Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Технические и экономические риски - объективная реальность организации конкурентоспособного производства 11
1.1. Эволюция понятий риска и неопределенности в организации производства 12
1.2. Практика инвестиционного проектирования в условиях рисков и неопределенности 19
1.3. Организация конкурентоспособного производства — обязательное условие минимизации потерь в условиях рисков 22
1.4. Синергетический подход в организации серийного производства наукоемкой продукции 30
Выводы по первой главе 37
ГЛАВА II. Человеческий фактор в организации серийного производства наукоемкой продукции 38
2.1. Типовой пример организации серийного производства наукоемкой продукции 38
2.2. Управляющая деятельность ЛПР в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков 45
2.3. Организация серийного производства наукоемкой продукции как сложная организационно-техническая система 49
2.4. Информационное моделирование организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков 52
Выводы по второй главе 64
ГЛАВА III. Организация производства с применением интеллектуальной информационной технологии 65
3.1. Критерии информационного обеспечения организации конкурентоспособного производства 66
3.2. Алгоритмические принципы организации конкурентоспособного производства 68
3.3. Организация конкурентоспособного производства на основе балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия 79
3.4. Информационное обеспечение организации конкурентоспособного производства на основе балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия 85
Выводы по третьей главе 88
ГЛАВА IV. Методические основы серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков 90
4.1. Оптимизация согласованных программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции 92
4.2. Дискретно-непрерывные Р-преобразования в информационном обеспечении организации конкурентоспособного производства 100
4.3. Определение эффективности организации конкурентоспособного производства при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков с использованием интеллектуальной информационной технологии 103
4.4. Информационно-функциональное пространство организации конкурентоспособного производства с использованием АСПР, функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию 110
Выводы по четвертой главе 115
Заключение 117
Список литературы 120
Приложение. Практическая реализация научных результатов 127
- Организация конкурентоспособного производства — обязательное условие минимизации потерь в условиях рисков
- Организация серийного производства наукоемкой продукции как сложная организационно-техническая система
- Организация конкурентоспособного производства на основе балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия
- Дискретно-непрерывные Р-преобразования в информационном обеспечении организации конкурентоспособного производства
Введение к работе
Реалистичный прогноз ближайшего будущего диктует требования кардинального выбора национальных приоритетов в области науки и техники и принятия исчерпывающих мер по их реализации. Утвержденные Президентом страны 30 марта 2002 года "Приоритетные направления развития науки, технологий и техники Российской Федерации" определяют в качестве ключевых космические и авиационные технологии, новые материалы и химические технологии, военную и специальную технику, производственные технологии и т.д.
Уральский Федеральный округ является одним из крупнейших в стране по выпуску наукоемкой продукции и включает промышленные предприятия, академические и отраслевые научные организации, которые ведут производство, исследования и разработки по всему спектру критических технологий. Научно-промышленный комплекс округа представляет сложную организационно-техническую систему, которая характеризуется наличием значительного числа скрытых закономерностей в организации конкурентоспособного производства, а также технических и экономических рисков. Аналогичной спецификой характеризуются другие крупные региональные эргатические структуры, в которых составным элементом является человек.
В серийном производстве наукоемкой продукции человек относится к наиболее важному звену [17,22]. Отличительной особенностью современного производства является наличие большого объема аналитико-синтетической деятельности, хронического дефицита времени для выбора способов действия и высокого уровня мотивации поведения (значимости последствий от ошибочных действий). Указанные факторы при длительном воздействии и в сочетании с эмоциональным напряжением от технических и экономических рисков закономерно приводят к информационной патологии человека и срывам в организации серийного производства наукоемкой продукции. Не защищает от опасного воздействия больших объемов информации применение автоматизированных информационных систем, которых не обеспечивают
формирование упреждающей реакции в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.
В соответствии с изложенным актуальным является разработка методов и средств организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков с применением современных информационных технологий.
Решается научная задача уменьшения негативного влияния человеческого фактора за счет снижения неопределенности путем повышения роли искусственного интеллекта в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.
Целью работы является разработка методов и средств снижения неопределенности в состоянии производственного процесса и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков для организации серийного производства наукоемкой продукции.
Данной целью работы определяются следующие задачи исследования.
Разработать способ формализованного представления управляющей деятельности специалиста в организации производства.
Сформулировать алгоритмические принципы организации конкурентоспособного производства в условиях технических и экономических рисков.
Обосновать долю крайнего пессимизма в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.
Построить эталонную модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением динамической модели согласованной оптимизации программ.
5. Определить эффективность организации серийного производства наукоемкой продукции с применением информационной технологии управления в условиях технических и экономических рисков.
Объект и предмет исследования. Объект исследования - серийное производство наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков. Предмет исследования - методы и средства организации конкурентоспособного производства с применением информационной технологии управления.
Методы исследования. Основные научные положения, выводы и результаты получены с использованием экономико-статистических методов, экспертных оценок, методов системного анализа, информационного моделирования, теории принятия решений.
На защиту выносится:
1. Способ формализованного представления управляющей деятельности
специалистов в организации производства, которая реализуется совокупно-
стью алгоритмических принципов организации производства по отклонению
мы, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов.
2. Эталонная модель организации серийного производства наукоемкой
продукции в условиях технических и экономических рисков с применением
динамической модели согласованной оптимизации программ многостадий
ного производства, материально-технического снабжения и реализации про
дукции с учетом альтернативных издержек от использования оборотного ка
питала.
3. Теоретически обоснованная доля крайнего пессимизма по критерию
,. Гурвица, равная не более 0,38, в организации серийного производства науко
емкой продукции в условиях технических и экономических рисков.
4. Методика организации серийного производства наукоемкой продук
ции в условиях технических и экономических рисков с применением интел-
лектуальной информационной технологии, функционально представляющей автоматизированную систему с принятием решений (АСПР).
Достоверность и обоснованность полученных научных положений, выводов, результатов основывается на том, что предложенные методы и средства базируются на фундаментальных положениях информационного, функционального и математического моделирования, а также подтверждается их практическим применением.
Научная новизна. Полученные научные положения, выводы и результаты определяют методы и средства организации серийного производства наукоемкой продукции в формализованном информационно-функциональном пространстве специалистов на основе согласованной оптимизации программ и анализа балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия.
Предложен способ формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков, по которому модель согласованной оптимизации программ определяет эталонную модель организации производства, а организация производства по отклонению от эталонной модели реализуется на основе анализа балансовых показателей.
Построена эталонная модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков, которая базируется на динамической модели согласованной оптимизации программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции с учетом альтернативных издержек от использования оборотного капитала и определяет алгоритмический контур начальной информации автоматизированной системы.
Определена доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, в соответствии с числом автоматически выполняемых процедур принятия решений от их общего числа в автоматизированной системе, что
теоретически подтверждает официальные рекомендации (0,3) по выбору доли пессимизма для эффективной организации производства.
Предложена методика организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением интеллектуальной информационной технологии управления в форме АСПР, которая базируется на модели согласованной оптимизации программ. Практическая ценность работы. Полученные научные результаты составляют методологическую основу уменьшения негативного и повышения позитивного влияния человеческого фактора в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначность в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.
Формализованным представлением управляющей деятельности специалистов в организации производства определяются ситуации, выявляется подмножество штатных и нештатных ситуаций. Управляющая деятельность специалистов отображается множеством траекторий организации конкурен-
і тоспособного производства, ведущих к различным ситуациям. Переход от
множества траекторий к множеству ситуаций снижает неопределенность в оценке и анализе возникающих ситуаций и неоднозначность в выборе способов действия специалистов. Тем самым уменьшается негативное влияние человеческого фактора в условиях технических и экономических рисков.
Величина и цена технических и экономических рисков определяются интеллектуальностью АСПР как способностью системы автоматически выполнять процедуры принятия решений (ППР) и влиянием человеческого фактора при поиске творческих решений, в результате чего доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица не превышает значения 0,38. Это достигается
, совокупностью алгоритмических принципов организации производства по
отклонению от эталонной модели, с переменной структурой АСПР, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов, динамической модели согласованной оптимизации программ.
Формируется детерминированная и упреждающая реакция АСПР на возникающие ситуации, что позволяет снизить непроизводственные затраты.
В Уральском Федеральном округе по различным показателям
производственная деятельность ЗАО "Алькон" носит неустойчивый характер
в периоды между окончанием очередного отчетного года и началом
следующего. Практическое применение научных результатов диссертацион
ной работы способствовало устойчивому развитию предприятия в условиях
технических и экономических рисков. Расчетная величина доли крайнего
пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, которая согласуется
с официальными практическими рекомендациями (0,30), повышает
обоснованность требований к организации производства и уменьшает
негативное влияние человеческого фактора. В периоды между отчетными
годами начальные пороговые значения производственной деятельности ЗАО
"Алькон" увеличились (в тыс. руб.): по управлению вагонным парком в 1,32
раза, по экспедиторской деятельности в 1,78 раза. Около 70,0 % функций по
организации производства выполняется автоматически, что позволило
і. снизить долю крайнего пессимизма по критерию Гурвица до официально
рекомендуемой величины 0,3.
Апробация работы и публикации. Основные научные положения, выводы и результаты докладывались и обсуждались на научно-практических семинарах и конференциях ЗАО "Алькон", Свердловской железной дороги-филиала ОАО "Российские железные дороги", МАРТИТ (2002-2005 гг.), ИПУ РАН (2004 г.), ОАО "Конструкторское бюро-1" (2003-2004 гг.), на оборонных предприятиях Уральского Федерального округа (2002-2005 гг.).
По теме диссертационной работы имеется 6 публикаций в научном издании по рекомендуемому Перечню ВАК России.
Структура и объем диссертации. Диссертация включает основное содержание из четырех глав, введение, заключение, список литературы, приложение по практическому применению результатов исследования. Диссертационная работа изложена на 127 страницах машинописного текста и вклю-
чает 12 рисунков и 18 таблиц. Список использованной литературы включает 93 источника.
Введение включает обоснование актуальности диссертационной работы. Формулируется научная задача, ставятся цель и задачи исследования. Даются сведения о научных результатах, полученных лично соискателем, на-учная новизна и практическая ценность работы.
В первой главе рассматриваются технические и экономические риски как объективная реальность в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности. Применительно к организации производства с позиции синергетического подхода обосновываются понятия сложной организационно-технической системы, человеческого потенциала и человеческого фактора.
Вторая глава посвящается вопросам формализованного представления
управляющей деятельности специалистов в организации серийного произ
водства наукоемкой продукции при наличии объективно существующих в
сложной организационно-технической системе неопределенности и в ее со-
i стоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в ус-
ловиях технических и экономических рисков.
В третьей главе рассматриваются алгоритмические принципы организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.
Четвертая глава посвящается созданию методических основ организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР.
Организация конкурентоспособного производства — обязательное условие минимизации потерь в условиях рисков
Инвестиционное проектирование - процесс трудоемкий и требующий специальных знаний. Это обстоятельство предопределило появление множества программных продуктов, позволяющих автоматизировать процесс инвестиционного проектирования. Пакет прикладных программ "Альт-Инвест" создан с использованием электронных таблиц MS EXCEL и может работать в среде других распространенных табличных процессоров (Super Calc, Lotus 1-2-3, Quattro Pro). Пакет имеет налоговый блок, полностью соответствующий российским условиям, а также позволяет настраивать блоки входных данных на условия, соответствующие реальной ситуации, менять шаг и горизонт расчета. Имеется возможность проверки устойчивости проекта к влиянию ряда факторов. Программный комплекс "PROJECT EXPERT" позволяет рассчитать и адаптировать инвестиционный проект к изменяющимся условиям реализации, системно производить качественный анализ проекта по 40 позициям (реальность концепции проекта, качественные показатели, общественная значимость, рыночный потенциал и т.д.).
В отечественной практике получили распространение ряд зарубежных компьютерных имитирующих систем, используемых для оценки эффективности инвестиционных проектов. К ним относится COMFAR (Computer Model for Feasibility Analysis and Reporting). Пакет прошел международную сертификацию. Оценка коммерческой эффективности производится на основании имитации потока реальных денег. Имеется блок оценки экономической эффективности. Система выдает большое количество графической информации, позволяющей получить без дополнительных затрат времени результаты расчетов при варьировании ряда исходных данных (объема реализации, производственных издержек, инвестиционных затрат и процента за кредит). Система COMFAR разработана UNIDO (организация ООН по промышленному развитию). Она применяется в настоящее время в ряде российских финансовых институтов для финансового анализа и оценки экономической эффективности инвестиционных проектов, ориентированных, в первую очередь, на привлечение иностранных инвестиций. Последнее объясняется тем, что результаты расчетов эффективности и представление выходной информации в системе Comfar соответствуют принятым международным стандартам, что, в свою очередь, необходимо для успешного проведения переговоров с иностранными инвесторами.
Известным программным продуктам для инвестиционного проектирования свойственны общие недостатки. Они имеют ограниченную возможность учета влияния конкретных рисков, являются расчетными моделями без алгоритмов оптимизации. Не предлагается инструментарий для количественной оценки риска проекта, выбора ценовой стратегии, количественной оценки риска проекта, что является важным для инвестора в принятии решений.
В организации серийного производства наукоемкой продукции опора на новые технологии и целевое согласованное управление являются основой современных антикризисных и антидепрессивных мер [18,78,79]. Кризисы и депрессии не устраняются автоматически. Для сокращения безработицы и достижения высокого жизненного уровня рыночные процессы должны регулироваться государством. Для обеспечения возможности эффективного действия механизмов рыночного регулирования цен необходима эффективная стратегия государственного стимулирования спроса и предложения. В наибольшей степени механизмы государственного регулирования, включая программно - целевое управление, получили развитие в США и Японии [6,44].
В США особенно широкое распространение получили методы территориального планирования, направленные на выравнивание региональных характеристик по основным показателям экономического развития. Чрезвычайно важным отличием планов и программ управления развитием рыночной экономики можно считать планирование способов достижения намеченных целей, включая их финансирование и сами источники финансирования. Именно эта особенность позволяла концентрировать все важнейшие усилия и ресурсы для достижения целей. Другим отличием планирования рыночной экономики следует считать построение согласованной системы налогообла-жения, регулирования таможенных пошлин при экспорте и импорте.
Важным дополнением к этому является учет интеллектуальных ресурсов предприятия. Об эффективности использования интеллектуальных ресурсов можно судить, применяя предложенную в табл. 1.4 систему показателей. При этом интеллектуальные ресурсы, согласно концепции Э. Брукинг, включают в себя несколько элементов: интеллектуальную собственность, человеческие ресурсы, инфраструктурные активы, рыночные активы [7]. Предложенная известным исследователем классификация не является исчерпывающей. В понятие «интеллектуальные ресурсы» следует включать результаты творческого и интеллектуального труда людей, а также организационные знания. Организационные знания объективируются в следующих формах: информация, знания, организационная и корпоративная культура, инновации в управлении и производстве, технологии ведения бизнеса (методы финансового, аналитического и других форм учета, управления персоналом), экономическая и информационная безопасность, а также в способах ведения коммуникаций с персоналом, клиентами, партнерами.
Способность к саморазвитию и прогрессу - важное направление в современном динамически развивающемся мире. Создание благоприятного климата для инноваций, модернизации производства становится необходимым и обязательным условием устойчивого развития предприятия. С точки зрения технологической безопасности необходимы условия постоянного обновления и самосовершенствования не только технологических процессов, но и продукции в целом. Технологическая безопасность состоит в определении и сохранении предельно допустимого, минимального уровня развития научно-технического и производственного потенциала, обеспечивающих успешную конкурентоспособность продукции субъекта хозяйственной деятельности на рынке как внутри страны, так и за рубежом. Технологические преимущества являются решающим фактором не только внутрихозяйственной, но и международной конкуренции. Поэтому охрана этих преимуществ является необходимым условием достижения успеха во всей экономической среде. В передовых странах существуют программы сохранения ключевых (критических) технологий, финансируемые государством и определяющие комплекс мероприятий, необходимых для поддержания на соответствующем уровне технологической безопасности [2,62,78].
Несмотря на отставание по ряду ключевых технологий, России, за счет системотехнических и конструкторских решений, длительное время удавалось обеспечить в области разработок интегральную эффективность функционирования систем вооружения и военной техники в различных условиях окружающей среды.
Организация серийного производства наукоемкой продукции как сложная организационно-техническая система
Управляющая деятельность ЛПР на стадии планирования определяет стартовые позиции или счетное множество эталонных значений параметров производственных процессов. От того, насколько профессионально будут заданы они с учетом новейших достижений науки и техники и подкреплены ресурсами на основе нормативных данных, зависит число нежелательных ситуаций в организационном управлении. Функциональная структура планирования включает в себя: установление целей, создание системы взаимодействия ресурсов в пространстве и во времени, стимулирование достижения цели, обеспечение жизнеспособности управляемой системы [11,19,31,34,35,54].
Цели формируются в пространстве возможных целей и рассматриваются совместно с располагаемыми или требуемыми ресурсами. Для их идентификации используются методы сетевого планирования и управления, на основе которой возможна оптимизация пространства целей методами линейного программирования [38,73,79]: нормы расхода /-го вида ресурсов нау -. цель, R \ - располагаемые ресурсы.
Применение сетевых моделей и линейного программирования позволяет определить оптимальную совокупность целей, используя которую и учитывая цели социального развития, можно выбирать конкретные цели для организационного управления производственными процессами.
Создание системы взаимодействия ресурсов в пространстве и во времени предполагает их расстановку в интересах достижения поставленных целей. Перемещение и взаимодействие материальных, кадровых, энергетических, финансовых и информационных ресурсов решает задачи исследования операций. Сюда входят задачи упорядочения, назначений, управления запасами, транспортная задача, распределения по рабочим местам. Задача упорядочения заключается в выборе наилучшего способа размещения сил и средств по выбранным критериям эффективности. Задача назначений состоит в том, что имеется ті подразделений (технологических машин) и щ работ, задана эффективность выполнения каждой щ в каждом т\ и следует распределить щ по тх оптимальным образом. Задача управления запасами заключается в отыскании оптимального решения, минимизирующего сумму всех расходов, связанных с созданием запасов и определения требуемых объемов для хранилищ запасов. Транспортная задача связана с построением оптимального графика перемещения ресурсов, а распределение по рабочим местам - задача по оптимизации очередности выполнявших работ. Другими словами, при равномерном или случайном поступлении заявок на выполнение работ на местах необходимо определить оптимальное количество персонала, выполняющего производственные ситуации, при котором минимизируются расходы на обслуживание с учетом потерь от ожидания.
Указанные задачи решаются методами сетевого планирования и управления линейного программирования, теории массового обслуживания, моделированием с применением эвристических методов. Для оптимизации планов вводятся целевые функции вида определяют оптимальные значения целевых функций с ограничениями: желательное сочетание изделий - максимальное сочетание изделий — максимальный доход, а также значения Xj (по типам изделий), rf (резервы по ограниченным ресурсам), у\ (мера дефицитности ресурсов).
Полученные расчеты проверяют на чувствительность к изменению исходных параметров: коэффициентов целевой функции С ц АС; коэффициентов при переменных ограничениях а ц Ай; ограничений по ресурсам R ц AR; граничных условий ХцДХ. В результате находят допустимые изменения: [і АС, при которых целевые функции остаются постоянными; ц AR, указывающих на целесообразность увеличения или уменьшения объема выпускаемых изделий; (і Ай., влияющих на изменения оптимального плана; цАХ., учитываемых при анализе ограничений по ресурсам.
Располагая результатами оптимального решения на чувствительность к изменениям эталонных значений параметров производственных процессов, можно построить таблицы решений по объемам выпускаемых изделий в зависимости от ресурсов и наоборот. В случае несоответствия желаемому качеству управления производится согласование связей в виде весовых коэффициентов по всем типам изделий для достижения цели.
Стимулирование достижения целей - следующая функция управляющей деятельности ЛПР. В основу стимулирования закладываются способы согласования целей предприятия, организации с личными целями ЛПР. Для оптимизации стимулирования применяются формальные методы обработки и анализа информации, например, методы экспертных оценок с обработкой результатов на основе теории нечетких множеств, эволюционного моделирования, экспертных оценок с обработкой результатов на основе применения теории статистических испытаний.
Управляющая деятельность ЛПР на стадии планирования заканчивается функцией по обеспечению жизнеспособности управляемой системы. Главная цель этой функции - решение задачи по оптимизации развития организационно-технической системы "человек-машина". Для этого используются известные методы прогнозирования, в частности, методы построения временных рядов, эвристические прогнозы для обоснования целей и используемых ресурсов.
В результате управляющей деятельности ЛПР на стадии планирования создается эталонная модель для эффективной организации серийного производства наукоемкой продукции. Без автоматизации планирования невозможна автоматизация принятия решений в оперативном управлении организацией производства.
Организация конкурентоспособного производства на основе балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия
В случае образования несовпадений {Bj} Ф {DJ}, {Q} Ф {Е,} на входах адресной памяти 23 и 24 блоков анализа 4,5 появляются сигналы рассогласования "план-факт", которые отображаются на заранее выявленные в ходе управленческих игр картежи {Rj} оставшихся ресурсов, возникающие из-за отклонений в ресурсах по трудозатратам, количеству оборудования, материалу, которые хранятся в адресной памяти 23,24. Поступившие на входы арифметико-логических элементов 25,26 (здесь уже присутствуют сигналы {Bj}, {С{}) сигналы {Rj} пересчитываются в сигналы {S,}, которым соответствует кортеж производственных ситуаций, выявленных заранее в ходе управленческих игр, а в адресной памяти 27,28 сигналы {Si} через усредненное по Хем-мингу расстояние приводятся по его минимуму в соответствие с типовыми ситуациями {э}, хранимыми здесь, относительно которых имеются выявленные в ходе управленческих игр типовые способы {Ст} их устранения, которые хранятся в адресной памяти 17,18 блоков формирования задания 6, 7.
Преобразованные в {Ст} сигналы {$ } поступают на входы сумматоров 15,16, где происходит выбор оптимальных {Ст} по резерву времени tpm , и если устранение возникающих на выходах реверсивных счетчиков 21,22 сигналов рассогласования "план-факт" укладывается в директивное время, то выбор {Ст} заканчивается. Появившиеся на входах дешифраторов 19,20 выбранные сигналы {Ст} отбираются до единственных сигналов, соответствующих критерию наибольшей оптимальности различных вариантов программы, заранее рассчитанных и учтенных построением дешифраторов 19,20. Отобранные сигналы поступают на первые входы блоков информации о фактическом выпуске изделий 8,9, куда одновременно на вторые входы попадают сигналы обращения с триггера 29 блока управления 2, и на выходах блоков ввода информации о фактическом выпуске изделий 8,9 появляются сигналы, соответствующие возможным объемам выпуска продукции по тем или иным вариантам выполнения программы. Они поступают в блоки регистрации фактического выпуска изделий 10,11, которые со своих вторых входов предварительно устанавливаются в состояние "О" с арифетико-логических элементов 25,26, и на первых входах реверсивных счетчиков 21,22 появляются новые значения {D;}, {Е{\, на третьих выходах которых появляются состояния, соответствующие разностям {Dj}, {Bj} и {Q}, {Е;}. Разностные сигналы с реверсивных счетчиков 21, 22 блоков анализа 4,5 и {А;) с блока накопления информации об укомплектованных базовых деталях 3 поступают на входы блока накопления информации о недостающих комплектующих (дешифратора) 14, на выходах которого в зависимости от комбинации {А;}, {В;}, {С;}, {Dj}, {Ej} открывается один из триггеров 31-34 регистра накопления времени 12, на выходе которых появляются сообщения "сверх плана", "текущий запас", "страховой запас", "нет запаса" блока вывода плановой информации 13.
Функциональная модель системы с переменной структурой обеспечивает выбор способов формирования управляющих воздействий в зависимости от состояния производственного процесса. Создается адаптивная структура автоматизированной системы для формирования управляющих воздействий в штатных и нештатных ситуациях. Структура системы включает алгоритмические контуры программного управления (штатные ситуации), адаптивного управления (нештатные ситуации) и обучения системы (преобразование нештатных ситуаций в штатные ситуации).
Совокупностью алгоритмических принципов организации серийного производства наукоемкой продукции по отклонению, с переменной структурой АСПР реализуется системный изоморфизм структурных моделей конкурентоспособного производства и АСПР. Информационное обеспечение ППР в организации производства реализуется последовательным использованием алгоритмических принципов управления по отклонению и с переменной структурой АСПР и принципа информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия. Информационная причинность рассматривается как особая форма обратной алгоритмической связи в АСПР, когда запросы и решения моделируются на информационном уровне, результаты их выполнения регистрируются в базе данных системы.
Определение балансовых показателей широко используется в организации серийного производства наукоемкой продукции для управления проектами и является сложным и трудоемким [14].
Сложность определения балансовых показателей связана с многообразием выполняемых опытно-конструкторских работ, большим числом функционально-взаимосвязанных подразделений, множеством разрабатываемых с разным приоритетом программ. Организация конкурентоспособного производства с использованием существующих систем автоматизации является неэффективной. Она связана с недостаточным уровнем автоматизации сбора и обработки больших объемов разнородной информации, поступающих из подразделений предприятия, отсутствием детального анализа показателей выполнения проектов, программ, тем с разными категориями срочности и важности, трудоемкости и научно-технического уровня. Кроме этого, отсутствуют поддержка режима реального времени и комплексный подход в определении балансовых показателей по горизонтальным и вертикальным уровням организационной структуры управления на основе единой классификационной схеме показателей выполнения проектов. На рис. 3.5 приводится мнемосхема определения балансовых показателей по выполнению проектов наукоемкой продукции в подразделениях предприятия с применением интеллектуальной информационной технологии [59].
Дискретно-непрерывные Р-преобразования в информационном обеспечении организации конкурентоспособного производства
Динамическая модель оптимизации согласованных программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции описывает решения этого уровня управления вместе с распределением производственной программы предприятия по подразделениям производственной структуры и по периодам планирования. Использование этой модели дает согласованные решения системы управления. Производственная программа предприятия состоит из программ всех технологических стадий (подразделений предприятия), задающих объемы промежуточных и конечных продуктов, создаваемых в каждом периоде планирования, и должна быть согласована с программами поставок исходных и реализации конечных продуктов. Согласованность решений, определяемых с помощью данной модели, состоит в том, что объемы производства промежуточных и конечных продуктов, поставок исходных, реализации конечных продуктов, время простоев и сверхурочных трудовых ресурсов должны удовлетворять условиям связи перечисленных решений и существенным ограничениям, характерным соответствующей проблемной ситуации. Динамическая модель оптимизации согласованных программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции описывает производственный процесс в терминах потоков продуктов (flow-shop), задавая его объемами промежуточных и конечных продуктов различных видов, выпускаемых в рассматриваемых периодах времени. С точки зрения вычислительной сложности поиска решения целесообразно, чтобы переменные задачи не были целочисленными. С достаточной степенью адекватности можно считать таковыми объемы продуктов и другие искомые величины и использовать модель для оптимизации производственной программы вместе с распределением этой программы по подразделениям производственной структуры и по периодам планирования для предприятий химической, нефтехимической, металлургической промышленности, приборостроения, серийного машиностроения.
Проблема оптимизации согласованных программ многостадийного производства. Рассмотрим многономенклатурное предприятие с технологическим процессом, состоящим из ряда параллельно - последовательных стадий, взаимосвязь которых в общем случае описывается сетью. На каждой стадии производится определенный ассортимент продуктов, используемых в качестве исходных на следующих стадиях производства и, возможно, реализуемых внешним потребителям. Часть исходных продуктов для стадии производства может приобретаться у внешних поставщиков. На этапе текущего планирования предприятия необходимо формировать оптимальную производственную программу, состоящую из программ всех технологических стадий и согласованную с программами материально-технического снабжения и реализации готовой продукции. Производственная программа задается количеством промежуточных и конечных продуктов, создаваемых в каждом периоде времени на определенных стадиях, и тем самым распределением потоков этих продуктов во времени. На данном этапе формирования программы производства текущие и стратегические решения, связанные с развитием, реконструкцией, техническим перевооружением и кадровой политикой и определяющие адаптацию производственной структуры предприятия к условиям товарных рынков, должны быть приняты на предыдущем этапе управления. Для определения таких решений используется предложенная выше модель оптимального развития производственной структуры предприятия, согласованной с программами финансирования инвестиционного процесса и производства конечных продуктов. С учетом этих решений структура и максимальные объемы ресурсов оборудования и труда, которые могут быть использованы по периодам планирования, заданы. Таким образом, производственная структура предприятия определяет венная структура предприятия определяет допустимое множество выпускаемых за один период времени на каждой стадии продуктов.
Остановимся на зависимости экономической эффективности производства от несогласованности производственных программ различных стадий, то есть от несогласованности внутреннего для предприятия предложения и спроса на его промежуточные продукты. Для выполнения производственной программы необходимо наличие на каждой стадии производственного процесса в планово-учетном периоде определенных количеств исходных и промежуточных продуктов различных видов, каковыми являются сырье, материалы и комплектующие изделия, приобретаемые у внешних поставщиков и производимые на предыдущих стадиях. Используемые на конкретной стадии производства исходные и промежуточные продукты являются складируемыми ресурсами, причем их недостаток в определенном периоде приводит к потерям нескладируемых ресурсов оборудования и труда этой стадии производства, связанных с простоями. С другой стороны, избыток исходных и промежуточных продуктов влечет затраты, обусловленные связыванием оборотных средств в незавершенном производстве. Несоответствие программы выпуска конечных продуктов и спроса на них во времени приводит к затратам, связанным с иммобилизацией оборотных средств в запасах готовой продукции. Во всех этих ситуациях экономическая эффективность предприятия уменьшается, поэтому планы производства различных стадий, материально-технического снабжения и реализации готовой продукции должны быть согласованными.
Динамическая модель оптимизации согласованных программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции. Горизонт планирования состоит из Т периодов времени t=l, 2,..., Т одинаковой продолжительности. Длительность периода выбирается такой, чтобы цикл производства единицы продукта на любой стадии был меньше величины планово-учетного периода. В этом случае допустимо считать, что каждый неделимый продукт некоторого вида полностью производится на определенной стадии в одном периоде планирования. Для изготовления единицы промежуточного или конечного продукта на каждой стадии производства требуются исходные и промежуточные продукты определенных видов в заданном количестве. Предприятие выпускает продукцию N видов i=l,...N, причем каждый вид продуктов производится на одной из стадий. Введем следующие основные переменные. Программа производства задается количеством xt(t) 0 продуктов вида і, выпускаемых в периоде t, f=7,..., Г. Искомая программа rt(t) 0 реализации определяет объем готовых изделий вида і, которые предприятие продает в интервале /, t=l,...,T, rt(t) = 0 для і 0 Mouh где Mout - множество видов промежуточных и конечных продуктов предприятия, которые востребованы на товарном рынке. Часть производимых предприятием промежуточных продуктов может в случае целесообразности приобретаться на рынке. Программа поставок таких продуктов задается величинами vt(t) 0 продуктов вида /, покупаемых в периоде t, t=l,...,T, причем vt(t) = О, і ё Міп, где Міп - множество видов промежуточных продуктов предприятия, которые продаются на внешнем рынке.
Похожие диссертации на Организация серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков
