Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ организационных принципов управления машинострои тельным производством 16
1.1. Анализ состояния и основные направления исследования машиностроительного производства 16
1.2. Организационные особенности машиностроительного производства в сложных климатических условиях 21
1.3. Структурный анализ показателей эффективности машиностроительного производства 25
1.4. Игровые методы принятий решения при альтернативных ситуациях 30
1.5. Рассмотрение подхода в единой системе «задачи-методы-средства» проблем решаемых в диссертации 38
Выводы к главе 1 46
Глава 2. Системный анализ развития машиностроительного производства ...47
2.1. Структурно-алгоритмический анализ машиностроительного производства в динамике его развития 47
2.2. Системное представление «фазы производства» в виде системной технологической цепочки «закупка-транспортировка-склад-обработка-хранение-транспортировка-сбыт» 51
2.2.1. Системное представление типового модуля «закупка-транспортировка-склад» 53
2.2.2. Системное представление типового модуля «обработка»..61
2.2.3. Системное представление типового модуля «хранение-транспортировка-сбыт» 65
2.3. Анализ стратегии принятия решения при реорганизации производства 69
2.4. Анализ влияния исследований рынка при перепрофилировании или переходе на новую продукцию предприятия в области машиностроения 73
2.4. Вытеснение вязкой жидкости 78
Выводы к главе 2 94
Глава 3. Игровые методы принятия решения в условиях неопределенности .95
3.1. Определение главных факторов, при организации производства..95
3.2. Организационно-технологические принципы управления в условиях неопределенности 99
3.2.1. Анализ структуры рисков 99
3.2.2. Анализ структуры функции полезности 106
3.3. Формализация задачи принятия решения в условиях статистической неопределенности 111
3.4. Формализация задачи принятия решения в условиях стратегической неопределенности 114
3.5. Игровые принципы организации управления в условиях неопределенности 117
Выводы к главе 3 126
Глава 4. Разработка организационных мероприятий по комплексной авто матизации машиностроительного производства 127
4.1. Стратегии оптимизации маркетинговых инструментов 127
4.2. Инновационная модель развития производства 134
4.3. Реструктуризация управления предприятием при его комплексной автоматизации 139
4.4. Оценка показателей эффективности предприятия 142
4.4.1. Оценка кредитоспособности предприятия 142
4.4.2. Комплексная оценка деятельности участников рынка 144
Выводы к главе 4 149
Общие выводы 150
Заключение 151
- Организационные особенности машиностроительного производства в сложных климатических условиях
- Системное представление «фазы производства» в виде системной технологической цепочки «закупка-транспортировка-склад-обработка-хранение-транспортировка-сбыт»
- Организационно-технологические принципы управления в условиях неопределенности
- Реструктуризация управления предприятием при его комплексной автоматизации
Введение к работе
Прогресс во всех сферах человеческой деятельности зависит от политического и экономического состояния общества, от достижений и темпов научно-технического прогресса (НТП), от социально-экономического механизмов управления производством. Экстенсивные пути развития экономики исчерпаны.
Последствия осуществления рыночных реформ в РФ в большинстве случаев крайне негативно отразились на промышленных предприятиях. Отсутствие стратегически продуманной государственной политики и совокупность неблагоприятных факторов привели к спаду производства, которое сократилось, по данным Госкомстата за 1990-1998 гг., в два раза. Это привело к плохо управляемым негативным последствиям в производстве и инновационной деятельности.
Обеспечение устойчивого развития российской экономике, требует системно согласованных решений задач производственного, технологического, социально-экономического плана.
После определенного периода кризиса и застоя назрела жизненная необходимость перестройки управления экономикой на основе всесторонней рационализации производства с переходом на интенсификацию создания технологии трудо- и фондосберегающего типа, ее эффективного использования. Это предполагает разработку системно согласованного комплекса организационно-экономических мероприятий по нахождению оптимальных решений при оперативном, тактическом и стратегическом управлении производством, что предполагает включение в качестве базовой составляющей научно-обоснованных механизмов. Управление инновационной деятельностью заключается в первую очередь в осуществлении перспективных разработок новой техники и технологии нововведений на базе автоматизированных систем: научных исследований (АСНИ), проектирования (САПР), технологической подготовкой производства (АСТПП), производства (АП), в частности гибкого автоматизированного производства (ГПС). Таким образом, процесс «исследование - производство - эксплуатация» (ИПЭ), реализующийся на базе автоматизированных систем, объективно отражает полный жизненный цикл нововведений. Данная проблема для российской экономики была сформулирована и стала реализовываться 20-25 лет назад. Однако на этапе перехода экономики на рыночные отношения данная проблема не реализо-вьшалась ни в теоретическом, ни в практическом плане. Этот период характеризуется спадом производства, снижением технического и научного потенциалов, нарушением всей инфраструктуры обеспечения циклов ИПЭ, -это породило новое для российской действительности явление социальной напряженности, которое существенно влияет на реализацию организационно-технических и экономических задач.
В настоящее время реализация инновационной динамики определяет основной путь развития российской экономики вне зависимости от форм собственности, т.к. только рациональное и конкурентоспособное производство лежит в ее основе. Таковы объективные законы развития экономики. В связи с этим в настоящее время интерес к данной проблеме восстанавливается.
Существенный вклад в развитие теории управления организационно-технологическими системами внесли многие российские и зарубежные ученые: К.А. Багриновский, В.Т. Борисович, В.В. Бузырев, В.Н. Бурков, В.Л. Волкович, Ю.Б. Гермейер, А.П. Градов, В.Г. Засконов, В.А. Ириков, А.К. Еналеев, В.А. Козловский, В.В. Кондратьев, А.Ф. Кононёнко, П.А. Краюхии, Н.Н. Моисеев, Д.А. Новиков, В.В. Федоров,А.В. Фсдорков, К. Arrow, T.Groucs, A. Gibbard, О. Hart, Е. Maskin, R. Myerson, R. Radner и другие.
Данная постановка проблемы и ее решение особенно актуальны для районов Крайнего Севера и Дальнего Востока, в частности, для Норильского промышленного района (НИР), поскольку при рыночном регулировании промышленного производства экономически выгодно повышение технического уровня производства, замещение труда рабочих капиталом (техникой), т.е. особенно выгодна трудосберегающая технология. Организация производства на предприятиях горно-металлургического комплекса является важнейшей проблемой повышения эффективности использования всех видов ресурсов и, следовательно, эффективности производства в целом; она особенно актуальна для предприятий НПР, градообразующая основа которого - Норильская Горная Компания (НТК). Предприятия НТК в настоящее время наращивают производство металла, стремятся снижать производственные издержки - жесткая конкуренция на мировом рынке диктует требования рационализировать производство, снижать затраты на всех этапах сложного производственного цикла, автоматизировать производственные объекты, обеспечив тем самым экономию живого труда. Поэтому решение задачи рационализации производства, нахождение методов и моделей анализа и синтеза организационно-технических структур для предприятий, находящихся в сложных климатических условиях Крайнего Севера, является особенно актуальным.
КА процесса создания нововведений, и в частности, его заключительной фазы - производство является длительным эволюционным процессом, сопровождающимся структурными изменениями в технологии производства, ее управлении, планировании в социальном составе работников. Этот процесс охватывает все стороны хозяйственной деятельности, вызывает трудно измеримые социально-экономические последствия и определяет глубину перспективного прогнозирования и планирования измеряемого десятками лет. Этот процесс отражает динамику развития производства, его темп. Это означает, что в этом процессе должны быть отражены объективные экономические законы и особенности их действия в условиях перевооружения конкретных производств. Концепция этого отражения может быть представлена в виде системно-согласованной иерархической структуры доказательств: экономические законы - закономерности - методы, в частности, экономико-математические методы исследования - адекватные модели -алгоритмы, реализующие эти методы - вычислительные программы - анализ исследования применимо к конкретным или проектируемым производствам с учетом исходных, в частности, статистических данных - выработка рекомендаций.
Применение системного анализа сужает многообразие производственных ситуаций и технологических моделей, поскольку количество системных параметров по сравнению с количеством технологических несравненно меньше. Указанное абстрагирование снижает на первом системном этапе исследования информативность объекта, но зато единственным образом позволяет его изучить, более того, дать оптимальные режимы его функционирования, использовать стандартные математические модели, алгоритмы, программы. Далее, используя результаты системного анализа, осуществляется переход к технологическому, более детальному формальному описанию объекта. Схема системного подхода следующая: технологическое описание объекта - анализ параметров, функционально охватывающих полный набор технологических составляющих - структуризация параметров - поиск и реализация модели с ограниченным набором системных параметров - системный анализ модели - расширение модели с включением технологических параметров - технологический анализ модели и объекта.
Системный анализ развития ПС основывается на концепции единства развития, как технологии, так и изделий с учетом их полных циклов «исследование - производство - эксплуатация» (ИПЭ) в динамике создания и развития. В принципе, процесс экономической динамики НТП формально представим как сложная, взаимосвязанная система, элементами которой являются пары «технология - изделие» со своими циклами ИПЭ.
Аналитические методы не позволяют исследовать сложные производственные системы заданной «мерой адекватности». В связи с этим в настоящее время разрабатываются и используются методы имитационного моделирования (ИМ). К настоящему времени разработаны специальные языки ИМ, в частности: GPSS, SIMULA, СИМОФОР и др. Широкое распространение GPSS [119] обусловлено в первую очередь его макро характером, обеспечивающим простоту, а, следовательно, и минимальные временные затраты на построение моделей.
В настоящее время модифицированные программные средства позволяют перейти к диалоговым принципам создания и исследования моделей, т.е. к интерактивным диалоговым системам.
Сложная ПС состоит из двух уровней: технологического и управления. Автоматизация производственных процессов этих уровней обеспечивается АСУТП и АСУП соответственно.
Особо важное место в процессе комплексной автоматизации занимает гибкая технология, основными свойствами которой являются гибкость (адаптивность), автоматизированность (автоматичность) и комплексность.
Первое свойство - адаптивность - обеспечивает переналаживаемость оборудования, оснастки в автоматизированном (автоматическом) режиме, что существенно сокращает время на переналадку и, следовательно, повышает эффективность использования оборудования. Второе свойство - автоматичность - обеспечивает скорость, ритмичность, точность, надежность выполнения производственных операций, сокращение численности работников, что отражается в термине «квазибезлюдная технология».
Третье свойство - комплексность - обеспечивает автоматизацию всех основных и вспомогательных процессов на всем технологическом маршруте. Принцип адаптации производственных систем существенно меняет их возможности, позволяет быстро перестраиваться с одной производственной программы на другую, менять структуру и алгоритм функционирования при изменении внешних и внутренних условий. Однако эффективность его использования возможна только в сочетании с другими двумя указанными свойствами.
Необходимость внедрения комплексной автоматизации на предприятиях Дальнего Востока и Крайнего Севера, в частности в НПР, вызвана объективными требованиями уменьшения затрат материальных и людских ресурсов при всерасширяющейся номенклатуре изделий.
Настоящее время диктует настоятельную необходимость создания конкретных гибких производственных систем (ячеек, участков, цехов, заводов). Такие операционные модули (далее по тексту ОМ) создаются, не дожидаясь строгого научного обоснования. Однако по своей сути создаваемые ПС не выходят за рамки экспериментального, опытного полигона, что служит объективным оправданием первоначального повышения затрат на их разработку, создание и внедрение,
К настоящему времени накоплен определенный положительный и отрицательный опыт создания ОМ и ГПС в целом.
Не затрагивая вопросы информационного, технического и математического обеспечения, выделим недостатки, относящиеся к организационно -экономическому обеспечению:
1. Игнорирование или не учет полного набора всех видов обеспечения и, следовательно, факторов, определяющих эффективность создаваемых гибких систем;
2. Игнорирование или недоработка экономической стороны вопроса отсутствие научно обоснованной программы процесса создания ГПС, Это приводит к финансовой и ресурсной (по тому или другому виду, включая фактор времени) несостоятельности, т.е. к срыву сроков создания, урезания программы, что приводит к отказу от автоматизации всего технологического маршрута, т.е. к отказу от принципа комплексности;
3. Создание собственных разработок без учета опыта и данных других предприятий и отраслей, игнорирование принципа модульности, необходимости согласованности и совместности создаваемых средств по всем видам обеспечения;
4. Недостаточная грамотность решений и разработки;
5. Слабые усилия и небольшая экономическая заинтересованность предприятий. Иногда разработка ГПС основывается на инициативе руко 11
водства предприятий , на силе директив и указов;
6. Недостаточная разработка вопросов практического использования модулей ГПС;
7. Отставание разработок по организационной структуре ГПС, системам их управления, увязке организационных структур с традиционным производством;
8. Низкая достоверность или даже отсутствие информации, в частности статистической, различного вида (технической, нормативно-справочной, экономической, производственной);
9. Отсутствие или неадекватность разрабатываемых модулей, что вызывает необходимость создания ГНС без модельного апробирования; отсутствие системной согласованности частных модулей.
Большинство указанных недостатков указывалось в периодической российской и иностранной печати.
В стране и за рубежом разрабатывается много методов и экономико-математических моделей решения отдельных задач по организации, экономике и управлению процесса создания гибких производств. При всей практической важности и научной значимости данных исследований необходим переход к комплексному решению этой проблемы, автоматизации этих задач. Этот подход на наш взгляд является основным качественным шагом в области комплексной автоматизации.
Тем самым отдельные задачи с оптимальными частными решениями не могут быть использованы в полной мере при разработке всей системы, т.к. они не упорядочены и не согласованы в структуре задач по исходным данным; технические, организационно-технические решения не согласованны, с организационно-экономическими и социально-экономическими проработками и методами, которые, как правило, методически ориентированны на отдельные простые технические устройства и приборы. Переход к созданию больших технологических систем требует качественно другого, сие 12 темного комплексного подхода к организационно - экономическому обеспечению этого процесса.
Таким образом, два процесса: практическое создание ГПС и теоретическая разработка системного обоснования их эффективности развиваются недостаточно согласованно с опережением практической реализации.
В принципе, должна быть создана единая концепция ГПС, охватывающая фазы ее создания, эксплуатации и совершенствования с идеологически единых позиций. Это предполагает выработку и формулировку взаимосвязанной системы показателей и механизмов их расчета, позволяющих на разных этапах процесса создания элементов ГПС и ГПС в целом давать объективную оценку эффективности принятия технических и организационных решений.
Сказанное свидетельствует об актуальности анализируемой проблемы.
Актуальность совершенствования организационно - экономических мероприятий по осуществлению процесса создания ГПС и непрерывному улучшению тактико-технических характеристик, объясняется и не всегда удовлетворительным уровнем организации этого процесса в большинстве соответствующих предприятий.
Указанная особенность интеграции знании различных областей затрудняет лерсонофицикацию вклада отдельных ученых в разработку организационно - экономического обеспечения создания ГПС - правомернее указать отдельные центры (школы) по разработке теоретических основ и. созданию реальных ГПС, - это Градов А.П., Козловский В.А., Попов В.А, (Санкт-Петербург), Макаров И.М., Волчкевич Л.И. (Киев), Гарбовский , Васильев (Москва).
По этой проблеме защищено уже большое число кандидатских диссертаций, несколько докторских. Экономической наукой и практикой как у нас в стране, так и за рубежом разработаны конкретные ГПС различной структурно - функциональной организации ( СФО ) и сложности и методы их расчета по отдельным задачам. Автор взял в качестве предмета исследования для кандидатской диссертации проблему разработки организационно-игровых методов принятия решений при управлении машиностроительным предприятием, так как видит необходимость внедрения и исследования системно - взаимосвязанного комплекса задач, организованного по иерархическому принципу: экономические законы - закономерности - методы - алгоритмы - программы - анализ практической ситуации - рекомендации - прогноз дальнейшего исследования, - сказанное относится к разработке и развитию методов решения как отдельных задач принятия технических и организационно - экономических решений по созданию модулей ГПС, так и по ГПС в целом, оценки их НТУ, качества и эффективности, управлению экономическими процессами при их дальнейшем развитии.
В соответствии с выбранной темой диссертации в качестве основных направлений исследования взяты следующие проблемы:
1. Осуществление системного анализа сложных машиностроительных производств в условиях их стратегической, тактической и параметрической неопределенности.
2. Разработка программы исследования данных производств в зависимости от различной глубины прогноза.
3. Определение критериев оценки эффективности процесса прогнозирования и планирования.
4. Применение и рассмотрение статистических игровых моделей при организации стратегического планирования и прогнозирования.
5. Осуществление статистической обработки основных организационно-технологических и технико-экономических характеристик деятельности предприятия и функциональной связи с задачами стратегического планирования, разработка альтернативных стратегических решений исходя из механизмов планирования и анализа комплекса машиностроительных предприятий. 6. Разработка организационно-игровых прогнозных моделей в виде директивных управленческих решений.
7. Комплексный анализ эффективности деятельности предприятия на основании разработанных мероприятий.
8. Разработка организационно-технологической единой программы, обеспечивающей эффективное функционирование предприятия.
Проблема комплексного организационно-технического и организационно-экономического обеспечения процесса создания ГПС стала разрабатываться автором в семидесятые годы.
Разработанная система организационно-экономических предложений и экономико-математических процедур (концепции, методы, алгоритмы, программы) по механизму планирования и управления процессом создания, эксплуатации и совершенствования модулей ГПС и ГПС в целом может быть использована при проектировании ГПС, определении оптимальной СФО их модулей, нахождении оптимальных алгоритмов их функционирования при различных ограничениях, условиях и режимах работы.
Основные результаты исследования соискателя отражены в девятнадцати публикациях общим объемом 4,2 п.л.
По результатам исследования автором сделаны доклады и сообщения на региональных конференциях, проводимых в г.Норильск в 2002 и 2004 году, на ежегодных научно-практических конференциях в Норильском индустриальном институте (2002-2006г.г.).
Практическая значимость результатов исследования состоит в возможности использования применения полученных результатов не только на одном конкретном предприятии, но и на любом машиностроительном предприятии, так как апробация методов проводилась одновременно на нескольких предприятиях. Был заключен договор творческого сотрудничества между ГОУ ВПО «НИИ» и ЗАО «СоюзСтанкоСтрой» (г. Новосибирск), ООО «Сиб-ремточстанок» (г. Новосибирск), вошедших впоследствии в группу компаний «Союз», по анализу деятельности машиностроительных предприятий в уело 15 виях экономической перестройки. Полученные результаты были приняты и внедрены на машиностроительных предприятиях ОАО «ГМК «Норильский никель». Только по данной тематике исследования продолжались более трех лет. Результаты исследований были использованы группой компаний «Союз» и внедрены с получением существенного экономического эффекта, выразившегося в получении дополнительной прибыли в размере 9,5% по отношению к предыдущим периодам деятельности.
Данные исследования легли в основу теоретического раздела по курсам «системный анализ» и «управление инновационными процессами», подготовленного совместно с профессором Шульгиным и в курсе «информационные технологии в экономике», читаемого лично автором.
Автором проводились ежегодные студенческие семинары совместно с фирмой Nixdorf Siemens по проведению деловой экономической игры «Nixdorf Delta» (управление предприятие), на которых проводились организационно-игровые решения планирования и развития предприятий машиностроительного комплекса.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа изложена на 166 страницах, содержит 19 рисунков, 17 таблиц. Список используемой литературы включает 173 наименования.
Организационные особенности машиностроительного производства в сложных климатических условиях
Особые задачи стоят перед районами Крайнего Севера. Ядро экономики северного района Красноярского края определяет г. Норильск, расположенный в арктической зоне (Заполярье) и отличающийся по суровости климата и степени хозяйственного освоения от других северных районов РФ. Норильск принадлежит к городам с моно структур но и экономикой, так как он сформировался вокруг Норильского горно-металлургического комбината (НГМК) имени А.П. Завенягина (предшественик ЗФ ОАО «ГМК «НН») и образовал Норильский промышленный район (НПР). Характерные природно-климатические условия НПР: длительные и холодные зимы с сильными ветрами, чередование полярной ночи и полярного дня, дефицит ультрафиолетовой радиации, распространение многометровой мерзлоты и отсутствие устойчивого земледелия.
В настоящее время НПР представляет собой сложную социально-экономическую систему взаимодействия элементов, которая определяет новые социально-трудовые отношения. 12 апреля 1999 года совет директоров «Интерроса» одобрил концепцию развития предприятий РАО «Норильский никель» до 2010 года. В нем системно представлены цели, проблемы, методы и направления решения производственных, экономических и социальных задач, намеченных руководством компании.
По существу, концепция представляет собой целевую комплексную программу, методология которой разрабатывалась в семидесятые годы. Следует констатировать, что по существу, дальнейшие научные исследования в области формирования ЦКП в РФ и их реализация практически не осуществляются, - к сожалению, данная концепция и ЦКП является, видимо, единственной и уникальной по проблеме, комплексу задач, объемам финансирования [порядка 3 млрд. долларов] и временной перспективе.
Данная концепция создавалась в течение последних нескольких лет ведущими учеными и экспертами в области добычи и переработки медяо-никелевых руд в условиях Крайнего Севера с учетом ситуации на мировом рынке цветных металлов, последствий мирового финансового кризиса и финансового кризиса российской экономики. Главными задачами концепции ОАО «ГМК «НН» являются следующие: 1 .Сохранение ведущих позиций на мировом рынке цветных металлов; 2.Обеспечение высокой конкурентоспособности продукции; 3.Снижение себестоимости продукции, за счет повышения производительности труда до уровня передовых зарубежных предприятий цветной металлургии, снижения производственных затрат; 4.Сохранение социальной стабильности в тех регионах, где предприятия компании являются бюджетообразующими;
Данные задачи должны реализовываться при полном обеспечении природоохранных мер и существенном снижении вредных выбросов в атмосферу.
Основная концептуальная задача, определяющая стратегию развития заключается в снижении себестоимости продукции, обеспечивающая ее конкурентоспособность в условиях повышения на рынке никеля, произведенного с низкими затратами (например, ввод новых мощностей в Австралии).
Две задачи: снижение себестоимости продукции и сохранение социальной стабильности являются ключевыми. По существу они могут быть экономически противоречивыми и даже антагонистическими. Однако, мировая практика социально-экономического партнерства между собственниками и коллективами предприятий, нормативно-правовые акты, стремление на стратегическое совместное партнерство и работу привели к необхо димости разработки, развитию и углублению данных концепций до конкретной практической задачи на уровне участка службы в терминах; «фонды - люди - затраты» и динамики их рационализации. При этом проблемы социальной стабильности являются пороговыми в терминах: «не ниже,..», «не хуже...», «лучше на...».
На сегодняшний день Заполярный филиал ОАО «Горнометаллургическая компания «Норильский никель» (ЗФ ОАО «ГМК «НН») представляет собой сложную промышленную социально - экономическую инфраструктуру, являющуюся базисной для НПР: она включает в себя все элементы самообеспечивающейся саморазвивающейся системы, для которой применимы макроэкономические категории регулирования экономики, включающей планирование социально - экономического развития, механизмов выбора и реализации приоритетов хозяйственной политики, инструментов стимулирования НТП и инновационной активности, обеспечивающих активный экономический рост. Он может быть обеспечен через реализацию приоритетов в целевой программе развития, системно включающую в себя весь набор фактов и элементов, влияющих на функционирование системы и значит на её эффективность. Чрезвычайно важна разработка подсистемы развития, в частности: основных фондов, обеспечивающих людских ресурсов, современных организационных форм управления.
Известно, что на долю инновационной деятельности новых знаний и технологий в развитых странах приходится свыше 90% прироста ВВП. Политика развития НПР, в единственной бюджетнообразующей в нем промышленной организации ЗФ ОАО «ГМК «НН», должна включить в себя программы долгосрочного стратегического социально- и технико-экономического развития, регулирования инвестиционной и стимулирования инновационной активности.
Системное представление «фазы производства» в виде системной технологической цепочки «закупка-транспортировка-склад-обработка-хранение-транспортировка-сбыт»
По-существу каждая фаза инновационного цикла сама по себе представляет сложную структурно-функциональную организацию и в свою очередь может быть представлена некоторой последовательностью технологических операций. Так фаза «производство» может быть представлена в виде «закупка-транспортировка-склад-обработка-хранение-транспортировка-сбыт». Исходя из системных позиций любое исследование представимо в виде трех системных категорий [169]: предмет исследования - метод исследования - вычислительные средства, реализующие данный метод. Необходимо качественно реализовать все три системные категории, чтобы рассмотреть всю динамику развития производства. Каждая фаза характеризуется своими входными и выходными параметрами. Процессы, которые описываются в каждой фазе производства можно представить в виде некоторой, желательно адекватной, математической модели. Для того чтобы модель была более адекватной необходимо максимально точно описать процесс производства. Но при полном описании сложных систем, как правило, получаются сложные для анализа модели. Данные модели необходимо представить в виде отдельных программных модулей, тем самым, реализуя принцип вложенности моделей. Таким образом, каждой фазе производства можно поставить в соответствие математические методы и вычислительные средства. В работе рассмотрена реализация поставленной задачи в данной триединой системе в комплексе. В таблице 2.1 представлена реализация комплекса решений в виде рассмотрения всех производственных фаз, приведены программные средства, реализующие математический аппарат поставленных задач, являющиеся общедоступными, но для того чтобы ими воспользоваться, необходимо знать некоторый внутренний язык программирования. Также в таблице приведены программные системы, предложенные автором данной работы.
Программные системы отличаются дружественным Window s интерфейсом, а так же легки в применении. Для детальной прорабодки математической модели «фаз производства» необходимо рассмотреть три блока: блок закупки, который будет включать в себя закупку, транспортировку и складирование; блок производства, который будет состоять из обработки и блок сбыта, который будет состоять из хранения, транспортировки и сбыта. Рассмотрим блок закупки, который состоит из трех составных компонентов: закупка, транспортировка и склад. Все эти понятия тесно связаны между собой. Необходимо находить компромисс между скидками при большем объеме закупок и складскими издержками на хранение сырья. Так же важным компонентом следует отметить инфляцию, которая тоже влияет на объемы дозакупок сырья. При закупки п компонентов сырья существует m поставщиков, которые могут предложить данный вид продукции. Необходимо учитывать множест во факторов при закупки: необходимый объем сырья, возможность постоян ного потребления у одного и (или) нескольких поставщиков, географическая расположенность поставщиков, возможность контроля качества за постав ляемым сырьем и так далее. Все эти факторы влияют на потребление сырья с некоторыми коэффициентами.
Получаем некоторую систему линейных огра ничений (2.2), которая должна выполнятся для оптимальной поставки. Все поставщики со своими объемами составляют полный объем поставляемой продукции, а при составлении функции стоимости сырья мы получим линей ную форму (2.1), которую мы должны минимизировать. Таким образом, по лучаем задачу в следующей математической постановке: Поставленная задача является задачей линейного программирования (ЛП) [112,117,122]. Решить данную задачу можно стандартными средствами с помощью математических пакетов, например Maple [64], а можно с помощью адаптированного программного продукта для пользователей не владеющими внутренним языком математических пакетов. В данной работе представлено программное средство автора, которое позволяет решить задачу линейного программирование без привлечения математических пакетов. Для решения задачи линейного программирования в программной системе необходимо заполнить файл, в котором указать соответствующие коэффициенты матрицы ограничений и целевой функции.
Организационно-технологические принципы управления в условиях неопределенности
При принятии стратегических решений по созданию новых технологий в машиностроении необходимо разработать технологии принятия решений в условиях неопределенности. По существу задачей является формирование целевой функции и программы реализации инновационного процесса с заданными научно-техническими характеристиками новых технологий. Известно семейство типовых характеристик достижений технического уровня (рисЗ.1)
Очевидно, что доход через систему ценообразования предполагаемой продукции определяется через научно-технический уровень (НТУ). НТУ по существу определяет качество выпускаемой продукции в многомерном пространстве, определяемых свойств. Следовательно, формально, можно поставить семейство кривых доход-затраты. Однако производство стохастично по своей природе, и ожидаемый результат характеризуется степенью неопределенности. С другой стороны, при заданных затратах на проект можно в условиях всевозрастающего риска планировать вновь создаваемые технологии с более высоким НТУ.
В машиностроительном производстве риск (то есть вероятность недостижения заданных плановых результатов) достаточно велик и достигает 80%. Следовательно, каждая кривая безразличия определяется своим уровнем затрат.
В работе при анализе примеров приводятся модифицированные числовые данные, измененные на постоянный коэффициент ft относительно реальных данных, поскольку приведение реальных данных по предприятиям группы компаний ООО «Союз» недопустимы в силу их конфиденциальности.
Риск окружает нас повсюду - это настолько же объективно, насколько объективно присутствие в окружающем нас мире наряду с элементами определенности, детерминированности, факторов, по своей природе являющихся случайными и неопределенными. Экономика и, в частности, финансы - область, где фактор риска проявляется наиболее ощутимо. Риск возникает, когда результат некоторого решения невозможно заранее предугадать. В экономике результат решения часто оценивается в стоимостном измерении, и с этой точки зрения риск можно рассматривать как имеющую случайную природу возможность потери или выигрыша стоимости в результате тех или иных экономических решений.
Теория принятия решений различает три возможные ситуации выбора решения: 1) выбор при определенности - когда результат решения детерминирован и может быть определен заранее; 2) выбор в условиях риска - когда результат заранее в точности не может быть известен, но существует информация о вероятностных распределениях возможных последствий; 3) выбор в условиях неопределенности - когда результат случаен и полностью отсутствует информация о вероятностях последствий решения.
Пусть в качестве результата решения рассматривается некоторый единственный показатель (например, размер дохода, прибыли, богатства и т.п.), фактическая величина которого зависит от принимаемого решения и некоторых случайных факторов. То есть каждому варианту решения соответствует свое вероятностное распределение результата. Тогда выбор в условиях риска - это выбор среди вероятностных распределений, соответствующих каждому из вариантов решения.
Второй и третий случай относятся к одному классу задач, однако степень неопределенности различна. В первом случае человек-опереатор знает распределение вероятностей возможных исходов - альтернатив, исходя из статистических и (или) экспертных данных. По существу задача состоит в построении распределения вероятностей по полному набору альтернативных исходов. Третий случай характеризуется полной неопределенностью возможных исходов; в этом случае, с точки зрения теории информации необходимо выбирать вариант, характеризующийся полной неопределенностью и, значит, максимальной энтропией выбора решений. Это предполагает выбор равномерного закона распределений исхода, так как все альтернативы равновероятны.
Тем самым, каждый вариант решения ассоциирован с некоторым распределением вероятностей результата.
Будем предполагать также, что эти предпочтения рациональны - то есть, подчиняются некоторым естественным правилам. Если допустимая область выбора между риском и доходом ограничена, наилучшим будет выбор, обеспечивающий наиболее высокий уровень благосостояния (полезности) из возможных. На рисунке 3.3 наилучший выбор отображен точкой А, в которой наиболее высокая кривая безразличия касается допустимой области.
Предположим вначале, что риск может быть некоторым образом измерен, то есть каждому варианту решения соответствует, во-первых, значение ожидаемого («среднего») дохода (более точно - математическое ожидание дохода), во-вторых, некоторый показатель, характеризующий степень риска данного решения (к примеру, степень возможного отклонения фактического размера дохода от ожидаемого). В этом случае предпочтения человека могут быть представлены с помощью стандартного микроэкономического аппарата кривых безразличия. Математически - линий уровня функции предпочтений - комбинаций риска и дохода, обеспечивающих одинаковый уровень полезности.
Каждая точка на координатной плоскости рисунка 3.2 определяет не который уровень ожидаемого дохода и соответствующую степень риска его получения. Точки, лежащие на одной и той же кривой безразличия показывают сочетания степени риска и ожидаемого дохода, которые эквивалентны.
На рисунке, если увеличение дохода с ц до / сопровождается увеличением степени риска с J] до а2, то обе альтернативы эквивалентны. Форма кривых безразличия на рисунке 3.2 соответствует предположению о том, что ожидаемый доход, если следовать терминологии теории потребительского выбора, является «положительным» благом (чем больше доход, тем лучше), а риск - «антиблагом» (увеличение степени риска ухудшает положение индивида). Прирост ожидаемого дохода, например, на величину (г2 - /]), который компенсирует человеку потери благосостояния, вызванные возрастанием риска (в данном случае с j\ до а2) называют премией за риск.
Наклон (точнее - тангенс угла наклона) кривой безразличия - это предельная норма замены между риском и доходом (обозначим ее MRSrr), показывающая каким должно быть увеличение дохода (премия за риск), чтобы компенсировать увеличение степени риска на одну единицу
Реструктуризация управления предприятием при его комплексной автоматизации
При описании сложного производства невозможно его рассматривать в классе одного метода. Очевидно, что при определении функциональной подчиненности сложного производства образуется иерархия его зависимости и при исследовании сложного производства, как последовательной цепочки функциональной зависимости возникает различные классы задач. Очевидно, что сложное производство описывается не одной типовой модели, а некоторые последовательности решения задач, а следовательно методов ее решения. Тогда, очевидно, что если каждый этап исследования характеризуется определенным методом, а последовательность решения задач определяется многосвязной структурой функционально зависимой, то можно построить адекватную модель последовательностей методов ее решения. Тогда очевидно, что многосвязной функциональной последовательностью определяется применение математических методов, следовательно можно построить последовательность методов решения данной проблемы, которая определяется как «вложенность» одной модели в другую, а значит при алгоритмизации задачи можно определить не критериальную последовательность принятия задач, а как последовательность методов их решения, а значит комплексы задач можно представить как последовательность «вложенных» моделей.
Особенно важен подход «вложенных» моделей при рассмотрении сложного производства. В нем нельзя рассмотреть каждый процесс, как неделимое целое. Важно учитывать модульность и вложенность структур при рассмотрении модели развития предприятия и процесса производства. При сложенном производственно цикле практически невозможно оптимизировать модель, адекватно описывающую всю структуру работы предприятия, или процедура оптимизации становится достаточно сложной, и при применении численных методов получаются довольно большие погрешности. Необходимо рассмотреть возможность разбиение на модули всего производственного процесса. При выделении основных модулей необходимо обеспечить их независимость, либо рассмотреть «вложенные» структуры. Затем процесс оптимизации значительно упрощается. Для независимых модулей можно проводить процедуру оптимизации независимо друг от друга, что значительно упрощает расчеты.
При рассмотрении сложной производственной модели развития любого предприятия необходимо применять различные математические методы для построения оптимального решения в каждой сфере деятельности. Например, для решения задач транспортировки сырья и готовой продукции, решении некоторых сетевых задач удобно использовать алгоритмы линейного программирования, выразившие свои решения в виде транспортных задач. Без применения программных средств в решении данного типа задач не обойтись. Разработка пошагового решения такой задачи рассмотрено авторами в работе [64]. Крупные математические системы для ПК (MatLab, Maple, и др.) содержат объёмные пакеты программ, в которых реализованы известные численные алгоритмы для решения большинства актуальных экономических задач. Это, безусловно, упрощает работу экономистов-аналитиков, однако не избавляет полностью от необходимости изучения особенностей входного языка системы и особенностей применения команд, включающих работу тех или иных алгоритмов. Требуется посредничество математиков-прикладников и программистов, задача которых состоит в том, чтобы внутри пакета создать систему команд, исполнение которой приводит к решению определённой экономической задачи. Анализ применения математических пакетов для решения транспортных задач приведен авторами в работе [64]. Многие задачи для оптимизации прибыли, минимизации издержек хорошо представлены в задачах линейного программирования, потому что все параметры такого планирования приводятся в виде линейных зависимостей. Решение таких задач в с помощью пошаговых методов и математических пакетов разработаны и проанализированы в работе [64]. Для решения задач эффективного управления материальными ресурсами предприятия, оптимального управление запасами предприятия и многими другими. Эти задачи решаются с помощью рекуррентной формулы Беллмана. Данное соотношение легло в основу динамического программирования, программная реализация которого рассмотрена авторами в работах [77, 78]. В некоторых модулях необходимо опираться на статистические данные и рассматривать прогнозирование основных параметров в зависимости от некоторых вероятностных параметров. Математический аппарат данной проблемы представлен в виде программной реализации в работе [63]. Математические методы для решения в многоальтернативных ситуациях представляются методами теории игр. Некоторые экономические задачи невозможно представить в виде линейных функционалов и тогда необходимо использовать методы нелинейного программирования. Часто решение производственных задач накладывает ограничение целочисленности на входные и выходные параметра, такие задачи решаются с помощью цело численного программирования. Очевидно, что любая сложная производственная система использует все вышеописанные модули, для которых применимы свои математические методы, это означает, что без применения модульности невозможно принимать оптимальных решений при управлении сложным производством. А это означает, что существует необходимость применения теории «вложенных» моделей.
При рассмотрении машиностроительного комплекса группы компаний «Союз» была предложена организационная структура управления заводом, (приложение 9)
