Научная статья на тему 'Разработка и анализ однопродуктовых динамических моделей формирования оптимальной производственной программы в условиях детерминированного описания среды'

Разработка и анализ однопродуктовых динамических моделей формирования оптимальной производственной программы в условиях детерминированного описания среды Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
410
62
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ / ДЕТЕРМИНИРОВАННАЯ ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ / ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ПРОГРАММА / СЕЗОННОСТЬ ПРОДАЖ / ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ МОЩНОСТЬ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Файзрахманов Р. А., Скирюк О. С.

В статье рассмотрены разработанные авторами однопродуктовые динамические детерминированные модели оптимальной производственной программы в классе задач математического программирования. Акцентируется внимание на важности применения таких моделей для промышленных предприятий, приведен пример их построения для кирпичного производства.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Файзрахманов Р. А., Скирюк О. С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Разработка и анализ однопродуктовых динамических моделей формирования оптимальной производственной программы в условиях детерминированного описания среды»

ВЕСТНИК ПЕРМСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

2011 ЭКОНОМИКА Вып. 4(11)

РАЗДЕЛ IV. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ

УДК 330.4

РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ ОДНОПРОДУКТОВЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ В УСЛОВИЯХ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО ОПИСАНИЯ СРЕДЫ

Р.А. Файзрахманов, д. экон. наук, проф., зав. кафедрой информационных технологий и автоматизированных систем

Электронный адрес: fayzrakhmanov@gmail.com

О.С. Скирюк, асп. кафедры информационных технологий и автоматизированных систем

Пермский государственный национальный исследовательский политехнический университет, 614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29 Электронный адрес: skiryuk@inbox.ru

В статье рассмотрены разработанные авторами однопродуктовые динамические

детерминированные модели оптимальной производственной программы в классе задач математического программирования. Акцентируется внимание на важности применения таких моделей для промышленных предприятий, приведен пример их построения для кирпичного производства.

Ключевые слова: экономико-математическая модель; детерминированная динамическая модель; производственная программа; сезонность продаж; производственная мощность.

Введение

Основным процессом производственного планирования на тактическом уровне является формирование производственной программы, отражающей ассортимент и объемы продукции, подлежащей выпуску в плановом периоде, с учетом имеющихся резервов и возможностей предприятия.

В процессе формирования программы должны учитываться действующие и планируемые производственные мощности, потребности в материалах, стратегии потенциальных поставщиков в отношении цен и объемов производства, стратегии снабжения и т.д. При этом производственная программа является интегрирующим, связующим этапом в планировании, на этом этапе от принятых решений напрямую зависят следование общей стратегии предприятия, прибыль, ассортимент выпускаемой продукции. Формирование производственной программы является сложным процессом, требующим комплексного

подхода. В связи с особенностями маркетинговой программы, имеющихся ресурсов, потребностей в ресурсах может быть множество производственных программ, эффективность при реализации которых будет разной. Поэтому становится актуальной задача выбора наиболее оптимальной программы по некоторому критерию, определяемому исходя из цели и общей стратегии предприятия.

Сформированная оптимальная

производственная программа предприятия служит необходимой информационной основой для решения задач в других разделах бизнес-плана, в частности финансового плана [8]. Наиболее удобным и эффективным методом поиска оптимальной производственной программы является моделирование, что дает возможность проигрывания различных сценариев при изменении параметров объекта, анализе различных стратегий и выборе наилучшей.

Исследования в области формирования оптимальной производственной программы

© Файзрахманов Р.А., Скирюк О.С., 2011

64

начались в 30-х гг. с работ Л.В. Канторовича, который впервые предложил математическую постановку производственных задач

оптимального планирования и эффективные методы их решения, приемы их экономического анализа. Дальнейшее развитие и обобщение теория оптимального планирования и управления производством на основе экономико-математических методов получила в работах А.А. Первозванского, А.В. Пархоменко, Б.И. Герасимова, А.В. Мищенко и др.

В работе А.А. Первозванского «Математические модели в управлении производством» [3] разработаны различные типы моделей формирования производственной программы. Построенные модели не позволяют получить оптимальную программу

производства при сезонности спроса в связи с накоплением к концу периода планирования нереализованных остатков либо при нехватке готовой продукции для удовлетворения спроса. Это приводит к росту издержек, нерациональному производству и вследствие этого к снижению эффективности производства.

В работах А.В. Архипова, Р.А. Файзрахманова, А.П. Косякова исследованы проблемы моделирования и управления материальными потоками в производственных системах, построены и проанализированы комплексные модели планирования

производства и управления запасами. Модели построены с учетом одной стратегии - закупки сырья партиями оптимального объема и без учета возможности производства

дополнительного объема продукции в ранние периоды с целью удовлетворения спроса в более поздние периоды, когда производственных мощностей недостаточно [6]. Но именно проработка этих вопросов позволяет создать гибкую и эффективную модель формирования производственной программы.

Т.Г. Шешукова рассматривает понятие и эволюцию коммерческого расчета как одного из методов управления, направленного на обеспечение прибыльности предприятия. Важным принципом коммерческого расчета является соизмерение затрат и результатов, раскрывающих финансовую сторону производственной программы [9].

Среди зарубежных ученых,

занимавшихся разработкой положений в области планирования производства на предприятии, можно отметить труды М. Мескона, М. Альберта, Ф. Хедоури, Дж. Стивенсона.

В работе М. Мескона, М. Альберта, Ф. Хедоури [2] рассматриваются и анализируются чистые и смешанные стратегии производства, но не рассматриваются вопросы использования

различных стратегий в моделях оптимального планирования производственной программы.

Изучение работ отечественных и зарубежных ученых позволяет сделать вывод, что вопросы построения комплексных моделей производства исследованы недостаточно. Вопрос о производстве дополнительного объема продукции с целью выполнения плана продаж в случае недостаточной мощности при сезонности продаж в моделях формирования производственной программы не

рассматривается. Учет данного фактора способствует эффективности и обеспечению слаженности производства, увеличению прибыли и сокращению производственных затрат.

В данной работе предложены модели формирования оптимальной производственной программы для предприятия, объединяющие процессы производства и закупок с учетом ограничения по производственной мощности, сезонности продаж, издержек от управления запасами. Рассмотрен принцип построения моделей для двух стратегий закупок: периодические закупки и закупки партиями фиксированного объема.

Постановка задачи

Найти оптимальные объемы выпуска

продукции xi , / = 1, П и сырья Лxi, / = 1, П ,

максимизирующие прибыль предприятия при следующих данных и предположениях:

• предприятие производит по одной технологии продукцию одного вида, для производства которой требуется один вид сырья; продукция и сырье не подвергаются естественной убыли;

• продажи производятся в конце каждого месяца;

• известны месячные значения ожидаемых продаж dj, I = 1, П ; месячные номинальные производственные мощности т, / = 1, П;

• закупка сырья производится по одной из двух стратегий (стратегия периодических закупок, стратегия закупки фиксированного объема);

• известен технологический коэффициент X, показывающий объем необходимого сырья на единицу готовой продукции; оптовая цена

_^прод

р продажи единицы продукции; цена

зак.с тр

р закупки сырья у поставщика; цена р транспортировки, отгрузки единицы сырья поставщиком;

С труд

труда,

затраченного рабочим коллективом на производство единицы продукции; месячная

стоимость С с хранения единицы сырья на

С гот

хранения

единицы готовой продукции на складе; затраты

С3 на выполнение одного заказа у поставщика; переменные производственные затраты

Сперем.пр

на единицу продукции;

С пост

(эксплуатация оборудования, аренда

помещения, коммунальные расходы и т.д.);

гот

остатки готовой продукции г0 на начало

планового периода;

• остатки сырья на начало планового периода считаем равными нулю.

Построение модели

Построим модель в классе задач математического программирования. В качестве целевого функционала рассмотрим прибыль предприятия. Прибыль предприятия

определяется соотношением:

7Т Т’Т) /'"'пост /'"терем Т’Г)

П = ТК — С — С , где ТК - выручка от реализации продукции за весь период

С пост

- постоянные затраты;

Сперем

- переменные затраты.

Построение и анализ модели произведем при использовании двух основных стратегий закупки: периодических закупок и закупки фиксированного объема. Вопросы о выборе наиболее эффективной стратегии с точки зрения минимизации затрат исследованы нами в работе [7].

1. Стратегия периодических закупок. При этой стратегии закупки сырья осуществляются через одинаковые промежутки времени. При построении данной модели будем считать, что закупки происходят раз в месяц. Определим составляющие прибыли:

тк=рпрод м^г—рпрод (П ^—хг)—*

прод ( П го

= р {=х1 + г 0

(1)

г=1

Сзак.с _^зак.с. л

= Р -ХМ х;

(2)

(3)

Спзс = П -Сз + Ртр.-ХМX ; (4)

Хх,

Схр, = сс .^1-1 I;

(5)

^хр.г £*гот.

хг + г—

(6)

Подставив полученные выражения в целевую функцию прибыли, получим в окончательном виде:

(П = рпрод ( + гг0°т\(сперемпр + струд V

г=1

г 1

( зак.с. трЛ . П „з „пост

ур + р I- X X х — п - С — С

4 7 1=1 г

„ П ( ХХ; ^

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

— СИ -2

п г=1 2

1 \ 2 У

П

пгот П —с * ■/=

гот

х1 +

\

\ х — тт( di, т ) ; х. < щ, г = 1, п ;

П П

*7т+М х, <2 ^;

(7)

(8)

г—1

гТт - г^.т + х (х, — d.);

,=1

ггот — 0, г = 1П; х — о, г = 1, п .

(9)

(10)

^перем _ ^перем.пр. + ^труд| !^х + ^зак.с. + ^пз.с. + ^хр.с. + ^хр.г..

Ограничения (8) показывают производство продукции в объемах х не ниже

ожидаемых объемов продаж ^ и не выше

производственных мощностей т .

Производство продукции в объемах больше ^

позволяет создать запас для использования его в том случае, когда уровень производства ниже ожидаемых продаж. Ограничения (9) задают схему использования запасов готовой продукции.

2. Стратегия закупки фиксированного объема. При этой стратегии закупки производятся партиями Ц. Определим составляющие прибыли:

П

г=1

П

г=1

2

г=1

2

П

г=1

п'Мп

прод

прод ( ,

ТК = р* - х, ) -

прод ( п гот

=р г о

(її)

^перем перем.пр + (^труд | + ^зак.с

' ' 1=\1

+ спз-с + Схр с + Схр г;

Сзак.с. _^зак.с л

= р -Л5 х ;

;=1

5 х + С +

(12) (13)

п

X 5 х-

Спз с =-і=Ь_ . Сз + ртр■ ■Л^п^ (14)

q і=1

Схр.с = сс ■ ^п ;

(15)

п (у 4- ■7г°т ^ Хі + 2і-1

2

. (16)

у

При расчете затрат на хранение сырья (15) и готовой продукции (16) использовано предположение о равномерном расходе запасов сырья и производства готовой продукции [5].

Подставив полученные выражения в целевую функцию прибыли, получим модель вида:

Ґ п _рпрод ( + ^от ^пост _ ^ перем. пр + (^ труд ^

п

X 5 х,

п зак.с. , п і=1 пз

■ 5 X; - Р ■ X 5 X;------------С -

і=1 і і=1 і q

гот

тр і п пс q пгот пҐхі + гі-1 Л - р г ■ X 5 х, - С,.—п - С, .5 (--) ^ тах;

і=1 1 ь 2 п і=1 2

X > тіп( а., щ ) ; X. < щ, і = 1, п ;

(17)

(18)

п п

*Г + 5 X, <5 ^ *Г > *Г + 5 (х, - );

,=і ,=і ,=1

ггот > 0, і = \п; (19)

X > 0, і = 1, п. (20)

^ Размер партии Ц может задаваться

произвольно, например с учетом политики поставщика. В качестве значения Ц может использоваться оптимальное значение. Наиболее известной формулой вычисления оптимального значения Ц является формула

Уилсона

(формула

Евд)

q =

2. сз .х5

X,

сс.п

[4]:

(21)

При использовании этой формулы модель становится нелинейной. Для сохранения линейности предлагаем формулу

q =

2. С' Х5 а,

1=1

С°ь.п

(22)

Исследование и сравнение целевых функционалов в моделях (7) - (10) и (17) - (20) позволяет получить условие совпадения моделей и их максимумов:

пс • + сс 5

1=1 V

п

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

х5 хі

1=1

Ахі

х5 Хі

-і=— Сз + СІ^п

q

,cq

2

(23)

п

Разница между максимумами моделей будет определяться выражением:

пС • + СІ 5|Хт|-

Х5х

q

сз - сс ^п Ь 2

. (24)

Расчеты по формулам (23), (24)

позволяют получить количественную оценку разницы в прибыли.

Построенные модели позволяют сформировать оптимальную производственную программу при заданных объемах продаж, значениях производственных мощностей, запасах готовой продукции, затратах, стратегиях закупок с учетом сезонности продаж.

Пример построения однопродуктовой динамической детерминированной модели производства керамического кирпича

Стратегия периодических закупок

В соответствии с постановкой произведем построение модели при следующих параметрах:

п = 12мес.; гг0 = 0; Х = 2,5кг;

ц = 200000кг;

Саренда = 1000кв.м - 320руб .кв.м -12 мес. =

= 3840000руб .год. ;

п

п

1=1

п

п

2

1=1

г=1

Сэлэн = 15кВт / ч - 240ч - 3 руб .кВт / ч -12 мес. =

= 129600руб.год.;

Саморт = ю00000руб. - 0,05 = 50000руб.год.;

^пост _ ^аренда ^эл.эн ^аморт _

= 3840000+129600+ 50000= 4019600руб.год,

Сперемпр = 0,25кВт / ч -3руб.кВт / ч +

+ 0,0002куб.м - 25руб.куб.м. = 0,755руб.ед.;

СтРУд = 0,85руб. СС = 0,03руб.ед.д;

СI = 0,02руб.ед.д; Сз = 5руб.;

ртр = 0,1 руб.кг.; рпрод = 8руб.ед.;

рзакс = 0,3 руб.кг.

Подставив параметры, получаем следующие модели:

Стратегия периодических закупок:

12 12 ГП = 8- М х — 4019660 — 2,605 - М х — 0,03-

г = 1

12 12 - М (1,25х. ) — 0,02 - М г = 1 г г =1

г=1

х +ггот г г —1

2

Стратегия закупки фиксированного объема:

х — тт( dj, щ ) ; х. < щ, г = 1,12;

12 12 гот , 12 , 12 ,

г + М х .■ < М dj ; г=г ■> 1=1 ■>

г

] =г и г

ггот — 0, г = 1X2 ; х, — 0, г = 1,12;

V

2Г—м (х]—<)]);

]=1

(25)

12 12 гП = 8- М х — 4019600- 2,605- М х.

1=1

12 12,5 М х,-1=1 1

1=1

12

- — 0,03-100000-12 — 0,02- М 200000 1=1

х,■ + г. 1 г 1—1

гот Л

<

х — тт( dj, щ ) ; х. < щ, г = 1,12;

*г+М хг <М <>];

2 “т — 0, I = 112;

гГ—м (х] — ^);

]=1

(26)

V х — 0, г = 1,12.

Проанализируем задачи при различных значениях щ по показателям прибыли и

ритмичности производства. Сравним результаты с вариантом производства по среднему значению продаж

12 __________________

х =М ^ /12, г = 1,12.

]=1

Стратегия периодических закупок Результаты расчетов модели (25) приведены в табл. 1 - 4.

2

Таблица 1

Хі Уі Йі Ші

119000 297500 114000 119000

119000 297500 115000 119000

119000 297500 117000 119000

119000 297500 120000 119000

119000 297500 122000 119000

119000 297500 123000 119000

119000 297500 124000 119000

119000 297500 123000 119000

119000 297500 120000 119000

119000 297500 118000 119000

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

119000 297500 118000 119000

119000 297500 118000 119000

Прибыль: 3 592 090 руб.

по среднему значению продаж

126000

124000

122000

120000

118000

116000

114000

112000

110000

108000

График производства, шт.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

—•—Объем продаж, шт.

Месячная норма выпуска, шт -Объем производства, шт.

Таблица 2

Программа производства по значениям модели (25)_________________________

Хі Уі Йі Ші

119000 297500 114000 119000

119000 297500 115000 119000

119000 297500 117000 119000

119000 297500 120000 119000

119000 297500 122000 119000

119000 297500 123000 119000

119000 297500 124000 119000

119000 297500 123000 119000

119000 297500 120000 119000

118000 295000 118000 119000

118000 295000 118000 119000

118000 295000 118000 119000

Прибыль: 3 600 077,5 руб.

График производства, шт.

126000

124000

122000

120000

118000

116000

114000

112000

110000

108000

1 2 3 4 5 6 7

Месяцы

8 9 10 11 12

-•— Объем продаж, шт.

- - Месячная норма выпуска, шт. -•—Объем производства, шт.

Таблица 3

Программа производства по среднему значению продаж в случае повышения

XI У! Й! Ш!

119333 298333 114000 120000

119333 298333 115000 120000

119333 298333 117000 120000

119333 298333 120000 120000

119333 298333 122000 120000

119333 298333 123000 120000

119333 298333 124000 120000

119333 298333 123000 120000

119333 298333 120000 120000

119333 298333 118000 120000

119333 298333 118000 120000

119333 298333 118000 120000

Прибыль: 3 533 383,38 руб.

График производства, шт.

126000 124000 122000 120000 118000 116000 114000 112000 110000

108000 1----1---1----1---1---1---1----1---1---1----1---1---1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

—•—Объем продаж, шт.

------- Месячная норма выпуска, шт.

—•—Объем производства, шт.

Таблица 4

Программа производства по значениям модели (25) в случае повышения производственной ____________________________________мощности_____________________________________________

X! У! Й! Ш!

118000 295000 114000 120000

120000 300000 115000 120000

120000 300000 117000 120000

120000 300000 120000 120000

120000 300000 122000 120000

120000 300000 123000 120000

120000 300000 124000 120000

120000 300000 123000 120000

120000 300000 120000 120000

118000 295000 118000 120000

118000 295000 118000 120000

118000 295000 118000 120000

Прибыль: 3 637 390 руб.

График производства, шт.

126000 п

124000

122000

120000

118000

116000

114000

112000

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

110000

108000

2 3

4 5 6 7

Месяцы

8 9 10 11 12

—•—Объем продаж, шт.

Месячная норма выпуска, шт. • Объем производства, шт.

Анализ результатов показывает, что в первом случае (табл. 1) получаемая предприятием прибыль меньше и к концу периода планирования накапливаются остатки нереализованной продукции.

Анализ и сравнение результатов в табл.

2, 4 позволяет сделать вывод, что за счет увеличения производственных мощностей прибыль увеличилась. С другой стороны, с ростом производственных мощностей увеличивается их недогрузка, что может негативно сказаться на эффективности работы предприятия. По данным табл. 4 (ср. те же данные в табл. 3) выпуск дополнительного объема продукции в первые три месяца

происходит ровно в том объеме, который необходим для покрытия дефицита с 5-го по 8-й месяц, что позволяет избежать хранения излишних запасов на складе и увеличить прибыль. При дальнейшем увеличении мощностей тенденция к их недозагрузке и снижению равномерности производства будет расти.

Стратегия закупки фиксированного объема

Результаты расчетов модели (26) приведены в табл. 5 - 7.

Таблица 5

Хі Йі Ші

119000 114000 119000

119000 115000 119000

119000 117000 119000

119000 120000 119000

119000 122000 119000

119000 123000 119000

119000 124000 119000

119000 123000 119000

119000 120000 119000

118000 118000 119000

118000 118000 119000

118000 118000 119000

Прибыль: 3 617 485,9 руб.

Программа производства по значениям модели (26)

126000 -|

н 124000 -

и 122000 -

т 120000 -

5 О 118000 -

С 116000 -

Л р 114000 -

<и г! 112000 -

Ю О 110000 -

108000

График производства, шт.

----1----1----1-----1----1-----1----1-----1----1----1-----1----

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

-•---Объем продаж, шт.

- - Месячная норма выпуска, шт. -• Объем производства, шт.

Таблица 6

Программа производства по значениям модели (26) в случае повышения производственной

мощности

Хі Йі Ші

119000 114000 120000

119000 115000 120000

119000 117000 120000

119000 120000 120000

119000 122000 120000

119000 123000 120000

119000 124000 120000

119000 123000 120000

119000 120000 120000

118000 118000 120000

118000 118000 120000

118000 118000 120000

Прибыль: 3 655 060,5 руб.

График производства, шт.

126000 и

1- 124000 -

И 122000 -

00 120000 -

21 О 118000 -

а с 116000 -

.0 р 114000 -

га 112000 -

ю О 110000 -

108000 -1

» /» » » »\

• •

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Месяцы

-•----Объем продаж, шт.

- - Месячная норма выпуска, шт. -•----Объем производства, шт.

Анализ и сравнение результатов в табл. 2 и 5, 4 и 6 позволяет сделать вывод о том, что при стратегии закупки фиксированного объема за счет уменьшения величины партии расходы на содержание запасов сырья уменьшились, а прибыль увеличилась. Выводы о загрузке производственных мощностей и об остатках готовой продукции, сделанные для стратегии периодических закупок, имеют место и при использовании стратегии закупки

фиксированного объема.

Сравнение моделей (25) и (26) позволяет сделать вывод, что существенное влияние на прибыль оказывает размер партии закупаемого сырья. Если затраты на выполнение заказа не слишком велики, то можно закупать сырье мелкими партиями. В случае больших

затрат на выполнение заказа слишком частые закупки приведут к повышению общих затрат, тогда выгоднее осуществлять закупку большими партиями, причем на такие объемы возможна скидка со стороны поставщика.

Аналогичные выводы были сделаны Уилсоном при выводе формулы оптимального размера заказа. Рассчитаем для нашего примера размер оптимальной партии для заказа:

q =

\2.5.2.5Л432000

9972

кг.

0.03-12

Отметим, что полученный объем получился сравнительно небольшим и поставщику обычно невыгодно поставлять в таких объемах. Результаты расчета программы производства с использованием оптимального размера заказа представлены в таблице 7.

Таблица 7

Программа производства по значениям модели (26) в случае использования формулы

Уилсона

X! Й! Ш!

118000 114000 120000

120000 115000 120000

120000 117000 120000

120000 120000 120000

120000 122000 120000

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

120000 123000 120000

120000 124000 120000

120000 123000 120000

120000 120000 120000

118000 118000 120000

118000 118000 120000

118000 118000 120000

Прибыль: 3 687 560,01 руб.

График производства, шт.

126000 п

124000

122000

120000

118000

116000

114000

112000

110000

108000

12 3 4

5 6 7

Месяцы

9 10 11 12

Объем продаж, шт.

Месячная норма выпуска, шт. ■Объем производства, шт.

8

Анализ результатов в табл. 4, 6, 7 позволяет сделать вывод, что при использовании формулы Уилсона прибыль увеличилась. Так, если при взаимодействии предприятия с поставщиком не накладываются ограничения на поставки продукции, то эффективнее использовать формулу Уилсона, иначе вполне оправданно использовать стратегию закупки фиксированного объема с заданным объемом д. При высокой стоимости поставки необходимо сравнить прибыль, получаемую при использовании обеих стратегий, и принять решение [1]. Вполне возможно, что более выгодной будет стратегия периодических закупок.

Анализ построенных моделей формирования производственной программы керамического кирпича свидетельствует, что производственные мощности и объемы ожидаемых продаж оказывают существенное влияние на объемы и ритмичность выпуска продукции, а построенные модели обеспечивают нахождение оптимального плана при фиксированных значениях параметров. При изменении производственных мощностей в сторону увеличения растет их недозагрузка, что отражается на упущенной прибыли. Потому при выборе оптимального сценария производства керамического кирпича, если возможно регулирование производственной мощности предприятием, необходимо правильно соотнести уровень загрузки производственных мощностей, получаемую прибыль, остатки готовой продукции на конец периода планирования и принять решение.

Выводы

Построены детерминированные

динамические модели производства в условиях детерминированного описания среды. Модели позволяют получить оптимальные график производства, объемы закупок сырья, выявить резервы производственных мощностей, определить, обеспечено ли производство необходимым сырьем (материалами), оценить затраты, прибыль. Основным достоинством моделей является подбор наилучших

параметров производства продукции и объемов закупки сырья при заданных ограничениях.

Приведены примеры моделей

производства керамического кирпича,

проанализированы полученные результаты.

Показано, что построенная модель по

сравнению с производством по среднему

значению объемов продаж обеспечивает

получение большей прибыли, требуется меньше запасов на складе к концу периода планирования.

Построенные модели могут служить базой для разработки других моделей, с учетом новых ограничений и специфики производства, в частности для разработки стохастических, многопродуктовых, нечетких моделей.

Построение подобных моделей имеет, на наш взгляд, огромное значение для предприятий по производству продукции, так как позволяет объединить процессы производства, поставок, управления запасами и т.д. с целью найти и построить оптимальное решение.

Список литературы

1. Архипов А.В., Файзрахманов Р.А.

Модель определения оптимальной

производственной программы для

непостоянного спроса с учетом дискретного изменения мощностей предприятия //

Экономика и финансы. 2005. №11. С. 83 - 86.

2. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1997. 704 с.

3. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М., 1975. 616 с.

4. Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок. М.: ИНФРА-М, 2008. 430 с.

5. Файзрахманов Р.А. Моделирование и управление материальными потоками производственной системы с учетом факторов неопределенности и риска / Перм. гос. техн. ун-т. Пермь, 2002. 180 с.

6. Файзрахманов Р.А., Косяков А.П.

Разработка модели планирования и бюджетирования на примере предприятия отрасли индивидуального деревянного

домостроения ООО ПСК "Усадьба" // Вестник Перм. ун-та. Сер. Экономика. 2009. Вып. 4(30). С. 70 - 77.

7. Файзрахманов Р.А., Скирюк О.С. Метод определения эффективности стратегий закупок с учетом возможностей предприятия на основе расчета затрат, связанных с запасами // Вестник ПГТУ. 2010. №4. С. 148 - 155.

8. Царев В.В. Внутрифирменное планирование. СПб.: Питер, 2002. 496 с.

9. Шешукова Т.Г. Научные основы коммерческого расчета на предприятии // Вестник Перм. ун-та. Сер. Экономика. 2010. Вып. 1(4). С. 17-28.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.