Введение к работе
Актуальность работы
В условиях нестабильной внешней среды значительно вырастают требования к эффективности систем управления производственными системами. Решение этих задач возможно только с использованием современных методов моделирования и управления производственными системами путем всестороннего анализа сценариев их функционирования и развития.
Начало разработки моделей производственных систем связывают с именами В.В. Леонтьева, B.C. Немчинова, Л.В. Канторовича. Дальнейшие успехи по развитию методов моделирования были достигнуты в 50-60-х годах прошлого столетия в работах Р. Беллмана, К.А. Багриновского, А.Г. Гранберга, А.Г. Аганбегяна, В.Л. Макарова, Ю.П. Иванилова и других авторов.
В конце 70-х годов основной тенденцией развития прикладных моделей планирования становится переход от моделей планирования производства в чистом виде к моделям функционирования производственных систем, основанным на процессном подходе.
Большой вклад в развитие математического моделирования динамики процессов производства с учетом сырьевой и производственной базы внесли В.Ф. Кротов, Э. Деминг, Т.К. Сиразетдинов, П.К. Семенов, Ю.П. Шургина, С.К. Джаксыбаева, И.С. Иваненко, В.В. Родионов, АЛ. Афанасьев и другие.
Обзор работ последних лет показал осознание руководством предприятий важности современных методов системного анализа и управления, а также информационных технологий как средства улучшения управляемости производственных систем, повышения прозрачности бизнес-процессов и снижения производственных издержек. Стало очевидным, что для управления производством нужны гибкие механизмы планирования и анализа производственной деятельности, а также средства оптимизации управленческих решений.
При управлении производственными системами, построенными на основе процессного подхода, аналитики сталкиваются со следующими проблемами.
Слабое, местами единичное и неадекватное применение производственно-математического анализа деятельности производственной системы при быстро меняющихся внешних воздействиях.
Субъективность и недостаточная точность анализа структуры действующих взаимоотношений в производственной системе.
Отсутствие доступных количественных оценок эффективности управленческих решений.
Одним из оригинальных подходов, позволяющих решать указанные проблемы, и, в том числе, строить интегральные оценки динамики производственных систем и степени их адаптации к условиям изменяющейся внешних воздействий, может явиться метод корреляционной адаптометрии, предложенный А.Н. Горбанем и Е.В. Смирновой в 1985 году для анализа биологических систем. Авторы исследовали динамику скоррелированности параметров биологических систем в условиях стрессовых ситуаций, и показали,
что она может служить показателем реакции на стресс и способности системы к адаптации. Первые работы и эксперименты по данному методу принадлежат Г.Селье, который ввел понятие адаптационной энергии.1. Однако, как отмечено в современной «Энциклопедии стресса»3, Селье не смог измерить эту энергию.
В настоящей работе показано, что метод корреляционной адаптометрии (с учетом специфики производственных систем) может оказаться полезным инструментом анализа эффективности управления системами и оценки их «запаса прочности» в условиях нестабильных внешних воздействий. При этом оценки состояния системы реализуются путем анализа корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий, вычисленных по значениям фазовых переменных системы за периоды, предшествующие моментам принятия управленческих решений.
Актуальность работы подтверждается включением ее в программу Российского фонда фундаментальных исследований «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009 - 2013 годы» (государственный контракт 02.740.11.5086). [ ]
Объект диссертационного исследования
Процессы управления деятельностью производственной системы.
Предмет исследований
Функционирование и процессы управления производственной системой в условиях нестабильной рыночной среды.
Цель диссертационного исследования
Разработка и реализация методов повышения эффективности процессов управления производственной системой путем создания подсистемы оценки параметров ее деятельности на основе методов корреляционной адаптометрии.
Задачи работы
Разработка математической модели процесса адаптивного управления сложной производственной системой.
Создание аналитической подсистемы наблюдения и оценки состояния производственной системы на основе анализа корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий, вычисляемых по значениям фазовых координат за периоды, предшествующие моментам принятия решений.
Анализ поведения производственной системы в условиях кризиса и оценка управленческих решений с использованием разработанной аналитической подсистемы.
'Н. Selye. Experimental evidence supporting the conception of "adaptation energy". Am. J. Physiol., 123 (1938), 758-765.
2H. Selye. Adaptation energy. Nature, 141 (3577)(21 May 1938), 926.
3R. McCarty, K. Pasak. Alarm phase and general adaptation syndrome. In: Encyclopedia of Stress, George Fink (ed.), Vol. 1, Academic Press, 2000,126-130.
Программная реализация методов и алгоритмов разработанной системы управления.
Реализация предложенных решений в компаниях города Красноярска.
Методы исследования
Прикладной системный анализ, метод корреляционной адаптометрии, статистическая обработка данных.
Новые научные результаты работы
Новым в работе является:
1.В качестве интегрального показателя для оценки состояния производственной системы и оценки эффективности управленческих решений предложено использовать характеристики корреляционных и ковариационных матриц, дисперсий, вычисленные по значениям фазовых переменных системы за периоды, предшествующие моментам принятия решений.
Установлено, что при резком изменении внешних воздействий (например, при начале выполнения нового проекта, переходе на выпуск новой продукции или создании новой производственной системы) происходят существенные изменения корреляционных, ковариационных связей между фазовыми переменными и их дисперсий, аналогичные реакциям биологических систем на стрессовые воздействия, в частности, на «эффект родов».
Показано, что метод корреляционной адаптометрии, разработанный для анализа биологических систем, может быть использован при анализе функционирования производственных систем в условиях кризиса.
Предложен алгоритм формирования управленческих решений в производственной системе на основе анализа динамики коэффициентов корреляции между фазовыми переменными системы.
На защиту выносятся
Разработка методов анализа и управления производственными системами на основе методов корреляционной адаптометрии.
Алгоритм формирования управленческих решений в сложной многопродуктовой производственной системе на основе анализа динамики коэффициентов корреляции между фазовыми переменными системы.
Разработка и внедрение в практику работы предприятий аналитической подсистемы наблюдения и оценки состояния производственной системы, основанной на анализе корреляционных, ковариационных матриц и дисперсий фазовых переменных системы, вычисляемым по отчетным данным.
Практическая ценность
Предложенные методы и алгоритмы позволяют:
повысить объективность анализа однопродуктовых и многопродуктовых производственных систем на основе анализа статистических показателей их работы (в данном случае -статистических показателей экономических доходов и расходов);
получать единую унифицированную числовую оценку качества управленческого решения в производственной системе и ее функциональных подсистемах;
прогнозировать возможность кризиса производственной системы в условиях нестабильной рыночной среды;
оценивать качество предоставляемых бюджетов, выявлять «теневые» незаконные схемы работы производственных систем.
Потребителями реализованных в работе методов и программных средств могут быть руководители предприятий, менеджеры, осуществляющие или сопровождающие в производственных системах процессы управления и планирования с горизонтом планирования больше года.
Благодаря своей простоте предложенные методы доступны для потребителей, они позволяют производить экспресс-анализ работы компании на основе данных бухгалтерского учета и вычисленных корреляционных и ковариационных матриц, дисперсий фазовых переменных. Методы расширяют возможности создания сегментной отчетности в рамках стандарта по международной финансовой отчетности МСФО.
Кроме того, результаты работы использовались в рамках учебного процесса Сибирского государственного технологического университета и Сибирского федерального университета (Институт цветных металлов и золота), при преподавании курсов «Реинжиниринг бизнес-процессов», «Корпоративные информационные системы», «Технология разработки программного обеспечения».
Достоверность полученных результатов определяется:
Корректным использованием методов теории управления многомерных динамических систем, статистической обработки и корреляционной адаптометрии.
Большим объемом проанализированных экспериментальных данных: автором изучена работа десяти производственных систем, по двум производственным системам за шесть лет создана и внедрена учетная система бюджетирования, позволяющая собирать и анализировать 248 матрицы размерностью (417x417), всего 21562 236 значений коэффициентов корреляции, 21 562 236 значений коэффициентов ковариации, 146 показателей дисперсии характеризирующих динамику связей между показателями производственной системы. Полученные результаты сравнивались с фактическими показателями деятельности производственной системы, и показали достоверность предложенной методики.
Личный вклад автора
Все результаты диссертации получены лично автором. В публикациях, выполненных в соавторстве, автору принадлежит постановка задачи, разработка программного обеспечения, сбор, анализ, обработка и анализ полученных результатов.
Реализация результатов работы
На базе системы 1С 7.7 полностью внедрена система сбора данных (бюджетирования) в разрезе функций основных процессов производственной системы холдинга (ОАО «СМ. сити» г. Красноярск), включающего две производственные системы (ООО «Новый Город», ООО «Бизнес Сити»), еще в восьми производственных системах внедрение осуществлено частично, что подтверждается наличием акта внедрения.
Алгоритмы, предложенные в работе, реализованы в виде программ для ЭВМ, о чем имеются следующие свидетельства (подробно - см. список публикаций на стр. 28):
Свидетельство РосПатента о регистрации №2008610295.
Свидетельство РосПатента о регистрации №2008610296.
Свидетельство РосПатента о регистрации №2009614635.
Свидетельство РосПатента о регистрации №2009615871.
Свидетельство РосПатента о регистрации №2009614636.
Свидетельство РосПатента о регистрации №2009615872.
Апробация результатов работы
Материалы работы прошли апробацию на следующих научных и практических конференциях.
Всероссийская научно-техническая конференции. «Перспективные материалы, технологии, конструкции, экономика», г. Красноярск, 2006 (3 доклада).
Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации региона ПИР-2007» СФУ, Красноярск, 2007;
Шестая межрегиональная научно практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Актуальные проблемы развития потребительского рынка», г. Красноярск, 2008» (5 докладов).
Межкафедральный семинар «Концепции и методологии создания современных информационных систем», действующего на кафедре Системотехники СибГТУ, г. Красноярск, 2008,2009;
XI Международная научно-техническая конференция «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» Омский филиал института математики им .С.Л. Соболева СО РАН, г. Пенза, 2009.;
XII Всеросийский семинар «Моделирование неравновесных систем-09» СО РАН, г. Красноярск, 2009.
Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информатизации региона ПИР-2009» СибГТУ, Красноярск, 2009 (2 доклада).
Гранд российского фонда фундаментальных исследований «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009 - 2013» (государственный контракт 02.740.11.5086). Работа ведется при участии А.Н. Горбань (Department of Mathematics, University of Leicester, Leicester, LEI 7RH, UK).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, в том числе 2 публикации в списке изданий, рекомендованном ВАК для публикации результатов диссертаций.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из 4 разделов, содержит основной текст на 147 страницах, 17 таблиц, 42 рисунках, 8 приложений на 32 страницах, список используемых источников из 140 наименований.
