Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемы стратегического планирования деятельности предприятия .10
1.1. Задачи и методы стратегического планирования деятельности предприятия в условиях рыночной экономики 10
1.2. Анализ возможностей экономико-математического моделирования 30
1.3. Постановка задачи совершенствования методов стратегического планирования 48
Выводы по главе 1 55
Глава 2. Разработка системы компьютерных моделей поддержки стратегического планирования деятельности предприятия 56
2.1. Концепция создания системы компьютерных моделей поддержки стратегического планирования деятельности предприятия 56
2.2. Модель формирования оптимального плана из набора альтернатив большой размерности 63
2.3. Модель прогнозирования вероятности изменения внешней среды 79
2.4. Модель формирования оптимального плана в условиях неопределенности 90
Выводы по главе 2 101
Глава 3. Применение системы компьютерных моделей поддержки стратегического планирования на НПО им.С.А.Лавочкина 103
3.1. Постановка задач стратегического планирования 103
3.2. Определение оптимального плана развития производства 107
3.3. Прогнозирование изменения объема рынка 122
3.4. Определение оптимальной стратегии продаж 128
Выводы по главе 3 139
Заключение 142
Список литературы 147
Приложение
- Анализ возможностей экономико-математического моделирования
- Постановка задачи совершенствования методов стратегического планирования
- Модель формирования оптимального плана из набора альтернатив большой размерности
- Определение оптимального плана развития производства
Введение к работе
Диссертационная работа посвящена проблеме разработки методологических основ создания и использования экономико-математических моделей с целью совершенствования методов стратегического планирования деятельности предприятия.
Становление рыночной экономики в России потребовало от руководства всех без исключений предприятий внедрения и адаптации современных методов управления. В связи с этим широкое распространение получили теории маркетинга, финансового менеджмента, стратегического менеджмента, управления персоналом и другие методологические разработки. Дальнейшее развитие экономики сопровождалось ростом конкуренции, повышением неопределенности и скорости изменения бизнес-среды, увеличением сложности современных видов бизнеса, что требует от менеджмента выработки долгосрочной стратегии и принятия оперативных тактических решений. С другой стороны, дефицит оборотных средств и капиталовложений требует принятия безошибочных и высокоэффективных решений. В противном случае, предприятие рискует оказаться на грани банкротства.
Современные методы принятия решений основываются преимущественно на теоретических разработках и практических достижениях двух отраслей знаний: экономики и математики.
Среди экономических наук, являющихся основой методов принятия управленческих решений, можно выделить следующие дисциплины: микроэкономика, менеджмент, маркетинг. Среди указанных научных направлений можно выделить работы Самуэльсона П., Макконнелла К.Р., Брю С.Л., Мескона М.Х, Альберта М., Хедуори Ф., Котлера Ф., Леонтьева В., АнсоффаИ. и ряда других [5, 12,40,41,51,70].
В рамках Московского государственного авиационного института исследования по экономическим дисциплинам были выполнены учеными Агеевой Н.Г., Акоповым П.Л., Ахундовым В.М., Минаевым Э.С., Саркисяном С.А., Нечаевым П.А., Стариком Д.Э. и др.
Результаты научных исследований отражены в работах [2, 7, 8, 18, 30, 44, 52-60, 62-64, 71-76,
80,91].
Методики микроэкономики позволяют определить оптимальные параметры деятельности предприятия: объем производства, продаж, прибыли, отпускных цен, стоимости ресурсов, которые получаются на основе математических расчетов, но при условии, что известны точные значения исходных параметров, таких как, кривые спроса и предложения, значения постоянных и переменных затрат.
К достижениям менеджмента можно отнести методы стратегического планирования и прогнозирования, позволяющие выбрать цели предприятия и стратегии их достижения. Решения базируются на знаниях и прогнозах экспертов, статистических и аналитических данных. В основном используются описательные, эвристические, интуитивные методы принятия решения.
Разработки маркетинга позволяют с использованием статистических расчетов проанализировать рыночную ситуацию и выработать рекомендации по ассортиментной политике, рекламной кампании, средствах стимулирования сбыта с целью увеличения объема продаж, доли рынка, прибыли, узнаваемости торговой марки и т.п.
В качестве основы методов принятия управленческих решений среди математических наук следует выделить следующие дисциплины: теория вероятностей, статистика, линейное программирование, теория игр, динамическое программирование, стохастическое программирование, исследование операций, системный анализ, экспертные системы и др.
Математические методы имеют глубокую и всестороннюю теоретическую разработку и представлены в большом количестве научных трудов. В данной работе были рассмотрены источники [9, 14, 16, 17, 31, 45, 85, 86]. Анализ практических разработок показывает, что было создано множество приложений, для решения конкретных задач, в основном в сфере управлением производством, снабжением, качеством продукции. Однако, в условиях рыночных отношений появилось большое число практических задач, несущих высокую значимость для управления современным предприятием, но не имеющих качественной разработки на уровне экономико-математического моделирования. Это связано с изменением целей деятельности самого предприятия, ориентацией на объем продаж и прибыли вместо производственных показателей, новой системой классификации затрат, неопределенностью поведения исходных и прогнозируемых параметров. В результате, существует потребность в разработке новых экономико-математических методов для принятия управленческих решений. При этом, фундаментальные теоретические разработки позволяют решать экономические задачи с учетом вышеупомянутых требований, что было отражено в появившихся за последние несколько лет многочисленных трудах и публикациях в этой области [15, 32, 43, 46, 66, 67, 83, 91, 92, 95].
С другой стороны, для руководства мелких, средних и многих крупных предприятий необходимы недорогие и простые в настройке и использовании средства оптимизации управления, что, в свою очередь, стало возможным благодаря развитию программного обеспечения, например, средств MS Excel, Visual Basic, Access, StatGraphics и др.
Таким образом, можно сделать вывод, что множество существующих моделей и методов прогнозирования и планирования деятельности предприятия в большинстве случаев не позволяет получать оптимальных решений. Это обусловлено тем, что исходная информация плохо структурируемая и неточная, задачи отличаются многокритериальностью и большой размерностью, прогнозируемая ситуация является неопределенной, время и затраты на поиск решения должно быть ограниченными, а получаемые решения должны быть математически обоснованы.
В соответствии с этим, актуальность темы диссертации обусловлена:
1. Необходимостью принятия высокоэффективных решений по стратегическим вопросам управления современным предприятием.
2. Необходимостью совершенствования методического аппарата анализа и оценки внутренней и внешней среды предприятия в условиях неопределенности.
3. Потребностью в получении обоснованных оптимальных решений при определении стратегических планов деятельности предприятия в условиях неопределенности и большого объема информации.
4. Недостаточной разработанностью методологии построения экономико-математических моделей управления предприятием в современных условиях с использованием компьютерных технологий.
Суть научной проблемы состоит в необходимости совершенствования методов стратегического планирования с целью математического обоснования и оптимизации принимаемых решений.
Соответственно определяются следующие цели работы:
1. Создание методологии совершенствования методов стратегического планирования с использованием экономико-математических методов.
2. Построение системы компьютерных моделей поддержки стратегического планирования.
Для достижения указанных целей решаются следующие задачи:
1. Формализация научной проблемы и анализ путей решения.
2. Построение системы моделей, позволяющей моделировать и оптимизировать стратегические решения.
3. Разработка алгоритмического и программного обеспечения системы моделей.
4. Апробация созданной системы моделей и выработка рекомендаций по практическому применению.
Научная новизна работы включает:
1. Методику создания системы экономико-математических моделей для поддержки стратегического планирования в условиях рыночной экономики.
2. Модель формирования оптимального плана из набора альтернатив большой размерности.
3. Модель прогнозирования вероятности изменения внешней среды.
4. Модель формирования оптимального плана в условиях неопределенности.
5. Систему моделей поддержки стратегического планирования, реализованную на базе электронных таблиц MS Excel, включающую три вышеуказанные модели.
Границы исследования:
1. Система компьютерных моделей поддержки стратегического планирования включает три экономико-математические модели.
2. Для создания модели формирования оптимального плана из набора альтернатив большой размерности используется метод диверсификации бизнес-портфеля компании И.Ансоффа [5J и метод «ветвей и границ» решения «задачи о ранце».
3. Для создания модели прогнозирования вероятности изменений внешней среды используется метод формирования стратегической позиции компании И.Ансоффа [5] и Байесовский подход теории вероятностей.
4. Для создания модели формирования оптимального плана в условиях неопределенности используется метод диверсификации бизнес-портфеля компании И.Ансоффа [5] и методика стохастического программирования преобразования к
детерминированному эквиваленту.
В соответствии с целями и задачами исследования на защиту выносится:
1. Формализация проблемы совершенствования методов принятия стратегических решений с использованием экономико-математического моделирования.
2. Методика создания системы компьютерных моделей поддержки стратегического планирования деятельности предприятия.
3. Разработанная система компьютерных моделей определения оптимальных решений в области стратегического планирования.
4. Результаты использования системы моделей для стратегического планирования деятельности НПО им. С.А.Лавочкина.
В качестве методических и теоретических основ используются: стратегический менеджмент, маркетинг, микроэкономика, контроллинг, исследование операций, стохастическое программирование, целочисленное программирование, комбинаторика, теория вероятностей,статистика.
Практическая значимость работы:
1. Разработана система компьютерных моделей поддержки стратегического планирования деятельности предприятия на базе электронных таблиц MS Excel.
2. Получены оптимальные решения по стратегическим вопросам для предприятия НПО им. Лавочкина на основе использования системы моделей.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложения общим объемом в 169 страниц. Список литературы включает 113 наименований. Имеется 27 таблиц и 31 рисунок.
Реализации и публикации. Имеется акт о внедрении созданной системы моделей на НПО им.С.А.Лавочкина. Основные результаты работы представлены в следующих публикациях:
1. Киселев Д.В. Выбор оптимальной стратегии на основе SWOT-анализа. - В кн.: Принятие решений в бизнесе на основе моделирования. М: ИВАКО Аналитик, 2000.
2. Киселев Д.В. Ситуационный анализ изменения роста продаж. - В кн.: Принятие решений в бизнесе на основе моделирования. М: ИВАКО Аналитик, 2000.
3. Киселев Д.В. Модель принятия решений в условиях неопределенности. // IX Международный научно-технический семинар «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». Тезисы доклада. Алушта, 2000.
4. Киселев Д.В., Сандаров О.В., Чуркин Э.М. Построение системы моделей поддержки принятия решений в условиях неопределенности. // IX Международный научно-технический семинар «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». Тезисы доклада. Алушта, 2000.
Анализ возможностей экономико-математического моделирования
В связи с этим проблема повышения эффективности стратегического планирования является краппе важной для любого предприятия. В данной диссертационной работе предлагается для совершенствования методов стратегического планирования использовать экономико-математическое моделирование (ЭММ), эффективность которого была доказана более чем двухсотлетним опытом практического использования.
Современная экономическая теория, как на микро-, так и на макроуровне, включает как естественный, необходимый элемент математические модели и методы. Использование математики в экономике позволяет, во-первых, выделить и формально описать наиболее важные, существенные связи экономических переменных и объектов; изучение столь сложного объекта предполагает высокую степень абстракции. Во-вторых, из четко сформулированных исходных данных и соотношений методами дедукции можно получать выводы, адекватные изучаемому объекту в той же мере, что и сделанные предпосылки. В-третьих, методы математики и статистики позволяют индуктивным путем получать новые знания об объекте: оценивать форму и параметры зависимостей его переменных, в наибольшей степени соответствующие имеющимся наблюдениям. В-четвертых, использование языка математики позволяет точно и компактно излагать положения экономической теории, формулировать ее понятия и выводы.
Математические модели использовались с иллюстративными и исследовательскими целями еще Ф.Кенэ (1758 г., "Экономическая таблица), А.Смитом (классическая макроэкономическая модель), Д.Рикардо (модель международной торговли). В XIX веке большой вклад в моделирование рыночной экономики внесла математическая школа (Л.Вальрас, О.Курно, В.Парето, Ф.Эджворт и др.). В XX веке математические методы моделирования применялись очень широко, с их использованием связаны практически все работы, удостоенные Нобелевской премии по экономике (Д.Хикс, Р.Солоу, В.Леонтьев, П.Самуэльсон и др.). Развитие микроэкономики, макроэкономики, прикладных дисциплин связано с все более высоким уровнем их формализации. Основу для этого заложил прогресс в области прикладной математики - теории игр, математического программирования, математической статистики. В России в начале XX века большой вклад в математическое моделирование экономики внесли В.К.Дмитриев и Е.Е.Слуцкий. В 1930-е - 1950-е годы в этой области не наблюдалось прогресса вследствие идеологических ограничений тоталитарного режима. В 1960-е - 1980-е годы экономико-математическое направление возродилось (В.С.Немчинов, В.В.Новожилов, Л.В.Канторович), но было связано в основном с попытками формально описать "систему оптимального функционирования социалистической экономики" (Н.П.Федоренко, С.С.Шаталин и др.). Строились многоуровневые системы моделей народно-хозяйственного планирования, оптимизационные модели отраслей и предприятий. Сейчас важной задачей является моделирование процессов рыночной экономики.
Любое экономическое исследование всегда предполагает объединение теории (экономической модели) и практики (статистических данных). Мы используем теоретические модели для описания и объяснения наблюдаемых процессов и собираем статистические данные с целью эмпирического построения и обоснования моделей.
Для изучения различных экономических явлений экономисты используют их упрощенные формальные описания, называемые экономическими моделями. Примерами экономических моделей являются модели потребительского выбора, модели фирмы, модели экономического роста, модели равновесия на товарных, факторных и финансовых рынках и многие другие. Строя модели, экономисты выявляют существенные факторы, определяющие исследуемое явление и отбрасывают детали, несущественные для решения поставленной проблемы. Формализация основных особенностей функционирования экономических объектов позволяет оценить возможные последствия воздействия на них и использовать такие оценки в управлении.
Построение модели состоит из следующих этапов: 1. Формулируется предмет и цели исследования. 2. В рассматриваемой экономической системе выделяются структурные или функциональные элементы, соответствующие данной цели, выявляются наиболее важные качественные характеристики этих элементов. 3. Словесно, качественно описываются взаимосвязи между элементами модели. 4. Вводятся символические обозначения для учитываемых характеристик экономического объекта и формализуются, насколько возможно, взаимосвязи между ними. Тем самым, формулируется математическая модель. 5. Проводятся расчеты по математической модели и анализ полученного решения. Экономические модели позволяют выявить особенности функционирования экономического объекта и на основе этого предсказывать будущее поведение объекта при изменении каких-либо параметров. Предсказание будущих изменений, например, повышение обменного курса, ухудшение экономической конъюнктуры, падение прибыли может опираться лишь на интуицию. Однако, при этом могут быть упущены, неправильно определены или неверно оценены важные взаимосвязи экономических показателей, влияющих на рассматриваемую ситуацию. В модели все взаимосвязи переменных могут быть оценены количественно, что позволяет получить более качественный и надежный прогноз. Для любого экономического субъекта возможность прогнозирования ситуации означает, прежде всего, получение лучших результатов или избежание потерь. Математическая модель экономического объекта - это гомоморфное отображение в виде совокупности уравнений, неравенств, логических отношений, графиков. Гомоморфное отображение объединяет группы отношений элементов изучаемого объекта в аналогичные отношения элементов модели. Иными словами, модель - это условный образ объекта, построенный для упрощения его исследования. Предполагается, что изучение модели дает новые знания об объекте, либо позволяет определить наилучшие решения в той или иной ситуации. Для решения поставленной задачи нужно построить математическую модель, наполнить ее информацией, а затем провести по ней необходимые расчеты. Научную основу математического моделирования составляют следующие направления: математический анализ, линейное программирование, динамическое программирование, теория сетей, теория игр, теория массового обслуживания, теория вероятностей, статистика, стохастическое программирование, и др. Далее приводится общий обзор разработок в этой сфере, который, однако, не претендует на всеобъемлемость в силу огромного масштаба рассматриваемой темы. 1) Средства математического анализа позволяют определить функциональные зависимости и оптимальные значения параметров деятельности предприятия таких, как производительность труда, прибыль, выпуск продукции, издержки, эластичность спроса и предложения, полезность. Методы математического анализа работают с известными детерминированными значениями переменных, между которыми существует математически вычисляемая зависимость.
Постановка задачи совершенствования методов стратегического планирования
Проведенный анализ показывает, что сущесгвующие методы обладают рядом недостатков. При этом, каждой из двух основных групп методов -стратегического менеджмента и экономико-математического моделирования - присущи специфические недостатки. Поэтому можно сформулировать научную проблему следующим образом: существует необходимость в совершенствовании методов стратегического планирования с целью обоснования и оптимизации принимаемых решений. Для решения указанной научной проблемы необходимо создать систему выработки стратегических решений, опирающуюся на средства экономико-математического моделирования и оптимизации решений с использованием возможностей компьютерной обработки данных.
Схематично такая система представлена на рис. 1.3.1. Она состоит из трех частей: 1. блок исходной информации (X); 2. оператор (Q); 3. блок искомого решения (Y). Рассмотрим эти блоки более подробно. Исходная информация (исходные данные) служит базисом для принятия любого решения. Для целей стратегического планирования экспертам необходимы данные но внешней и внутренней среде предприятия. По внешней среде (ОІ) эксперту нужно знать текущее сосгояиие, возможности и угрозы из следующих областей: 1. Состояние мировой экономики - внешнеторговый баланс, таможенное регулирование, протекционистская политика и субсидии иностранных правительств, деятельность международных экономических организаций (ОПЕК, МВФ и др.). 2. Макроэкономические показатели - экономический рост, инфляция, безработица, девальвация, государственный долг, фондовый рынок, инвестиционный климат, рост доходов населения, уровень потребления и сбережений и т.н. 3. Государственное управление - политическая обстановка, законодательная база, государственное регулирование экономики, субсидии, налогообложение и т.н. 4. Научно-технический прогресс - новые модели, материалы, технологии, потенциальные товары-заменители. 5. Положение дел в отрасли - специфические проблемы, состояние основных фондов и ресурсной базы, положение конкурентов и др. 6. Спрос и предложение - изменения, влияющие факторы, эластичность, и др. 7. Рыночные тенденции - изменения структуры и объема рынка, потребительские предпочтения, мода, и др. 8. Действия конкурентов - успехи, ошибки, цели, средства конкурентов. 9. Жизненный цикл товаров - смена продукта, технологии, потребностей. 10. Социальные факторы - влияние социальной обстановки на деятельность предприятия. 11. Демографические факторы - влияние демографической обстановки на деятельность предприятия. 12. Культурные факторы - влияние культурных традиций на деятельность предприятия. -По внутренней среде (Ij) используется разнообразная информация о состоянии, сильных и слабых сторонах самого предприятия. Как правило, данные классифицируются и представляются в соответствии с функциональным разделением организации: 1. НИОКР - разработка и внедрение новых моделей и технологий. 2. Маркетинг и сбыт - широта и глубина ассортимента товаров и услуг, необходимость стимулирования сбыта, продажные цены и др. 3. Производство - постоянные и переменные затраты, производственные мощности, ресурсные требования и др. 4. Финансы и бухучет - необходимое финансирование, отчисления на налоги, возврат кредитов. 5. Капитальное строительство - затраты на капитальное строительство и ремонт. 6. Управление персоналом - состояние кадров, необходимость в увеличении, переподготовке, обучении.
Исходные данные могут содержать аналитическую информацию, прогнозы, оценки и ожидания экспертов, например, возможное развитие событий. Также необходимы знания о неопределенности и неточности входных данных. Оператор С2 служит для поиска решений, или, другими словами, для преобразования исходной информации в искомое решение, которое, в свою очередь, представляет собой множество данных по стратегическому планированию деятельности предприятия. Работу оператора можно представить на трех уровнях
Модель формирования оптимального плана из набора альтернатив большой размерности
Кэмпбелл Макконнелл и Стэнли Брю дают следующее определение экономической науки - "исследование проблемы эффективного использования ограниченных производственных ресурсов или управления ими с целью достижения максимального удовлетворения материальных потребностей людей" [12]. Таким образом, с самого начала изучения экономики мы осознаем, что основной целью этой науки в современном мире является выбор из безграничного множества альтернатив, который бы приносил человеку максимальное удовлетворение потребностей. Развитие математических методов решения экстремальных комбинаторных задач и современное состояние вычислительной техники и программного обеспечения позволяют сегодня решать множество экономических задач, связанных с принятием решений по формированию наборов объектов - действий, станков, товаров, маршрутов и т.п. В данном разделе мы рассмотрим, как использование одного из таких методов ("метода ветвей и границ") позволяет генерировать оптимальный план для целей стратегического планирования. Математическая модель задачи формирования оптимального плана совпадает с формулировкой "задачи о ранце ": Имеется и предметов, каждый из которых имеет вес b и обладает стоимостью а Требуется заполнить ранец набором предметов, обладающим набольшей стоимостью, если вес ранца не должен превышать С [14]. Экстремальные задачи комбинаторного типа отличаются чрезвычайно большим количеством возможных вариантов, поэтому их решение методом перебора практически исключено. Один из центральных методов решения такого типа задач является метод «ветвей и границ», основная идея которого состоит в замене полного перебора вариантов частичным [14]. Решение производится на основе последовательного построения и анализе дерева ветвлений. Исходное множество разбивается на ряд непересекающихся подмножеств первого уровня, каждое из которых, разбивается на подмножества второго уровня и т.д. Подмножества, находящиеся на более низком уровне, имеют меньшее количество элементов (комбинаций). При анализе выбирают наиболее перспективное подмножество, остальные подмножества отсеивают. Для задачи максимизации функцию предпочтения определяют следующим образом. Дискретную задачу заменяют непрерывной, экстремалыюе значение которой и берут в качестве верхней границы. При выборе перспективного подмножества выбирают подмножество с наибольшей верхней границей. Комбинация последнего уровня является оптимальной, если значение целевой функции для нее больше или равно значениям верхних границ для всех остальных, оставшихся неразвитыми подмножествами. Для выбора порядка ветвления (анализа л ,) обычно л", располагают в порядке убывания a/bj.
Это позволяет существенно увеличить скорость сходимости к оптимальному решению. Алгоритм поиска оптимального решения методом «ветвей и границ» показан на рис.2.2.1. Рассмотрим процесс построения ЭММ выбора оптимального плана на основе метода «ветвей и границ». В качестве объекта оптимизации рассмотрим процедуру определения бизнес-портфеля при выборе стратегии диверсификации по методике, представленной в работе И.Ансоффа [5]. Схема процесса стратегического планирования диверсификации деятельности предприятия показана на рис. 2.1.1, алгоритм выработки решения выглядит следующим образом: 1) Выбираются предварительные варианты бизнес-портфелей, которые могут состоять как из одной СОБ, так и из комбинации нескольких стратегических областей бизнеса (СОБ) фирмы. СОБ определяется четырьмя факторами: будущая потребность рынка; технология, с помощью которой потребность будет удовлетворена; покупатели, у которых будут эти потребности; географический регион, в котором будут находиться покупатели. 2) Для каждой СОБ в портфеле оцениваются критическая масса и возможный размер позиции. Критическая масса - минимальный объем инвестиций в СОБ, необходимый для создания стратегического потенциала. Размер позиции -относительная конкурентная позиция, которую стремиться занять компания. 3) Каждый портфель проверяется на выполнимость путем сравнения требуемых данным портфелем ресурсов и ресурсов, отведенных на диверсификацию. Если портфель невыполним, его объем сокращается и он снова тестируется на соответствие критической массе.
Определение оптимального плана развития производства
В разделе «производство» данного плана требуется составить план (набор) из предлагаемых мероприятий, который при выполнении бюджетных ограничений принесет предприятию наибольшее снижение трудоемкости или наибольший экономический эффект. В табл.3.2.1 приводятся данные «Плана развития производства НПО им. С.А.Лавочкина», необходимые для выработки оптимального решения: 1) содержание работ; 2) затраты на реализацию мероприятия; 3) снижение трудоемкости при реализации мероприятия; 4) экономический эффект от реализации мероприятия; 5) объем финансирования (бюджет) мероприятий. Из практики НПО следует, что в зависимости от производственной программы критическим показателем является трудоемкость работ или сумма требующихся денежных средств. Поэтому поставленная задача решается в двух постановках - достижение максимального снижения трудоемкости работ или достижение максимального экономического эффекта. Рассмотрим процесс определения плана мероприятий, обеспечивающего максимальный экономический эффект при условии, что суммарные затраты на реализацию плана не будут превосходить выделенный на эти цели бюджет. Таблица 3.2.1 Далее производится поиск оптимального решения на основе метода «ветвей и границ». В Приложении приводится листинг работы программы поиска решения. ТаблЛ и табл.2 Приложения показывают расчеты 1-ой и 2-ой ветви метода «ветвей и границ» соответственно. Полученное целочисленное решение, удовлетворяющее ограничению (бюджету) и максимизирующее ЦФ (экономический эффект), показано в табл.3 Приложения. В табл.3.2.3 показан полученный оптимальный план мероприятий, который принесет предприятию максимальный экономический эффект 417 800 у.е., при этом суммарные затраты на реализацию плана 109 200 у.е. удовлетворяют бюджету 110 000 у.е.
Рассмотрим процесс определения плана мероприятий, обеспечивающего максимальное снижение трудоемкости работ при условии, что суммарные затраты на реализацию плана не будут превосходить выделенный на эти цели бюджет. Далее производится поиск оптимального решения на основе метода «ветвей и границ». В Приложении приводится листинг работы программы поиска решения. Табл.4 и табл.5 Приложения показывают расчеты 1-ой и 2-ой ветви метода «ветвей и границ» соответственно. Полученное целочисленное решение, удовлетворяющее ограничению (бюджету) и максимизирующее ЦФ (снижение трудоемкости), показано в табл.6 Приложения. В табл. 3.2.5 показан полученный оптимальный план мероприятий, который принесет предприятию максимальное снижение трудоемкости 170 700 н/час, при этом суммарные затраты на реализацию плана 109 900 у.е. удовлетворяют бюджету 110 000 у.е. В результате, в соответствии с поставленными целями, мы получили два варианта плана мероприятий по техническому перевооружению и повышению уровня производства. Для оценки эффективности использования модели стратегического планирования в табл.3.2.6 приводятся сравнительные данные о составах и показателях двух полученных и четырех произвольных планах мероприятий. Для более удобного визуального представления данные показаны в виде сравнительной диаграммы на рис.3.2.1. На основании этих результатов руководство предприятия может принимать решение о реализации мероприятий. Если по расчетам плановых служб деятельность предприятия в ближайшие несколько лет будет зависеть от объема имеющихся денежных средств, то целесообразно выбрать план, позволяющий получить максимальный экономический эффект. В этом случае, завод сможет направить дополнительные денежные средства на расширение объемов производства, разработку новых проектов, подготовку производства новых изделий и т.д. Если критическим фактором для завода будет являться численность производственных рабочих (фонд рабочего времени), то целесообразно реализовать план, позволяющий добиться максимального снижения трудоемкости работ. Тогда у предприятия появится резерв трудовых ресурсов, который может быть использован для увеличения объемов производства.
