CC BY
6Секция 9 СЕКЦИЯ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ
Председатель — Ефремов Артём Александрович,
доцент, канд. физ.-мат. наук, доцент, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Ученый секретарь — Кудрявцева Арина Сергеевна, аспирант, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
УДК 330.1
doi :10.18720/SPBPU/2/id21 -387
Нгуен Тхи Тху Зунг1, аспирант ИКНТ; Черненькая Людмила Васильевна1,
профессор, д-р техн. наук, ст. науч. сотр.
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В УПРАВЛЕНИИ РАЗВИТИЕМ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ ВЬЕТНАМА
1 2
' Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический
университет Петра Великого,
1 2
thudung.mta.tb@gmail.com, ludmila@qmd.spbstu.ru
Аннотация. В настоящее время многомерный статистический анализ активно развивается и находит широкое применение во многих областях, таких как наука, экономика, образование, медицина. Однако во Вьетнаме эта область знаний не была развита. Это исследование позволит разработать эффективный метод анализа социально-экономического развития регионов Вьетнама. Используя комбинацию методов многомерного статистического анализа, в исследовании представлена модель системного анализа в управлении развитием территориальных комплексов Вьетнама на основе анализа факторов, влияющих на экономическое развитие регионов, изучена корреляция и проведено сравнение между социально-экономическими регионами. На основе проеденного анализа предложены направления содействия общему экономическому развитию для каждого региона.
Ключевые слова, системный анализ, многомерный статистический анализ, показатели развития экономики, Вьетнам, развитие территориальных комплексов.
Nguyen Thi Thu Dung1, Student of the Institute for Computer sciences and Technologies,
Liudmila V. Chernenkaya2, Professor, Doctor of Technical Sciences, Art. scientific. sotr.
SYSTE MS ANALYSIS IN THE MANAGEMENT OF THE DEVELOPMENT OF TERRITORIAL COMPLEXES OF VIETNAM
1 2
' Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,
St. Petersburg, Russia,
1 2
thudung.mta.tb@gmail.com, ludmila@qmd.spbstu.ru
Abstract. Currently, multidimensional statistical analysis is actively developing and is widely used in many fields, such as science, economics, education, medicine. However, this field of knowledge was not developed in Vietnam. This study will allow us to develop an effective method for analyzing the socio-economic development of the regions of Vietnam. Using a combination of methods of multidimensional statistical analysis, the study presents a model of system analysis in the management of the development of territorial complexes of Vietnam based on the analysis of factors affecting the economic development of regions, the correlation is studied and a comparison is made between socio-economic regions. Based on the analysis, the directions of promoting the overall economic development for each region are proposed.
Keywords, system analysis, multidimensional statistical analysis, indicators of economic development, Vietnam, development of territorial complexes.
Введение
В данной работе для исследования процесса развития экономики территориальных комплексов Вьетнама были выбраны 3 района Вьетнама: Дананг, Тхай-Бинь и Као-Банг. Выбранные районы обладают различными условиями для развития экономики. Дананг отличается быстрым развитием и высокими экономическими показателями, обладает ресурсами для развития. Као-Банг характеризуется слабо развитой экономикой с низкими показателями, хотя в данном районе есть пограничная экономика, туризм, чистое сельское хозяйство, минеральные ресурсы и потенциал для эксплуатации гидроэнергетики и лесных ресурсов. Тхай-Бинь -регион с умеренным развитием, имеет географические, финансовые и нормативные преимущества для развития экономики.
Проведенное исследование отличается системным подходом [1-4] и построено на основе комбинации трех методов многомерного статистического анализа [5-8]. Проведено моделирование в MatLab, включая корреляционно-регрессионный анализ, факторный анализ и рейтинговый метод [9, 10].
1. Процесс обработки и анализа данных
Предложенная схема исследования социально-экономического развития включает 4 шага (рис. 1).
На первом шаге рассмотрены вопросы постановки цели и сбора данных для решения поставленной задачи. На втором шаге обосновано применение выбранных методов для анализа социально-экономического развития рассматриваемых районов Вьетнама. На третьем шаге применен выбранный метод оценки социально-экономического развития рассматриваемых районов Вьетнама, содержащий 4 этапа. На последнем шаге, который показан в схеме, выполняется задача анализа результатов, полученных рассматриваемыми методами. На основе анализа формулируются выводы о направлениях социально-экономического развития каждого района.
Рис. 1. Схема исследования и анализ социально-экономического развития
районов Вьетнама
С применением факторного анализа были классифицированы группы новых факторов путем уменьшения количества факторов. Для района Дананг методом факторного анализа сокращено количество факторов с 14 до 9 факторов. Для новых факторов введены более подходящие наименования, которые используются в дальнейшем для практического анализа развития экономики каждого района.
По методу корреляционно-регрессионного анализа в среде МаЛаЬ для каждого района были построены регрессионные модели и получены зависимости между переменными, которые оказывают влияние на развитие экономики района. С помощью полученной регрессивной формулы можно предсказать, как измениться значение каждой переменной при изменении значений других переменных.
На основе рейтингового анализа социально-экономического развития региона в среде МаЛаЬ получено сравнение сильных и слабых факторов экономического развития каждого региона, также для каждого района на основе суммарного рейтинга получен итоговый балл территорий по группам показателей.
2. Результат апробации разработанной модели
Для анализа влияния факторов на рейтинг районов Вьетнама, рассмотрены социально-экономические показатели. Основываясь на результатах анализа, сравнивающего социально-экономическое развитие регионов Тхай-Бинь, Да-Нанга и Као-Банга, получили, что Да-Нанг имеет более высокое социально-экономическое развитие, чем Тхай-Бинг и Као-Банг.
Отличительным критерием значимости социально-экономического развития Да-Нанга по сравнению с другими регионами является развитие промышленного производства, что показано в рейтинговом анализе по следующим показателям: «темп роста (спада) промышленного производства к прошлому году в сопоставимых ценах соответствующего года» и «объём промышленного производства на душу населения».
Результаты по методу факторного анализа показали, что ключевые факторы, влияющие на экономическое развитие Да-Нанга, также вносят большой вклад в эффективность промышленного производства в этом районе. Например, такие факторы как: «Доступ к рынку для вашей продукции», «Близость к рынку для вашей продукции», «Качество имеющейся рабочей силы», «Качество профессионального обучения» и «Доступ к природному газу». В результате корреляционно-регрессионного анализа показано, что для увеличения эффективности доступа к рынку для продукции, необходимо сосредоточиться на развитии факторов: «Доступ к сырью/материалам производства», «Наличие неквалифицированного труда», «Качество имеющейся рабочей силы». Да-Нанг является регионом с богатыми запасами природного газа, что приводит к усиле-
нию показателя «Доступ к природному газу» и вносит большой вклад в рост промышленного производства. Да-Нанг обладает преимуществами, которые влияют на оценку качества развития района, такими как: «Местная политика поддержки образования», «Качество медициной и туристической рекламы» и другие. Да-Нанг обладает низким уровнем по показателю «Уровень преступности», но имеет высокое значение по показателю «Уровень регистрируемой безработицы». Для уменьшения значения этого показателя Да-Нанг нуждается в привлечении дополнительных инвестиций, упрощении правил по устройству на работу и т. д.
Аналогичные исследования с использованием разработанной методики были проведены и для двух других районов. Рейтинг района Тхай-Бинь получился ниже района Да-Нанг и выше района Као-Банг. Тхай-Бинг также имеет экономические преимущества по следующим показателям: «Темп роста (спада) сельскохозяйственного производства сельхозпредприятий, «Объём сельскохозяйственного производства сельхозпредприятий на душу населения», «Отношение прибыли (убытка) к объему производства продукции (товаров, услуг)», «Обеспеченность населения врачами» и «Уровень регистрируемой безработицы». Сильное влияние на показатели данного района оказываются развитые услуги маркетинга и рекламы, наличие неквалифицированного труда и другие. По сравнению с районом Да-Нанг район Тхай-Бинь также обладает преимуществами для развития промышленности, такими как: качество электроэнергии, удобный доступ к сырью/материалам производства и другие. Однако интегрированный показатель развития промышленности ниже, чем у района Да-Нанг.
Район Као-Банг имеет самый низкий рейтинг среди рассмотренных районов, однако ряд социально-экономических показателей выше, чем у Да-Нанг. Као-Банг привлекает большой объем инвестиций (по всем видам и источникам финансирования) на душу населения, так как в районе много природных ископаемых (железные руды, бокситы и др.). Развитие социальной экономики затрудняет неудобное географическое положение: Као-Банг находится на северо-востоке Вьетнама, где затруднено движение транспорта. Следует отметить низкое качество электроэнергии, низкое качество использования труда и ресурсов. Для развития экономики района требуется привлечение инвестиций, развитие и повышение качества образования. На основе метода корреляционно-регрессионного анализа выявлено, что для привлечения инвестиций в первую очередь необходимо повышать качество местных дорог и магистралей, повышать качество железнодорожных услуг.
Построение модели для анализа развития экономики нескольких выбранных районов на основе математических методов многомерной статистики в среде МайаЬ показало, что модель для анализа позволяет
выявить сильные и слабые стороны экономики регионов, проблемы и возможные направления развития. Полученные конкретные решения на примере отдельных районов наглядно показали, что данная модель позволяет выяснить причины и объясняет, почему некоторые провинции и города по экономическому развитию превосходят другие.
Применение разработанной модели обеспечит выявление основных факторов, влияющих на развитие района, ускорение преодоления ограничений слаборазвитых регионов, решение проблемы занятости как для работников региона, так и для всей страны в целом.
Заключение
За последние годы экономика Вьетнама существенно укрепилась. Однако в процессе экономического развития еще существуют определенные ограничения. Особенно заметен разрыв между развитыми и слаборазвитыми социально-экономическими регионами Вьетнама. Разработанная модель для анализа развития экономики на основе математических методов многомерного статистического анализа, реализованная в среде MatLab, помогает выявить направления, стимулирующие экономику страны, и получить эффективные решения не только для экономики, но и для областей естественных и социальных наук, таких как образование, медицина, психология и др. В будущем предложенная модель может служить основой для более глубокого исследования многофакторной модели анализа и оценки качества социально-экономического развития территориальных комплексов.
Список литературы
1. Волкова В Н., Горелова Г.В., Козлов В Н., Лыпарь Ю.И., Паклин Н.Б., Фир-сов А.Н., Черненькая Л.В. Моделирование систем. Подходы и методы: учеб. пособ. / Под ред. В.Н. Волковой. - СПб.: Изд-во Политехи. ун-та, 2013. - 567 с.
2. Волкова В.Н., Козлов В.Н., Магер В.Е., Черненькая Л.В. Классификация методов и моделей в системном анализе // В сб. науч. трудов Междунар. конференции по мягким вычислениям и измерениям, СПбГЭУ «ЛЭТИ», 2017. - Т. 1. - С. 223-226.
3. Ниворожкина Л.И., Арженовский С.В., Многомерные статистические методы в экономике: учебник. - Издательство: РИОР. 2018. -123c.
4. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. - М.: «Финансы и статистика», 2001. - С. 156-161.
5. Volkova V.N., Loginova A.V., Chernenkaja L.V., Romanova E.V., Chernyy Y.Y., Lankin V.E. Problems of sustainable development of socio-economic systems in the implementation of innovations. // In: Proceedings of the 3-rd international conference ERGO-2018: human factors in complex technical systems and environments, ERG0-2018. -Pp. 53-56.
6. Anderson T.W. An Introduction to Multivariate Analysis. - New York: Wiley. (Publication date: 1958. Third Edition - Publisher: A John Wiley & Sons, Inc., Stanford University Department of Statistics Stanford, Publication.) - Pp. 103-110.
7. Schilderinck J.H.F. Factor analysis applied to developed and developing countries. (Puplication date: 1970. Tilburg Studies in Economics.) - Publisher: Springer, Netherlands / Universitaire Pers Rotterdam, 1970. - Pp. 45-80.
8. Rao C. Radhakrishna. Multivariate Analysis: Some Reminiscences on Its Origin and Development. // The Indian Journal of Statistics. - Published By: Indian Statistical Institute. Series B (1960-2002), 1983. - Vol. 45, no. 2. - Pp. 285-295.
9. Речинский А.В., Черненькая Л.В., Магер В.Е., Матвеева Е.В., Черненький А.В. Разработка методики расчета показателей эффективности деятельности университета и его структурных подразделений. // Современные технологии управления. - 2015. - № 6 (54). - С. 46-54.
10. Leonova T.I., Mager V.E., Mikeladze B.D., Chernenkaya L.V., Chernenkii A.V. Support of decision-making in organizations' quality management. // In: Proceedings of 2017 XX IEEE international conference on soft computing and measurement (SCM-2017). - Pp. 843-845.
УДК 004.021
doi :10.18720/SPBPU/2/id21 -388
Сафронова Елена Михайловна\
аспирант;
Черненькая Людмила Васильевна1, профессор, д-р техн. наук, ст. науч. сотр.
МЕТОДОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА НА ПЛАТФОРМЕ 1С:ПРЕДПРИЯТИЕ
1 2
' Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический
университет Петра Великого, 1 2 solncuivetru@gmail.com, Ludmila@qmd.spbstu.ru
Аннотация. В работе исследуется задача реализации планирования производства в информационных системах. В качестве примеров приведены отечественные информационные системы, получившие широкое распространение: «1C:ERP», «1C:MES» и «Галактика MES». Рассмотрены основные проблемы в области планирования, определены пути их решения. Разработана схема улучшения алгоритмов планирования в системе «1C:MES».
Ключевые слова, производство, планирование, эволюционный алгоритм, генетический алгоритм, предприятие, 1С, 1C:MES, 1C.ERP, Галактика MES.
Elena M. Safronova1, Graduate Student; Lyudmila V. Chernenkaya1, Professor, Doctor of Technical Sciences, Art. scientific. sotr.
METHODOLOGY FOR SOLVING PRODUCTION PLANNING PROBLEM ON PLATFORM 1C: ENTERPRISE
1, 2
' Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, 1 2 Russia, solncuivetru@gmail.com, Ludmila@qmd.spbstu.ru
