CC BY
41
димость в привлечении квалифицированных специалистов, это обусловлено сложностью программного языка, который гарантирует функционирование ИСС, однако существует риск утечки конфиденциальной информации холдинга. Но в нынешних рыночных условиях и при высоком уровне развития информационных технологий, у холдингов, в большинстве случаев, существуют ^-отделы, которые способны запустить проект ИСС. Стоит задуматься, а надо ли приглашать специалистов со стороны, если задуманное можно осуществить своими силами.
Функционирование ИСС даст ряд преимуществ:
- быстрый поиск необходимой информации;
- простота ввода данных;
- надежность;
- стандартизация форм отчетности;
- оперативность принятия решений;
- минимизация транзакционных издержек;
- сокращение бумажного документооборота;
- простата прогнозирования;
- уменьшение времени на составление отчетности.
Но не стоит забывать о преимуществах использования концеп-
ции SCM, которыми являются:
- снижение совокупных затрат;
- снижение уровня запасов, путем оперативного контроля за их уровнем;
- снизить временя на изготовления и поставки;
- повысить точность поставок;
- повысить прибыли за счет оптимизации процесса создания стоимости и снижения трансакционных издержек в области закупок и сбыта;
- увеличить оборот и долю рынка за счет улучшения реакционной способности системы и изменения отношений с клиентами.
Литература:
1. Гританс Я.М. Организационное проектирование и реструктуризация (реинжиниринг) предприятий и холдингов: экономические, управленческие и правовые аспекты: практическое пособие по управлению и финансовому консультированию. 2-е изд., доп. -М.: Волтерс Клувер, 2008г.
2. Иванов Д.А. Логистика. Стратегическая кооперация. - М.: Вершина, 2006г.
МОДЕЛЬ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ АДМИНИСТРАЦИИ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ С ОБЪЕКТАМИ МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
Ембулаев В.Н., д.э.н., доцент ИМБЭ Владивостокского государственного университета экономики и сервиса
Гренц И.А., соискатель кафедры ИМБЭ
Формирование эффективной системы взаимодействия муниципальной власти, как координирующего органа с объектами малого предпринимательства. Цель - совершенствование процессов управления развитием малого предпринимательства на муниципальном уровне.
Ключевые слова: координирующий орган управления, система взаимодействия, процессы управления, модель управления, иерархическая структура, алгоритм взаимодействия.
MODEL OF INTERACTION OF ADMINISTRATION OF MUNICIPAL FORMATION WITH OBJECTS OF SMALL BUSINESS
Embulaev V., Ph.D. in Economics, Associate Professor IMBE Grents I., competitor of the pulpit IMBE
Formation of effective system of interaction of municipal authority as coordinating body with objects of small business. The purpose - perfection of managerial processes by development of small business at a municipal level.
Keyword: coordinating controls, system of interaction, managerial processes, model of management, hierarchical structure, algorithm of interaction.
Деятельность органов государственного управления связана с решением сложных социально-экономических задач. Результаты того или иного решения деятельности могут оказывать влияние на будущее целых поколений. В связи с этим очень важно, чтобы для решения сложных задач управления социально-экономическими процессами использовались научные методологические подходы, позволяющие предвидеть результаты принятых решений, снижать риск и последствия неудач.
Существующая система взаимодействия администрации с объектами малого бизнеса может быть представлена в виде двухуровневой иерархической структуры, представленной на рисунке 1, где 1.1 - администрация, а 2.1-2.П - объекты МП на территории Партизанского округа.
1-ый уровень 1.1
2-ой уровень
2.1 2.2 2.3 2.4 ............ 2.п
Рис. 1. Двухуровневая иерархическая структура взаимодействия администрации с объектами малого предпринимательства на
территории Партизанского округа
По сложности организации и управления такие системы относятся к большим системам, и управление ими является слишком сложной задачей для одного управляющего органа, имеющего ограниченные возможности по обработке информации. Однако большой объём работы по управлению за конкретный промежуток времени можно осуществить, если выполнять её параллельно несколькими управляющими органами.
Этого можно добиться при группировке объектов малого бизнеса по видам их экономической деятельности.
В этом случае общая задача управления разбивается на ряд подзадач, решаемых соответствующими управляющими структурами, а
116 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
сама система взаимодействия администрации с объектами МП будет иметь трёхуровневую иерархическую структуру, которая представлена на рисунке 2, где 1.1 - администрация, 2.1-2.П - виды деятельности малых предприятий, а 3.1-3Л - объекты малого бизнеса на территории Партизанского округа.
Подобное разбиение задачи управления на подзадачи называется декомпозицией задачи управления, которая влечёт за собой проблему координации [5]. Эта проблема состоит в создании механизма, обеспечивающего согласованность работы автономно функционирующих объектов малого бизнеса. Согласованность понимается как в смысле выполнения территориальных ограничений Партизанского района, так и в смысле формирования перед объектами малого предпринимательства целей, согласованных с развитием экономики на территории Партизанского района.
Рис. 2. Трёхуровневая иерархическая структура взаимодействия администрации с объектами малого бизнеса на территории
Партизанского округа
Для проведения такого согласования оказывается более эффективным иметь специальный координирующий орган, чем осуществлять непосредственный обмен информацией между всеми объектами малого бизнеса, что приводит к увеличению нагрузки на каждый из них.
Этот координирующий орган должен иметь приоритет перед всеми объектами малого бизнеса, что приводит к иерархической структуре системы управления взаимодействием администрации с объектами малого бизнеса.
Отметим, что в трёхуровневой системе (рисунок 2) для расположенных сверху вниз уровней, на нижнем имеется количество элементов, для которых на верхнем уровне имеется один «координирующий орган», и по своей организационной структуре эта подсистема является двухуровневой. Следовательно, трёхуровневую иерархическую структуру можно рассматривать как состоящую из конечного числа «элементарных» двухуровневых подсистем. Именно поэтому в дальнейшем есть смысл рассмотреть модель управления взаимодействием в двухуровневой иерархической структуре, а при необходимости результаты обобщить и для трёхуровневой системы.
Рассмотрим следующую веерную структуру управления: структура состоит из N элементов нижнего уровня и одного элемента верхнего уровня, который будем называть координирующим органом. Одним из основных этапов в этой структуре управления является задача межуровневой координации, в которой деятельность координирующего органа и всех объектов малого бизнеса рассматривается в процессе решения определённого класса задач процесса взаимодействия администрации с объектами малого бизнеса. В дальнейшем для краткости будем называть эту задачу просто задачей координации.
Введём некоторые понятия и обозначения, которые понадобятся при исследовании задачи координации.
Пусть a = (ai, am) и b = (bi, ...,bm) - m-мерные векторы. Тогда, Ь означает, что
a i ^ Ь i, 1 G [1, m ]; а >> b означает, что a i ^ Ь i, I G [1, m ], но a ^ b , т.е. хотя бы одно из неравенств выполняется строго; a>b означает, что ai > bi, 1 g [1, m]. Далее, введём в рассмотрение задачу векторной оптимизации:
F(x) = (flOX (x)) ^ max; x £ X ^ £П , (1)
где х - n-мерный вектор, принадлежащий множеству допустимых альтернатив Х евклидова пространства £n .
Из постановки задачи следует, что требуется максимизировать m частных критериев fi (x), 1 G [1, m.], которые образуют
векторный критерий F (x). пусть p X = (x / X £ X и не существует x0 £ X такого, что F(x0) >> F(x)>;
R X =(x / x G X и не существует x° £ X, тс, f (x0 ) > F (x) >;
YF = (F gEn /F =F(x), xgX>;PF =(F /F =F(x), xgP RF =(F /F = F(x), xgRX>.
Множество pX называется множеством Парето или множеством эффективных точек задачи (1) в пространстве переменных. Если
x £ P X, то х обладает тем свойством, что невозможно улучшить значение какого-либо частного критерия по сравнению со значением, достигаемым этим критерием в точке х, без ухудшения значения, хотя бы одного из прочих частных критериев.
Множество R X будем называть множеством полуэффективных точек в пространстве переменных. Если x £ R X , то не существует допустимой альтернативы, улучшающей значения сразу всех частных критериев по сравнению с F(x).
Множество Y F задаёт множество допустимых значений критериев, а множества p F и R F называются соответственно множе-
X
>;
ством эффективных и полуэффективных точек в пространстве критериев. Если Б(х) >> Б(у) , то будем говорить, что точка х
X X
доминирует точку у или точка у доминируется точкой х. Тогда множество р (^ ) можно назвать множеством недоминируе-
мых (полунедоминируемых) точек.
Обозначение р X будет означать множество неэффективных точек: по определению р X ______ х __p Х. Аналогичный смысл
имеют обозначения ^ Х, p Р ^ Г .
Эффективная точка называется собственно эффективной, или оптимальной по Джоффриону [1], если существует положительное число 0 такое, что для любых 1 £ [1, ] и х £ X , для которых выполняется неравенство £1 (х) > ^ (х0 ), найдется индекс
3(X) _3 (х0) £0
j G [15 m] такой, что fj(x) < fj(x ) и f ,(x) _ f .(x0)
На рисунке 1 отображено взаимодействие администрации с объектами малого бизнеса, которое также носит двухуровневый характер и имеет структуру веерного управления.
Будем считать, что на нижнем уровне функционируют N объектов малого бизнеса. Состояние 1-го объекта (1 £ [1, К]) характеризуется вектором Х^. Вектор Х^ должен удовлетворять локальным ограничениям, которые запишем в виде
х, £ X1 с Еп;, (2)
где X | - множество в И | -мерном евклидовом пространстве.
Особенностью иерархических систем является агрегирование информации, передаваемой на верхний уровень. Это означает, что единственный элемент верхнего уровня (координирующий орган) интересуют не сами переменные Х|, а некоторые показатели работы объектов малого бизнеса, которые являются функциями переменных Х|. Будем обозначать вектор показателей 1-го объекта через:
р 1 (х1)_(*л(х1). •••’1 (х1)). 1£[1, N1. (3)
Локальные интересы 1-го объекта малого бизнеса задаются векторным критерием Ф1 (Х|) _ (фц(х1), Ф1к4 (Х)).
Для определённости будем считать, что объекты малого бизнеса заинтересованы в увеличении значений всех критериев
ф& (х 1X к £[1, К11 В общем случае не будем делать каких-либо предположений о соотношениях между показателями и критериями объектов малого бизнеса, хотя чаще всего критерии могут быть выражены через показатели или даже совпадают с ними. Важно подчеркнуть, что в большинстве случаев число показателей 1 и число критериев к 1 намного меньше размерности вектора
Х1.
Состояние координирующего органа характеризуется вектором р0, компонентами которого являются показатели объектов малого бизнеса на территории Партизанского района:
Р0 _ (^1, ), где (х|) . (4)
Вектор Бо должен удовлетворять глобальным ограничениям:
N F0 g X0 с Em0, где m0 = Еmi. i=1
(5)
Будем считать, что множество Xo задается системой ограничений
Xо = (Fo /H(Fo) >b >, (6)
где функция Н - некоторая вектор-функция, b = (bi,
bM ) - вектор-столбец (набор нижних границ).
Задача координирующего органа заключается в максимизации векторного критерия:
Ф o(Fo) = (90l(F0 X Фок 0 (Fo)) ^ max.
Вообще говоря, процесс координации должен происходить при участии лица, принимающего решение (ЛПР) на верхнем уровне. Известно большое число человеко-машинных алгоритмов решения задачи векторной оптимизации [2,6]. Идея большинства из этих алго-
118 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
ритмов заключается в том, что в ходе диалога с ЭВМ конструируется так называемая функция полезности, заданная на множестве показателей Fo. Далее предполагается, что цель ЛПР заключается в максимизации этой функции полезности. Так как нас интересует в первую
очередь проблема согласования целей между координирующим органом и различными объектами малого бизнеса нижнего уровня, то будем считать функцию полезности координирующего центра заданной:
но(Ф о (F0)) = H о (F0) ^ max. (7)
Итак, задача координации состоит в решении задачи (2)-(7). Будем считать, что она имеет оптимальное решение [2, 7].
Для продвижения в конструировании алгоритмов решения задачи (2)-(7) выдвинем предположение о связи между интересами координирующего органа и объектами малого бизнеса, которое можно интерпретировать как предположение о неантогонистичности этих интересов.
Предположение 1. Пусть X = (x^ , ..., XN ) - оптимальная точка задачи координации (2)-(7). Тогда для всех 1 £ [1, N] точка Х| принадлежит множеству эффективных точек задачи векторной оптимизации:
Фi(xi) = (ф11(х1), •••,ф1к;(xi)) ^ max; x^ G Xj. (8)
* X
Предположение 2. Для всех 1 £ [1, N] точка X^ принадлежит множеству полуэффективных точек R X задачи (8).
Таким образом, в случае выполнения Предположения 1, объекты малого бизнеса не могут улучшить значение какого-либо критерия
по сравнению с глобально оптимальным значением без ухудшения значения какого-либо другого критерия (под глобально оптимальным
понимается решение, оптимальное для всей территории Партизанского района). В случае выполнения Предположения 2 объекты малого бизнеса не могут улучшить значение сразу всех критериев по сравнению с глобально оптимальным значением.
Сформулируем теперь простое условие, достаточное для справедливости Предположения 1. Пусть функции H 0 (F0 ) и H(F0 ), фигурирующие в модели координирующего органа (6)-(7), удовлетворяют следующим условиям монотонности:
1) F1 > F2 ^ H(F!) > H(F2);
2) F1 >> F2 ^ H0(F1) > H0(F2).
Тогда для справедливости Предположения 1 достаточно, чтобы Ф i (xi) = Fi (xi) для 1 £ [1, N] (т.е. для всех объектов
малого бизнеса критерии совпадали с показателями).
Замечание. Условие 2 можно заменить совокупностью условий 3 и 4:
3) F1 > F2 ^ H0(F1) > H0(F2);
'i' / ^ 'l' \
4) задача (2)-(7) имеет единственное решение X = (Х^ , ..., Xn ).
Теперь постараемся убедиться в правильности условия, сформулированного выше. Пусть Ф i (xi) = Fi (xi) для 1 £ [1, N].
*
Допустим, что Предположение 1 не выполняется. Тогда для некоторого i оптимальная точка X^ не принадлежит множеству эффективных точек задачи (8). Это значит, что Fi (Xi) >> Fi (Xj) для некоторого xi. Рассмотрим точки
F1 = (F1(X1*), ...,Fi_1(X*_1), Fi (Xi), ...,Fn (xN )) ■ F2 = (F1(x1*), ...,Fi_1(X*_1),
Fi (xi), ...,FN (xN)) . Так как Fi (xi) >> Fi (xi) , то F1 > F2 ив соответствии с первым условием
12 12 *
H(F ) > H(F^) > b . Из условия 2 следует, что H0(F) > H0(F ) = H0(Г) . Это противоречит оптимальнос-
1 * 1
ти точки F *. Если выполняются условия 3 и 4, то из 3 получим, что H 0 (F ) = H 0 (F ) , и, таким образом, р 1 ^ р
ф
и точка
Р1 является оптимальной, что противоречит условию 4.
Замечание. Для справедливости Предположения 2, Условие 2 можно несколько ослабить и заменить следующим:
2а) б1 > б2 ^ н0(Б1) > Н0(Б2).
В дальнейшем будем считать, что Предположение 1 (или 2) выполняется. Тогда задачу координации можно записать следующим образом:
но(Р1> ^тах; Н(Р1> ) -ь; (9)
Бі є8Р = ^ /Бі = Бі(хі), хі єРІХ (или хі єЯХ)>, (іо)
г>Х /г>Хч
где Рі (я і ) - множество эффективных (полуэффективных) точек задачи.
Фі(хі) = (Фі1(хіX ФікІ(хі)) ^ тах ; Хі Є Xі. (11)
х)Х /т> Хл гіБ
Так как множества Рі (я і ) и соответственно множество ^ могут иметь весьма сложную структуру, то условие (10)
можно заменить условием
F
(12)
О р
где О | - множество, удовлетворяющее условию
С О? с У;Р = <Б; /Е; = Е;(х;), X; € X;>. (13)
Заметим, что обмен информацией между объектами малого бизнеса и координирующим органом может происходить по следующим двум схемам.
Первая схема реализуется следующим алгоритмом: объекты малого бизнеса сообщают координирующему органу некоторую информацию о допустимом множестве своих показателей. На основе этой информации координирующий орган решает координирующую задачу, в результате чего определяются глобально оптимальные показатели работы объектов малого бизнеса. Эти показатели передаются объектам малого бизнеса и позволяют сформировать локальные задачи для каждого из них. При решении этих задач формируются детализированные планы объектов малого бизнеса. Такие алгоритмы координации, когда осуществляется однократный обмен информацией между уровнями, называются безытеративными.
Вторая схема реализуется следующим алгоритмом: координирующий орган посылает объектам малого бизнеса информацию, в которой содержится решение координирующей задачи с глобально оптимальными показателями работы объектов малого бизнеса. Получив информацию, объекты малого бизнеса решают свои локальные задачи, в результате чего определяются новые оптимальные варианты показателей их работы. Далее эти новые варианты передаются координирующему органу, где они анализируются, т.е. снова решается координирующая задача. В результате анализа координирующий орган или приходит к выводу, что на основе уже ранее переданных вариантов можно получить оптимальное решение, или формирует новые глобально оптимальные показатели работы объектов малого бизнеса. Такие алгоритмы координации называются итеративными.
При взаимодействии координирующего органа с объектами малого бизнеса приходится учитывать те объекты малого бизнеса, которые процветают, и те, которым нужна поддержка со стороны административных органов управления. Этим и обусловлена необходимость разработки как безытеративных, так и итеративных алгоритмов координации в системе управления взаимодействием администрации с объектами малого бизнеса на территории Партизанского округа.
Безытеративные алгоритмы координации необходимы для взаимодействия администрации с объектами выживающего малого бизнеса, и включают в себя три основных этапа [3]. На первом этапе объекты малого бизнеса решают локальные задачи векторной оптимизации
Т)Х //лБ \
(11). В результате решения этих задач определяются множества Р; и, далее, множества 8; (О; ) или некоторая аппроксимация этих множеств. На втором этапе решается задача координирующего органа (9), (10), в результате чего определяются оптимальные значения критериев объектов малого бизнеса Б =(Е, ) . Вектор Е| передается 1-му объекту малого бизнеса, который дета-
лизирует свои планы, решая на третьем этапе задачу:
Е; (х;) = Е*; х; € X;. (14)
*
В результате решения задачи (14) определяются локальные переменные X; . Если система ограничений (14) имеет неединственное решение, то выбор производится исходя из каких-либо локальных интересов объекта малого бизнеса.
Важно подчеркнуть, что координирующему органу передаются сведения лишь о показателях , а не обо всем векторе Х|. Так как
размерность вектора , как правило, много меньше размерности вектора , то это значительно сокращает объём информации, циркулирующей между уровнями. Тем не менее, в безытеративных алгоритмах может возникнуть сложность, связанная с тем, что объём информа-
р р
ции, требуемой для точного задания множеств 8^ (О| ), может быть слишком велик. В этом случае требуются специальные способы «сжатия» информации, позволяющие получить приближённое удовлетворительное решение.
В работе [4] приводится алгоритм «просеивания», который позволяет «сжимать» информацию. Идея алгоритма весьма проста и заключается в следующем: если при сравнении двух точек Хр и Хд по векторному критерию Ф(Х^ окажется, что
120 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
Ф(хр ) > Ф(xq)
, то точка ^ является неэффективной и может быть исключена из дальнейшего рассмотрения. Этот алгоритм
и различные его модификации названы алгоритмами «просеивания» (или «сжатия») потому, что в ходе работы алгоритма формируется множество «отсеянных» неэффективных точек.
Основная проблема, возникающая при передаче координирующему органу конечного набора точек Р |, 1 € [1, N1 , представляющего (точно или приближенно) множество эффективных значений показателей, заключается в том, что число точек N может быть слишком велико. В этом случае можно применять методы сжатия информации, основанные на многомерной классификации (кластерном анализе). В настоящее время известно большое число алгоритмов кластерного анализа [1].
При выборе алгоритма кластерного анализа надо иметь в виду следующее отличие рассматриваемой задачи от задачи сжатия статистической информации. В статистике обычно стремятся уменьшить влияние «удаленных» точек, так как там интересуются главным образом основной тенденцией. В задаче же представления эффективного множества отбрасывать удалённые точки нельзя, так как именно там весьма вероятно появление оптимальной точки. Поэтому в число передаваемых на верхний уровень точек должны быть включены удалённые точки и точки, представляющие кластеры, состоящие из большого числа близлежащих точек.
Координирующей задачей в безытеративных алгоритмах является следующая задача математического программирования:
И0(Б1? ...,Бк^max; Ит(Б1? ...,Бк) >Ът, ш е[1, М]; ерГ Д € [1, N1 (15)
Здесь О | " множества значений показателей объектов малого бизнеса, определённые при решении локальных задач векторной
оптимизации.
р Б
Множества О; чаще всего задаются двумя способами. В первом случае множества О ; состоят из конечного числа точек:
о Г = ^„, t е[1, Т]> . Этот случай имеет место при конечном числе допустимых альтернатив у объектов малого бизнеса, а
также при аппроксимации эффективного множества элементов конечной £ -сетью. При этом координирующая задача является задачей целочисленного программирования. Если, кроме того, множества Н т, т е [0, М] являются линейными, т.е.
N
Нт = Х(ат1, ^ >, (16)
1=1
то координирующая задача является задачей целочисленного линейного программирования:
N Т1 N7, Т,
XX2011 X 11 ^ тах; XX 7т„ X„ > Ьт, т е [1, М ]; X Xм = 1, 1 е [1, N1, ш.,7)
1=Н =1 1=1г=! *=!
где X^ е {°;1} и 7тй = (ат1, >.
Под конечной £ -сетью эффективного множества в пространстве переменных для задачи
Ф(х) = (ф1(х), Фк(х)) ^ тах; х е X (18)
понимается конечное множество
такое, что:
FX ={xi є Xi, i є [1, N]}, (i9)
X
а) для любого х Є X существует такая точка Хі єРе , что
Фі = Ф(Хі ) - Ф(X) - 8^, (20)
где ^ - вектор, все компоненты которого равны единице;
б) для любого Xі Є Р8 не существует другого X j■ Є Р8 такого, что
ф(х р - ф(хі ). і
X
Во втором случае множества Q ■ представляют собой многогранники, задаваемые своими крайними точками:
Q F =<Fi /Fi = £Х it Fit, ^ it еЛт1
t =1
Если функции Н т, т е [0, М] по-прежнему являются линейными и задаются соотношениями (16), то координирующей
задачей является задача линейного программирования (17) при условии X11 > 0.
Итеративные алгоритмы координации необходимы для взаимодействия администрации с успешно развивающимися объектами малого бизнеса. Принципиальный недостаток описанных безытеративных алгоритмов состоит в необходимости определения и передачи координирующему органу на верхний уровень всего эффективного множества значений объектов малого бизнеса (или достаточно точной аппроксимации этого множества). Объём требуемых для этого вычислений резко возрастает с увеличением числа частных критериев объектов малого бизнеса. Альтернативой в этом случае могут служить итеративные алгоритмы, в которых первоначально объекты малого бизнеса определяют лишь часть эффективных точек (возможно, всего одну точку). Последующие эффективные точки определяются в ходе итеративного обмена информацией между объектами малого бизнеса и координирующим органом.
Литература:
1. Айвазян С.А. Классификация многомерных наблюдений /С.А.Айвазян и др. - М.: Статистика, 1974. - 240 с.
2. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. - М.: Высш. шк., 1993. - 336 с.
3. Алиев Р.А. Безытеративные алгоритмы координации в двухуровневых системах / Р.А.Алиев, М.И.Либерзон // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. - 1986. - №3. - С. 163-166.
4. Гафт М.Г. Выделение множества неподчиненных решений и их оценок в задачах принятия решений при векторном критерии // Автоматика и телемеханика. - 1973. - №11. - С. 85-94.
5. Ембулаев В.Н. Теоретические основы и методы управления транспортной системой крупного города / В.Н.Ембулаев. - Владивосток: Изд-во Дальнаука, 2004. - 212 с.
6. Ириков Л.А. Алгоритмы и программы решений прикладных многокритериальных задач / Л.А.Ириков, В.Я.Ларин, Л.М.Самущен-ко. - Известия АН СССР. Техническая кибернетика. - 1986. - №1. - С. 3-16.
7. Кини Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Р.Л.Кини, Я.Ю.Райфа. - М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.
ДИНАМИЧЕСКИЙ РАСЧЕТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ КОНТЕЙНЕРНОГО ТЕРМИНАЛА МЕТОДОМ ГЕНЕРАЦИИ СЦЕНАРИЕВ
Агеев А.П., зам. начальника Управления ФСБ по Краснодарскому краю - начальник Службы в г.Новороссийск Кузнецов А.Л., к.т.н., профессор кафедры «Управления транспортными системами и логистики»,
Государственной морской академии имени С.О.Макарова
В статье показано, что традиционные методы нормативных оценок эффективности работы контейнерных терминалов недостаточны для оценки растущей нормативности основных параметров технологического процесса. Предложена методика генерации оптимальных сценариев, позволяющая более точно и оперативно проектировать параметры технологий контейнерных терминалов.
Ключевые слова: контейнерный терминал, экспортная, импортная партии контейнеров, технологический процесс, грузопоток, судно
DYNAMICAL CALCULATION OF TECHNOLOGICAL PARAMETERS OF A CONTAINER’S TERMINAL BY GENERATING SCENARIOS
Ageev A., Deputy of commander of FSB department Krasnodar region, Chief of Novorossiysk department Kuznetsov A.L., Candidate of technical science, professor of «Management of transport systems and logistics» department,
of S.O. Makarov State Maritime Academy
We show in the report that traditional methods of normative evaluation of the efficiency of container S terminals are insufficient in order to evaluate the growing diversity of main parameters of a technological process. The method is suggested of generating optimal scenarios enabling us more accurately and promptly to project parameters for technologies of container s terminals.
Keywords: container’s terminal, export and import shipments of containers, technological process, cargo traffic, ship
Введение
Современные морские контейнерные терминалы эксплуатируются в высоко конкурентной среде. Это обстоятельство выражается в постоянном давлении на тарифы грузообработки, а повсеместное использование стандартного оборудования и технологий ставит доходность операций в прямую зависимость от снижения операционных затрат. Для обеспечения лидирующей и даже просто устойчивой позиции на рыке услуг контейнерный терминал сегодня вынужден работать на пределе своих функциональных возможностей, максимизируя эффективность использования всех технологических звеньев. Как следствие, эта работа в «пограничном режиме» значений параметров требует изменения методик технологического проектирования.
Технологические расчеты, выполненные на основе нормативного подхода, с использованием данных СНиП и РД, все чаще становятся недостаточно адекватными для практики. Коммерческие условия работы терминала, положение терминала в иерархии системы морских перевозок (определяющая размеры типовых судов, частоту судозаходов, линейный или трамповый характер организации судоходства, возможность управления расписанием и пр.), экологические факторы (влияние на окружающую среду, пределы расширения территории, доступность наземного транспорта и пр.) предъявляют к терминалам настолько различные комбинации требований, что использование унифицированных методик технологического проектирования становится невозможным.
Распространенным способом решения этой проблемы является использование имитационного моделирования. В то же время, трудоемкость создания адекватных имитационных моделей оказывается слишком велика для широкого их использования на начальных этапах проектирования, которое связано с рассмотрением большого числа вариантов решения. Имеется насущная потребность создания простых и эффективных методов предварительной оценки технологических параметров контейнерного терминала, обладающих приемлемой трудоемкостью реализации и использования, но обеспечивающих новыми возможностями проектирования. Описанию возможного подхода к решению этой задачи и посвящена данная работа.
Описание методики анализа системы «грузопоток-флот-МГФ-склад-НГФ»
Обработка единичного судна на морском грузовом фронте (МГФ) сводится к выгрузке с судна импортной партии груза и погрузки на борт экспортной партии. Эпюры грузовых операций, показывающих рост от времени общего количество груза, перемещенного с борта судна на причал (зеленый цвет) и с причала на борт судна (голубой цвет) показаны на рис.1.
122 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA
