Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Основные понятия управления проектами 19
1.1. Характеристика современных российских предприятий 19
1.2. Организационная структура современного предприятия 23
1.3. Основные понятия управления проектами 31
1.4. Основные формы представления календарного плана 35
1.5. Сетевые модели и методы решения задач распределения ресурсов 51
1.6. Мультипроектный подход к управлению развитием предприятия 59
1.7. Выводы и постановка задач исследования 62
ГЛАВА II. Задачи ресурсоного планирования комплексов работ 64
2.1. Основные понятия и определения 64
2.2. Методы решения многоэкстремальных задач оптимизации 73
2.3. Дихотомическое представление функций и систем ограничений 84
2.4. Дихотомическое представление типа дерева 86
2.5. Общий случай 89
ГЛАВА III. Разработка и исследование эвристических моделей распределения ресурсов 93
3.1. Основные правила приоритета 93
3.2. Распределение ресурсов по степени критичности работ 96
3.3. Распределение ресурсов по минимальной продолжительности работ 107
3.4. Распределение ресурсов по минимальным поздним моментам окончания 109
3.5. Гибкие правила приоритета работ 112
3.6. Эвристические алгоритмы локальной оптимизации 115
3.7. Задача минимизации потерь (упущенной выгоды) 116
ГЛАВА IV. Оптимизация программы развития всероссийского детского центра «Орленок» 121
4.1. План реконструкции и развития ВДЦ «Орленок» 2004-2010 гг 121
4.2. Распределение ресурсов при реконструкции ВДЦ «Орленок» 132
Заключение 136
Литература
- Организационная структура современного предприятия
- Дихотомическое представление функций и систем ограничений
- Распределение ресурсов по степени критичности работ
- Распределение ресурсов при реконструкции ВДЦ «Орленок»
Введение к работе
Актуальность темы. В условиях рыночной экономики неизбежно возникают кризисные ситуации как для системы в целом, так и для отдельных хозяйствующих субъектов. Проводимые государством экономические реформы (либерализация экономики; приватизация объектов государственной собственности; меры, направленные на подавление инфляции и стабилизацию обменного курса) не смогли создать условий для преодоления промышленного кризиса. Динамика основных показателей деятельности предприятий (объем производства, уровень загрузки производственных мощностей, кредиторская задолженность) с 1990 по 2000 год была негативной. Одной из причин, наиболее часто приводящих предприятие в кризисную ситуацию и препятствующих эффективному функционированию, является неэффективность системы управления предприятием, обусловленная ориентацией на краткосрочные результаты в ущерб среднесрочным и долгосрочным, недостаточным знанием рынка, отсутствием трудовой мотивации работников, неэффективным управлением издержками производства. Сохранение конкурентоспособности в условиях непрерывной изменчивости внешней среды является актуальной проблемой для российских предприятий, вынужденных адаптироваться к быстрым и глубоким внешним изменениям. Процесс комплексного изменения методов функционирования, адаптации стратегии, структуры фирмы к новым условиям называют реструктуризацией. Таким образом, следует отметить, что современные предприятия переходят к новым управленческим технологиям, в основе которых лежит теория управления проектами: каждое направление деятельности предприятия рассматривается как отдельный проект со своим бюджетом, ресурсами и т. п. Даже такая достаточно специфическая деятельность как реструктуризация предприятия рассматривается тоже как проект, получивший название организационного. Деятельность по реализации производственных планов, связанная с неким продуктовым направлением внутри фирмы, деятельность по реструктуризации предприятия и другие, аналогичные виды деятельности имеют между собой целый ряд общих признаков, делающих их проектами:
- они направлены на достижение конкретных целей;
- они включают в себя координированное выполнение взаимосвязанных действий;
- они имеют ограниченную протяженность во времени, с определенным началом и концом;
- они в определенной степени неповторимы и уникальны.
Данные ключевые признаки и являются характеристическими признаками, отличающими проекты от других видов деятельности.
Проекты, как правило, тогда считаются успешными, когда удается достигнуть поставленных целей проектов при соблюдении установленных сроков и бюджета. К наиболее часто называемым причинам неудач реализации проектов относят: недостаток ресурсов и нереальные сроки, что является следствием низкого качества планирования.
Следовательно, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью разработки эффективных моделей распределения ресурсов при управлении проектами, так как уже на стадии планирования закладываются потенциальные возможности успешной реализации или неудачи проекта.
Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по планам научно-исследовательских работ:
- МНТП «Архитектура и строительство» 1999-2001 г.г.- №5.15;
- федеральная комплексная программа «Исследование и разработки по приоритетным направлениям науки и техники гражданского назначения»;
- грант РФФИ «Гуманитарные науки» «Разработка оптимизационных моделей управления распределением инвестиций на предприятии по видам деятельности» № ГОО-3.3-306.
Цель и постановка задач исследования. Целью диссертации является разработка эвристических алгоритмов распределения ресурсов при управлении проектами.
Достижение цели работы потребовало решения следующих основных задач:
исследование основных эвристических правил приоритета работ при календарном планировании;
разработка методов устранения «узких мест», возникающих в процессе распределения ресурсов;
разработка методов получения нижних оценок продолжительности реализации проекта;
выделение классов задач, для которых эвристические правила приоритета работ дают оптимальные решения;
разработка системы гибких правил приоритета, когда по мере реализации проекта осуществляется анализ складывающейся ситуации и в зависимости от нее применяется конкретное правило приоритета;
построение эвристических алгоритмов локальной оптимизации, основанных на рассмотрении окрестности решений, полученной в результате локальных изменений ресурсных зависимостей критического пути.
Методы исследования. В работы использованы методы теории активных систем, моделирования организационных систем управления, системного анализа, математического программирования, теории игр.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
метод устранения «узких мест», возникающих в процессе распределения ресурсов по проекту, основаны на решении вспомогательной задачи редактора;
модель выбора оптимального разбиения продолжителыюстей работ, позволяющая получить наилучшую нижнюю оценку продолжительности реализации проекта;
обобщение правила приоритета по минимальным продолжителыюстям работ и выделение классов задач, для которых это правило дает оптимальное решение;
выделение классов задач, для которых правило выполнения работ в очередности возрастания поздних моментов окончания дает оптимальное расписание проекта;
система применения гибких правил приоритета, когда по мере реализации проекта осуществляется анализ складывающейся ситуации и в зависимости от нее применяется конкретное правило приоритета, что позволяет получать распределения ресурсов лучшие, чем при использовании одного правила;
эвристические алгоритмы локальной оптимизации, основанные на рассмотрении окрестности решений, полученной в результате локальных изменений ресурсных зависимостей критического пути;
метод минимизации упущенной выгоды при реализации мультипроекта, и определение условий, при которых этот метод дает оптимальные решения;
метод дихотомического программирования для точного решения задачи минимизации упущенной выгоды.
Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами и производственными экспериментами и многократной проверкой при внедрении в практику управления.
Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных автором исследований, под его руководством и личном участии разработаны модели и алгоритмы позволяют получать распределение ресурсов по проекту, адаптированное к текущему состоянию проекта.
Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением трудозатрат и средств.
Разработанные модели используются в практике взаимодействия со своими структурными подразделениями в ОАО «Воронежагропромстрой», Всероссийском детском центре «Орленок», ЗАО «Воронеж-Дом».
Модели и алгоритмы, разработанные в диссертационной работе, включены в состав учебных курсов и дисциплин: «Управление проектами», «Организационно-технологическое проектирование», «Информационные технологии в строительстве», читаемых в Воронежском государственном архитектурно -строительном университете.
На защиту выносятся:
метод устранения «узких мест», возникающих в процессе распределения ресурсов по проекту, основаны на решении вспомогательной задачи редактора;
модель выбора оптимального разбиения продолжительностей работ, позволяющая получить наилучшую нижнюю оценку продолжительности реализации проекта;
система применения гибких правил приоритета, когда по мере реализации проекта осуществляется анализ складывающейся ситуации и в зависимости от нее применяется конкретное правило приоритета, что позволяет получать распределения ресурсов лучшие, чем при использовании одного правила;
эвристические алгоритмы локальной оптимизации, основанные на рассмотрении окрестности решений, полученной в результате локальных изменений ресурсных зависимостей критического пути.
Апробация работы.
Материалы диссертации, ее основные положения и результаты доложены и обсуждены на международных и республиканских конференциях, симпозиумах и научных совещаниях в 1999-2003гг, в том числе — 1-й Международной конференции по проблемам строительства и энергетики, Тула, 2002 г, Международной научно-технической конференции по теории активных систем, ИПУ РАН, 2003 г, Научно-технической отраслевой конференции «Системы автоматизированного управления производствами, предприятиями и организациями горнометаллургического комплекса, Старый Оскол, 2003 г, Международной конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий», Москва-Сочи, 2003 г.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит 137 страниц
основного текста, 44 рисунка, 11 таблиц и 4 приложения. Библиография включает 178 наименований.
Во введении обосновывается актуальность, описывается цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.
В первой главе отмечается, что в условиях рыночной экономики неизбежно возникают кризисные ситуации как для системы в целом, так и для отдельных хозяйствующих субъектов. Практически любое российское предприятие удовлетворяет критериям одной из стадий кризиса (как отмечается экспертами, более 60 % российских предприятий находятся в зоне банкротства, нестабильны, имеют низкую финансовую эффективность и, как следствие, - низкую инвестиционную привлекательность). Следовательно, ситуации, характеризующиеся негативным отклонением фактического состояния предприятия от запланированного (по показателям продаж, денежных поступлений, прибыли, рентабельности, затрат) вынуждающие компанию к отказу от части рынка или уходу с него и являются толчком к осуществлению изменений. Преобразования, помогающие предприятию противостоять нерегулярным, непредсказуемым и часто возникающим воздействиям внешней среды, могут носить характер предварительных мер или же являться ответной реакцией. Процесс комплексного изменения методов функционирования, адаптации стратегии, структуры фирмы к новым условиям называют реструктуризацией. Реформирование предприятий, создание новой системы управления представляет собой особый вид проектов, называемый организационным. При этом, следует отметить, что новые управленческие технологии, к которым переходят большинство современных предприятий основаны на теории управления проектами: каждое направление деятельности предприятия рассматривается как отдельный проект со своим бюджетом, ресурсами и т. п. В целом, управление проектами представляет собой совокупность методологии, методик, моделей, методов, технических и программных средств, применяемых при разработке и реализации проектов, то есть, уникальных процессов, ограниченных во времени и требующих затрат ресурсов.
Существенную часть моделей и методов управления проектами составляют задачи составления расписания работ и распределения ресурсов. Расписание работ обычно представляется в виде календарного плана выполнения проекта, который должен быть увязан с планом материально - технического обеспечения проекта.
Анализируя существующие формы представления расписаний работ: линейную, циклограммную и сетевую, отмечается преимущество последней. Следовательно, в процессе составления расписания работ по проекту возникает задача распределения ресурсов на сетях. Такие задачи удобно рассматривать, изображая операции вершинами сети, а события (зависимости) - дугами (представления «операции-дуги, события-вершины» и «зависимости-дуги, операции-вершины» эквивалентны). Пунктиром могут быть отражены ресурсные зависимости - когда для выполнения одних и тех же операций должны быть использованы одни и те же ресурсы.
Рассмотрены основные понятия и характерные задачи: распределение ограниченных ресурсов с целью получения максимально возможной эффективности от их использования при существующих ограничениях. Поставленная задача решалась методом «затраты-эффект» и методом ветвей и границ (интерпретация задачи о «ранце»).
Во второй главе рассматриваются основные постановки задач о распределении ограниченного ресурса на сетях. При этом рассматриваются два частных вида сетевых графиков: независимые операции и сети с упорядоченными событиями. Случай независимых операций соответствует ситуации, когда все работы могут выполняться одновременно, то есть отсутствуют логические (технологические) зависимости между работами.
Случай сети с упорядоченными событиями соответствует ситуации, когда задана некоторая очередность свершения событий сети. В сетях с упорядоченными событиями естественно использовать представление сети в виде «вершина — событие». Однако, можно определить аналог таких сетей и в представлении «вершина - работа». Для этого вводится понятие «фронта работ», как мак сималыюго множества независимых работ, то есть таких, которые могут выполняться одновременно. Отмечается, что существует несколько схем решения задач данного вида, относящихся к классу задач дискретной оптимизации.
Согласно методов локальной оптимизации определяется для каждого решения множество так называемых соседних решений (окрестность решения). При заданной процедуре получения соседних решений алгоритм локальной оптимизации работает следующим образом.
Берется какое-либо решение. Рассматривается окрестность и в этой окрестности определяется наилучшее решение, удовлетворяющее критерию оптимизации. Если полученное приближение будет лучше чем начальное, то за последующее приближение принимается полученное значение и рассматриваем окрестность нового приближения определяя наилучшее решение и т.д. Это решение называется локально-оптимальным.
Далее можно взять новое начальное решение и повторить процедуру до получения локально-оптимального решения и т.д.
Достоинством методов локальной оптимизации является простота соответствующих алгоритмов. Недостатком схемы является отсутствие оценок близости получаемого решения к оптимальному.
Обобщением метода локальной оптимизации являются так называемые генетические алгоритмы. В этих алгоритмах окрестность определяется не для одного решения, а для пары решений (родителей) и даже для нескольких решений. Из полученной окрестности отбираются наиболее перспективные «дети» и формируются новые пары (возможно с привлечение других решений) и т.д.
В основе метода ветвлений лежит процедура последовательного получения решения. Разбиваем множество всех решений на подмножества, каждое подмножество на другие подмножества и т.д. до получения отдельных решений. Если теперь для каждой вершины полученного дерева определить некоторую функцию оценки соответствующего подмножества (функция приоритета), качественно характеризующую вероятность того, что в данном подмножестве найдется оптимальное или хотя бы «достаточно хорошее» решение, то мы по лучаем алгоритм поиска решения, двигаясь по ветви дерева, имеющей максимальное значение функции оценки или минимальное, если вероятность наличия достаточно хорошего решения тем больше чем меньше значение функции оценки. В задачах календарного планирования метод ветвлений реализуется в так называемых эвристических алгоритмах распределения ресурсов.
Метод ветвей и границ это метод ветвлений, в котором в качестве функций оценки подмножеств берутся оценки снизу (или сверху) целевой функции задачи на данном подмножестве решений. Основное преимущество этого метода по сравнению с методом ветвлений в том, что возможна оценка близости получаемого решения к оптимальному.
В основе метода динамического программирования лежит сведение задачи оптимизации к задаче определения экстремальной траектории (минимальной или максимальной длины) в некоторой специальным образом построенном семействе возможных траекторий. Принцип оптимальности Беллмана гласит: любой участок оптимальной траектории оптимален. В случае дискретных задач метод динамического программирования сводится к определению пути максимальной или минимальной длины в специальным образом построенной сети.
Подводя итоги краткого обзора основных методов решения задач дискретной оптимизации отметим, что к точным методам решения (или к методам решения с оценкой точности) относятся метод ветвей и границ и метод динамического программирования. Эффективность метода ветвей и границ в существенной степени зависит от точности нижних (или верхних) оценок оптимального решения на подмножествах решений. Получение хороших оценок во многих случаях по сложности сравнимо с решением исходной задачи.
Многие задачи дискретной оптимизации сводятся к следующей постановке: определить вектор с дискретными компонентами, минимизирующий аддитивную функцию при наличии ограничений в виде неравенств.
Широкий класс функций f(x) допускает дихотомическое представление, такое, что вычисление значений функции сводится к последовательному вычислению значений функций двух переменных.
Такое представление широко используется в методах комплексного оценивания программ развития предприятий, регионов, результатов деятельности подразделений, уровня безопасности объектов и т.д., так как Колмогоровым А.Н. и Арнольдом В.И. доказаны теоремы о представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных (в частности, двух переменных).
Рассматривая произвольное дихотомическое представление функции f(x), задаваемое сетью, входом которой является вершина, соответствующая функции f(x), а выходами - вершины, соответствующие переменным х;, i = l,n, приходим к эффективному методу решения задач дискретной оптимизации, разработанному в работах В.Н. Буркова и И.В. Бурковой, методу дихотомического программирования. Для этой цели рассмотрим множество конечных вершин, которые не являются висячими, то есть их степень захода больше 1. Разделим произвольным образом затраты (p,(Xj) на kj частей, где к; - число заходящих дуг. Фактически произошло разделение вершины і на kj висячих вершин с соответствующей частью затрат. Далее применяем алгоритм дихотомического программирования. При этом каждый раз, когда встречается вершина, имеющая степень захода больше 1, мы делим затраты на соответствующее число частей. В результате применения алгоритма, получим оптимальное решение для модифицированной сети, которое будет представлять оценку снизу для оптимального решения.
Для этой цели рассмотрим задачи распределения ресурсов в достаточно общей постановке. Во-первых, рассматриваются воспроизводимые ресурсы (типа «мощности») m различных видов. Работы проекта разбиты на классы так, что каждая работа выполняется ресурсами определенного (одного) вида. Далее, примем, что зависимость скорости работы от количества ресурсов является линейной функцией. В качестве критерия оптимизации берем продолжительность проекта Т.
Для решения задач распределения ресурсов применяются в общем случае эвристические алгоритмы. Рассмотрим основные эвристические правила распределения ресурсов по фронту работ.
Правило 1 (по степени критичности работ). В первую очередь начинаются работы с минимальным поздним сроком начала (поздний срок начала называется также степенью критичности работы, отсюда и название правила).
Правило 2 (по минимальной продолжительности работ). В первую очередь начинается работа, имеющая минимальную продолжительность.
Правило 3 (по минимальному позднему сроку окончания).
Применение данных правил в различных случаях может привести к различным решениям. В связи с этим обстоятельством возникает задача исследования этих правил с тем, чтобы выделить случаи, в которых то или иное правило является более эффективным.
В третьей главе рассматривается разработка и исследование эвристических алгоритмов распределения ресурсов при управлении проектами.
Процедуру распределения ресурсов можно описать графиком потребления ресурсов. Участки эпюры использования ресурсов, на которых ресурсы используются неполностью, получили название «узких мест». Наличие узких мест может привести к увеличению продолжительности проекта. Если суммарные простои ресурсов составляют Д (чел.дн.) то это приводит к увеличению продолжительности проекта на A/N. Поэтому следует составлять расписание работ таким образом, чтобы минимизировать простои ресурсов. Для этого, в свою очередь, следует не попадать на узкие места.
Если применение эвристических правил, приведенных выше, привело к попаданию на «узкое место», то возникает задача его устранения, либо уменьшения простоев ресурсов. Исследуем подход к устранению «узких мест» на основе известной задачи редактора.
Имеется п работ. Каждая работа выполняется первым видом ресурса (например генподрядной организацией), затем ресурсами второго вида (субподрядная организация), а потом снова ресурсами первого типа. Обозначим через гх
- продолжительность выполнения і-ой работы при первичном использовании ресурсов первого вида, Ь; - продолжительность работы субподрядной организации, Cj - продолжительность вторичного использования ресурсов первого вида. Задача заключается в определении очередности выполнения работ, минимизирующей продолжительность выполнения всего проекта. Обозначим через i = Cj-aj, qi=ai+bj. В литературе доказано, что если очередности первичной и вторичной обработок одинаковы, то оптимальная очередность определяется по следующему правилу: сначала выполняются работы, для которых 1\ 0 в очередности возрастания qj, а затем - работы, для которых \ 0 в очередности убывания qj. Заметим, что параметрам , q; можно дать различную экономическую интерпретацию.
В работе обосновано применение этого правило для решения задачи устранения «узких мест» в более общем случае.
Поскольку деление продолжительности работ на части является произвольным, то возникает задача определения такого разделения продолжительно-стей работ, при котором нижняя оценка является максимальной. Это выполнено на конкретном примере.
Получены достаточные условия, при выполнении которых в оптимальном решении задачи очередности первичного и вторичного выполнения работ ресурсами первого вида совпадают.
Анализ второго правила приоритета работ, согласно которому максимальный приоритет имеют работы с минимальной продолжительностью, приводит к частному случаю, когда это правило всегда дает оптимальное решение, известному как задача Джонсона , первоначально обрабатываются детали, для которых щ bj в очередности возрастания а;. Затем обрабатываются детали, для которых aj Ь; в очередности убывания bj.
Получено обобщение правила 2 на случай произвольного сетевого графика. Которое может быть сформулировано в следующем виде: в первую очередь начинаются работы, выполнение которых за минимальное время открывает фронт работ для определяющих ресурсов.
Будем рассматривать задачи распределения ресурсов в следующей постановке. Существует фронт работ, разделяющий сетевой график на две части. Работы левой части выполняются единицей ресурсов первого вида, каждая работа правой части выполняется ресурсами других видов, количество которых достаточно для выполнения всех работ за минимальное время. Количество ресурсов первого вида равно 1. Установлено, что правило 3 в его модифицированной форме предпочтительно применять в тех случаях, когда имеется множество работ, выполняемых ограниченным количеством ресурсов одного вида (левая часть сетевого графика), для которых необходимо определить приоритетность выполнения. Имеется второе множество работ, выполняемых ресурсами других видов (правая часть сетевого графика), количество которых достаточно для выполнения каждой работы за минимальное время. Суть правила сводится к тому, чтобы возможно скорее начать работы второго множества с минимальными поздними сроками начала.
Проведенный анализ эвристических правил приоритета показал, что нет универсального эффективного правила. Различные правила эффективны в различных ситуациях, причем ситуация может измениться в процессе реализации проекта. Поэтому наиболее эффективной является гибкая система приоритетов. Суть ее в том, что по мере реализации проекта следует анализировать тип складывающейся ситуации и в зависимости от нее применять то или иное правило приоритета.
В четвертой главе приводятся основные параметры плана реконструкции и развития всероссийского детского центра «Орленок». Отмечается, что ВДЦ «Орлёнок» был создан в 1958 году на уникальном участке Черноморского побережья Кавказа со средиземноморским климатом и естественным песчаным пляжем.
Срок износа существующих зданий, инженерных сетей и сооружений на них составляет 60-70% и порой достигает 100% износа. За истекший период изменились требования СНиП, в т.ч. и по сейсмостойкости зданий и сооружений (для района расположения Центра они составляют 8з балла по шкале Рихтера), СанПиН, других нормативных документов. Повысились требования к природоохранным мероприятиям, экологии, эксплуатации зданий, сооружений и инженерных сетей в прибрежной зоне Черного моря.
В районе расположения Центра наблюдаются развитие эрозий в глубинных и боковых размывах, балках третичных и четвертичных отложений; оползни, причалами, образования которых являются пересеченный ландшафт, литологическии состав пород, разрушающее действие моря. Подвижки грунтов развиты на подрезанных и насыпных склонах. Это приводит к необходимости проведения противооползневых и берегоукрепительных мероприятия на всей территории детского центра.
Увеличение вместимости Центра до 5000 мест приведёт к увеличению численности сотрудников, строительству общежитий и жилых домов. Потребуется завершение строительства 110-квартирного жилого дома (освоено 50%), новое строительство не менее десяти 110-ти квартирных домов, общежития на 320 благоустроенных комнат, учебного корпуса с общежитием для педагогов воспитательных подразделений.
Направляемые на развитие детского центра средства капвложений позволяют лишь выполнять работы по поддержанию жизнедеятельности Центра (строительство противооползневых мероприятий, глубоководного выпуска канализации), но не достаточны для того, чтобы спасти Центр от закрытия надзорными органами (экологи, санэпиднадзор, рыбнадзор и др.).
Для решения поставленных задач по наращиванию вместимости центра необходимо ежегодно направлять капитальные вложения в объеме около 900 млн. рублей в год см. табл. 1.
Цель, которая стоит перед детским центром — это увеличение в ближайшие 5-6 лет количества отдыхающих детей до 50 тысяч человек в год, дальнейшее развитие инфраструктуры и создание необходимых благоприятных условий для отдыха, обучения, дополнительного образования, оздоровления и раз вития детей, подростков и молодёжи в возрасте 11-17 лет. Финансирование в рамках целевой федеральной программы «Реконструкции и развития Всероссийских детских центров «Орлёнок» и «Океан» 2004-2010 г. г.» позволит увеличить в 3 раза к 2010 году количество отдыхающих подростков.
Планом реконструкции на 2005 год предусмотрено проведение ряда работ. Организация работ предусматривает выполнение работ генеральной подрядной организацией, далее выполняются работы субподрядными организациями, ресурсы которых существенно отличаются от ресурсов генподрядной организации и является вполне достаточным (в том случае, когда мощности привлекаемых на субподряд организаций будет недостаточно, возможно привлечь дополнительные субподрядные организации), после этого работы на каждом из объектов завершаются вновь генподрядной организацией. В получены данные о продолжительностях выполнения работ на каждом объекте генподрядной и субподрядными организациями, определен порядок выполнения работ. Определив очередность выполнения работ при реконструкции ВДЦ, построен сетевой график, соответствующий принятой очередности работ и проведен его расчет.
Организационная структура современного предприятия
Функционирование предприятия осуществляется через некую управленческую структуру и отдельными работниками, которые при этом вступают в экономические, организационные, социальные, психологические и другие отношение друг с другом. Система отношений, складывающаяся между подразделениями и работниками аппарата управления предприятия, определяют его организационную структуру.
Как правило, под организационной структурой предприятия понимается перечень отделов, служб и подразделений в аппарате управления, их организация, подчиненность и подотчетность друг другу и высшему органу управления фирмы, а также набор координационных и информационных связей, порядок распределения функций управления по различным уровням и подразделениям управленческой иерархии.
Построение организационной структуры управления предприятием осуществляется на основе организационной структуры производства. Многообразие функциональных связей и возможных способов их распределения между подразделениями и работниками определяет разнообразие возможных видов организационных структур управления производством. Но все эти виды сводятся в основном к четырем типам организационных структур: линейным, функциональным, дивизиональным и адаптивным. Большинство предприятий (особенно это относится к бывшим государственным предприятиям) имели традиционно функциональную организационную структуру, небольшиє предприятия, например строительные предприятия типа СМУ, ПМК -линейно — функциональную.
Современная практика свидетельствует о том, что в настоящее время большинство предприятий переходят на прогрессивные технологии управления, связанные с внедрением современных организационных структур, таких как дивизиональные и адаптивные.
Это вызвано резким увеличением размеров предприятий, диверсификацией их деятельности и усложнением технологических процессов в условиях динамично меняющейся внешней среды. Первыми перестройку структуры по этой модели начали крупнейшие организации, которые в рамках своих гигантских предприятий (корпораций) стали создавать производственные отделения, предоставляя им определенную самостоятельность в осуществлении оперативной деятельности. В то же время администрация оставляла за собой право жесткого контроля по общекорпоративным вопросам стратегии развития, научно-исследовательских разработок, инвестиций и т.п. Поэтому данный тип структуры нередко характеризуют как сочетание централизованной координации с децентрализованным управлением (децентрализация при сохранении координации и контроля).
Ключевыми фигурами в управлении организациями с дивизиональной структурой становятся не руководители функциональных подразделений, а управляющие (менеджеры), возглавляющие производственные отделения.
Структуризация организации по отделениям производится обычно по одному из трех критериев; по выпускаемой продукции или предоставляемым услугам (продуктовая специализация), по ориентации на потребителя (потребительская специализация), по обслуживаемым территориям (региональная специализация).
Организация подразделений по продуктовому принципу является одной из первых форм дивизиональной структуры, и в настоящее время большинство крупнейших производителей потребительских товаров с диверсифицированной продукцией используют продуктовую структуру организации. При использовании дивизионалыю - продуктовой структуры управления создаются отделения по основным продуктам. Руководство производством и сбытом какого-либо продукта (услуги) передаются одному лицу, которое является ответственным за данный тип продукции. Руководители вспомогательных служб подчиняются ему.
Некоторые предприятия производят большой ассортимент товаров или услуг, которые отвечают запросам нескольких крупных групп потребителей или рынков. Каждая группа или рынок имеет четко определенные, или специфические, потребности. Если два или более таких элемента становятся особенно важными для предприятия, оно может использовать организационную структуру, ориентированную на потребителя, при которой все ее подразделения группируются вокруг определенных групп потребителей.
Данный тип организационной структуры находит применение в достаточно специфичных областях, например в сфере образования, где в последнее время наряду с традиционными общеобразовательными программами возникли специальные отделения для обучения взрослых, повышения квалификации и т.д. Примером активного использования организационной структуры, ориентированной на потребителя, являются коммерческие банки. Основные группы потребителей, пользующихся их услугами, индивидуальные клиенты (частные лица), пенсионные фонды, трастовые фирмы, международные финансовые организации. Организационные структуры, ориентированные на покупателя, в равной степени характерны для торговых форм, торгующих оптом и в розницу.
Если деятельность предприятия охватывает большие географические зоны, особенно в международном масштабе, то может оказаться целесообразной организационная структура по территориальному принципу, т.е. по месту расположения ее подразделений. Региональная структура облегчает решение проблем, связанных с местным законодательством, обычаями и нуждами потребителей. Такой подход упрощает связь предприятия с клиентами, а также связь между его подразделениями.
Дихотомическое представление функций и систем ограничений
Пусть R = 6. Строим на плоскости систему координат, одна ось которой соответствует предметам, а вторая - их весу. По оси предметов отмечаем номера предметов 1,2,3,4 (рис. 2.2.7). Из начала координат проводим две дуги - одна - горизонтальная в точку (1,0), а другая — наклонная в точку (1,2), где 2 - вес первого предмета. Первая дуга соответствует случаю, когда первый предмет не берется, а вторая - когда он берется. Из каждой полученной точки (1,0) и (1,2) проводим также по две дуги для второго предмета. Получаем четыре точки (2,0), (2,1), (2,2) и (2,3), соответствующие четырем возможным вариантам для двух предметов. Продолжая таким образом, получим сеть, приведенную на рис. 2.2.7.
Очевидно, что любой путь в сети, из начальной вершины 0 в одну из конечных вершин соответствует некоторому набору предметов. И наоборот, любому набору предметов, суммарным весом не более 6 однозначно соответствует путь в сети, соединяющей начальную вершину с одной из конечных. Значение координаты по второй оси равно суммарному весу предметов. Примем длины горизонтальных дуг равными 0, а длины наклонных равными ценности соответствующего предмета. В этом случае длина пути, соединяющего начальную вершину с одной из конечных, равна суммарной ценности соответствующего набора предметов. Таким образом, задача свелась к определению пути, имеющего максимальную длину. Путь максимальной длины выделен на рис. 2.2.7 толстыми дугами.
Метод динамического программирования можно представить в другой эквивалентной форме, удобной для сравнения его с методом дихотомического программирования. Эта форма не требует построения сети, а использует матричный способ вычислений рис. 2.2.8. Первая матрица соответствует второму слою сети рис. 2.2.7. В верхней половине каждой клетки указана величина веса для различных вариантов из двух первых предметов, а в нижней соответствующая ценность. Вторая матрица соответствует третьему слою, а третья - четвертому. Если в матрице имеется несколько клеток с одинаковыми весами, то в следующую матрицу для этого значения веса берется максимальное значение ценности. Это и есть принцип оптимальности Беллмана для матричного представления метода динамического программирования. В последнем столбике рис. 2.2.8 приведены оптимальные значения суммарной ценности предметов при любых ограничениях на вес ранца.
Метод динамического программирования является эффективным методом решения некоторых задач дискретной оптимизации, существенно сокращая перебор. Так, например, для рассмотренной задачи о ранце при целочисленных значениях весов предметов объем вычислений пропорционален числу вершин сети, то есть не более чем R4n. При заданном R объем вычислений растет пропорционально п, что свидетельствует о высокой эффективности метода. К сожалению, метод динамического программирования применим к ограниченному классу задач.
Подводя итоги краткого обзора основных методов решения задач дискретной оптимизации отметим, что к точным методам решения (или к методам решения с оценкой точности) относятся метод ветвей и границ и метод динамического программирования. Эффективность метода ветвей и границ в существенной степени зависит от точности нижних (или верхних) оценок оптимального решения на подмножествах решений. Получение хороших оценок во многих случаях по сложности сравнимо с решением исходной задачи. Метод динамического программирования, как уже отмечалось выше, применим к ограниченному классу задач.
Описываемый в следующих параграфах метод дихотомического программирования с одной стороны обобщает метод динамического программирования (при дихотомическом представлении типа дерева), а с другой стороны для общего случая дает достаточно универсальный алгоритм получения нижних (верхних) оценок, что позволяет эффективно применять метод ветвей и границ.
Дихотомическое представление функций и систем ограничений Многие задачи дискретной оптимизации сводятся к следующей постановке: определить вектор х = {XJ} с дискретными компонентами, минимизирующий аддитивную функцию ФМ=І ,(Х,) (2.3.1) і=1 при ограничении f(x) b. (2.3.2) Широкий класс функций f(x) допускает дихотомическое представление, такое, что вычисление значений функции сводится к последовательному вычислению значений функций двух переменных. Так функция f(x) = f0[fi(xi,x2), f2(x2,x3)] допускает дихотомическое представление (рис. 2.3.1). При этом соответствующие функции f0, f], f2 удобно представлять в матричном виде (рис. 2.3.2).
Такое представление широко используется в методах комплексного оценивания программ развития предприятий, регионов, результатов деятельности подразделений, уровня безопасности объектов и др.
Распределение ресурсов по степени критичности работ
Оба графика имеют провал (заштрихован на рисунке). Значит, существует опасность простоя ресурсов. Действительно, в начальный момент мы можем выполнять работы 1, 2 и 9. Через 4 дня эти работы будут выполнены. Сетевой график оставшихся работ уже имеет узкое место (фронт работ 5 и 6). Заметим, что при других величинах а і и аг узкого места может и не быть, так, если aj= а2=2, то в начальный момент выполняются работы 1 и 2 (используются все 4 единицы ресурсов), далее работы 3 и 4. После выполнения работ 3 и 4выполняются работы 5, 6 и 9, также при полной занятости ресурсов, и т.д.
Если применение правила 1 (или любого другого правила) привело к попаданию на «узкое место», то возникает задача его устранения, либо уменьшения простоев ресурсов. Рассмотрим подход к устранению «узких мест» на основе следующей задачи.
Задача редактора [7]. Имеется п рукописей. Каждая рукопись редактируется редактором, затем направляется авторам, а потом снова возвращается редактору для окончательного редактирования. Обозначим через aj - продолжительность первого редактирования і-ой рукописи, bj - продолжительность работы авторов, с; - продолжительность второго редактирования. Задача заключается в определении очередности работы с рукописями редактора, минимизирующей продолжительность обработки всех рукописей.
Обозначим через i=Cj-aj, qj=aj+bj. В [7] доказано, что если очередности первичной и вторичной обработок одинаковы, то оптимальная очередность определяется по следующему правилу: сначала редактор работает с рукописями, для которых \ 0 в очередности возрастания qi, а затем - с рукописями, для которых [ 0 в очередности убывания q;. Заметим, что с параметрами t, qs задаче можно дать другую экономическую интерпретацию.
Задача самоокупаемости [8J. Имеется п проектов. Проект і требует финансирования qi, а после реализации дает доход 1\ (или убыток, если 1-х - отрицательно, что имеет место для социальных проектов). Предполагается, что проекты реализуются поочередно. Для реализации всех проектов берется кредит S. Задача заключается в определении очередности реализации проектов, при которой требуется минимальный кредит. В такой интерпретации правило определения оптимальной очередности выглядит достаточно естественным. Действительно, вначале целесообразно выполнять проекты, дающие положительный (неотрицательный) доход, начиная с тех, которые требуют минимального финансирования, а затем -убыточные проекты, начиная с самых дорогих.
Применим это правило для решения задачи устранения «узких мест» в более общем случае. Рассмотрим сетевой график, рис. 3.2.7.
Работы 4, 5 и 6, как и в задаче редактора, образуют «узкое место» сетевого графика, поскольку выполняются ресурсами других видов, количество которых достаточно. Работы 1, 2, 3, 7, 8 и 9 выполняются единицей ресурсов. Отличие от задачи редактора в том, что существуют дополнительные зависимости между работами (это зависимости (1,5), (2,6) и (5,7)).
Разделим работы, выполняемые ресурсами первого вида, которые связаны зависимостями с несколькими работами, образующими «узкое место», на несколько отдельных работ (по числу зависимостей). При этом продолжительность работы делим произвольным образом между работами, на которые разделена данная работа. Так работу 1 делим на две работы, продолжительности которых равны 2 и 1 соответственно. Работу 2 делим на две работы, продолжительности которых равны 3 и 3 соответственно. Наконец, работу 7 делим на две работы, продолжительности которых равны 1 и 2 соответственно. Теперь суммируем продолжительности работ, предшествующих одной и той же работе «узкого места». Соответственно суммируем продолжительности всех работ, следующих за одной и той же работой «узкого места». В результате получаем
Оптимальная очередность первичной обработки рукописей имеет вид II — I — III. Заметим, что очередность вторичной обработки - II —» III — I, так что вышеприведенное правило здесь не применимо. При этом продолжительность обработки всех рукописей составит 0 = 33. Если при этой очередности определить продолжительность проекта, рис. 3.2.7, то, как легко вычислить, она равна Т = 38. Имеет место следующая теорема:
Теорема 3.1. Полученная в результате решения задачи редактора оценка 0 продолжительности обработки всех рукописей является оценкой снизу продолжительности проекта Т.
Доказательство. Если при разбиении работы на несколько работ мы сохраним все зависимости для каждой из полученных в результате разбиения работ, то, очевидно, что мы получим задачу, эквивалентную исходной. Проводя суммирование продолжительностей, как было описано выше, мы фактически исключили часть зависимостей. Очевидно, что при исключении из сетевого графика части зависимостей, продолжительность проекта не увеличивается. Это доказывает теорему.
Поскольку деление продолжительности работ на части является произвольным, то возникает задача определения такого разделения продолжительностей работ, при котором нижняя оценка является максимальной.
Распределение ресурсов при реконструкции ВДЦ «Орленок»
Настоящий план подготовлен в соответствии с Поручением Президента Российской Федерации Путина В.В. от 9октября 2003 года Пр. 1802 по «Разработке и представлению плана реконструкции и развития Всероссийских детских центров "Орленок" (Краснодарский край) и "Океан" (Приморский край).
При разработке плана реконструкции и развития детского центра учитывались:
1. Существующая застройка и инженерные коммуникации. Детский центр «Орлёнок» был создан в 1958 году на уникальном участке Черноморского побережья Кавказа со средиземноморским климатом и естественным песчаным пляжем.
Срок износа существующих зданий, инженерных сетей и сооружений на них составляет 60-70% и порой достигает 100% износа. За истекший период изменились требования СНиП, в т.ч. и по сейсмостойкости зданий и сооружений (для района расположения Центра они составляют 8з балла по шкале Рихтера), СанПиН, других нормативных документов. Повысились требования к природоохранным мероприятиям, экологии, эксплуатации зданий, сооружений и инженерных сетей в прибрежной зоне Черного моря.
2. Необходимость выполнения противооползневых и берегоукрепительных мероприятия на всей территории детского центра.
3. Гидрогеологические условия района, характеризующиеся наличием вод в породах верхнего и нижнего мола. Наибольшее количество осадков выпадает в зимне-весеннее время.
В районе расположения Центра наблюдаются развитие эрозий в глубинных и боковых размывах, балках третичных и четвертичных отложений; оползни, причалами образования которых являются пересеченный ландшафт, литологический состав пород, разрушающее действие моря. Подвижки грунтов развиты на подрезанных и насыпных склонах.
По геоморфологической структуре вся территория Центра разделена на 3 группы инженерно-геологического районирования:
I - Пригодные под строительство объектов детского центра без осуще ствления сложных противооползневых и берегоукрепительных мероприятий (к этой группе отнесены долины рек Пляхо и Секуа).
II - Пригодные к освоению участки при условии осуществления противооползневых и берегоукрепительных мероприятий, т.е., относительно пологие склоны с крутизной более 20 .
III - Непригодные к освоению участки, к которым отнесены все крутые склоны балок и поверхности, занятые активными оползневыми подвижками и требующие закрепления грунтов.
4. Очередность строительства и реконструкции объектов детского цен тра с учетом развития вместимости до 5000 мест и переходом на круглого дичную эксплуатацию и приём детей во всех детских лагерях центра.
5. Необходимость возобновления жилищного строительства. Увеличение вместимости Центра до 5000 мест приведёт к увеличе нию численности сотрудников, строительству общежитий и жилых домов.
Потребуется завершение строительства 110-квартирного жилого дома (ос воено 50%), новое строительство не менее десяти 110-ти квартирных домов, общежития на 320 благоустроенных комнат, учебного корпуса с общежитием для педагогов воспитательных подразделений.
6. Весьма ограниченные объемы капитальных вложений.
Направляемые на развитие детского центра средства капвложений позволяют лишь выполнять работы по поддержанию жизнедеятельности Центра (строительство противооползневых мероприятий, глубоководного выпус 123 ка канализации), но не достаточны для того, чтобы спасти Центр от закрытия надзорными органами (экологи, санэпиднадзор, рыбнадзор и др.).
Для решения поставленных задач по наращиванию вместимости центра необходимо ежегодно направлять капитальные вложения в объеме около 900 млн. рублей в год (уточненные данные будут представлены при разработке технико-экономического обоснования «Реконструкции и развития ВДЦ "Орленок").
Цель, которая стоит сегодня перед детским центром - это увеличение в ближайшие 5-6 лет количества отдыхающих детей до 50 тысяч человек в год, дальнейшее развитие инфраструктуры и создание необходимых благоприятных условий для отдыха, обучения, дополнительного образования, оздоровления и развития детей, подростков и молодёжи в возрасте 11-17 лет.
Финансирование в рамках целевой федеральной программы «Реконструкции и развития Всероссийских детских центров «Орлёнок» и «Океан» 2004-20 Юг.г.» позволит реализовать настоящий план развития Всероссийского детского центра "Орленок" и увеличить в 3 раза к 2010 году количество отдыхающих подростков.
