Научная статья на тему 'Система производственного планирования с использованием банка аналитических моделей'

Система производственного планирования с использованием банка аналитических моделей Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
238
69
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ / ПРОИЗВОДСТВЕННО-РЕСУРСНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ / МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ / ОПТИМИЗАЦИЯ / БАНК МОДЕЛЕЙ / КРИТЕРИЙ / ЗЕРНОВЫЕ И ЗЕРНОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИЕ КОМПАНИИ / CONTROL SYSTEM / PRODUCTION AND RESOURCE PLANNING / MATHEMATICAL MODEL / OPTIMIZATION / BANK OF MODELS / CRITERION / GRAIN AND GRAIN PROCESSING COMPANIES

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Новицкий Владимир Олегович

Предлагается методика моделирования бизнес-процессов производственно-ресурсного планирования на основе создания банка аналитических моделей и использования его для систем управления одного из больших и важных классов предприятий агропромышленного комплекса предприятий по хранению и переработке зерна. Проводится систематизация функций и задач управления. Приводятся фрагменты банка моделей оптимизационных задач планирования для зерновых и перерабатывающих компаний.

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

Production planning system with bank of analytical models

A method of modeling the business processes of production and resource planning through the establishment of a bank of analytical models and its use for control systems with respect to one of the large and important classes of agricultural enterprises enterprises for grain storage and processing is proposed. A systema-tization of the functions and objectives of management are offered. Fragments of the bank models of planning optimization problems for grain and processing companies are suggested.

Текст научной работы на тему «Система производственного планирования с использованием банка аналитических моделей»

управление в социально-экономических системах

УДК 004.94:65.012.122(664.7)

система производственного планирования с использованием банка аналитических моделей

В. О. Новицкий,

канд. техн. наук, доцент

Московский государственный университет пищевых производств

Предлагается методика моделирования бизнес-процессов производственно-ресурсного планирования на основе создания банка аналитических моделей и использования его для систем управления одного из больших и важных классов предприятий агропромышленного комплекса — предприятий по хранению и переработке зерна. Проводится систематизация функций и задач управления. Приводятся фрагменты банка моделей оптимизационных задач планирования для зерновых и перерабатывающих компаний.

Ключевые слова — система управления, производственно-ресурсное планирование, математическая модель, оптимизация, банк моделей, критерий, зерновые и зерноперерабатывающие компании.

Введение

В настоящее время на многих промышленных предприятиях относительно высокая степень механизации и автоматизации технологических процессов соседствует с недостаточной управляемостью на уровне производственно-хозяйственной деятельности, что является большим недостатком в современных условиях конкурентной рыночной среды. Вместе с тем предприятия, работающие в различных секторах российской экономики, имеют много общих технологических, финансовоэкономических, управленческих и других характеристик. Ввиду большой значимости сырья и его высокой доли в себестоимости продукции одной из основных функций управления для многих кластеров предприятий является планирование сырьевых ресурсов в производстве и торговле. В целях повышения эффективности управления предлагается для данных предприятий сформировать банки типовых моделей (БМ) бизнес-процессов (БП) производственно-ресурсного планирования и использовать его в составе подсистем поддержки принятия решений в качестве интеллектуальных компонентов корпоративных автоматизированных информационных систем управления (КАИСУ).

Анализ основных бизнес-процессов в системах управления зерноперерабатывающих компаний

Одним из важнейших для России является сектор агропромышленного комплекса по хране-

нию и переработке зерна, имеющий огромный потенциал и во многом определяющий продовольственную безопасность страны.

К группе предприятий этой отрасли относятся зерновые компании (с какими-либо из функций производства, хранения зерна и зернопродуктов, торговли на внутреннем и внешнем рынках), элеваторы и зерновые терминалы, мукомольные, крупяные и комбикормовые заводы, семенные, кукурузокалибровочные и маслозаводы и др., а также предприятия, включающие комбинации вышеуказанных производств (так называемые комбинаты хлебопродуктов), работающие с зерновыми, зернобобовыми и масличными культурами [1].

Понятие БП включает не только организационно-экономическую, но и производственную составляющую бизнеса, что является принципиальным для системы управления (СУ) зерноперерабатывающей компанией (ЗПК). Бизнес-процесс для ЗПК — это совокупность операций, направленных на формирование товарных партий и выработку продукции из зерна и оказание услуг по его хранению, переработке и реализации потребителям.

Таким образом, процесс управления мы рассматриваем как совокупность циклических действий, связанных с выявлением проблем, поиском и организацией выполнения принятых решений на двух уровнях [2, 3]:

— производственных (или технологических) БП;

■ Классификация и пространство БП в ЗПК: МТС — материально-технические средства; ОС — основные средства; МЗ — мукомольный завод; ККЗ — комбикормовый завод

— административных БП, выполняющих роль иерархической надстройки к управлению производственными процессами.

Функции управления в системах данного типа предприятий можно наглядно представить в виде пространства БП (рисунок).

Для реализации управления как интегративного свойства СУ ей необходимы ресурсы, которые, будучи ограничены, должны быть распределены эффективным образом. С этих позиций управление есть распределение ресурсов [4].

Чем большее число производственно-хозяйственных элементов и связей бизнеса задействовано в интегрированной бизнес-системе, тем больше в ней реализуется интегративных свойств, которые проявляются в виде снижения себестоимости, потенциала продвижения продукции на рынках, обновления активов, инноваций и др. На этой системной закономерности целостности базируются холдинговые структуры, обеспечивающие высокую конкурентоспособность предприятий. Управляющие компании в создаваемой иерархической структуре берут на себя и централизуют многие функции управления и таким образом уменьшают число степеней свободы, повышая устойчивость системы в целом.

С другой стороны, множество БП зерноперерабатывающего холдинга только тогда являются системой, когда они работают в соответствии с за-

данной иерархической структурой целей, имеют определенные рациональные взаимосвязи и реактивны к возмущениям из надсистем. Все это может обеспечить только эффективно выстроенная система управления компанией, охватывающая весь цикл функций, включающий сбор информации, учет, контроль, планирование, регулирование, прогнозирование, организацию и координацию производственно-хозяйственных процессов и операций, стратегическое (целевое) управление [5].

Бизнес-процесс может быть описан математической моделью — функционалом и множеством ограничений. Это является условием для постановки задач управления предприятием.

Общая постановка задачи

С учетом статических и динамических задач цикла функций управления на пространстве производственных и бизнес-процессов необходимо на основе разработанной методологии их исследования и моделирования создать комплексную интегрированную СУ производством для класса предприятий (например, ЗПК), которая базируется на принципах системного подхода и отвечает следующим основным требованиям: многоцелевой поиск; открытость; наличие единого комплекса оптимизационных моделей задач управления

(БМ); охват всех видов производств данного класса предприятий; скоординированность решения задач; интегрированность в структуру современной КАИСУ ЗПК, которая представляет собой интегрированную систему, включающую множество различных функциональных компонентов разных уровней управления.

Основные используемые взаимосвязанные системные категории: (цели) о (стратегии) о (ресурсы). Таким образом, разрабатываемый БМ для СУ ЗПК представляет собой комплекс математических моделей выбора и распределения ресурсов для всех видов производственной деятельности ЗПК, образующих основную логистическую цепочку: закупка сырья — производство — реализация и отгрузка продукции.

Банк аналитических моделей для СУ ЗПК

Банк моделей предназначен для накопления и использования модельных решений и синтеза систем управления ЗПК. Он позволяет использовать заранее подготовленные формальные математические модели и базы данных классификаторов как типовые компоненты для решения проблемных задач; из типовых компонентов на логическом уровне конструировать СУ для ЗПК; исследовать возможное поведение систем при различных стратегиях в различных условиях функционирования и развития. Из типовых компонентов БМ формируются модельные агрегаты, на основе которых реализуются соответствующие системы управления. Агрегат представляет собой унифицированную модель для описания функционирования разнородных элементов си-

стемы. Поэтому динамика большой, сложной СУ раскрывается через динамику взаимосвязанных между собой агрегативных моделей компонентов [6]. Интегративные свойства систем при агрегировании модельных компонентов отражаются в результатах поиска управленческих решений. В процессе проведения исследований и развития СУ банк моделей ЗПК пополняется новыми моделями, отражающими новые функции и свойства объектов [7].

В приведенных фрагментах БМ ЗПК сильные (целевые функции, табл. 1) и слабые (ограничения, табл. 2) критерии являются типовыми компонентами. Для их описания использованы выражения векторной алгебры со следующими обозначениями: X — операционные массы партий сырья; С0, С — удельные начальные и конечные цены партий зерна; АС — маржинальные прибыли по торговым сделкам с учетом затрат на доставку, хранение и кредиты; АQ — нормированные отклонения показателей качества зерна от эталонов; Q — нормированные показатели качества сырья; АУ — отклонения расчетных выходов продукции от базисных; ф — функция расчета выходов продукции в зависимости от значений показателей качества; Н — приведенные нормы ввода ценного сырья; К — компоненты (% от масс партий); Т — сроки поступления сырья.

Одни и те же критерии в разных случаях, при разных стратегиях (целях) управления могут выступать как сильные или как слабые. Для этого иногда требуется внести в критерий некоторые модификации, например в виде устремления к минимуму модуля разности фактического и эталонного значений показателя (перевод огра-

■ Таблица 1. Фрагмент банка моделей ЗПК — целевые функции

№ п/п ДX) ^ тіп Содержание Вид критерия, упрощенный/полный БП (задачи предметной области)

1 (Со, X) Стоимость сырья Линейная (Л) / целочисленная линейная (ЦЛ) Закупки зерна Расчет рецептов помольных смесей (ПС) Расчет рецептов комбикормов (КК) Планирование рецептов ПС и КК на период

2 -(С, X) Объем продаж Л / ЦЛ Торговля зерном

3 -(АС, X) Стоимость услуг Прибыль Л / ЦЛ Планирование работ элеватора, МЗ Торговля зерном Закупка зерна

4 (АС, X) (Со, X) Рентабельность Дробно-линейный/ЦЛ Торговля зерном Закупка зерна

5 -(1, Х) Распродажа остатков Крупность партий (смесей) Л / ЦЛ Торговля зерном Расчет рецептов ПС

6 (Ар, Х) (1, Х) Стабилизация качества смесей Дробно-линейный /ЦЛ Расчет рецептов ПС Планирование рецептов ПС на период

7 (р, Х) Улучшение качества смесей Л / ЦЛ Расчет рецептов ПС Расчет рецептов КК

■ Таблица 2. Фрагмент банка моделей ЗПК — ограничения

№ п/п Ограничения Содержание Вид БП (задачи)

Ограничения вида g (X) < 0

1 XАQІ > 0 і = Тд Требования к качеству зерна Требования к объему подработки (изменению качества) Линейные Закупка зерна Торговля зерном Планирование рецептов ПС и КК Расчет рецептов ПС Расчет рецептов КК Планирование работы элеватора

2 XАV > 0 АУ = ф(р) Обеспечение расчетных выходов не ниже базисных (эталона) Кусочно- линейные Закупка зерна для МЗ Расчет рецептов ПС

3 g1(L, X) < рв(Ц g1(L, X) > рн(Ц Обеспечение плана по выпуску продукции, продажам, услугам в объеме и ассортименте ^) Линейные Закупка зерна Расчет рецептов ПС Расчет рецептов КК Планирование рецептов ПС и КК Планирование работы элеватора и МЗ Торговля зерном (купля-продажа)

4 g2(K, X) < X Сумма частей не больше целого (по массе) Линейные Планирование рецептов ПС и КК Торговля зерном Закупка зерна

5 gз(H, X) < 0 Нормы ввода ценного сырья Линейные Планирование рецептов ПС и КК Закупка сырья

6 АС > Ь Нижний предел маржинальной прибыли Линейные Торговля зерном

7 g4(X) < * g4(X)=т, 1) д^) = {0; 1} Число компонентов (отпускных силосов, дозаторов) Нелинейные (релейные) Расчет рецептов ПС

Ограничения вида Лф) = 0

8 Л1(Т, X) = 0 Использование сырья планируемого поступления Линейные Планирование рецептов ПС и КК

9 ЭnєN | Л^) = nW Объем сделки кратен вместимости вагона для различных культур (W) Целочисленно- линейные Торговля зерном Закупка сырья (завоз вагонами)

ничения в вид целевой функции для достижения цели стабилизации процесса).

В СУ ЗПК многие БП связаны между собой, например: закупка зерна и расчет рецептов [7], закупка зерна и планирование работы элеватора (прием, размещение, обработка, хранение зерна), расчет рецептов товарных партий и торговля зерном и др.

Реализации модельных компонентов на логическом уровне для различных интеллектуальных подсистем КАИСУ ЗПК описаны в многочисленных сборниках научных трудов МГУПП, Международной промышленной академии (МПА) и СПбГТУ. В частности для подсистемы планирования зерновых ресурсов мукомольного производства описание математических моделей БП закупки зерна, расчета рецептов ПС и планирования рецептов на период можно найти в работе [8]. Полученные модели идентифицируются в процессе адаптации на объектах внедрения, и на их основе вместе с интерфейсом учетных систем синтезируются готовые программные модули.

Заключение

Банк аналитических моделей, формируемый на основе типовых модельных компонентов — сильных и слабых критериев, является эффективным инструментом проектирования и эксплуатации автоматизированных систем управления для предприятий зерноперерабатывающей отрасли промышленности. БМ используется в системе поддержки принятия решений (СППР) для решения задач оптимального планирования и многокритериального выбора управленческих решений для ЗПК. Предлагаемый подход позволяет снизить затраты на разработку, адаптацию и внедрение интеллектуальных компонентов КАИСУ в зерновом секторе агропромышленного комплекса России. Подсистема планирования зерновых ресурсов мукомольного производства, наряду с СППР по торговле зерном, внедрена на ряде ведущих ЗПК Центрального и Южного Федеральных округов и награждена 2-й премией на VIII съезде мукомольных и крупяных предприятий России (2008 г.).

Литература

1. Берестнев Е. В., Петриченко В. Е., Новицкий В. О.

Рекомендации по организации и ведению технологического процесса на мукомольных предприяти-

6. Денисов А. А., Колесников Д. Н. Теория больших систем управления: учеб. пособие для вузов. — Л.: Энергоиздат, 1982. — 288 с.

ях. — M.: ДеЛи принт, 2ОО8. — і76 с.

7. Новицкий В. О. Исследование объектов и постановка задач управления для зерновых и зерноперерабатывающих компаний на основе методологии системного анализа // Системный анализ в проектировании и управлении: Сб. науч. тр. XIII Между-нар. науч.-практ. конф. Ч. 1. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2009. С. 311-315.

2. Доманин А. Б. Концепция управления предприятием на основе системного подхода к информации // Менеджмент в России и за рубежом. 2003. № 6.

С. і23-і65.

3. Стивенсон В. Д. Управление производством: Пер. с англ. — М.: Издательство Лаборатория базовых знаний,1998. — 928 с.

8. Мерцалов А. Н., Новицкий В. О. Постановка и методы решения задач оптимизации рецептов зерновых смесей // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. V юбилейной школы-конф. с междунар. участ. / МГУПП. М., 2007. С. 358-360.

4. Жилин Д. М. Теория систем: Опыт построения курса. Изд. 4-е, испр. — М.: Издательство ЛКИ, 2007. — 184 с.

5. Анфилатов В. С., Емельянов А. А., Кукушкин А. А.

Системный анализ в управлении: учеб. пособие / Под ред. А. А. Емельянова. — М.: Финансы и стати-

стика, 2ОО5. — 368 с.

/

УВАЖАЕМЫЕ АВТОРЫ!

При подготовке рукописей статей редакция просит Вас руководствоваться следующими рекомендациями.

Объем статьи (текст, таблицы, иллюстрации и библиография) не должен превышать эквивалента в і6 страниц, напечатанных на бумаге формата А4 на одной стороне через і,5 интервала в Word шрифтом Times New Roman размером із.

Обязательными элементами оформления статьи являются: индекс УД^ инициалы и фамилия автора (авторов), ученая степень, звание, полное название организации; заглавие, аннотация (5-7 строк) и ключевые слова на русском и английском языках, подрисуночные подписи.

Формулы набирайте в Word, при необходимости можно использовать формульный редактор; для набора одной формулы не используйте два редактора; при наборе формул в формульном редакторе знаки препинания, ограничивающие формулу, набирайте вместе с формулой; для установки размера шрифта никогда не пользуйтесь вкладкой Other..., используйте вкладку Define; в формулах не отделяйте пробелами знаки: + = -.

При наборе символов в тексте помните, что символы, обозначаемые латинскими буквами, набираются светлым курсивом, русскими и греческими — светлым прямым, векторы и матрицы — прямым полужирным шрифтом.

Иллюстрации в текст не заверстываются и предоставляются отдельными исходными файлами, поддающимися редактированию:

— рисунки, графики, диаграммы, блок-схемы изготавливаются в векторных программах: Visio 4, 5, 2ОО2-2ОО3 (*.vsd); Coreldraw (*.cdr); Excel; Word; Adobelllustrator; AutoCad (*.dxf); ^мпас; Matlab (экспорт в формат *.ai);

— фото и растровые — в формате *.tif, *.png с максимальным разрешением (не менее ЗОО pixelsIinch).

В редакцию предоставляются:

— сведения об авторе (фамилия, имя, отчество, место работы, должность, ученое звание, учебное заведение и год его окончания, ученая степень и год защиты диссертации, область научных интересов, количество научных публикаций, домашний и служебный адреса и телефоны, факс, e-mail), фото авторов: анфас, в темной одежде на белом фоне, должны быть видны плечи и грудь, высокая степень четкости изображения без теней и отблесков на лице, фото можно представить в электронном виде в формате *.tif, *.png с максимальным разрешением — не менее ЗОО pixelsIinch при минимальном размере фото 4О x 55 мм;

— экспертное заключение.

Список литературы составляется по порядку ссылок в тексте и оформляется следующим образом:

— для книг и сборников — фамилия и инициалы авторов, полное название книги (сборника), город, издательство, год, общее количество страниц;

— для журнальных статей — фамилия и инициалы авторов, полное название статьи, название журнала, год издания, номер журнала, номера страниц;

— ссылки на иностранную литературу следует давать на языке оригинала без сокращений;

— при использовании web-материалов указывайте адрес сайта и дату обращения.

Более подробную информацию см. на сайте: www.i-us.ru

№ 3, 2010 ^ йи^ 79

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.