической обработке в автоматизированных информационно сопряжённых системах управления технологическими процессами производства.
Постановка задачи моделирования показателей
Рассмотрим некоторые алгоритмы и методы, удовлетворяющие условиям моделирования оптимальных показателей целевой функции для основных видов производства и для производственной функции судостроительных предприятий и верфей в целом. В сжатой формулировке целями и задачами проектирования оптимальных, оцифрованных показателей являются следующие.
- Выявление функциональных требований, а также технических и сервисно -эксплуатационных ограничений, которые накладываются на технико-технологическую инфраструктуру, предназначенную для исполнения соответствующих производственных задач всеми видами основного производства верфи. Иначе говоря, для реализации целевой функции в каждом из основных видов производства.
- Определение основных характеристик проектирования или оцифровывания соответствующих показателей для целевой функции основных видов производства, которые соответствуют конкурентоспособному состоянию производственной инфраструктуры верфи в целом.
Искомые показатели последовательно моделируются как производные установленной взаимосвязи и взаимозависимости системных факторов производства. При этом каждый из них: Q, О, N 2, Р, Я и Р (рис. 1) во всех их наборах и сочетаниях может стать либо аргументом, либо искомой функцией аргументов, т.е. показателем. Поэтому в алгоритмы моделирования как показателей целевой функции для каждого из 1-х видов производства, так и показателей производственной функции верфи в целом в качестве системных факторов могут вводиться такие аргументы, как:
- дискретная доля вида производства в отраслевом рынке, руб.;
N - общая численность промышленно-производственного персонала (ППП) в виде производства, чел. (в мес.);
2г - объём трудозатрат собственной выработки на товарный выпуск вида производства,
чел.ч;
& - себестоимость трудозатрат собственной выработки - как внутрипроизводственный тариф вида производства, руб./чел. ч;
8Р - единичное значение средней рыночной стоимости трудозатрат собственной выработки в конечном событии каждого планового периода в соответствующем (для вида производства) секторе отраслевого рынка, руб./чел. ч.;
К1 - безразмерный коэффициент уровня капитализации труда ППП в виде производства;
Р - продуктивное время (Р = х), календарные дни;
Я - средний уровень квалификации ППП в виде производства, идентифицируемый по признаку стоимости рабочей силы на рынке труда, руб./чел. (в мес.);
Р - продуктивное рабочее время, (календарные рабочие дни).
- Назначение переменных х1, х2, х3,..., хп, которые в зависимости от объёма платёжеспособного спроса приходящегося на долю каждого из основных видов производства верфи в отраслевом рынке, позволяют минимизировать или максимизировать целевую функцию видов производства /(.х1, х2, х3,..., хп) в зависимости от ряда следующих ограничений:
О1(х1, х2, хз,..., хп) > 0;
О2(х1, х2, хз,., хп) > 0;
От(хь х2, хз,., хп) > 0. [30]
В этих формулах переменные являются количественными характеристиками основных показателей производства. Например, производственная мощность целевой функции любого вида производства верфи (2^) или «мера оценки» - это единственная функция независимых переменных, т.е. единичных значений системных факторов производства, производная которых становится ограничением для показателя производственной мощности целевой функции, т.е. 21=(К$Р)/(3&1Р), причём в каждом из основных видов производства верфи (рис. 1).
Подобная формулировка целей и задач в моделировании показателей целевой и производственной функции приводит к использованию зависимостей нелинейного программирования. Процесс логико-математического моделирования показателей, опираясь на данное обстоятельство, обретает существенный ресурс в возможностях применять всё многообразие существующих приёмов и методов решения задач нелинейного программирования в информационно сопряжённых системах управления производством.
Методы моделирования показателей
Рассмотрим три метода моделирования показателей для целевой и производственной функции, исходящих из дискретных, непрерывно изменяющихся и комбинированных имитационных моделей, в которых любой ТЭЭ, идентифицированный как подсистемный или системный фактор производства, может быть аргументом. В оптимальном решении целевой или производственной функции верфи моделируемый или планируемый показатель становится функцией этих аргументов.
Метод дискретного имитационного моделирования или планирования предназначается для разработки показателей целевой функции (рис. 2) в оперативных (сетевых) графиках производства на ограниченной протяжённости календарного времени. Он обладает значительными преимуществами в ситуациях, когда показатель производственной мощности любого из видов производства верфи (2г = /(Р,Г)) может быть изменён в функциональной зависимости от дискретной доли ) данного вида производства в объёме платёжеспособного спроса отраслевого рынка.
Первый метод моделирования показателей целевой функции всегда обеспечивает безусловное выполнение условия, в котором оптимальная величина показателя остатков незавершённого производства (ДНЗП) во всех основных видах производства верфи к конечной дате каждого планового периода должна стремиться к нулю, т.е. ДНЗП => 0.
Рис. 2. Алгоритм логико-математической модели для дискретного метода планирования показателей целевой функции.
Метод непрерывно изменяющегося имитационного моделирования или планирования показателей целевой функции (рис. 3) предназначен для разработки показателей оперативных (сетевых) графиков производства протяжённостью до 12 месяцев. Применяется в ситуациях, когда величина показателя производственной мощности любого из видов производства верфи (2г = /(Р,Г)) остаётся неизменной, т.е. фактическая величина этого показателя не находится в функциональной зависимости от дискретной доли данного вида производства в объёме платёжеспособного спроса отраслевого рынка.
Рис. 3. Алгоритм логико-математической модели для непрерывно изменяющегося метода планирования показателей целевой функции.
Второй метод моделирования показателей целевой функции даёт возможность оцифровывать графики пополнения оборотных средств и снимает проблемы в ситуациях, когда наиболее ярко проявляется необходимость бюджетного планирования или бюджетирования технологических процессов производства. В процессе постройки морских объектов (МО) или при исполнении производственной программы верфи данная ситуация обосновывается необходимостью в регулярном пополнении оборотных средств и активов за счёт привлечения сторонних финансовых или кредитных ресурсов. Ключевыми становятся организационная и экономическая фазы технологической подготовки производства, где существенную роль играют управление и непрерывный контроль величины показателя ежемесячного прироста объёма незавершённого производства собственной выработки.
Метод комбинированного имитационного моделирования или планирования (рис. 4) предназначается для оцифровывания и взаимной оптимизации основных производственных и финансовых показателей производственной функции верфи в годовых и больших интервалах времени при перспективном планировании.
Третий метод моделирования показателей представляет собой логическое продолжение второго метода в сочетании с первым. Он применяется в планировании показателей производства для более длительных, чем в первом и втором методах, отрезков календарного времени. Заметим, что корректность конечного результата при оцифровывании оптимальных показателей производственной функции верфи в этом методе будет неполной, если не учитывать фактор инфляционных процессов. Поэтому при планировании финансовых показателей производственной функции во всех технологических этапах постройки МО необходимо вводить корректирующий коэффициент, который соответствует показателю инфляции, ежегодно прогнозируемому Правительством РФ в соответствующих промежутках календарного и продуктивного рабочего времени.
Рис. 4. Алгоритм логико-математической модели для непрерывно комбинированного метода планирования показателей целевой функции.
Заключение
В реальных производственных условиях чаще всего фактический показатель производственной мощности предприятия либо имеет дефицит, либо превышает величину сопоставимого показателя в объёме платёжеспособного спроса, который приходится на долю нашего предприятия в отраслевом рынке. Поэтому необходимо отметить основные отличия в назначении каждого из методов, обеспечивающих цифровое моделирование показателей целевой функции видов производства и показателей производственной функции верфи в целом.
Метод дискретного имитационного моделирования или планирования показателей целевой функции для оперативного плана производства и сетевого графика постройки МО. Применяется, когда показатель производственной мощности в основных видах производства верфи может быть изменён или оптимизирован по объёму платёжеспособного спроса, который приходится на долю данного вида производства в отраслевом рынке. Модель в полной мере обеспечивает краткосрочное планирование производственных и финансовых показателей любого вида производства предприятия машиностроения.
Метод непрерывно изменяющегося имитационного моделирования или планирования показателей целевой функции для оперативного плана производства и сетевого графика постройки МО. Применяется, когда показатель производственной мощности основного вида производства верфи не может быть изменен или оптимизирован по объёму платёжеспособного спроса, приходящегося на долю данного вида производства в отраслевом рынке. Модель полностью обеспечивает долгосрочное планирование всех основных производственных и финансовых показателей на предприятиях машиностроения с длительным производственным циклом производства продукции.
Метод комбинированного имитационного моделирования или планирования показателей и других ТЭЭ производственной функции верфи. Предназначен для моделирования оптимальных показателей перспективного плана производства и сетевого плана серийной постройки МО исходя из фактической производственной мощности комплексов технико-технологических и производственных инфраструктур основных видов производства верфи в целом. Модель в достаточной мере обеспечивает перспективное планирование основных производственных и финансовых показателей.
Многократный прогон приведённых алгоритмов показывает, что в режиме реального времени мы получаем надёжный ресурс для моделирования объективной картины показателей, описывающих состояние производства на «вчера», «сегодня», «завтра». Такая картина позволяет принимать оптимальные, оцифрованные управленческие решения. При этом возникают и определённые сложности. Например, настройка программного обеспечения для соответствующих алгоритмов в каждом конкретном виде производства предприятия или верфи индивидуальна и требует соответствующего объёма подготовительных работ. Кроме того, требует нового качественного уровня компетенций, которые необходимо сформировать в процессе подготовки или переподготовки специалистов, занимающихся технологической подготовкой производства, планированием, нормированием, организацией и управлением производством.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. ГОСТ Р ИСО 10303-239-2008 Системы автоматизации производства и их интеграция. Представление данных об изделии и обмен этими данными.
2. Бреслав Л.Б. Экономические модели в судостроительном производстве. Л.: Судостроение, 1984.
3. Власов С.В., Грибов К.В. Экономика производственных информационно-управляющих систем для предприятий океанического машиностроения: монография. Владивосток: Дальневост. федерал. ун-т, 2012. 431 с.
4. Хайман Д.Н. Современная микроэкономика: анализ и применение: в 2-х т. Т. 2 / Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1992. 384 с.; табл., граф.
THIS ARTICLE IN ENGLISH SEE NEXT PAGE
Technology and Organization of Shipbuilding and Ship Repair
D0I.org/10.5281/zenodo.1286011
Vlasov S., Andryukhin A.
SERGEI VLASOV, Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor, Department of Shipbuilding and Ocean Engineering, e-mail: vsv-57@mail.ru ALEKSANDR ANDRYUKHIN, Candidate of Economical Sciences, Associate Professor, Department of Shipbuilding and Ocean Engineering, School of Engineering, e-mail: 9089940098@bk.ru Far Eastern Federal University 8 Sukhanova St., Vladivostok, Russia, 690091
Information technologies for planning and managing the production process in shipyard
Abstract: The article presents the results of the investigation in the field of information technologies used in modelling and managing the indicators of the objective function of distinct proceedings and the general proceeding of the shipyard. In the technologies under consideration, the following methods are employed: the discreet one, the continuously changing one, and the combined one aimed to simulate production indicators. Any economic element identified as an under-systemic or the systemic factor of production may become an argument, whereas as to the optimal solution of the objective function of distinct proceedings or that of the production function of the entire shipyard, the requested modelled indicator or the projected one becomes a function of those arguments. The multiple test run of the presented algorithms in actual production conditions demonstrates that, in real time, one may provide an accurate picture which, through the indicators, describes the condition of the production as of yesterday, today, and tomorrow and may constitute the basis for optimal digital management decisions.
Key words: logico-mathematical modelling, plan-factor analysis, management of production indicators, information technologies of planning and management.
REFERENCES
1. GOST R ISO 10303-239-2008. System automation and integration. The view of product data and sharing it.
2. Breslav L.B. Economic model in the shipbuilding industry. Leningrad, Sudostroenie, 1984.
3. Vlasov S.V., Gribov K.V. The economics of production information management systems for enterprises of the Oceanic machine-building industry. Vladivostok, Far Eastern Federal University, 2012, 431 p.
4. Hyman D.N. Modern Microeconomics: Analysis and Applications. Norton Carolina State University. Second Edition. Boston, MA 02116, 1992.
