Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Распределение производственных ресурсов как основа управления промышленным предприятием в долгосрочном периоде 14
1.1 Планирование и управление промышленным предприятием в долгосрочном периоде 14
1.1.1 Промышленное предприятие как объект управления 14
1.1.2 Планирование как составная часть управления промышленным предприятием 16
1.1.3 Формы и современные методики планирования деятельности промышленного предприятия 20
1.1.4 Понятие стратегического управления предприятием и его современные проблемы 26
1.2 Современные методы управления промышленным предприятием с позиций рыночного и ресурсного подходов 30
1.2.1 Ценообразование на промышленном предприятии 31
1.2.2 Распределение ресурсов промышленного предприятия 46
1.3 Методологии формирования портфеля инвестиционных проектов промышленного предприятия 50
Глава 2 Математическая модель и алгоритм оптимального распределения ресурсов промышленного предприятия в долгосрочном периоде 67
2.1 Постановка и математическая модель задачи распределения производственных ресурсов промышленного предприятия 67
2.2 Геометрическая иллюстрация процесса нахождения решения задачи распределения производственных ресурсов 75
2.3 Алгоритм оптимального распределения ресурсов 83
2.3.1 Поисковые алгоритмы и их применение для решения поставленной задачи оптимизации 83
2.3.2 Алгоритм поиска оптимального решения краткосрочной задачи оптимизации, решение примера 86
2.3.3 Алгоритм поиска оптимального решения долгосрочной задачи оптимизации, решение примера 91
Глава 3 Программная реализация и апробация оптимизационной модели распределения производственных ресурсов промышленного предприятия 102
3.1 Программная реализация модели и алгоритма решения задачи оптимизации 102
3.1.1 Описание программного модуля, реализующего задачу оптимизации 102
3.1.2 Взаимодействие программных модулей по формированию оптимального портфеля инвестиционных проектов и оценке эффективности отдельных инвестиционных проектов 108
3.2 Поиск оптимального решения задачи оптимизации для ФГУП "Тамбов НИХИ" 113
3.2.1 Исходные данные по промышленному предприятию ФГУП "Тамбов НИХИ" 113
3.2.2 Решение задачи оптимизации для трех вариантов исходных данных 121
Заключение 131
Библиографический список литературы 135
Приложение
- Современные методы управления промышленным предприятием с позиций рыночного и ресурсного подходов
- Методологии формирования портфеля инвестиционных проектов промышленного предприятия
- Геометрическая иллюстрация процесса нахождения решения задачи распределения производственных ресурсов
- Поиск оптимального решения задачи оптимизации для ФГУП "Тамбов НИХИ"
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Вследствие того, что российская экономика в настоящее время находится в стадии роста, вновь возникает потребность в долгосрочном планировании развития промышленных предприятий, являющихся главной структурной составляющей экономики страны, определяющей ее будущее. Важным моментом является то, что в результате расширения рынков сбыта продукции, глобализации экономики страны возникает потребность в увеличении ресурсной базы предприятий в целях удовлетворения возрастающих рыночных запросов.
Проблема оптимального управления промышленным предприятием вообще является одной из ключевых как в рамках классической экономической теории, так и в работах современных отечественных и зарубежных ученых. В работе решаются задачи определения состава и объемов продукции, а также состава и объемов производственных ресурсов с учетом инвестиций на их увеличение относительно первоначальных параметров некоторого предприятия так, чтобы его совокупная прибыль была максимальной.
Важно использовать математические модели и алгоритмы, приспособленные для решения данной специфической задачи, и информационные технологии, позволяющие автоматизировать процесс получения оптимального решения при значительной размерности исходных данных в приемлемые, с точки зрения менеджмента, сроки. В результате, возникает возможность интегрировать программный комплекс, решающий данную задачу, в общую корпоративную информационную систему предприятия, загружая из нее исходные данные и возвращая управляющие воздействия, являющиеся следствием нахождения оптимального решения.
Существующие подходы к проблеме оптимального распределения ресурсов предприятия не учитывают в полной мере влияние рыночной среды. В большинстве своем они рассматривают указанную проблему под слишком узким углом зрения. При этом игнорируются либо требования внешней среды (рынка сбыта продукции), либо внутренние технологические возможности,
присущие конкретному предприятию. В тех же подходах, где эти две стороны проблемы все-таки сведены в одну математическую модель, игнорируется дол-госрочность процесса распределения ресурсов предприятия или не учитывается их платность, влияющая на целевую функцию прибыли. Поэтому необходимо связать воедино сильные стороны предприятия с точки зрения его ресурсов и уникальных технологических возможностей и потребности рынка в конечной продукции с учетом сопутствующих затрат на долгосрочном периоде планирования.
В связи с этим, возникает необходимость в развитии теории и практики управления распределением производственных ресурсов в целях обеспечения эффективного функционирования промышленных предприятий в современных условиях российской экономики.
Степень разработанности проблемы. К зарубежным экономистам, заложившим основы теории фирмы, ценообразования при максимизации прибыли в рыночных условиях можно отнести П. Дугласа, Ч. Кобба, А. Маршалла, К. Менгера, А. Смита, И. Шумпетера. Суть маржиналистского подхода заключается в нахождении точки равенства (минимизации разницы) предельного дохода и предельных издержек, что являлся ключевым при определении оптимального для фирмы объема и соответствующей цены продукции. Такие отечественные ученые-экономисты, как СВ. Гусаков, СВ. Жак, А.Б. Залесский, В.А. Колемаев;, Ю.В. Овсиенко, СИ. Серов, В.М. Тарасевич, Д.С Чернавский и другие внесли большой вклад в развитие теории поведения предприятия в рыночных условиях.
Однако в реальных экономических расчетах возникают методические сложности с точным определением наилучшего варианта решения задачи. Подходы, применяемые в этих работах, применяются, как правило, для каждого продукта в отдельности. При этом возникает отрыв от технологических возможностей предприятия в целом. Данный момент является очень важным для средних и крупных предприятий, имеющих в своем распоряжении разнообразные технологические цепочки и определяющих возможности их применения с
6 учетом актуальных требований рынка сбыта. Ряд продуктов может иметь сходные технологии производства, реализованные или планируемые к реализации на конкретном предприятии. Поэтому возникает задача управления, связанная с выбором из альтернативных вариантов производства оптимальных не только самих по'себе, но и в совокупности с остальным портфелем продукции всего предприятия с учетом имеющихся ресурсов. Это становится особенно важным в контексте современных условий российской экономики с наличием крупных промышленных предприятий, построенных в свое время без учета реальных рыночных потребностей как внутри страны, так и на зарубежных рынках. Данные предприятия обладают значительным технологическим потенциалом, который, как правило, недоиспользуется, либо используется недостаточно эффективно. Более того, в последнее время происходит еще большая интеграция промышленных предприятий в корпорации и финансово-промышленные группы в целях минимизации технологических издержек, расширения производственных возможностей и увеличения конкурентной способности на мировых рынках.
Поэтому, другим направлением исследований, рассмотренным в рамках диссертационной работы, стали подходы, основы которых заложили Р. Беллман, Д. Данциг, Л.В. Канторович. Они связаны с проблемой оптимального с точки зрения некоторого критерия распределения ограниченных ресурсов, что также является ключевой задачей экономики. Данная задача была поставлена и решена в рамках теории математического программирования. Подходы к ее решению, сформулированные данными основоположниками, до сих пор находят свое отражение, в том числе и в рамках рыночной системы хозяйствования, в работах современных экономистов, таких как К.А. Багриновский, О.В. Каштанова, Д.С. Львов, В.Г. Медницкий, А.А. Мицель, СВ. Седова и др.
Третьим направлением, связанным с тематикой диссертационного исследования, является проблема оценки эффективности инвестиционных вложений в расширение ресурсных возможностей как предприятия в целом, так и отдельных его проектов. Здесь следует выделить работы СВ. Арженовского, В.З. Бе-
ленького, В.А. Кардаша, В.Н. Лившица, А.С. Плещинского, С.А. Смоляка, Г.М.
Татевосяна и др.
-ф Работы по второму и третьему направлениям исследования имеют точки
соприкосновения, связанные с проблемой выбора из альтернативных вариантов
инвестиционных проектов, распределения ресурсов по продуктам, оптималь
ных по тому или иному критерию. В целом, следует сказать, что работы по
данным направлениям, каждая в отдельности, отражают ту или иную сторону
проблемы диссертационного исследования в разной степени адекватности.
^ Ключевым недостатком большинства работ является их оторванность от перво-
го направления исследования, т.е. проблемы выбора такого распределения ре
сурсов предприятия, которое позволило бы произвести оптимальный объем
производства продукции по всему предприятию с учетом функции спроса и
платности ресурсов. В ряде работ проблема ставится только в краткосрочном
периоде, не учитывая специфики циклов жизни товаров и сроков службы мощ-
ностных производственных ресурсов.
-ч Из сказанного выше вытекает необходимость создания целостной научно-
обоснованной теории оптимизации распределения ресурсов промышленного предприятия, а также выбор темы, цели, задач и основных направлений исследования.
Цель и задачи исследования. Цель работы заключается в повышении эффективности деятельности промышленного предприятия в результате разработки и практической апробации статико-динамической экономико-математической модели и алгоритма ее решения для оптимального распределе-ния производственных ресурсов в долгосрочном периоде.
Для достижения цели работы были поставлены и решены следующие задачи:
- определение влияния состава продукции и производственных ресурсов на эффективность долгосрочного развития промышленного предприятия в ры-ночных условиях;
анализ современных моделей оптимального распределения производственных ресурсов промышленного предприятия, максимизации прибыли при заданном спросе на продукцию предприятия, оптимизации портфеля инвестиционных проектов, определение их достоинств и направлений совершенствования;
построение экономико-математической модели долгосрочного планирования распределения производственных ресурсов промышленного предприятия на заданном горизонте планирования, учитывающей одновременно рыночные требования по продукции, ресурсы, а также возможные инвестиции на увеличение ресурсов;
разработка алгоритма, позволяющего найти решение задачи поиска оптимального, с точки зрения максимума прибыли, варианта состава производственных ресурсов промышленного предприятия в долгосрочном периоде;
разработка системы поддержки принятия решений, реализующей предложенную математическую модель и алгоритм распределения производственных ресурсов предприятия.
практическая апробация разработанной системы поддержки принятия решений путем постановки и решения задачи оптимизации для реального промышленного предприятия и оценка эффективности ее применения.
Объект и предмет исследования. Объект исследования - производственные ресурсы предприятия, распределенные в соответствии с условием максимизации общей чистой дисконтированной прибыли промышленного предприятия с учетом функций спроса на продукцию и платности ресурсов в долгосрочном периоде. Предметом исследования являются математические и инструментальные методы и средства моделирования и оптимизации процесса распределения производственных ресурсов в составе долгосрочного планирования деятельности промышленного предприятия.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Диссертационное исследование основывается на ключевых положениях системного анали-
за. Теоретической и методологической базой явились работы в области математического программирования. В качестве отправной точки диссертационной работы использовалась задача об оптимальном распределении ресурсов, решаемая методами линейного программирования. Для нахождения оптимального решения поставленной задачи использовались методы прямого поиска экстремума функции нескольких переменных (в частности, методы Нелдера-Мида и Бокса), примененные в определенной иерархии. Для создания системы поддержки принятия решений использовались теоретические подходы и инструментальные средства проектирования и программирования информационных систем, методики работы с базами данных.
Информационную основу исследований составили данные по спросу на продукцию, составу производственных ресурсов на начало горизонта планирования и технологические процессы производства продукции, предоставленные Федеральным государственным унитарным предприятием "Тамбовский ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательский химический институт" (ФГУП "Тамбов НИХИ").
Диссертационная работа выполнена в рамках областей исследований 1.4 и 2.3 Паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:
1.4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.
2.3 Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.
Научная новизна исследования заключается в разработке трехуровневой статико-динамической модели оптимизации распределения производственных ресурсов промышленного предприятия, системно объединяющей динамику
спроса на продукцию, производственных ресурсов, и инвестиционных вложений, а также технологии ее программно-алгоритмической реализации.
В результате диссертационного исследования были сформулированы и обоснованы следующие научные положения:
разработана трехуровневая статико-динамическая модель оптимизации распределения производственных ресурсов промышленного предприятия, системно объединяющая дополнительные модели динамики спроса на выпускаемую продукцию и распределения производственных ресурсов. Последние выполняют роль ограничений на принимаемое в общей модели решение. Критерием эффективности принятого решения служит максимум общей чистой дисконтированной прибыли предприятия от продажи выбранного состава продукции за все интервалы времени, на которые разбит горизонт планирования. Введен дополнительный параметр, учитывающий платность увеличения объема производственных ресурсов предприятия. Модель является научной основой для управления промышленным предприятием с позиций двух направлений менеджмента, рыночного и ресурсного, что позволяет обосновать долгосрочный планразвития предприятия с учетом большего количества факторов.
разработана математическая модель требований внешней, по отношению к предприятию, рыночной среды, устанавливающая диапазон изменения цен на продукцию и максимальные объемы продаж по каждой цене. Данная модель является первым уровнем ограничений в общей трехуровневой модели и отражает рыночный подход к менеджменту предприятия;
предложена математическая модель внутренних возможностей предприятия, учитывающая технологии производства продукции и устанавливающая общий объем и распределение производственных ресурсов между конкурирующими направлениями их потребления. Данная модель выступает в качестве второго уровня ограничений в общей трехуровневой модели и отражает ресурсный подход к менеджменту предприятия;
разработана технология формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов предприятия, связанных по используемым производствен-
11 ным ресурсам. Она дополняет информационные системы бизнес-планирования, предназначенные для оценки эффективности отдельных инвестиционных проектов, интегрируясь в общую корпоративную информационную систему.
Практическая значимость исследования заключается в разработке алгоритма и системы поддержки принятия решений, позволяющих автоматизировать процесс формирования оптимального долгосрочного плана развития промышленного предприятия при одновременном учете наиболее значимых факторов, влияющих на эффективность его функционирования.
Самостоятельное практическое значение имеют:
разработанный алгоритм решения указанной выше экономико-математической модели в долгосрочном периоде, позволяющий при выборе различных начальных точек поиска и охвате области допустимых значений найти оптимальное решение для реальных задач, встречающихся в практике управления промышленными предприятиями;
разработанная система поддержки принятия решений, реализующая модель и алгоритм задачи исследования, и позволяющая получать экономически обоснованные долгосрочные планы развития промышленного предприятия, интегрироваться в корпоративную информационную систему, осуществлять многовариантные расчеты портфеля инвестиционных проектов предприятия с различными исходными установками, принимать математически и экономически обоснованные управленческие решения в приемлемые временные сроки. Ее применение позволяет оптимизировать управление промышленным предприятием, как экономическим объектом.
Выработанные математические и алгоритмические подходы расширяют существовавшие, учитывают рыночность современной российской экономики и то, что она находится в стадии роста. В совокупности с программными средствами, указанные подходы позволяют решать реальные экономические задачи, встающие перед промышленными предприятиями в условиях возрастающей конкуренции.
Положения, рекомендации и решения, полученные в диссертационном ис
следовании, ориентированы на применение широким кругом специалистов, за-
Ф нимающихся долгосрочным планированием деятельности промышленного
предприятия, составлением бизнес-планов инвестиционных проектов.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положе
ния диссертации и разработанная система поддержки принятия решений были
использованы при составлении долгосрочной программы развития промыш
ленного предприятия г. Тамбова - ФГУП "Тамбов НИХИ", что подтверждено
Ф соответствующей справкой. Программный комплекс, интегрированный с сис-
темой бизнес-планирования предприятия, позволил осуществить формирование оптимального портфеля инвестиционных проектов и комплекса необходимой сопроводительной документации.
Полученные теоретические, методические и практические результаты диссертационной работы обсуждались и получили положительную оценку на XIV Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях" (Смоленск, 2001 г.), II Международной научно-практической конференции "Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах" (Новочеркасск, 2001 г.), VIII научной конференции Тамбовского государственного технического университета (Тамбов, 2003 г.), Всероссийской научно-практической конференции "Информационные модели экономики" (Москва, 2003 г.).
Материалы диссертационной работы, в том числе математическая модель, алгоритм и система поддержки принятия решений, использовались при подго-товке курса "Теория оптимального управления в экономике" для студентов специальности "Прикладная информатика (в экономике)" Тамбовского государственного технического университета, что подтверждено соответствующей справкой.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ общим объемом
' 7,76 п.л. (авт. объем - 6,51 п.л.). Список публикаций приведен в конце авторе-
ферата.
Объем и структура диссертационного исследования. Структура работы определена поставленными целями и последовательностью решения сформулированных задач. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
Современные методы управления промышленным предприятием с позиций рыночного и ресурсного подходов
Итак, объектом управления в данном научном исследовании выступает некоторое промышленное предприятие, обладающее к моменту начала горизонта планирования определенными ресурсами (промышленные мощности, запасы сырья, материалов, персонал), производящее определенный набор продукции. Целью оптимального управления данным объектом выступает нахождение такого распределения (использования) производственных ресурсов, состава и объемов выпуска продукции, цен на нее в пределах указанного горизонта планирования, чтобы выбранный критерий оптимальности достигал своего максимального значения в соответствии с принципом маржинальности планирования [153]. Внешними, заданными ограничениями будут функции спроса на продукцию предприятия и диапазоны изменения цен. Кроме того, должны учитываться имеющиеся производственные ресурсы всего предприятия, а не отдельных его проектов. И, кроме того, необходимость инвестиций на их увеличение относительно начального уровня при возможном росте объемов производства. Таким образом, требуется оптимально с точки зрения предприятия соотнести требования внешней среды по составу, объемам и ценам на продукцию и технологические возможности предприятия на некотором долгосрочном горизонте планирования. Объединение технологических цепочек предприятия и инвестиционных вложений, обеспечивающих их эффективное функционирование с учетом требований рынков сбыта становится особенно актуальным в связи с появившейся тенденцией создания на базе крупных промышленных предприятий корпораций, объединяющих технологию и капитал [149, 151, 156]. Среди всего комплекса задач, рамки которого были обрисованы выше, можно выделить следующие основные подзадачи: - определение оптимальной цены и объемов продаж продукции всего предприятия на некотором горизонте планирования, исходя из требований внешней среды; - распределение ресурсов предприятия на производство определяемого набора продукции так, чтобы достигался оптимум целевой функции; - формирование оптимального, с точки зрения выбранной целевой функции, портфеля инвестиционных проектов предприятия на среднесрочную перспективу.
Рассмотрим классические и современные подходы к решению указанного круга задач. Среди всего многообразия подходов [43, 64, 66, 68, 69, 70, 82, 90, 93, 103, 111, 115, 126,430, 142, 147, 157] к решению проблемы определения оптимальных для предприятия цен на продукцию и соответствующих им объемов продаж можно выделить следующие основные методологии: 1 "На основе себестоимости. 1.1 Метод "себестоимость плюс прибыль". 1.2 Метод анализа контрольной точки. 2 На основе прибыли. 2.1 Метод максимизации прибыли 2.1.1 Сопоставление валового дохода с валовыми издержками. 2.1.2 Сопоставление предельного дохода с предельными издержками. 2.2 Метод целевой прибыли. 2.3 Метод целевой рентабельности продаж. 2.4 Метод целевой рентабельности инвестиций. 3 На основе оценки спроса. 3.1 Метод анализа коэффициентов эластичности. 4 На основе потребительной стоимости. 4.1 Метод прямого определения цены. 4.2 Метод определения потребительной стоимости. 4.3 Диагностический метод" [64]. Проанализируем их достоинства и недостатки в рамках задачи оптимизации распределения производственных ресурсов промышленного предприятия. 1 Метод ценообразования на основе себестоимости. 1.1 Методика "себестоимость плюс прибыль" - заключается в начислении определенного процента прибыли на себестоимость товара. При расчете цены по этой методике нужно учитывать не только прямую себестоимость товара, но и затраты по его реализации.
Себестоимость единицы продукции /-го вида (UTCi) рассчитывается по формуле валовые издержки на производство и реализацию товара /-го вида. Если задан процент прибыли на себестоимость /-го вида продукции MUP„ тогда расчетная базовая цена на единицу товара /-го вида Р( будет определена следующим образом: Преимущество метода состоит в том, что обеспечивается полное покрытие всех видов издержек и фирма получает планируемую прибыль. Недостатком следует считать игнорирование учета функции спроса, т.е. требований внешней по отношению к предприятию среды, в следствие чего теряется чувствительность к потребителям продукции и конкурентам.
Валовой доход от реализации /-го вида товара 77?, определяется по формуле где PMt - рыночная цена /-го вида товара. Прибыль (или убыток) от реализации /-го вида товара 7?,- равна Объём производства Qh при котором предприятие не имеет ни прибыли, ни убытков (контрольная точка), определяется по формуле Далее рассматривается соотношение между объемами Qt и QimaK: если Qt Qimzx, то расчетная цена Р( = PMt\ если Qi Qimax, то фирма, учитывая свою ценовую политику, выбирает один из следующих вариантов: а) отказывается от производства /-го товара; б) производит товар /-го вида с убытками в надежде снизить себестоимость товара в будущем и получить в конце концов прибыль; в) устанавливает цену на товар выше рыночной, т.е. Р,- PMj. В данном методе основой определения цены товара является его себестоимость и заданная рыночная цена. Условием применения подхода является стабильность себестоимости во времени или ее небольшое изменение.
Методологии формирования портфеля инвестиционных проектов промышленного предприятия
"Развитию производства предшествует формирование инвестиционной политики. Однако анализ литературных источников и практических рекомендаций по инвестиционной деятельности показывает, что вопросы инвестиционной политики, ее формирования не имеют необходимого решения и их изложение крайне ограничено. Основное внимание обращено на формирование рынка ценных бумаг. Другие направления и формы инвестиций, применительно к отечественным условиям рыночного механизма хозяйствования, исследованы в меньшей степени" [155].
"В работах зарубежных и отечественных авторов можно найти подтверждение тому, что управление проектами реально применяется при внедрении организационных изменений" [150].
Разработанные методы организации производства для плановой экономики [53, 55, 59, 67; 77, 78, 81] не отвечают в полной мере современным рыночным требованиям. Однако их не стоит отбрасывать. Наоборот, на их основе следует построить модели, включающие в себя плюсы этого многообразия методов.
Тем не менее, рассмотрим существующие подходы, использующие методики, в том числе и бизнес-планирования, для формирования оптимального инвестиционного портфеля предприятия, выявим их положительные черты и проследим за их отличием от упомянутых выше методов.
В проблеме оптимизации инвестиционного портфеля как такового выделяют задачу оптимизации схемы финансирования [1, 9, 30, 39, 72, 118, 123, 124, 125, 127, 133, 134]. Фактически требуется оптимизировать структуру капитальных вложений в проект с учетом потребности в них. Однако в указанных методиках проекты предприятия рассматриваются каждый в отдельности, не учитывая возможности объединения по используемым ресурсам некоторых проектов.
В качестве основного критерия эффективности следует использовать чистый приведенный эффект (доход), отвечающий всем основным принципам эффективности [74,108, 142,154]. Причем денежные поступления и выплаты (т. е. в конечном счете, прибыль от проекта) должны приводиться к единому моменту времени с помощью коэффициента дисконтирования.
Таким образом, в денежных потоках от проектов предприятия должна учитываться не только операционная деятельность (связанная с производством продукции), но и инвестиционная, в которой аккумулируются средства в создание или расширение производственных мощностей, обеспечивающих производство требуемого объема продукции. Данный факт требует пересмотреть рассмотренную выше постановку задачи об использовании ресурсов линейного программирования.
Однако, методики, разработанные для оценки эффективности инвестиционных проектов, позволяют лишь оценить эффективность того или иного варианта проекта. Они не предоставляют математических моделей, осуществляющих поиск наиболее прибыльного, оптимального варианта инвестиционного проекта. Кроме того, сравнение альтернативных проектов также затруднительно, так как оно строится на "неалгоритмизируемых экспертных оценках" [74].
Проблему выбора альтернативных проектов предприятия и формирования на их основе общего портфеля инвестиционных проектов попытались решить в следующих работах [122, 137, 139, 141, 146]. Зачастую в них авторы попытались учесть в той или иной степени все перечисленные факторы, оказывающие влияние на эффективность промышленного предприятия. В этих подходах большей или меньшей степени сведены воедино решения всех трех основных подзадач, указанных выше. То есть в предложенных моделях учитываются производственные ресурсы предприятия, требования внешней среды к продукции и инвестиционные планы развития предприятия. Перечисленные составляющие отражены в них в большей или меньшей степени. В рамках пункта 1.2.3 диссертации попытаемся систематизировать основные подходы к указанной проблеме и определить пути их совершенствования.
Кроме того, "...возникла актуальная задача формирования объективных и научно-обоснованных критериев оптимизации инвестиционного портфеля, сформированного в рамках инвестиционной стратегии" [151].
Для успешного решения проблемы управления предприятием необходимо при расчетах экономической эффективности учитывать факторы, которыми раньше пренебрегали. К сожалению, они не находят отражения в методиках [74]. ;
В рамках работы Г.М. Татевосяна [146] были получены следующие основные результаты и модели.
Исследования показали, что существенного увеличения эффекта можно достигнуть за счет оптимизации структуры вложений и продукции, маневра ре-сурсами, оптимального реинвестирования прибыли.
Задача оптимизации структуры вложений ставится следующим образом: определить число единиц каждого вида оборудования, привлекаемого из имеющегося производства либо закупаемого для предприятия, так, чтобы суммарная прибыль была максимальной. Предполагается, что каждый вид продукции производится с помощью оборудования одного вида. На прединвестицион-ной стадии при решении проблемы оптимизации структуры вложений целесо-образно рассматривать два вида ограничений - на капитальные вложения в оборудование и на сырье
Геометрическая иллюстрация процесса нахождения решения задачи распределения производственных ресурсов
Каждое из m ограничений-неравенств есть множество точек Е", либо принадлежащих гиперплоскости, либо расположенных по одну сторону от нее. Пересечение замкнутых полупространств из Е" представляет собой выпуклое многогранное множество, или выпуклый многогранник в том случае, если множество ограничено. Допустимое множество решений задачи распределения ресурсов, то есть множество всех векторов х, удовлетворяющих т + п ограничениям по объему продаж и расходу ресурсов (2.2), представляет собой замкнутое выпуклое многогранное множество, расположенное в неотрицательной области п-мерного евклидова пространства. Поверхность уровня целевой функции Q: {х є Е" qx = const} представляет собой гиперплоскость в Е". Таким образом, получается семейство параллельных гиперплоскостей при различных значениях q. Направление наискорейшего роста задается градиентом, ортогональным к поверхности уровня. "С геометрической точки зрения задача линейного программирования состоит в отыскании точки (или множества точек) в Е", принадлежащей допустимому выпуклому многогранному множеству, в которой достигается поверхность наибольшего уровня. Из геометрических представлений ясно, что если решение существует, то оно не может быть внутренней точкой, а должно принадлежать границе допустимого множества. Следовательно, решением может являться точка, принадлежащая одной или нескольким граням, т.е. решением является одна вершина или несколько вершин и все точки, лежащие между этими вершинами, т. е. все выпуклые линейные комбинации этих вершин. Так как допустимое множество выпукло, а целевая функция линейна, то по теореме о достаточных условиях существования экстремума локальный максимум является глобальным. Следовательно, если в вершине допустимого множества целевая функция принимает значение большее (или равное), чем во всех соседних вершинах, то данная вершина является решением задачи. Так как целевая функция непрерывна, а допустимое множество замкнуто, то по теореме Вейерштрасса решение существует в том случае, если допустимое множество не пусто и ограничено" [47]. Рассмотрим ряд конкретных примеров поставленной задачи (2.1) - (2.4) с целью иллюстрации геометрического способа нахождения решения задачи (2.1) - (2.4), а также укажем существенные отличия от указанной выше процедуры решения классической задачи линейного программирования. Задача 1.
Пусть планируются к продаже два продукта: xj и х2 на одном временном интервале (параметр t в модели (2.1) — (2.4) опущен). Коэффициент дисконтирования примем равным единице. Целевая функция имеет следующий вид: Q = IOATJ + 15х2 - /, т. е. существует один вариант цены (и прибыли) от единицы продукции и максимального объема продаж. Начальный запас ресурсов Ь0 = (4000, 7000,4000). Система ограничений следующая: Тогда максимально допустимый расход ресурсов Ъ = (250 20 + 150 30 = 9500, 350 20 + 250 30 = 14500, 100 20 + 200 30 = 8000). Пусть увеличение запаса ресурса 1 на 100 единиц потребует инвестиций в размере A/i = 5, ресурса 2 на 100 единиц - Д/2 = 3, ресурса 3 на 100 единиц - Д/з = 6. Тогда для выполнения максимальной производственной программы, требующей запас ресурсов 6,тах, необходимы инвестиции в размере: I(b0, 6,max) = 275 + 225 + 240 = 740. Целевая функция примет вид: Q = 10.r, + 15х2 - 740. На рисунке 2.1 представлены три различных варианта взаимного расположения системы ограничений и целевой функции: Он СООТВЄТСТВуЄТ "минимальному" расходу ресурсов b0 = (4000, 7000, 4000). При этом величина инвестиций в увеличение запаса ресурсов I(b0, b0) = 0. Тогда целевая функция имеет вид: Qm\n= 10х, + 15. 2 Вариант для Qmxi, LlmiK, L2max, L3maK. Он соответствует "максимальному" расходу ресурсов Ь = (9500, 14500, 8000). При этом величина инвестиций в увеличение запаса ресурсов I(b0, bx) = 740. Тогда целевая функция имеет вид: ?max=10x, + 15x2-740. 3 Вариант для Q , ЬГ, L2 , L3 . Данный вариант является промежуточным между первым и вторым ("минимальным" и "максимальным" или "безинвести-ционным" и вариантом с максимальными инвестициями в увеличение запаса ресурсов предприятия). При этом Ъх = (6000, 10000, 5000), величина инвестиций I(b0, Ь,) = 100 + 90 + 60 = 250, целевая функция прибыли имеет вид: Q = 10 , +15х2-250. Как видно из рисунка 2.1 область допустимых решений варьируется в пределах области ОДР. Нижняя ее граница соответствует "минимальному" варианту запасов ресурсов (Ь0), а верхняя - максимальному ( ,П1ах). При решении задачи оптимизации прямая, соответствующая целевой функции Q, смещается в направлении, указанном на рисунке, т. е. вправо - вверх. При этом, как видно из рисунка 2.1, для вариантов Qmin и Q указанные прямые лежат ниже верхней границы области допустимых решений, соответствующей данным вариантам, т.е. решение задачи оптимизации существует. Однако, для варианта Qmax прямая, соответствующая целевой функции, выходит за верхний край области допустимых решений. Таким образом, решения задачи оптимизации не существует.
Поиск оптимального решения задачи оптимизации для ФГУП "Тамбов НИХИ"
Федеральное государственное унитарное предприятие "Тамбовский научно исследовательский химический институт" (ФГУП "Тамбов НИХИ") занимается разработкой и производством продукции в области дыхательных средств. Среди общего перечня можно выделить три продукта, производящиеся с использованием сходных материалов, средств труда и рабочей силы, т.е. технологии их производства схожи. Это следующие изделия: 1 "Портативное дыхательное устройство - 3" (сокращенно ПДУ-3). 2 "Самоспасатель изолирующий - 20" (сокращенно СПИ-20). 3 "Самоспасатель для подземных работ" (сокращенно ШСС-Т). Следует отметить, что здесь под термином продукт понимается конечное изделие, производимое предприятием для продажи на потребительском рынке, а не химический продукт, участвующий в производстве изделия. Для производства указанных продуктов среди всего многообразия используемых ресурсов был выбран их некоторый набор, применяемый для производства как минимум двух из конечных продуктов.
При этом эти ресурсы являются ключевыми с точки зрения интенсивности использования в производстве. Для продуктов ПДУ-3, СПИ-20 и ШСС-Т после рассмотрения технологических процессов их производства были выявлены следующие основные ресурсы машин, оборудования и трудозатрат. Технологические данные таблицы 3.1 были получены на основе описаний технологических процессов производства продуктов ПДУ-3, СПИ-20 и ШСС-Т для сборки и металлообработки изделий. Данные по материальным и другим затратам, не включенным в таблицу 3.1, а также налоговые отчисления были взяты укрупнено в составе себестоимости и исключены из матрицы затрат ресурсов в их следствии секретности. Однако это не отразилось на возможности применения предлагаемой в работе модели и алгоритма. В случае использования полного перечня затрат ресурсов алгоритм нахождения оптимального решения останется прежним. По-видимому, в некоторой степени может измениться само решение в ту или иную сторону. Выбранный горизонт планирования состоит из четырех временных интервалов продолжительностью по одному году каждый, начиная с 2003 года.
Коэффициенты дисконтирования приведены в таблице 3.2. Данный промежуток времени (четыре года) позволяет с одной стороны строить расчеты на достаточно точных прогнозных данных о внешней среде (емкость рынка и функции спроса), с другой - учесть долговременность использования технологического оборудования, срок службы которого, как правило, больше одного года. Реальные начальные запасы оборудования предприятия в норма / часах на начало 2003 года указаны в таблице 3.3. Здесь запасы ресурсов по производственному персоналу не отражены в таблице 3.3, так как их увеличение напрямую отражается в себестоимости каждого изделия. Поэтому, в целях осуществления поиска оптимального значения запасов ресурсов, на 2003 год они были приняты нулевыми. Это также связано с принципиальным отличием оборудования от персонала и материалов - изменение его количества и состава требует гораздо больших затрат времени и денег и является по сути средне- и долгосрочным управлением. Для увеличения запаса ресурса на единицу в год необходимы следующие денежные средства. Данные по персоналу и оборудованию таблиц 3.3 и 3.4 были взяты из базы данных бухгалтерии "Тамбов НИХИ". Первоначальные прогнозные значения максимальных объемов продаж, диапазонов изменения цен и себестоимости рассматриваемых продуктов на горизонте планирования 2003 - 2006 год приведены в таблицах 3.5-3.6. 119 Ограничения на максимальный объем продаж продукции определялись специалистами отдела маркетинга на основании прогноза изменения емкости рынка в : пределах горизонта планирования. Как видно из таблицы 3.5, планируется, что рынок средств защиты органов дыхания будет постепенно расширяться и достигнет максимального значения в последнем 2006 году горизонта планирования.
