CC BY
22
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Baden-Fuller C., Targett D., Hunt B. Outsourcing to outmanoeuvre: outsourcing re-defines competitive strategy and structure II European Management Journal. 2007. Vol. 18 (3). P. 285-295.
2. Болгин H.A., Николаев С.Б. Доходы работника и результативность производства: (Проблемы, реалии, перспективы). M.: Универсум, 1994. 274 с.
3. Гасимов Ш.Х. Управленческий аутсорсинг в промышленности: Учебник. M.: ИНФРА - M; Новосибирск, 2007. 364 с.
4. Гмурман Б.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. Изд.7-е. M.: Высш.шк., 2001.
5. Козырев Б.М. Основы современной экономики: Учебник. M.: Финансы и статистика, 2007. 544 с.
6. Котов М.Г. Организационная структура пред-
приятий: Учебник. М.: ОМЕГА - Л - М, 2006. 364 с.
7. Масленко Ю.В., Кульбака Н.А. Устойчивое развитие предприятия - фактор экономической безопасности. // Матер. Междунар. науч.-практич. конф. "Проблемы обеспечения экономической безопасности". Донецк, 2001.
8. Бараненко С.П., Шереметов В.В. Стратегическая устойчивость предприятия. М.: ЗАО Центрпо-лиграф, 2004. 493 с.
9. Маркова В. Д., Кузнецова С.А. Стратегический менеджмент: Курс лекций. М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2004. 288 с.
10. Томпсон А.А., Стрикленд А.Дж. Стратегический менеджмент. Искусство разработки и реализации стратегии: Учебник для вузов: Пер. с англ. / Под ред. Л.Г. Зайцева, М.И. Соколовой. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. 576 с.
УДК 658.5.011
Леевик Ю.С.
моделирование процесса адаптивного управления Производством продукции с сезонным характером спроса
Успех в достижении положительного финансового результата хозяйственной деятельности организации во многом зависит от рационального сочетания потребностей рынка и возможностей планирования. В современном мире структура производства и потребления постоянно меняется, в результате чего организации не могут рассчитывать на стабильное существование своих поставщиков и потребителей, и это в значительной степени усложняет процесс принятия управленческих решений. Постоянный поиск то появляющихся, то исчезающих потребностей и непрерывное приспособление к ним должны составлять основу методологии управления бизнесом.
Когда выбор оптимального решения осуществляется в условиях неопределенности, прежде всего следует уяснить смысл этой неопределенности. В операционном моделировании, как правило, неопределенность рассматривается как совокупность неполных предсказаний, характеризуемая некоторым распределением вероятностей различных возможных исходов. В большинстве моделей фактор неопределенности сказывается на количественных значениях выбранного экономического критерия эффективности. Поэтому
именно математическое ожидание экономического критерия используется в качестве оптимизируемой целевой функции [1].
Прежде чем приступить к количественному анализу проблемы принятия управляющего решения в условиях неопределенности, необходим тщательный качественный анализ этой проблемы. В результате этого предварительного диагностического анализа должны быть определены основные ее элементы, в частности, необходимо указать управляемые переменные, неуправляемые переменные, а также ограничения, которым подчиняются переменные по условию задачи. Кроме того, следует сформулировать целевую установку проблемы, т. е. вложить конкретное содержание в требования по совершенствованию управляющего решения.
Непосредственно на этапе построения оптимизационной вероятностной модели необходимо определить надлежащие входные данные и дать общее представление о соответствующем информационном выходе. Следует также провести различие между статическими и динамическими структурными элементами задачи и представить в математической форме взаимосвязи между
этими элементами. Некоторые из взаимозависимостей между теми или иными параметрами задачи записываются в виде алгебраических соотношений, другие же имеют вероятностную интерпретацию.
Наряду с перечисленным необходимо также установить так называемый временной горизонт, т. е. тот интервал времени, в течение которого должны проявляться следствия управленческого решения [2].
Описание модели планирования производства продукции с сезонным характером спроса
Рассмотрим предприятие, специализирующееся на производстве сезонной продукции, т. е. продукции, спрос на которую возобновляется в определенные периоды календарного года. Если бы предприятие заранее точно знало объем спроса в новом сезоне, оно производило бы продукцию с одной и той же интенсивностью в течение всего планового периода. Однако предприятие не может с полной уверенностью прогнозировать объем спроса на сезонную продукцию. В этих условиях задача планирования производства содержит элемент неопределенности. При этом если предприятие запланирует слишком большой объем выпуска, то часть продукции останется нереализованной и предприятие потерпит убытки. Если предприятие запланирует недостаточный объем выпуска, оно может упустить потенциальных покупателей, и, как следствие, возможность увеличить прибыль. В течение сезона новые заказы от покупателей поступают непрерывно. Предприятие имеет возможность в определенной степени регулировать объем выпускаемой продукции во время сезона, используя уточненную информацию о количестве заказов, поступивших (или аннулированных) за последнее время. При этом производственные затраты будут дополнительно включать в себя расходы, связанные с регулированием интенсивности производства. Варьировать интенсивность производства предприятие может в определенных пределах. Предприятие производит сезонную продукцию с опережением и завершает выпуск до того, как заканчивается срок поставки этой продукции. Таким образом, прибыль предприятия определяется тем объемом спроса, который предприятие может удовлетворить к моменту прекращения выпуска продукции.
Для предлагаемой модели в качестве целевой функции берется средняя ожидаемая прибыль предприятия, величина которой зависит от со-
отношения между объемом выпуска и объемом заказов, а также от дополнительных расходов, связанных с адаптацией к случайному процессу поступления заказов. [3]
Рассматриваемая модель является вероятностной моделью динамического программирования. Общая особенность всех моделей динамического программирования - сведение задачи принятия решений к получению рекуррентных соотношений. Отыскивая решение рекуррентного уравнения динамического программирования, по существу определяют набор оптимальных решений при каждом допустимом значении переменной состояния на каждом шаге. Таким образом, получают предписание о выборе линии поведения в любой возможной ситуации [4].
Введем в рассмотрение следующие величины: t - время; X - допустимый планируемый объем выпуска продукции; х - объем выпущенной продукции; В - предполагаемый объем заказов; й -объем полученных заказов; р(И) - вероятность того, что случайная величина В в момент времени t равна О; р(О 1 / й) - вероятность того, что если случайная величина В в момент времени равна й , то в момент времени t' она будет равна О' - вероятность перехода из состояния й в состояние
О.
Постоянные параметры: Т - общая продолжительность сезонного производства; к - нормальная интенсивность производства (объем продукции, выпускаемый в единицу времени при нормальных условиях); г - прибыль в расчете на единицу продукции, произведенной при нормальной интенсивности производства и проданной по выгодной цене; 5 - убыток в расчете на единицу продукции, произведенной при нормальной интенсивности производства и не проданной по выгодной цене; q - дополнительные затраты в расчете на единицу продукции, обусловленные отклонением интенсивности производства от нормальной.
Если в процессе производства постоянно поддерживается нормальная интенсивность, прибыль /в результате операции может быть подсчитана следующим образом:
/( й) \ГХ'Х ~
\гй - s(Х- й), Х > й.
При поддержании нормальной интенсивности производства прибыль зависит от соотношения между объемом выпуска и объемом заказов. Максимальная прибыль будет при объеме выпуска, равном объему заказов. Если объем выпуска
меньше объема заказов, упускается потенциальная прибыль. Если объем выпуска больше объема заказов, то в балансе предприятия накапливаются остатки нереализованной готовой продукции (будущие потенциальные убытки).
Если бы прогнозируемый объем заказов D был гарантирован, объем выпуска надо было бы планировать равным тому значению X, которое обеспечивает максимальную прибыль:
f (X,D)= max f (X,D). (2)
L<X <U
Через L и U обозначены соответственно нижний и верхний пределы, между которыми предприятие может варьировать объем выпуска продукции. Если L < D < U, объем выпуска надо было бы планировать равным прогнозируемому объему заказов: X = D.
Поскольку объем заказов с полной уверенностью прогнозировать невозможно, планирование производства будет содержать элемент случайности. С учетом этого в качестве оптимальной может быть принята стратегия, максимизирующая среднюю ожидаемую прибыль.
При постоянной нормальной интенсивности производства средняя ожидаемая прибыль
if (X, D ) = £ f (X, D) p (D ) (3)
D
План выпуска продукции X можно было бы определять как решение уравнения:
(f(X-D)=¿&{f(X-D)- <4)
Однако риск убытков или упущенной выгоды при этом может быть слишком велик (это зависит от распределения вероятностей p(D)).
Чтобы уменьшить возможные убытки или упущенную выгоду, предприятие корректирует планируемый объем продукции в процессе поступления заказов.
Согласно принципу оптимальности Беллма-на последующие по времени плановые решения должны быть оптимальными (с точки зрения конечной цели) относительно состояния, полученного в результате предыдущих решений. В соответствии с этим процедуру построения графа плановых решений надо начинать, отталкиваясь от окончательных плановых показателей [5].
Пусть t - момент времени, в который будет производиться последняя корректировка плановых показателей (окончательных на момент T), т. е. tj - момент, соответствующий первому шагу этой вычислительной процедуры.
По имеющимся к моменту времени t1 значениям объема выпущенной продукции xt и объема
полученных заказов dt планируемый к моменту времени T (т. е. к концу операции) объем продукции XT можно определить по уравнению
F(xt,DT\xt dt)= max fX.dt)p(Drk)-c(XT\xA, (5)
Lr <Xt <UT { DT
где c(XT\xt1) - дополнительные затраты при переходе от объема выпуска xt1 в момент t1 к объему выпуска, равному XT к моменту T.
Всем величинам, соответствующим моменту t, можно присвоить индекс п, причем n = 0,1,2, ..., N, Т = t> t > t2 >...> tN, N - количество шагов процедуры решения задачи (соответственно план в процессе производства можно будет корректировать N раз).
Тогда рекуррентное уравнение, из которого определяется плановый показатель Xn1 (на момент времени tn1 n = 2, 3, ..., N), задаваемый в момент tn, можно записать в следующем виде:
Fn (Xn-1 > Dn-1 \xn > dn )= maX Fn-1 (Xn-2 > Dn-2 |
4-1 < Xn-1 <Un-1 { Dn-1
Xn-1, Dn-1) p (Dn-1 \dn )- c (Xn-1 \xn )} (6)
Алгоритм реализации модели
Решать задачу удобно в следующем порядке.
1. Определить постоянные параметры: r, s,
q, h.
2. Разделить операцию на шаги (временные интервалы), т.е. определить параметры N, Т.
3. Задать следующие условия задачи:
соответственно нижний и верхний пределы
L и U допустимых объемов выпуска на каждом шаге;
величину дополнительных расходов с(Хп 1/xП), обусловленных повышенной (пониженной) интенсивностью производства при адаптации к фактически складывающемуся процессу поступления заказов;
случайный процесс поступления заказов p(DJ dt) и среднее ожидаемое количество заказов (объем спроса) <DT> за весь сезон;
область возможных значений окончательного объема выпуска продукции XN.
4. Записать основные рекуррентные уравнения. Рассматриваемая оптимизационная задача состоит в решении уравнений (5) и (6).
5. Произвести условную оптимизацию в обратном направлении по времени t: для каждого предположения о том, какой объем продукции x и какой объем заказов d получены на предыдущем (по времени в прямом направлении) шаге, находится оптимальное (для операции в целом) пла-
новое решение X на очередном шаге. Оптимальным считается решение, дающее максимальную ожидаемую в среднем прибыль Е (при данных £ х, й). Этот этап продолжается до тех пор, пока не будет достигнута область возможных начальных условий процесса адаптации
6. Произвести безусловную оптимизацию управления, "читая" соответствующие ре -комендации на каждом шаге. От начала и до конца операции выстраивается связный граф
оптимальных плановых решений в виде таблиц или графически - в координатах ' - X = х. Формируемые в процессе вычислений таблицы имеют в качестве входных величин текущий показатель х и фактический параметр й, а в качестве результатов - плановый показатель X и ожидаемую прибыль Е. При графическом изображении графа выбор очередного планового решения X в каждой вершине I, х определяются объемом полученных заказов й.
Рис. 1. Граф оптимальных плановых решений при нормальной интенсивности производства к = 75: а - начало X = х5 = 0, при ' = 5 не является оптимальным; б - начало X = х8 = 50, при ' = 8 является оптималь-
а)
б)
8 10
12 (
400
200
100
есШГ ___
1 / — / /
✓ / / У / - / / /
- г/ У/ / //2 /
— /г /з \
10
Рис. 2. Наиболее вероятная (а) и наименее вероятная (б) реализации случайного процесса поступления заказов и соответствующие плановые графики 1 - оптимальное корректирование при к = 50; 2 - неоптимальное корректирование при к = 75; 3 - оптимальное корректирование при к = 75
12 I
Практическая реализация модели
Информационную базу реализации модели составили материалы, собранные на российском промышленно-торговом меховом предприятии. Предприятие специализируется на производстве верхней одежды и головных уборов из высококачественного меха и кожи. Предприятие изготавливает свою продукцию для осенне-зимнего сезона и как многие другие фирмы, занятые производством продукции, спрос на которую не регулярен в течение календарного года, не может с полной уверенностью прогнозировать суммарный объем заказов, которые оно получит на тот или иной вид изделий. Заказчиками для данного предприятия являются фирменные магазины-салоны, с которыми предприятие заключает договоры на поставку определенной партии того или иного вида изделий.
Графически реализация модели адаптивного управления производством продукции с сезонным характером спроса для рассматриваемого предприятия представлена на рис. 1, 2.
Для проверки адекватности модели адаптивного управления производством продукции с сезонным характером спроса численные результаты расчетов были соотнесены с реальными данными
деятельности российского промышленно-торгово-го мехового предприятия.
На основе анализа данных предприятия был задан случайный марковский процесс поступления заказов, где сезонный тренд средних значений прогнозируемого объема заказов имел синусоидальный характер. По мнению руководителей предприятия такая зависимость соответствует характеру динамики договорных отношений в течение 2005-2008 годов. Кроме того, намечается определенная стабильность хозяйственных отношений данного предприятия со своими партнерами, что позволит использовать данную зависимость при расчетах в следующих отчетных периодах.
Формула вычислений дополнительных расходов ресурсов, связанных с адаптацией к случайным внешним условиям, признана руководством предприятия удовлетворительной.
В целом можно считать модель "работающей". Для ее реализации требуются данные финансового и управленческого учета на предприятии. От правильного извлечения этих данных и интерпретации во многом зависит успех реализации данной модели.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Журбенко И.Г., Кожевникова И.А. Стохастическое моделирование процессов. М.: МГУ, 2001. 147 с.
2. Моделирование и оптимизация управляемых динамических систем: Сб. трудов / Ин-т проблем управления; Отв. ред. В. Ф. Кротов, А. Г. Бутковский. М.: Ин-т проблем управления, 1999. 107 с.
3. Вагнер Г. Основы исследования операций: Пер. с англ. М.: Мир, 1972-1973. Т. 1. 1972. 336 с. Т. 2. 1973. 487 с. Т.3. 1973. 501 с.
4. Холодниок М., Клич А., Кубичек М., Марок М.
Методы анализа нелинейных динамических моделей / Пер. с чешского И.Е. Зино; Под ред. Э.Э. Шноль. М.: Мир, 2001. 365 с.
5. Эддоус М., Стэнфилд Р. Методы принятия решений: Учеб. пособие: Пер. с англ. / Под ред. Н.И. Елисеева. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.
6. Друри К. Введение в управленческий и производственный учет: Пер. с англ. / Под ред. С.А. Табали-ной. М.: Аудит, ЮНИТИ, 2007. 560 с.
УДК 338:658
Елисеев А.М., Волчкова И.В., Подопригора Ю.В.
Построение межотраслевых моделей с учетом специализации сельских муниципальных образований
Сегодня на передний план управления экономикой выдвигаются проблемы преодоления финансового кризиса. Бездействует значительная часть производственного потенциала, снижена инвестиционная активность в ряде отраслей. Пробле-
мы выхода из кризиса требуют учитывать отраслевую и территориальную специфику регионов. В экономике любого региона есть слаборазвитые отрасли и сектора экономики, что наиболее ярко представлено на примере сельских поселений.
