Адаптивное формирование оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Адаптивное формирование оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия"

На правах рукописи

Кораблёва Галина Владимировна ^^^ -

Адаптивное формирование оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия

Специальность: 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы

экономики»

(Область исследования - 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях)

Автореферат

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Москва - 2004

Работа выполнена в ГОУ Московском государственном индустриальном университете

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ:

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ:

доктор технических наук, профессор Широков Л. А.

доктор технических наук, профессор Казаков О. Л.,

кандидат экономических наук, доцент Барсова Т. Н.

Московский государственный институт стали и сплавов (технологический университет)

Защита состоится " 10 " марта_ 2004 г. в 14 часов на заседании

диссертационного совета К212.129.02 в ГОУ Московском государственном индустриальном университете по адресу: 115280, г. Москва, ул. Автозаводская, д. 16, ауд. 2317.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ Московского государственного индустриального университета.

Автореферат разослан 2004 г.

Учёный секретарь

диссертационного совета К212.129.02, кандидат экономических наук, доцент

Сальникова Т. С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ИССЛЕДОВАНИЯ. В условиях рыночной экономики выбор системы оперативного планирования определяется главным образом объёмом спроса на продукцию и услуги, затратами и результатами планирования, масштабом и типом производства, организационной структурой предприятия и другими факторами. Машиностроительные предприятия, в большинстве случаев, формируют у себя позаказную или покомплектую системы оперативного планирования, что в условиях рыночной неопределённости служит важным средством стабилизации производства, гарантией реализации продукции и получения прибыли. Основной единицей планирования объёма производства в указанных системах является производственный заказ, разрабатываемый на основе заявок потенциальных потребителей. Структура производственного заказа оказывает существенное влияние на результаты хозяйственной деятельности предприятия. Поэтому в современных условиях процесс формирования производственного заказа машиностроительного предприятия должен базироваться на экономических критериях оптимизации, учитывать имеющиеся производственные ресурсы, заказы потенциальных потребителей продукции и иметь возможность адаптации к воздействию случайных факторов, порождаемых рыночной средой.

Процесс формирования оптимального по заданному критерию производственного заказа предприятия является частично структурированной задачей оптимизации с элементами неопределённости, при решении которой приходится учитывать множество факторов, выполняя за короткое время обработку значительных объёмов информации. Автоматизированные системы поддержки принятия решений являются необходимым инструментом, позволяющим повысить оперативность, точность и научную обоснованность решений этой задачи.

Проведённый анализ автоматизированных информационных систем формирования производственных заказов показал, что они базируются, преимущественно, на трендовых и неоптимизационных имитационных математических моделях и в процессе выработки управленческого решения требуют активного участия пользователя. Поэтому актуальна разработка методики адаптивного формирования оптимального производственного заказа и реализующей её автоматизированной системы, способной учитывать производственный случай-

ных факторов, гарантирующей оптимальный результат по выбранному экономическому критерию.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. Целью настоящего исследования является разработка комбинированной методики адаптивного формирования оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия в условиях рыночной экономики и инструментария для её оперативной реализации. Инструментарием предлагаемой методики является автоматизированная система адаптивного формирования оптимального производственного заказа (АСАФОПЗ). Эта система позволит в сжатые временные сроки реализовать основные этапы комбинированной методики в реальных условиях функционирования машиностроительного предприятия. Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:

- для обеспечения устойчивого функционирования машиностроительного предприятия в стохастических условиях рыночной экономики и адаптивности производственного заказа выявить соответствующие доминирующие факторы состояния рынка и производственного потенциала предприятия;

- сформулировать основные положения комбинированной методики адаптивного формирования оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия, предполагающей в условиях рыночной экономики многоэтапный процесс разработки производственного заказа с применением оригинальных методик и алгоритмов на отдельных этапах;

- для формирования базового производственного заказа машиностроительного предприятия на начальном этапе реализации комбинированной методики разработать экономико - математическую модель с адаптируемой структурой и параметрами;

- в рамках предложенной комбинированной методики разработать методы формирования оптимального реализуемого производственного заказа, обеспечивающие адаптацию предприятия к условиям рыночной экономики.

ОБЪЕКТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ являются системы планирования и формирования производственных заказов машиностроительных предприятий.

ПРЕДМЕТОМ ИССЛЕДОВАНИЯ являются концепции, факторы, компоненты информационного обеспечения, определяющие процессы формирования производственного .заказа,, автоматизированные информационные системы и технологии

для решения этого класса задач, математические модели и методы, технологии и инструментарий разработки автоматизированных систем поддержки принятия решений.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. В настоящей работе основными приёмами исследования систем планирования и формирования производственных заказов машиностроительных предприятий являются анализ, синтез, абстрагирование и моделирование. При разработке комбинированной методики использовались теоретические положения статистического анализа данных (кластер - анализа), теории оптимального управления, теории производственного менеджмента.

При проектировании автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа применены теоретические положения теории адаптивных систем, реляционных баз данных.

Для апробации разработанных методик, моделей, алгоритмов и их внедрения на стадии создания автоматизированной системы в качестве инструментария использовалась СУБД Clarion 5.5 SoftVelocity Inc., модульное программирование и объектно - ориентированная технология, RAD (Rapid Application Development) подход к разработке приложений.

ДОСТОВЕРНОСТЬ НАУЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ подтверждается комплексом использованных современных методов и средств исследований, включающих математическое моделирование, аналитический аппарат современных информационных систем, теории баз и банков данных, позволивших успешно решить задачу формирования оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия, качество решения которой оценивается полученным положительным экономическим эффектом. Результаты исследований основываются на обширных статистических данных, полученных на Гагаринском, Вяземском машиностроительных заводах. Экспериментальные исследования и эксплуатационное тестирование автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа проведены в реальных условиях работы указанных машиностроительных предприятий.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА заключается в разработке методики и инструментария оперативного формирования и корректировки оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия, выпускающего многономенклатурную

продукцию серийного и единичного образца, функционирующего в стохастической рыночной среде.

Наиболее существенными являются следующие научные результаты, характеризующие новизну диссертации и личный вклад автора:

- выявлены факторы, определяющие необходимость адаптации производственного заказа машиностроительного предприятия для обеспечения его устойчивого функционирования, к которым относятся: случайные изменения в состоянии производственного потенциала, требование гибкого развития машиностроительных предприятий, нестабильность цен, сырьевой базы и комплектующих продукции, их возможных поставщиков, широкий ассортимент выпускаемой продукции серийного и единичного производства;

- разработана комбинированная методика формирования оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия,. включающая расчёт базового заказа и его аппроксимацию формируемым пакетом заказов потенциальных потребителей для получения реализуемого производственного заказа;

- для формирования базового производственного заказа машиностроительного предприятия разработана экономике - математическая модель с адаптируемой структурой и параметрами;

- для расчёта оптимального базового производственного заказа при наличии многономенклатурной продукции серийного и единичного образца предложена методика декомпозиции на основе эвристического подхода;

- с целью адаптации выполняемого производственного заказа к изменившимся условиям его реализации под воздействием стохастических факторов разработана система правил генерации решений, использованная в алгоритме адаптации.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. Разработанная в рамках проведённого исследования комбинированная методика и реализующая её автоматизированная система могут быть применены на предприятиях машиностроения Российской Федерации с серийным типом производства для оперативного формирования и корректировки оптимального производственного заказа по заданному критерию оптимизации (например, максимизации прибыли) с учётом поступивших заявок от потенциальных потребителей продукции и производственного

потенциала предприятия.

АПРОБАЦИЯ И РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ. Об

основных материалах, относящихся к содержанию работы, было доложено:

- на научно - практической Internet - конференции «Техника, технологии и перспективные материалы», г. Москва, 2002 г.;

- на II научно — практической конференции «Технологии, научно - техническое и информационное обеспечение в образовании и производстве», г. Вязьма, 2002;

- на международной научно — практической Internet - конференции «Системы, процессы и модели в экономике и управлении», г. Москва, 2003 г.;

- на заседании специализированного совета РОО «Академия промышленности и менеджмента», г. Москва, 2003 г.

Разработанная комбинированная методика и реализующая её автоматизированная система адаптивного формирования оптимального производственного заказа используются в практической деятельности ОАО «Вяземский машиностроительный завод», что подтверждается актом о внедрении.

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ общим объёмом 3,37 печатных листа.

СТРУКТУРА РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения и приложений. В библиографию включено 91 наименование литературы. Основной текст диссертации содержит 166 страниц машинописного текста, 24 рисунка и 5 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обосновывается выбор и актуальность темы исследования, сформулированы цели и задачи исследования, определена научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Анализ систем формирования производственных заказов машиностроительных предприятий» проведён анализ автоматизированных систем и прикладных программных продуктов известных российских и зарубежных разработчиков, применяемых для поддержки процессов планирования на машиностроительных предприятиях. Рассмотрены методы и подходы к формированию производст-

венных заказов предприятий в автоматизированных системах Project Expert 6 Holding, БЭСТ - ПРО, «Галактика», MS BS Navision Attain. В перечисленных программных продуктах не используются методики и инструментарий построения оптимального по заданному критерию производственного заказа, учитывающие в полной мере пакет заказов потенциальных потребителей и производственный потенциал предприятия. Они не предоставляют пользователю возможность корректировки выполняемого производственного заказа.

В процессе исследования выявлены факторы, определяющие необходимость совершенствования способов формирования и структуры производственных заказов машиностроительных предприятий. К ним относятся: стохастические процессы на рынке, где осуществляют реализацию своей продукции машиностроительные предприятия, случайные изменения в состоянии ресурсов производства, требование гибкого и устойчивого развития машиностроительных предприятий, возможные изменения цен, сырьевой базы или состава комплектующих будущей продукции и их поставщиков, обширность спектра производимой продукции серийного и единичного образца и ряд других.

В рамках проведённого исследования рассмотрены производственные процессы, организация сбыта готовой продукции на ОАО «Вяземский машиностроительный завод». Выполнен детальный анализ системы планирования и формирования производственных заказов данного предприятия.

Во второй главе «Разработка комбинированной методики формирования оптимального производственного заказа из продукции серийного и единичного производства» рассмотрены основные положения комбинированной методики адаптивного формирования оптимального производственного заказа. Процесс формирования производственного заказа в рамках разработанной методики является итерационным и многоэтапным. Инструментарием его оперативной реализации в реальных условиях функционирования машиностроительного предприятия является автоматизированная система адаптивного формирования оптимального производственного заказа.

На первом этапе определяется базовый оптимальный производственный заказ, который учитывает номенклатурные позиции, содержащиеся в поступившем пакете заказов потенциальных потребителей, запасы ресурсов производства и производст-

венную мощность предприятия. Его расчёт осуществляется на основе экономико -математической модели. Выбор модели производился по результатам анализа различных классов экономико - математических моделей с позиции их пригодности для решения указанной задачи. Для формирования базового оптимального производственного заказа выбрана математическая модель, относящаяся к классу задач дискретного программирования. Целевой функцией выбранной модели является прибыль от реализации продукции, а систему ограничений образуют неравенства, определяющие запасы компонентов изделий на складе предприятия, производственную мощность, наличие изделий приоритетного производства. Выбор типа математической модели основан на наиболее оптимальном, по мнению автора, соотношении между адекватностью разрабатываемой модели реальному объекту и трудоёмкостью её формирования и решения. Процесс построения указанной модели состоит из следующих этапов: 1) формирование вектора неизвестных; 2) определение области допустимых решений; 3) определение целевой функции.

Вектор оптимального производственного заказа и

неравенства определяющие минимальный и максимальный

объём по каждой номенклатурной позиции будущего производственного заказа, формируются на основе информации, содержащейся в пакете заказов, поступивших на предприятие. По данным о трудоёмкости изготовления продукции и производственной мощности предприятия (РМ) формируются ограничения на количество изделий оптимального базового производственного

заказа: ^ hftxi ^ РМ , г д 1ф - действительное число 0<А^<+оо, / = 1Д;

^ Р,х, <, кое/ х РМ, где 1< к, 0 < koef < 1, Д действительное число

О <pt< +оо, 1 = 1,/ и V x¡ е G — множество изделий с повышенной трудоёмкостью.

Моделирование неравенств ограничений на запасы компонентов будущих изделий производственного заказа осуществляется на основе матрицы

Ras = | г^ | i = l,P',j = hk. Каждый её элемент rv определяет величину расхода i -

го ресурса в натуральном выражении, необходимого для производства одного изде-

лия j — го типа. Величина запасов компонентов, используемых в производстве изделий заказа, может быть определена двумя способами. Первый способ - явное задание вектора запаса zp как константы в натуральном выражении, определённой на основе данных складского учёта материальных ценностей на складе предприятия. Второй способ - расчёт объёма запаса ресурсов, необходимых для выполнения базового производственного заказа. Вычисление значения вектора запаса наиболее актуально для тех случаев, когда предприятие функционирует уже определённый период, то есть производит и успешно реализует свою продукцию. Для каждой номенклатурной позиции производственного заказа за полугодовой или другой период определяются статистические данные о том, какой процент в общем объёме реализованной продукции приходится на изделия определённой модели. Таким образом, формируется вектор статистик с координатами , соответствующими номенклатурным позициям производственного заказа. Причём

^ V.S, = 1. Максимальный выпуск с учётом производственной мощности экономического объекта можно определить, используя вектор статистик: . Для

каждого элемента множества МК, содержащего наименования компонентов изделий, необходимых для изготовления базового производственного заказа, определяется коэффициент запаса. Его значение обусловлено нормами расхода конкретных компонентов в технологическом процессе изготовления продукции, а также другими факторами, влияющими на величину их производственного запаса - сроком хранения материала, его участием в производстве различных моделей изделий. Группы компонентов изделий и соответствующие им коэффициенты запаса определяются с помощью АСАФОПЗ за счёт реализованного в ней кластер - анализа. Коэффициенты запаса образуют соответствующий вектор с координатами . Для формирования правой части ограничений на запасы ресурсов в натуральном выражении используются: 1) матрица норм расхода компонентов продукции Ras, описанная ранее, 2) вектор максимального выпуска *_тах, рассчитанный на основе

вектора статистик с учётом производственной мощности предприятия, 3) вектор коэффициентов запаса для всех типов компонентов изделий базового производственного заказа кг :

Критерием оптимизации экономике — математической модели формирования базового оптимального производственного заказа предприятия является функция

прибыли от реализации продукции (с,- - прибыль от реализации одного

изделия 1 - й модели, / = 1 ,к). Максимизация доходов предприятия, а именно, прибыли от реализации продукции; является главной целью деятельности любого товаропроизводителя не зависимо от отрасли.

Таким образом, сформирована математическая модель, на основе которой можно выполнить расчёт базового оптимального производственного заказа предприятия средствами автоматизированной системы: — *

= тах * _

У ГуХ) < гр1 1 = 1, р — ограничены я, определяемые запасами ресурсов

У-1

х, е 2, 1 = 1.к — ограничени я на целочислен ность х, <,<!,, / = \,к - ограничения на максимальн ые объёмы произведет ва

х, £ а,, / = 1 .к — ограничени я на минимальны е объёмы произведет ва О *

У, /^"¡х, <; РМ — ограничены е, определяем ое произведет венной мощностью

1-1 *

5 кое/ х РМ — ограничени е на количество трудоёмкой продукции

Представленная выше математическая модель, построенная на основе данных машиностроительного производства, относится к задачам большой размерности, так

как имеет вектор неизвестных, состоящий из десятков или сотен координат, и матрицу ограничений с несколькими сотнями строк. Поэтому процесс нахождения её решения является весьма трудоёмким.

В автоматизированной системе адаптивного формирования < оптимального производственного заказа реализован алгоритм кластер - анализа компонентов изделий производственного заказа, результаты которого используются для определения групп элементов, обладающих общими технологическими свойствами, для сокращения количества неравенств ограничений в пределах кластер - групп за счёт применения алгоритма выделения приоритетных ограничений, для назначения коэффициентов запаса компонентов и расчёта объёма запасов.

Разработана методика формирования признаковых групп в алгоритме кластеризации компонентов многономенклатурных изделий машиностроительных производств. В прикладной реализации указанной методики рассматривалось 35 признаков, определяющих технологические свойства компонентов продукции, их способность иметь технологических заменителей и применяемость в производстве изделий определённой модели.

Идея алгоритма кластер - анализа заключается в разбиении элементов исходного множества на группы на основе вычисленной для них меры схожести. В группу объединяются элементы, имеющие высокую меру взаимосвязи. Алгоритм позволяет решить задачу классификации N объектов, каждый из которых характеризуется подмножеством из множества признаков. Предполагается, что

каждый признак оценивается «хорошо» - 1, «удовлетворительно» - 0,5, «плохо» - 0. Все образы объектов систематизируются в матрицу образов:

- й признак i - го объекта.

вектор относительной значимости признаков, причем

Пусть задан порог близости DEL: 0 < DEL < 1. Будем считать мерой близости между q-ым и /-ым объектами функцию p(q, ¡^ - У 0\ • f j •

'•Ч

если p(q,l) t DEL если p(q,l) < DEL

характеризует

Предполагаем, что функция RAST (q,

расстояние между q и / объектами.

Пусть N объектов распределены на группы, количество которых KG. Произведенное разбиение может быть охарактеризовано следующими показателями. 1) Мера взаимной близости i-ой и k-ой группы объектов:

- номер г-го объекта из i - и группы; Sff* - номер q-ro объекта из к - й группы. DLIN(i) - число объектов в i - й группе. DLIN(k) - число объектов в к - й группе.

2) Мера взаимосвязи i - и группы с остальными группами:

3) Мера сплоченности (компактности) i - й группы: KOMP(i) = MI(i, i) - SVAZ(i).

4) Усредненная мера взаимосвязи групп: ISR = .

5) Усредненная мера сплочённости групп: VSR = ^SVAZ(i).

Качество произведённого разбиения можно определить по критерию: KRIT = ISR-

- VSR, KRIT max, для которого должно быть найдено соответствующее KG - количество групп.

Новое разбиение можно получить из предыдущего объединением таких группы i и к, у которых мера близости MI(i,k) -»max. На каждом шаге подсчитывается значение критерия и считается то разбиение, для которого На первом шаге объединяют в группы те объекты, признаки которых с точностью заданного порога близости DEL одинаковые. Решение задачи состоит из этапов: образования начального разбиения и получения оптимального разбиения.

Для сокращения количества ограничений в базовой математической модели (1) разработан алгоритм выделения приоритетных ограничений. Идея алгоритма заключается в определении параллельных гиперплоскостей среди неравенств ограничений на запасы ресурсов, соответствующих компонентам изделий из одной кластер

- группы, и исключении гиперплоскости, соответствующей компоненту с большей

величиной запаса.

Расчёт базового оптимального производственного заказа осуществляется на основе сформированной экономико - математической модели (1) с применением методики декомпозиции, реализуемой с помощью алгоритма поиска по дискретам. Основная идея алгоритма заключается в разбиении исходной задачи дискретного программирования большой размерности на подзадачи с последующим их решением. На основе проведённых экспериментов установлено, что оптимальной размерностью обладают подзадачи размерностью 4.

Алгоритм поиска по дискретам состоит из двух этапов. Для ускорения сходимости метода на первом этапе осуществляется разбиение исходной задачи большой размерности на подзадачи следующим образом.

1)Упорядочивается последовательность значений координат вектора <1 по убыва-. нию (с/„ ¡=\,к определяет максимальный объём по 1 - й номенклатурной позиции, обусловленный пакетом заказов, поступивших на предприятие).

2) Из переменных вектора базового производственного заказа х формируются группы в соответствии с порядком их следования в й , содержащие по 4 переменных (исключая последнюю, которая содержит к — (К_2 - 1)х 4 переменных). Исходная задача дискретного программирования разбивается на подзадачи, соответствующие сформированным группам переменных. Общее число подзадач определяется по формуле: = к сИч 4, где Шу - операция целочисленного деления. Базовый оптимальный производственный заказ, можно представить следующим образом:

х ~ ^ . Аналогично представляется вектор прибыли от реализации единицы

к г_

продукции, включённой в производственный заказ

:

.00

3) Определяются целевые функции подзадач /(,1) -(с('1,,;с<''))-^с/,1)л:/,1) (це-

левая функция подзадачи с номером И,

4) Для каждого компонента продукции базового оптимального производственного заказа, входящего во множество МК, определяется его количество, необходимое для

производства всех изделии, содержащихся в поступившем пакете договоров

s¡ — 1>Р . Получаем вектор S .

5) На базе матрицы расхода компонентов исходной задачи (1) Ras = Ц/^Ц (í = l,p, j = l,k) и векторов d, S вычисляется матрица статистических коэффициентов расхода

М = ||т,,.||(» = !,/>, у = 1Д),г0е т. - *9 * ¿ 1

Ц || V* ■ > У > J /г ц--

6) Для каждой подзадачи осуществляется формирование системы ограничений на запасы ресурсов. Определяется список компонентов, используемых для производства изделий подзадачи. Формируется расходная матрица, необходимая для записи ле-

(»> - И- <»>||

вых частей неравенств ограничений

г/"' (, = ,,,«'>. j = \,kw,

где

к—4 , для всех подзадач, исключая последнюю, £ р, И = \,К _Z - номер

подзадачи). Рассчитываются правые части неравенств ограничений на запасы ресур-

(¡1) _ V"" . _

сов: - остаток неиспользованных запа-

/=1

сов компонентов, вычисленный на основе решения предыдущих задач. Для первой задачи

7) Формируются ограничения на производственную мощность для каждой подзадачи: *<"> /<"> 1,00 (

2 < —РМ + , £Рл <-кое/хРМ+4м, где « = 2>,, Г = . ¡=1 У 1=1 У (=1 №

Причём 6м, - объёмы незадействованных производственных мощностей, вычисленные на основе решения предыдущих задач. Для первой задачи 5ц=0, = 0.

На втором этапе алгоритма поиска по дискретам для каждой подзадачи определяются целочисленные точки в области допустимых решений. Вычисляются значения целевой функции в этих точках. Выбираются точки или точка

лс"" *, /1 = 1 ,К пространства размерности доставляющая максимальное значений целевой функции подзадачи/''^*01' ). Оптимальное решение исходной

задачи дискретного программирования определяется как Л _ Z., , что является оптимальным базовым производственным заказом. Оптимальное значение целевой функции - f = 2*/(,1)(*111' *).

На втором этапе предлагаемой комбинированной методики осуществляется формирование реализуемого производственного заказа. Для этого разработан алгоритм оптимизации структуры исходного пакета заказов. Идея этого алгоритма заключается в формировании всех возможных групп договоров (из одного, двух и

т.д.), имеющих Ц 2: 0 , где ^ « = 1Д, к — количество моделей

изделий в оптимальном производственном заказе; xt * - количество изделий i - й модели в полученном базовом производственном заказе; хг - количество изделий i — и модели в сформированной группе договоров. Из образованных групп договоров

выбирается та, для которой

-> min, где в качестве функции т в настоящей работе предлагается функция прибыли от реализации продукции. Набор изделий разных моделей в выбранной группе договоров составит реализуемый производственный заказ.

Пакет заказов, поступающих на предприятие от его потенциальных потребителей неоднороден по своему составу. Он может содержать приоритетные договора-заказы, выполнение которых должно осуществляться в сжатые временные сроки, а оплата по таким заказам выше, чем по стандартным. Поэтому при формировании реализуемого производственного заказа в аппроксимирующую группу договоров помещаются в первую очередь приоритетные договора.

Третий и последующие этапы адаптивного формирования производственного заказа в соответствии с комбинированной методикой инициируются тогда, когда возникают изменения в состоянии ресурсов или мощностей производства, исходном пакете заказов предприятия на ранней стадии выполнения реализуемого производственного заказа. Все действия этих этапов осуществляются в соответствии с алгоритмом адаптации выполняемого производственного заказа к изменившимся уело-

виям его реализации. На начальной стадии работы алгоритма необходимо определить модели изделий с указанием количества, произведённые за тот период, в течение которого предприятие выполняло производственный заказ, подлежащий корректировке, и указать ситуации (отмеченные выше), повлиявшие на процесс его успешной реализации.

Если имеет место ситуация отзыва некоторых заказов, то вводится список договоров, выполнять которые больше не требуется. После этого осуществляется проверка: включены ли перечисленные договора в исполняемый производственный заказ. Если нет, то введённые заказы исключаются из базы данных АСАФОПЗ. Если какие - либо отозванные договора были включены в корректируемый производственный заказ, то на основе этих договоров формируется вектор х^ , для которого необходимо подобрать новый пакет заказов (взамен исключаемых). Автоматизированная система с помощью алгоритма оптимизации структуры пакета заказов из договоров со статусом «поступил», формирует группу, подобную в смысле меры

пакету договоров, подлежащих исключению. Договорам из вновь образованной группы замены присваивается статус «выполняется», что означает включение их в производственный заказ текущего периода. Отозванные договора исключаются из базы данных АСАФОПЗ.

Если произошло изменение производственной мощности предприятия, то соответствующая информация вводится в справочник производственных мощностей. Если за период реализации корректируемого производственного заказа предприятие успело выпустить ненулевое количество изделий, то с учётом их существования выполняется перерасчёт ограничений экономике - математической модели (1) и её

расчёт. Получают оптимальный базовый производственный заказ , соответствующий изменившимся параметрам производственной системы. После указанных действий из пакета договоров, определяющих корректируемый производственный заказ, подбирается с помощью алгоритма оптимизации структуры пакета договоров

новый пакет заказов, аппроксимирующий в смысле меры

вычисленный X * * . Затем формируется

пакет заказов, выполнить которые в текущем периоде планирования невозможно из -за уменьшившихся производственных мощностей. Для этого статус договоров, не

вошедших в группу заказов, аппроксимирующих X** , изменяется на «выполнение приостановлено». Факт их исключения из плана текущего периода доводится до сведения заказчиков. Если заказчик принимает решение не отзывать договор, а подождать его исполнения, то статус таких договоров в базе данных АСАФОПЗ изменяется на «поступили». Если потенциальный потребитель решает отказаться от покупки продукции, то такие заказы исключаются из базы данных.

При возникновении стохастических изменений запасов материальных ресурсов, необходимо ввести их новые значения. Затем выполняется анализ объёмов произведённой в соответствии с корректируемым производственным заказом продукции и расчёт экономико - математической модели (1). Далее действия автоматизированной системы подобны тем, что описаны для ситуации, характеризующей уменьшение производственных мощностей предприятия.

Если в процессе функционирования предприятия имеют место комбинации ситуаций, описанных выше, то сначала учитывается уменьшение производственной мощности или величины ресурсов производства, а затем обрабатываются отозванные заказы.

В третьей главе «Разработка автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа» рассмотрена структура автоматизированной системы, которая включает: информационное, математическое, алгоритмическое, техническое, лингвистическое, программное, эргономическое и правовое обеспечение.

Функционально - логическая модульная структура АСАФОПЗ, представленная на рис. 1, позволяет рассмотреть функции автоматизированной системы.

Блок настройки АСАФОПЗ выполняет настройку автоматизированной системы на конкретное предприятие: его ассортимент, производственные мощности, перечень компонентов изделий и т. д. Вызов модулей данного блока осуществляется

из опции системного меню «Справочники».

Блок ввода и обработки поступивших заказов — обеспечивает ввод и первичную обработку заказов, поступивших на предприятие. В системе для хранения этой информации имеется сегмент базы данных, именуемый «Договора», состоящий из файлов «Agreement», «Descript» и ряда справочников («Kagent» - справочник контрагентов, «Equipment» - справочник видов продукции и т.д.). Из информации, характеризующей заказы, определяются: вектор переменных х , а также - d , а , вектор

статистик W, множество МК - компонентов изделий планируемого производственного заказа. В данном блоке реализуется функция структурной адаптации АСА-ФОПЗ, т.е. её настройка на конкретную продукцию с определённой структурой, информация о которой поступила на предприятие из внешней среды в виде пакета заказов на её производство. Вызов модуля осуществляется из опции меню АСАФОПЗ «Расчёт», при выборе закладки «Обработка договоров».

Блок кластерного анализа множества исходных компонентов изделий реализует описанный ранее алгоритм кластеризации компонентов изделий оптимального производственного заказа. Результатами работы алгоритма являются: кластер - группы компонентов, которые в дальнейшем могут быть использованы для определения технологических заменителей некоторых составляющих изделий и выработки рекомендаций по формированию запасов этих компонентов на предприятии. Вызов модуля осуществляется из пункта меню автоматизированной системы «Расчёт», при выборе закладки «Кластер - анализ».

Блок расчёта параметров и значений иелевой функиии (прибыли) — позволяет на основании данных о цене и себестоимости каждого вида изделий планируемого производственного заказа рассчитать прибыль от его реализации. По результатам расчёта формируется вектор прибыли с", который затем передаётся в блок расчёта экономико - математической модели (1). Процедуры рассматриваемого блока вызываются при работе алгоритма поиска по дискретам, оптимизации структуры исходного пакета заказов, алгоритма адаптации. Программные единицы указанного блока работают при выборе закладок «Расчёт оптимального производственного заказа» и «Планирование по договорам» в пункте системного меню «Расчёт».

Блок корректировки реализуемого производственного заказа

*

Блок ввода и обработки поступивших заказов

*,<</,, *2 <</2...... дг,

М~ список номенклатурных позиций в поступивших заказах

МК- множество наименований компонентов изделий, необходимых для выпуска производственного заказа

Блок кластерного анализа множества исходных компонентов изделий

Блок вычисления параметров и решения базовой оптимизационной модели

вектор прибыли ^ ^

' * Блок расчёта пара-

метров и значений целевой функции

Блок формирования оптимального реализуемого производственного заказа

Блок корректировки первоначального портфеля заказов с учётом составленного заказа производству

Рис. 1. Функционально - логическая модульная структура АСАФОПЗ и её связь с процессами, протекающие в информационной системе предприятия.

Блок вычисления параметров и решения базовой оптимизационной модели формирует неравенства многогранника допустимых решений математической модели (1), на основе которой производится расчёт базового производственного заказа. В этом же блоке выполняется исключение некоторых неравенств ограничений на запасы ре-

сурсов с помощью алгоритма выделения приоритетных ограничений. Здесь осуществляется расчёт оптимального базового производственного заказа х* с помощью алгоритма поиска по дискретам. Доступ к блоку осуществляется при выборе пункта меню АСАФОПЗ «Расчёт», закладки «Расчёт оптимального производственного заказа».

Блок формирования оптимального реализуемого производственного заказа предприятия выполняет действия, соответствующие второму этапу комбинированной методики адаптивного формирования оптимального производственного заказа, реализуемые алгоритмом оптимизации структуры пакета заказов. Вызов процедур рассматриваемого блока осуществляется при выборе пункта системного меню «Расчёт», закладки «Планирование по договорам».

Блок корректировки реализуемого производственного заказа осуществляет оперативный перерасчёт исполняемого производственного заказа в случае изменения предполагаемых условий его реализации. Для этого используется алгоритм адаптации производственного заказа. Доступ к блоку осуществляется при выборе пункта меню «Расчёт», закладки «Изменение последнего заказа».

Блок корректировки первоначального портфеля заказов с учётом составленного заказа производству на основании полученного производственного заказа

х т выполняет обработку заказов, помещённых в базу данных. Для этого статусу каждого договора присваивается кодовая информация, означающая включение его в реализуемый производственный заказ, приостановку выполнения или завершение исполнения. Вызов блока осуществляется в пункте системного меню «Расчёт», при • выборе закладки «Корректировка пакета договоров».

В заключении сформулированы основные результаты, полученные автором. Выполненные в работе исследования, полученные теоретические результаты, разработанные алгоритмы, методики и программное обеспечение автоматизированной системы направлены на решение задачи формирования оптимального производственного заказа в условиях стохастических рыночных процессов, вариативности и инновацион-ности модельных рядов продукции машиностроительного производства, что имеет важное народнохозяйственное значение. На основе комплекса проведённых исследований можно сделать следующие выводы.

1) Для повышения эффективности функционирования позаказной и покомплектной систем оперативного планирования машиностроительных предприятий разработана комбинированная методика адаптивного формирования оптимального производственного заказа из многономенклатурной продукции серийного и единичного образца в условиях, не исключающих возможность изменений производственного потенциала производителя, пакета заказов потенциальных потребителей.

2) Разработана экономико - математическая модель из класса задач дискретного программирования с адаптируемой структурой и параметрами для формирования оптимального базового производственного заказа машиностроительного предприятия на начальном этапе реализации комбинированной методики.

3) Для решения задач дискретного программирования большой размерности и расчёта оптимального базового производственного заказа при наличии широкого ассортимента многономенклатурной продукции серийного и единичного образца предложена методика декомпозиции на основе эвристического подхода.

4) Разработана методика и алгоритм оптимизации исходного пакета заказов для аппроксимации базового производственного заказа в процессе формирования оптимального реализуемого производственного заказа предприятия.

5) С целью оперативной генерации решений для адаптации выполняемого производственного заказа к изменившимся условиям его реализации под воздействием стохастических факторов внешней и внутренней среды разработана система правил вывода, применённая в алгоритме адаптации.

6) Комбинированная методика и АСАФОПЗ внедрены на ОАО «Вяземский машиностроительный завод». Эффективность внедрения можно оценить с помощью показателя равного увеличению прибыли от реализации продукции, выпущенной согласно производственному заказу, сформированному АСАФОПЗ. Среднемесячное значение ЛП для указанного предприятия за период апрель 2003 - декабрь 2004 составило 98 тыс. руб.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Кораблёва Г. В. Применение регрессионных эконометрических моделей для анализа влияния отдельных факторов на объём сбыта продукции ОАО «Вяземский машиностроительный завод»// Образование, наука и производство. Т.2. Экономика и менеджмент: Межвузовский сборник научных трудов/ Под ред. Смирнова С. В. - М: МГИУ, 2001, с. 98-101

2. Кораблёва Г. В. Экспертный и эконометрический подход к проблеме маркетинговых исследований // Образование, наука и производство: Сборник научных трудов. Т.1. Актуальные проблемы гуманитарных и социально-экономических наук/Под ред. Бармашовой Л. В. - Вязьма: ВФ МГИУ, 2002, с. 53 - 78

3. Кораблёва Г. В., Широков Л. А. Экономико - математическое моделирование стирально — отжимных установок и других аппаратов промышленных прачечных для определения оптимального состава производственного заказа // Образование, наука и производство: Сборник научных трудов. Т. 1. Актуальные проблемы гуманитарных и социально - экономических наук / Под ред. Л. В. Бармашовой. -Вязьма: ВФ МГИУ, 2002, с. 79-99

4. Кораблёва Г. В., Дмитриева С. А. Повышение эффективности маркетинговой деятельности на базе современных информационных-технологий // Прикладные-аспекты информатики в экономике, управлении, технике и коммуникации. Материалы заочной научно - практической конференции. - Вязьма: ВФ МГИУ, 2002, с. 52 - 56

5. Кораблёва Г. В. Разработка математического и алгоритмического обеспечения адаптивной системы планирования для формирования оптимальной производственной программы предприятия // Технологии, научно-техническое информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве. Материалы научно-практической конференции. - Вязьма: ВФ МГИУ, 2003, с. 64 - 78

6. Кораблёва Г.В., Широков Л.А. Адаптивная система формирования производственного заказа машиностроительного предприятия // Экономика и финансы, № 28,2003, с. 62-65

7. Кораблёва Г. В. Разработка логической и физической структуры пакета приклад-

ных программ автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа // Развитие экономического мышления в вузе. Материалы научно-практической конференции. - Вязьма: ВФ МГИУ, 2003, с. 34-48.

Кораблёва Галина Владимировна

АДАПТИВНОЕ ФОРМИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ЗАКАЗА МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Издательский центр ВФ МГИУ 215119, Смоленская обл., г. Вязьма, ул. Просвещения, д. 6а

€"29во

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Кораблёва, Галина Владимировна

Введение.

Глава 1. Анализ систем формирования производственных заказов машиностроительных предприятий

1.1. Структуры автоматизированных систем и задачи формирования производственных заказов предприятий.

1.2. Комплексный анализ актуальности адаптации производственного заказа к рыночным процессам и условиям обеспечения гибкости предприятия

1.3. Исследование системы планирования и формирования производственного заказа машиностроительного завода по производству аппаратов промышленных прачечных.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка комбинированной методики формирования оптимального производственного заказа из продукции серийного и единичного производства

2.1. Классификационные параметры продукции.

2.2. Формирование базовой математической модели для определения оптимального производственного заказа.

2.3. Разработка основных положений комбинированной методики и математической модели оптимизации производственного заказа.

2.4. Разработка методики формирования признаковых групп в алгоритмах кластеризации компонентов сложных изделий машиностроительных предприятий.

2.5. Экономический критерий оптимизации производственного заказа

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа

3.1. Структура и информационное обеспечение автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа.

3.2. Разработка методики декомпозиции на основе эвристического подхода для процедуры формирования оптимального базового производственного заказа.

3.3. Разработка алгоритма оптимизации структуры пакета заказов

3.4. Алгоритм адаптации выполняемого производственного заказа к изменившимся условиям его реализации.

3.5. Разработка логической и физической структуры пакета прикладных программ автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа.

3.6. Внедрение автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа.

Выводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Адаптивное формирование оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия"

Промышленность является ведущей отраслью народного хозяйства России [80]. Машиностроение, в свою очередь, является важнейшей отраслью промышленности. Характерными особенностями машиностроительной отрасли являются:

- продукция предназначена для механизации и автоматизации производственных процессов в различных отраслях народного хозяйства;

- большая сложность (до 10000 деталей в изделии) и многономенклатур-ность продукции;

- многоагрегатность применяемой техники для производства продукции;

- многооперационность технологических процессов изготовления продукции;

- большое разнообразие применяемых технологических процессов (литьё, ковка, горячая и холодная штамповка, механическая обработка, термические, химические и электромеханические методы обработки, гальванические и лакокрасочные покрытия, сварка, электромонтажные работы и др.);

- большое разнообразие применяемых материалов;

- многообразие профессионального состава работников.

Эффективность развития и функционирования отечественного машиностроения, наряду с реформами законодательного характера, зависит от реализации значительного количества мер внутриотраслевого организационно - технического характера, которые требуют:

- совершенствовать структуру машиностроительного производства, обеспечивая ускоренное наращение выпуска продукции;

- значительно увеличить масштабы и темпы создания, освоения и внедрения в производство новой высокоэффективной техники, обеспечивающей рост производительности труда, снижение материалоёмкости и энергоёмкости, улучшения качества выпускаемой продукции, повышение её конкурентоспособности, как на внутреннем, так и на внешнем рынке;

- обеспечить освоение в короткие сроки серийного производства новых конструкций машин, оборудования, средств автоматизации и приборов, позволяющих использовать в широких масштабах высокопроизводительные, энерго- и материалосберегающие технологии во всех отраслях народного хозяйства;

- повысить технический уровень и качество продукции машиностроения, значительно поднять экономичность и производительность выпускаемой техники, её надёжность и долговечность;

- разработать и осуществить мероприятия по повышению действенности систем контроля качества и технического уровня выпускаемой машиностроительной продукции;

- существенно увеличить производство современных систем, машин и оборудования, особенно автоматических и автоматизированных поточных линий, роботов - манипуляторов с программным управлением, позволяющих исключить применение ручного и монотонного труда;

- обеспечить экономию материальных ресурсов за счёт применения ресурсосберегающей техники, малоотходной и безотходной технологии;

- повысить эффективность производства за счёт совершенствования системы организации и управления на основе компьютерных информационных систем управления и новых информационных технологий;

- значительно расширить масштабы технического перевооружения и реконструкции действующих предприятий;

- улучшить использование производственных мощностей и основных фондов, а также ряд других мероприятий.

Становление и дальнейшее развитие машиностроительных предприятий требует формирования у них системы менеджмента, обладающей современным плановым механизмом, способным на базе научно — обоснованного предвидения обеспечить устойчивую эффективность их работы и прочное положение на рынке. Сущность планирования в условиях рыночной экономики заключается в том, чтобы, применяя прогрессивные методы и приёмы, умело и обоснованно использовать все имеющиеся ресурсы и добиться получения максимального дохода.

Составляющими успешного управления предприятием являются с одной стороны — использование современных методов планирования, анализа и управления, с другой стороны - опыт работы, интуиция, знание рынка и степень информированности руководителей разных уровней, ответственных за принятие управленческих решений.

Одной из задач краткосрочного планирования деятельности машиностроительного предприятия является оперативное планирование объёмов производства. В условиях рыночной экономики многие машиностроительные предприятия на основе договоров с потенциальными потребителями формируют производственный заказ, определяющий их производственную программу и краткосрочный план производства. Структура производственного заказа оказывает существенное влияние на результаты хозяйственной деятельности предприятия. Поэтому в современных условиях процесс формирования производственного заказа машиностроительного предприятия должен базироваться на экономических критериях оптимизации, учитывать имеющиеся производственные ресурсы, заказы потенциальных потребителей продукции и иметь возможность адаптации к воздействию случайных факторов, порождаемых рыночной средой.

Процесс формирования оптимального по заданному критерию производственного заказа предприятия является слабо структурированной задачей оптимизации с элементами неопределённости, при решении которой приходится учитывать множество факторов, выполняя за короткое время обработку значительных объёмов информации. Автоматизированные системы поддержки принятия решений являются необходимым инструментом, позволяющим повысить оперативность, точность и научную обоснованность решений этой задачи.

Актуальность темы определяется недостатком на отечественном рынке программных продуктов и автоматизированных систем поддержки принятия решений, позволяющих формировать оптимальный по заданному критерию производственный заказ предприятия, ориентированный на заказы потенциальных потребителей продукции и его производственный потенциал. Поэтому актуальна разработка нового подхода и методики адаптивного формирования оптимального производственного заказа, основанной на применении автоматизированной системы, способной не только учитывать производственный потенциал машиностроительного предприятия и поступившие заказы, но и влияние случайных факторов внешней и внутренней среды на стадиях формирования и выполнения производственного заказа.

Цель исследования настоящей диссертационной работы заключается в разработке комбинированной методики адаптивного формирования оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия в условиях рыночной экономики и инструментария для её оперативной реализации. Инструментарием предлагаемой методики является автоматизированная система адаптивного формирования оптимального производственного заказа. Эта система позволит в сжатые временные сроки реализовать основные этапы комбинированной методики в реальных условиях функционирования машиностроительного предприятия.

Объектом исследования являются системы планирования и формирования производственных заказов машиностроительных предприятий.

Предметом исследования являются концепции, факторы, компоненты информационного обеспечения, определяющие процессы формирования производственного заказа, автоматизированные информационные системы и технологии для решения этого класса задач, математические модели, методы, алгоритмы и структуры данных, технологии и инструментарий разработки автоматизированных систем поддержки принятия решений.

Информационной базой исследования послужили применяемые в настоящее время для решения задач формирования производственного заказа предприятия автоматизированные системы, прикладные программные продукты известных российских и зарубежных разработчиков. Вместе с тем рассматривались данные о структуре продукции, наборе материалов, комплектующих, других компонентов изделий машиностроительных производств и их экономические показатели (себестоимость, прибыль). Научная новизна диссертации состоит в следующем:

- в условиях рыночной экономики выявлены факторы необходимости адаптации производственного заказа машиностроительного предприятия для обеспечения устойчивости функционирования производства, к которым относятся: случайные изменения в состоянии производственного потенциала, требование гибкого развития машиностроительных предприятий, нестабильность цен, сырьевой базы и комплектующих продукции, а также их поставщиков, обширность спектра серийного и единичного производства;

- разработана комбинированная методика формирования оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия, включающая расчёт базового заказа и его аппроксимацию формируемым пакетом заказов потенциальных потребителей для получения реализуемого производственного заказа;

- для методики формирования производственного заказа машиностроительного предприятия из продукции серийного и единичного производства разработана экономико - математическая модель с адаптируемой структурой и параметрами;

- для расчёта оптимального базового производственного заказа при наличии многономенклатурной продукции серийного и единичного производства предложена методика декомпозиции на основе эвристического подхода;

- с целью адаптации выполняемого производственного заказа к изменившимся условиям его реализации под воздействием стохастических факторов разработана система решающих правил генерации решений, использованная в алгоритме адаптации.

Исследование, наиболее существенные результаты которого, отражены в настоящей работе, проводилось на базе предприятий машиностроительной промышленности Смоленской области.

Практическая значимость исследования состоит в возможности применения комбинированной методики и автоматизированной системы на предприятиях машиностроения Российской Федерации, производящих продукцию серийного и единичного образца на основе предварительных заказов, для оперативного формирования оптимального производственного заказа по заданному экономическому критерию (например, максимизации прибыли) с учётом поступивших заявок от потенциальных потребителей продукции, производственного потенциала предприятия.

Основные теоретические и практические результаты внедрены на ОАО «Вяземский машиностроительный завод».

Наиболее существенные результаты, выносимые на защиту:

- комбинированная методика формирования оптимального производственного заказа машиностроительного предприятия, включающая расчёт базового заказа и его аппроксимацию формируемым пакетом заказов потенциальных потребителей для получения реализуемого производственного заказа;

- методика формирования признаковых групп в алгоритмах кластеризации сложных изделий машиностроительных предприятий;

- методика декомпозиции, разработанная на основе эвристического подхода для расчёта оптимального базового производственного заказа при наличии многономенклатурной продукции серийного и единичного производства;

- алгоритм оптимизации структуры пакета заказов для получения реализуемого производственного заказа предприятия;

- система правил генерации решений, используемая в алгоритме адаптации при необходимости оперативной корректировки выполняемого производственного заказа в связи с изменившимися условиями его реализации, произошедшими под воздействием стохастических факторов рыночной среды.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Кораблёва, Галина Владимировна

Выводы к главе 3

Определены основные функции автоматизированной системы адаптивного формирования оптимального производственного заказа, к которым можно отнести: ввод и обработку пакета договоров на производство продукции, формирование и расчёт математической модели определения базового оптимального производственного заказа, подбор пакета договоров, аппроксимирующего вычисленный базовый оптимальный заказ, корректировку последнего сформированного системой производственного заказа при возникновении случайных изменений условий его реализации.

На основе функций АСАФОПЗ разработана её структура, определяемая следующими подсистемами: информационным, программным, правовым, математическим, алгоритмическим, эргономическим, лингвистическим, организационным, техническим обеспечением.

Рассмотрены вопросы проектирования основного компонента информационного обеспечения АСАФОПЗ - базы данных. Показана роль АСАФОПЗ в функционировании информационных потоков предприятия.

Разработаны алгоритмы, составляющие основу математического и алгоритмического обеспечения АСАФОПЗ. Это алгоритм решения задач дискретного программирования большой размерности (алгоритм поиска по дискретам), алгоритм оптимизации структуры исходного пакета заказов с целью подбора группы договоров, наилучшим образом аппроксимирующей в смысле меры Цф найденный базовый оптимальный производственный заказ, алгоритм адаптации сформированного производственного заказа к случайным изменениям условий его реализации.

Определены показатели эффективности внедрения АСАФОПЗ на машиностроительном предприятии. Такими показателями являются абсолютный прирост прибыли АП и величина прибыли, полученной предприятием после реализации продукции сформированного производственного заказа.

Рассмотрен процесс внедрения АСАФОПЗ и его экономические результаты на ОАО «Вяземский машиностроительный завод».

157

Заключение

Выполненные в работе исследования, полученные теоретические результаты, разработанные алгоритмы, методики и программное обеспечение автоматизированной системы направлены на решение задачи адаптивного формирования оптимального производственного заказа в условиях стохастических рыночных процессов, вариативности и инновационности модельных рядов продукции машиностроительного производства, что имеет важное народнохозяйственное значение. На основе комплекса выполненных исследований можно сделать следующие выводы.

1) Определены факторы актуальности адаптации производственных заказов машиностроительных предприятий к рыночным условиям. Наиболее значимые из них: стихийность рынка, на котором реализуют свою продукцию современные предприятия, необходимость создания оптимальных, гибких, непрерывных производственных планов, стохастические изменения состояния производственных ресурсов, особенность процедуры планирования (её рекурсивный характер), достижение гибкого и устойчивого к обновлению развития машиностроительных предприятий.

2) Для повышения эффективности функционирования позаказной и поком-плектной систем оперативного планирования машиностроительных предприятий разработана комбинированная методика адаптивного формирования оптимального производственного заказа из многономенклатурной продукции серийного и единичного образца в условиях, не исключающих возможность изменений производственного потенциала производителя, пакета заказов потенциальных потребителей.

3) Разработана экономико - математическая модель из класса задач дискретного программирования с адаптируемой структурой и параметрами для формирования оптимального базового производственного заказа машиностроительного предприятия на начальном этапе реализации комбинированной методики.

4) Для решения задач дискретного программирования большой размерности и расчёта оптимального базового производственного заказа при наличии широкого ассортимента многономенклатурной продукции серийного и единичного образца предложена методика декомпозиции на основе эвристического подхода.

5) Разработана методика и алгоритм оптимизации исходного пакета заказов для аппроксимации базового производственного заказа в процессе формирования оптимального реализуемого производственного заказа предприятия.

6) С целью оперативной генерации решений для адаптации выполняемого производственного заказа к изменившимся условиям его реализации под воздействием стохастических факторов внешней и внутренней среды разработана система правил вывода, применённая в алгоритме адаптации.

7) Комбинированная методика и АСАФОПЗ внедрены на ОАО «Вяземский машиностроительный завод». Эффективность внедрения можно оценить с помощью показателя /1/7, равного увеличению прибыли от реализации продукции, выпущенной согласно производственному заказу, сформированному АСАФОПЗ. Среднемесячное значение ЛП для указанного предприятия за период апрель 2003 - декабрь 2004 составило 98 тыс. руб.