Организация управления Центральным военным ремонтным предприятием г. Маркала в Республике Мали тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Организация управления Центральным военным ремонтным предприятием г. Маркала в Республике Мали"

На правах рукописи

БЕГЕЛЕ СИОРО

Организация управления Центральным военным ремонтным предприятием г Маркала в Республике Мали

Специальность 08 00 13 - «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2007

003070906

Работа выполнена в Московском государственном университете экономики, статистики и Информатики (МЭСИ на кафедре Исследования операции

Научный руководитель

доктор экономических наук, профессор Алферова Зоя Васильевна

Официальные оппоненты

доктор экономических наук Егорова Наталья Евгеньевна

Кандидат экономических наук Гаспариан Михаил Самуилович

Ведущая организация

Всероссийский заочный финансово-экономический институт (ВЗФИ)

Защита диссертации состоится 3 0 мая 2007 г в 14 00 часов на заседании диссертационного совета Д 212151 01 в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу 119501, Москва, ул Нежинская, д 7

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета, экономики, статистики и информатики

Автореферат разослан «_»_2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета,

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Сфера услуг является важнейшим сектором мирового хозяйства Особенно в настоящее время в странах Евросоюза, сектор услуг стал одним из основных факторов экономического роста этих стран Развитие данного сектора во многом говорит об экономическом уровне страны В экономике развитых стран, сфера услуг составляет 70-80% от внутреннего валового продукта (ВВП)

В развивающихся странах, в частности в Мали, сфера услуг быстро нарастала Быстрый рост сферы услуг, вводил новые экономические отношения появились малые и средние предприятия на основе частной инициативы В Мали рост этого сектора более ощутим в автосервисных услугах в связи со значительным нарастанием общего числа автомобильного парка, состоящего в основном из подержанных машин Естественно возрастают потребности населения в автосервисных услугах При этом, в большой степени используется мировой опыт автосервиса, как предпродажного, так и послепродажного обслуживания

Для успешного удовлетворения потребностей населения необходимо разработать относительно простой инструментарий технико-экономических расчетов методы и модели анализа и прогнозирования спроса на сервис

Наиболее подходящим методом прогнозирования спроса является классический подход, основанный на использовании прогнозных моделей с ограниченным числом факторов (доходов и цен) Однако, учет только этих параметров не достаточно отражает специфику переходного периода присущего странами с переходной экономикой Необходимо разработать новые современные методы и соответствующие им модели спроса

Такой моделью прогнозирования является имитационная модель, примененная к автосервису Эта модель применительно к данному сектору, учитывает ряд факторов - динамику численности автопарка, - видово-возрастную структуру парка, — нормативы услуг автосервиса, - и качество обслуживания

Для обеспечения качества работы и оптимального функционирования автосервисных центров, предложена модель оптимального размещения автосервисных предприятий, с целью снижения потерь времени оказания услуг клиентам.

Цель и задачи работы

Целью настоящей работы является разработка математических моделей и инструментария для эффективного управления Центральным Военным Ремонтным Предприятием (ЦВРП) в г Маркала в Мали

Поэтому, ставится и решается задача прогнозирования спроса в ремонте в ЦВРП Этапами решения, которой являются

- разработка моделей прогнозирования спроса на автосервис и размещения авторемонтных центров на территории страны,

- создание алгоритма для нахождения минимального времени обслуживания с оптимальной прибылью,

- создание модели размещения авторемонтных центров па территории Мали по военным округам с максимальной рентабельностью,

- разработка алгоритма минимальных затрат времени на транспортировку и обслуживании при выборе пунктов размещения с максимальной прибылью

Объект и предмет исследования

Объектом диссертационного исследования являются процессы ремонта и восстановления автомобильной техники военного и гражданского назначения

Предметом исследования - прогнозирование спроса на ремонт, и размещение автосервисных центров на территории

Методика исследования

Теоретическую основу и методологию проведенного исследования составили труды российских и зарубежных ученых и специалистов в области экономики, автосервиса, теории систем массового обслуживания, исследования опе-

рации, теории вероятности и математической статистики, таких как Егоров Л И (основы теории управления), Туровец О Г , Егоров H Е , Мудунов А С , Хлявич А И , Кобелев H Б , Федотов А В и Лебедев В О , Волков В II, Федосеев В В , Гармаш А H , Трусов П В , Пугачев В С (функциональный анализ), Хэмди A Taxa (введение в исследование операции), Кофман А и Крюон Р (массовое обслуживание теория и применение), Генри Файоль, Ohmae К (the mind of Strategist - the art of Japanese busines USA), В Рейли (гравитационная модель), Дж Форрестер (System Dynamics), Шеннон Р Е, Венетнель Е С "Теория вероятности" и "Исследование операций", Денисова А А, Колесникова А H "Теория больших систем управления", Овчарова Л А "Прикладные задачи теории массового обслуживания"

Научная новизна работы

• Впервые построены математические модель прогнозирование спроса на ремонт, модель размещения авторемонтных центров по всей территории Мали

• Разработаны алгоритмы нахождения объема спроса на ремонт и оптимального размещения автосервисных центров по регионам Мали

• Определено минимальное время ремонта одного автомобиля

• Впервые, применен инструментарий решения многоиндексной задачи для размещения крупных автосервисов

• В результате исследования наряду с положительным экономическим эффектом, решена основная задача военного ведомства - дислокация ремонтных центров по военным регионам Это способствует своевременной и эффективной поддержке военных подразделений

Основными результатами решения поставленных задач являются

- увеличение экономической эффективности ЦВРП,

- значительное сокращение времени ремонта автомобилей,

- своевременное обеспечение в каналах обслуживания по принципу FIFO « First in First Out »

Практическая значимость результатов работы

Разработанная в данной диссертационной работе, методика прогнозирования спроса и прикладная программа для оптимального размещения автосервисных центров на территории Мали, могут быть использованы в процессе управления ЦВРП Использование разработанной методики, позволит существенно сократить время обслуживания в процессе ремонта и время ожидания в очереди, а также увеличить прибыль на ремонте одного автомобиля

Публикации

Основные положения диссертации изложены в ПХПЫХ- публикациях

Структура и объем работы

Работа состой! из введения, грех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений

Краткое содержание работы

Во введении обоснованна актуальность выбранной темы Сформулированы цель и задачи исследования, отмечены основные результаты и их практическая значимость, кратко изложены основные положения работы

Первая глава посвящена описанию общих характеристик Центрального Военного Ремонтного Предприятия и анализу основных решаемых задач

ЦВРП представляют собой отдельное юридическое лицо, характеризующееся следующими факторами

- имеет собственный финансовый счет,

- имее1, хотя еще ограниченно, право непосредственно заключать контракты на некоторые виды его деятельности аренды услуг, купли-продажи,

- отвечает по своим обязательствам своим имуществом

Таким образом, основной деятельностью ЦВРП является производство или модернизация металлических и лесоматериальных конструкций, ремонт автомашин, бронетехники, артиллерийского вооружения и сельскохозяйственного оборудования

Общая мощность производства ЦВРП приведена в таблице 1 Данные - из отчетных книг ЦВРП

Таблица 1

Общая производственная мощность ЦВРП

Наименование В стоимостном выражении ФКФА

Зарплаты (-) 232070405

Затраты на отчисление социальных нужд (-) 5 114125

Затраты на транспортировки (-) 145200000

Производство (изделий) (+) 581192490

Авторемонтные работы (автомобилей) (+) 771763100

Расходы на содержание оборудований и покупки запасных частей (-) 352476555

Франк КФА (ФКФА) - денежная единица Французской Колониальной Африки

1 = 656 ФКФА

При этом ремонт одного автомобиля занимал 4-5 дней В своей практической деятельности ЦВРП стремится расширить сферу своей деятельности включая 1) Усовершенствование военной техники 2) Выполнение всякого рода сооружений, основных конструкций военной техники и гражданского оборудования 3) Проведение ремонтных работ бронетехники, автомашин и артиллерийского оружия 4) Участие в экономическом развитии страны в области ремонта и создания сельскохозяйственной оборудования Реализация указанных целей возможно только при хорошей оптимальной организации ЦВРП, обеспечивающей техническое снабжение ЦВРП, оперативную организацию ремонтных работ, прогнозирование спроса на автосервис, определение объема ремонта, доставку техники на ремонт, своевременный ремонт, опре-

деление цен на ремонт, дислокацию ремонтных станций на территории страны, максимизацию доходов (прибыли) с привлечением минимальных ресурсов

Приведен далеко неполный перечень задач, которые зачастую приходится решать руководству ЦВРП

Задача прогнозирования, выполняемая ЦВРП, сводится к предсказанию ожидаемых услуг Это еще не прогнозирование, но позволяет ЦВРП судить о будущем состоянии процесса развития ЦВРП путем ежегодных аудитов В отчетах "жспертов указывается дальнейшее направление ЦВРП

Среди большого разнообразия экономико-математических методов, методик, используемых для решения управления предприятием, особое место занимают методы и модели прогнозирования. Известно большое количество таких методов и способов прогнозирования, основанных на двух подходах эвристическом и математическом

- Эвристические методы базируются на использовании явлений или процессов, не подающихся формализации

- Для математических методов прогнозирования характерен подбор и обоснование математической модели исследуемого процесса или объекта, а также способов определения ее неизвестных параметров

Среди математических методов прогнозирования особое место занимают методы экстраполяции, которые отличаются простотой, наглядностью, и доступностью использования на ЭВМ Методологическая предпосылка экстраполяции состоит в признании преимущественной связи между прошлым, настоящим и будущим

Вторая глава посвящена разработке моделей прогнозирования спроса на ремонт и оптимального размещения авторемонтных центров

Концептуальная схема построения системы моделей для автосервисной отрасли отражена на рис 2 В соответствии с ней в систему входят три модели, две из которых учитывают действие территориального фактора (на уровне ре-

пиша и регионального подразделения), а одна — макроэкономических и специфических отраслевых факторов Взаимосвязь между моделями осуществляется с помощью показателей, рассчитываемых на базе представленных моделей К числу этих показателей относятся, величина потребности в ^й услуге 1-Й модели автомобиля, размещенного в г-ом регионе Вуг, среднее время обслуживания клиентов т соответствующее оптимальному плану размещения предприятий автосервиса, коэффициент, характеризующий изменение уровня качества обслуживания Ки.

Используя изложенные методические принципы, рассмотрим разработку модели прогнозирования спроса на автосервисные услуги

При разработке этой модели будем исходить из следующих предположений

1 Функция спроса дня рассматриваемой отрасли является сложной многофакторной зависимостью.

К числу ее аргументов, кроме цен на услуги и доходы населения, относятся следующие основные факторы

— парк приобретенных потребителями автомобилей, его объем и структуру, Очевидно, что чем больше величина этого фактора и чем «старше» возрастная структура автопарка, тем большая его доля нуждается в сервисном обслуживании и ремонте и тем выше спрос на услуги автосервиса

- качество и комплексность оказываемых автосервисных услуг Зависимость спроса от этого фактора также достаточно очевидна- чем

выше уровень предлагаемых услуг и шире их спектр, тем меньше работ осуществляется в порядке самообслуживания, тем выше доля работ, приходящихся на автосервисные предприятия, тем больше спрос предъявляется на их услуги

В общей форме модель прогнозирования спроса на автосервисные услуги представляется следующим образом

Na(t) =f[Na(t-l),H(t),K (t-T),C(t),d(t),Sg(t)], H(t)=f2[Ht(t-l),Ku(t-T)],

Ku(t)=f,[Ku{t~\),Mac{t),Na{t)j1i{t)^e{t),IWie{t)\, D(t)^/^Na(t)M(t)Mt)J(t)d(t),Ku(t)] Использованы следующие обозначения'

t- период моделирования (год или другой временной интервал) ,t=Vf где Т - горизонт прогнозирования),

Na (t) — численность парка автомобилей в году t, Mac (t) - суммарная мощность автосервиса в году t, H(t) - импорт автомобилей в году t; Ku (t) - средний уровень качества обслуживания в году t,

•^w(') _ индекс изменения качества обслуживания под действием прочих факторов,

х — лаг инерции по принятию решений на рынке продаж автомобилей,

— вектор цены автомобиля в году t,

C(/) = [C1(i).C2('). c,{t), ся(0],

i - Индекс вида (марки) автомобиля, i =1,т га = число видов автомобилей,

j - индекс вида автосервисной услуги j ='>"

- вектор доходов по группам населения в году t,

Рис. 1. Схема прогнозирования спроса на услуги автосервиса

где - изменение качества,

ОУ - среднее время обслуживания одного автомобиля, В

г - потребности в 1~ои услуги для 1 _ой модели автомобиля в в г-ом регионе районе

к - индекс доходной группы населения, к = ^,

11

9 - индекс возрастной группы автомобиля, в = 1,0 п = число автосервисных услуг (укрупнено по группам услуг), К = число доходных групп населения, Б(1) = №(1)42(1), ,(1(1),.. (1(1)],

^"М _ вектор видов автомашин в возрастной группе в в году I:

- количество автомобилей вида ' , в году I • (укрупненные классы автомобилей)'

Я,(/)=[#,(/),Яг Щг), .».(/)]

0(1:) - суммарный спрос на автосервис в денежном выражении в году I Как показано ранее, одним из основных факторов, определяющих спрос на автосервисные услуги, является динамика численности автопарка. Этот показатель относится к числу наиболее полно представленных и надежных данных, полученных из национальной статистики. Известно, что в Мали, легковые машины и грузовики обслуживаются в одних и тех же авторемонтных центрах Для расчета общей численности автопарка легковых автомобилей используется рекуррентная формула, описывающая ежегодный баланс рассматриваемого вида автотранспортных средств

(2)

где 1 - рассматриваемый интервал времени, /е [1,7"] ;

(/) - общая численность легковых автомобилей в год I, Л/а(/) - объем выпуска (производства) автомобилей, в примере Мали равен нулю,

Объем экспорта в году 1, он также равняется нулю в Мали #(() - объем

импорта в году X,

Лг,(г) - численность автомашин выбывающих из эксплуатации

Показатель выбытия из эксплуатации автомашин характеризуется устойчивой относительной долей как показывает анализ на практике владения автомобилей в Мали, он составляет 2-3% от общего числа парка автосервисных средств Вообще он может быть рассчитан по следующей формуле'

Следующим отличительным фактором по значимости, влияющим на спрос, является возрастная структура автомобилей в Мали Стало известно, что большинство закупленных автомашин произошло из поддержанных автопарков, что объясняет их постоянную потребность в ремонте и обслуживании, несмотря на их происхождение, надежность и стоимость выполнения нужных ремонтных работ

Тем самым нам учесть видовую структуру автопарка Мали, настолько она широка и разнообразна

После этих ограничений и упущений общая имитационная модель прогнозирования спроса на услуги автосервиса приводится к виду

Ранние обозначения сохраняются

Упоминая приведенные упрощения из-за особенности ЦВРП, численность автомобилей (хотя и дана ежегодно статистически) в каждой возрастной группе можно рассчитать по следующей формуле

Поставляя (3) в (2) и с учетом, что Э(/) и равны нулю, имеем ВД = (1 -к.) ЛГа(<-1)+//(/)

(3)

(4)

^ЫЙНлМ]

(5)

+ + для 0 = 2,3

ЛГв(г-1), для (9 = 1

где к„ - коэффициент перевода из одной возрастной группы в другую, более старшую Это эмпирически установлено К* = 0,2 для равномерного распределения автомашин внутри каждой возрастной группы, Ые (()-число автомобилей 5-ой возрастной группы 0 = 1,3

Ие{г) - число машин определяющих динамику изменения размера возрастной группы за счет выше определенных факторов, кроме фактора возрастного перехода (стихийность)

Заметим, что на структуру автопарка оказывает влияние качество обслуживания во-первых, если возможности автосервиса достаточно широкие, потребители могут принять решение о приобретении подержанных, но более дешевых автомобилей, во-вторых, они будут склоняться к покупке таких автомобилей, ремонтировать которые (при сложившейся технической базе и ценах на автосервисные услуги) относительно проще и дешевле Однако имеющаяся информационная база не позволяет произвести корректный анализ этих зависимостей в формализованном виде В связи с этим, в рассматриваемой модели в соотношениях, описывающих структуру парка, соответствующая переменная изменения качества обслуживания будет отсутствовать, тогда примем гипотезу о несущественности такого влияния Учтем те факторы, которые влияют на эти зависимости 1) Изменение времени обслуживания одного заезда автомобиля

^, 2) Относительное сокращение числа заездов по ремонту по отношению

со средненормативными ^. Окончательно фактор качества вычисляется

" ^ /Ь«^) Т» (')], з) Сокращение ]

Ки

так / I. -ч ' »\ з) Сокращение времени в очередь

Окончательно объем автосервисных услуг рассчитывается с учетом следующих показателей

&,(/)- доли ремонтируемых автомобилей, ?/„(/)- усредненное число заездов,

Ng(t)- численность автопарка в каждом возрастной группе h(t) - средний показатель расхода нормо-часов, K{t)~ коэффициент изменения качества ремонта, С(/)-цена одного нормо-часа Расчет объема автосервисных услуг D(t) выполняется по следующей формуле

m=ge{t)-Ve{t)h{t)C{t)Ne{t) (?)

Рассмотрена также задача выбора размещения автосервисные предприятий на основе оптимальной экономико-математической модели их загрузки. При выборе критерия оптимальности плана размещения предприятий необходимо исходить из того, что он должен представлять собой компромисс между максимально возможной прибылью предприятий и затратами общественно-необходимого труда, под которыми в данном случае будем понимать затраты времени клиентов в очереди на обслуживание и стоимость транспортировки неисправного автомобиля до автосервисного предприятия

Задачи территориального размещения различных объектов, предприятий имеют массовый характер Эти задачи массового характера стоят перед муниципальными администрациями, городов, округов Целый ряд задач, связанных с размещением производственных мощностей для предприятий (металлургических комплексов, транспортных узлов (автотранспорт или самолеты), предприятий производства или доставки услуг) требуют решения задач размещения (дислокации) с похожими целевыми функциями и критериями оценки.

Большинство перечисленных задач предполагают наличие взаимосвязанных целевых функций, сочетающих одновременное решение транспортной задачи по минимизации транспортной работы

Требуется организовать систему технического обслуживания и ремонт автомобилей таким образом, чтобы возможно полнее удовлетворить спрос на услуги автосервиса в данном регионе и обеспечить оптимум выбранного критерия

Следует, максимизировать прибыль обслуживание автомобилей в ЦВРП, минимизировать затраты времени обслуживания и стоимость транспортировки неисправного автомобиля

Математически формулируем задачу таким образом

т п я т _я __

*=1 >1 р* 1 У=1

т к Л п я —__

/,=1'яг (8)

(-1 у-1 с-1 /«1 У-1

^>0, 1=\,т,] = 1,и,р = 1,яг,г = 1,Л

] ¿¿¿¿v к -v -'v) |

I I р 1 ' J

Введем следующие обозначения:

*й>г ~ количество автомобилей 1 - ой модели, требующихся для выполнения У - ой услуги и пребывающих на р -е предприятие и г - го округа

Ш^у р - прибыль, получаемая при выполнении У-ой услуги, для г -ой модели автомобиля на р -е предприятии.

~затРаты клиентом на ожидание обслуживания У-ой услуги автомобилем г - ой модели на р- ом предприятие и г - го округа

(ург ~ транспортные затраты владельца I -ой модели автомобиля, прибывшего из округа г на ожидание ] — ой операции на предприятии (выражается в стоимостном выражении из расчета средней почасовой оплаты труда)

Bt j r потребность в у - ой услуги, г - ой модели автомобиля, размещенного в г-ом округе

М1) р - мощность предприятия по оказанию ] -ой услуги для г - ой модели автомобиля.

Задача, выраженная соотношениями (8) относится к классу стандартных задач линейного программирования и может быть решена симплекс-методом

Для дислокации автосервисных предприятий ЦВРП, имеется военная территориальная организация В эту военную территориальную организацию входят пять военных округов в каждом из которых, располагаются я автосервисных центров В каждом округе, на каждом из я предприятий обслуживается некоторое количество машин Всего М типов автомобилей Авторемонтный центр может произвести Я видов ремонтных работ. r = lR

Для каждого округа разработано л возможных проектов строительства предприятия автосервиса с планом их размещения в пунктах р{р — 1,й)

Предполагаем, что на каждый из р пунктов из любого округа г может поступить на ремонт любая /—ая модель автомобиля с заявкой на выполнение любой j-ойуслуги j-\,n.

Требуется выбрать проект максимизирующий критерии оптимальности, обеспечивающий максимальную выручку авторемонтных предприятий, при минимальных затратах времени обслуживания и стоимости транспортировки неисправных автомашин

В третьей главе разработаны алгоритм задачи спроса на автосервис и алгоритм оптимального размещения авторемонтных центров Проведена практическая апробация предложенных алгоритмов 1 Алгоритм решения задачи спроса

Рассмотрим процесс моделирования организации управления ЦВРП на примере ремонта автомобилей в интервале [0,Т].

te [ 1 ,Т] - время обслуживания одного автомобиля

Блок-схема имитационной модели выключает объем сервисных услуг по возрастным группам с гибким использованием принципа FIFO (First ш First Out) Первый шёл на обслуживание - Первого обслужили. Все каналы идентичны и подключены параллельно Дисциплина подбора канала такова: — Заявка, поступившая в систему, обслуживается на том канале, который освободился первый,

- Если все каналы заняты, заявки становятся в очередь и ждут не больше

^ож

установленного времени ожидания

ж ОЖ ^ л св

А если это произойдет, то есть если ^ -1 , то заявка покидает сервис. Задача прогнозирования спроса на автосервис (ремонт) приводится к задаче моделирования многоканальной системы массового обслуживания (на примере ЦВРП система трехканальная)

Введем некоторые обозначения <* у

> - время начала обслуживания }~ои заявки, ' — время окончания ■> ой заявки

I"

- время окончания предыдущей заявки

1 - время ожидания для выполнения 3~ои заявки т - время поступления заявок случайным образом, г,(<,у) = гпй

Составим массив заездов (»,./)

< = 1,2, т, строки матрицы {т,и),

7=1,2, ,п, столбцы матрицы (т,п)

Таблица 2

Исходный массив заездов при г = 30 и у = 7

1 2 3 4 5 6 7

1 1 1

2 2 2

3 3 3

4 4 1

30 7 3

Столбец 1 - время заезда в автосервис 1-го автомобиля,

Столбец 2 - код неисправности <-го автомобиля,

Столбец 3 - количество нормо-часов необходимых для устранения соответствующей неисправности из столбца 2 для i-го автомобиля, Столбец 4 - время начала ремонта i-го автомобиля, Столбец 5 — время ожидания для i-го автомобиля, Столбец 6 — время окончания ремонта i-го автомобиля, Столбец 7 - номер канала, куда направлен для ремонта г -ый автомобиль Алгоритм нахождения модели прогнозирования спроса на автосервис представлен в виде блок-схемы Алгоритм реализуется программой bs_l vbp exe (Visual Basic Project exe )

Блок схема реализации модели прогнозирования спроса на автосервис представлена на рис 2

N = N+1

1 = 3,4 1=1,7

Начало

1

с

ч С(0-> /

+

\

N=0

+

ЛИ), ли,

4

1н, Iй л

ч о» | с» » Н Ъ ч ч /

х, <-4

ИЛ

4,(0 =N,(0 В,(О = С(0=К(0'

в,(о "я,(о.ч,(о ь(ьтс(о-що

N<Nm

Результаты 0,(0,1„об *

Конец

т, (у) = пи!

Рис 2. Блок схема алгоритма прогнозирования спроса.

2. Алгоритм реализации модели размещения автосервисных центров

На базе формулы (8) составляется алгоритм, представлен на рис 3 для решения задачи оптимального размещения автосервисных центров

Рис. 3 Блок-схема алгоритма оптимального размещения авторемонтных центров в Мали

3. Результаты эксперимента

При моделировании прошозирования спроса на автосервис

Таблица 3

Результаты моделирования прогнозирования спроса па автосервис

Единицы измерения Канал 1 Канал 2 Канал 3 Средние значения

Среднее время обслуживания (ремонта) одного автомобиля ш часы 22 18 23 21

Объем спроса Число автомашин 37577 30678 39302 107557

Объем спроса 0.0) Франк КФА 1869030476

Франк КФА (ФКФА)- денежная единица Французской Колониальной Африки 1 = 656 ФКФА

При этом среднее время обслуживания (ремонта) одного автомобиля равно 21 час

Тогда общий ожидаемый объем спроса равняется 1869030476 ФКФА В число автомобилей он равен 107557

Эти результаты будем использовать для оптимального размещения авторемонтных центров по регионам

О 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3.5 4 4.5

-♦—Среднее время обслуживания (ремонта)

л одного автомобиля

Объем спроса

I рафик спроса ш каналам

11ри моделировании онтима п.иого размещения авгорем&КП'шЩ центров.

Таблица 4

Результаты мо дел и ро идо i и я оптнмалыюго рялисжсммя авторемонтых центров

К.нч: Кати Гом Бу1 : Гао Итоги

Омиаемгы Лег*, 7733 ]8l<i?. 145 IS19 31Й-1 454Я7

мощность Tpyi. I71S 640 3233 4(M 708 6705

Итог 1 ISH^ 1 779 1 222? 3893 52192

Ожиляемая Лггк. 27W>I 120 7 66354(412 54731253? 647877 ] 2 113331373 1665492242

:■ франках К" ФА ¡£787440 1019305 2МУ4288 2 №3333 3359574 4 7253'>43

Bcufo ФКФА (7127461Si

Франк КФА (ФКФА) денежная единица Французской Колониальной Африки 1 = 656 ФКФА

Касс, Кати, Cciy, Томбу кту, 1 'ао, рег ионы

Таблица §

Суммарная мощность автосервисных цент ров по регионам

Тип а в т-мобиля КИТАЙ ФРАНЦИЯ ЯПОНИЯ ГЕРМАНИЯ РОССИЯ ИТОГ

КАЕС Легковых 2320 3523 7733 6166 60

ГруЗОВЫХ 82 124 272 21Х 171В

КАТИ Легковых 5458 82В9 18195 14556 142

[|п;|'|'.:>:\ 192 292 640 512 142

СЕГУ ЛегкОнЫХ 4367 6631 14556 11645 114

Грузовых ! 54 233 512 410 3235

ТОМБУКТУ Легковых 546 829 1819 1456 14

Грузовых 19 29 64 51 404

Шло ЛегюовьЙ 955 1451 .3184 2547 25

Грузовых 34 51 ¡12 90 708

СУММАРНАЯ МОЩНОСТЬ АВТОСЕРВИСНЫХ ЦЕНТРОВ ПО РЕГИНАМ

КЛ6С КАТИ СЕ" ТОМБУКТУ Г АО

4. Анализ результатов

Полученные результаты показывают

Время ожидания сокращается зачет сокращения времени обслуживания одного автомобиля примерно 2 раза Раньше ремонт одного автомобиля занимал 4 рабочих дня

Ожидаемый объем спроса в денежных выражениях вырост примерно 3 раза он составляется 1869030476 ФКФА

Анализ экономического состояния ЦВРП до эксперимента показал очень низкую его эксплуатацию автосервисных услуг, несмотря на большой объем машин, нуждающихся ремонту

Поэтому ставилась и решалась задача размещения автосервисных центров по всей стране Результатом явилось создание 4 дополнительных ремонтных центров, которые базируются в военных регионах

Определим экономическую эффективность на основании методик применяемых в аудиторском бюро экспертного отчета ЦВРП в Мали

Таблица 6

Экономическое состояние ЦВРП (выраженное в фрапках КФА

Наименование операции Экономическое состояние до эксперимента Экономическое состояние после эксперимента

Производство +481 192 490 +685 200000

Расходы на содержание и оборудований и на покупки запчастьей - 352476555 - 652476000

Зарплата - 232 070 405 -696 211 215

Затраты на транспортировки - 145 200000

Автосервисные работы +771763100 +1712746184

Затраты на отчисление социальных нужд -5 200000 -15 000000

Всего 520 008 630 1 034 259 969 или 1034259970

Знак «-» определяет затраты а знак «+» - прибыли

Таким образом чистый экономический эффект составляет 1034259970- 520 008 630= 514 251 340 ФКФА

Что составляет увеличение прибыли на 20%

Положительный экономический эффект был достигнут добавлением дополнительных ремонтных предприятий, а также сокращением затрат на доставки неисправных автомобилей к месту ремонта

Заключение

В результате данного диссертационного исследования разработаны и исследованы математические модели прогнозирования спроса на автосервис в ЦВРП г. Маркала, и оптимального размещения автосервисных центров на территории Мали При разработке получены следующие результаты

1 Описаны общие характеристики ЦВРП и выделены основные управленческие задачи

2 Впервые построены математические модель прогнозирование спроса на ремонт, модель размещения авторемонтных центров по всей территории Мали

3 Разработаны алгоритмы нахождения объема спроса на ремонт и оптимального размещения авторемонтных центров по регионам Мали

4. Определенно минимальное время ремонта одного автомобиля

5 Впервые, применен инструментарий решения многоиндексной задачи для размещения крупных автосервисов

6 В результате исследования наряду с положительным экономическим эффектом, решена основная задача военного ведомства - дислокация ремонтных центров по военным регионам Это способствует своевременную и эффективную поддержку военных подразделений

Основные положения диссертации опубликованы в 5 авторских статьях 1 Алферова ЗВ, Сиоро Бегеле Методы и модели прогнозирования спроса предприятий (на примере ремонта автомобилей и военной техники в Мали) / Сборник научных трудов академического совета МЭСИ)/ выпуск третий -М, 2004

2 Алферова 3 В Сиоро Бегеле Методы и модели прогнозирования спроса. Сборник статей /Московский международный институт экономики, информатики, финансов и права/. Выпуск четвертый - М, 2004

3 Сиоро Бегеле Модели размещения автосервисных центров на территории Мали / Сборник статей/ - М Компания Спутник+, 2003

4. Сиоро Бегеле Информационные технологии по использованию организационно-экономических сфер производства / Сборник научных трудов академического совета МЭСИ / выпуск четвертый - М, 2004

5 Сиоро Бегеле Алгоритм реализации модели размещения автосервисных центров на примере Центрального военного ремонтного предприятия

5

Подписано к печати 11 04 07

Формат издания 60x84/16 Бум офсетная №1 Печать офсетная Печл 1,8 Уч-издл 1,7 Тираж 100 экз

Заказ № 3998

Типография издательства МЭСИ 119501, Москва, Нежинская ул., 7

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Сиоро Бегеле

Содержание.

Введение.

Глава 1 Анализ методов управления Центральным военным ремонтным предприятием.

1.1 Общая характеристика Центрального военного ремонтного предприятия ЦВРП.

1.2 Управленческие задачи ЦВРП.

1.3 Анализ решаемых задач.

Выводы по главе.

Глава 2 Задача прогнозирования спроса на автосервисные услуга.

2.1 Общая постановка задачи.

2.2 Имитационная модель прогнозирования спроса на услуги автосервисной отрасли.

2.3 Модель размещения автосервисных центров.

2.4 Модель предпочтения потребителя.

Выводы по главе.

Глава 3 Практическая реализация моделей.

3.1 Алгоритм реализации имитационной модели спроса

На обслуживание и ремонт автомобилей в ЦВРП.

3.2 Алгоритм реализации модели размещения автосервисных центров.

3.3 Результаты экспериментальных расчетов.

3.4 Анализ полученных результатов.

Выводы по главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Организация управления Центральным военным ремонтным предприятием г. Маркала в Республике Мали"

Актуальность работы.

Сфера услуг является важнейшим сектором мирового хозяйства. Особенно в настоящее время в странах Евросоюза, сектор услуг стал одним го основных факторов экономического роста этих стран. Развитие данного сектора во многом говорит об экономическом уровне страны. В экономике развитых стран, сфера услуг составляет 70-80% от внутреннего валового продукта (ВВП).

В развивающихся странах, в частности в Мали, сфера услуг стремительно росла. Быстрый рост сферы услуг, вводит новые экономические отношения: появились малые и средние предприятия на основе частной инициативы. В Маш рост этого сектора более видим в автосервисных услугах в связи со значительным увеличением автомобильного парка, состоящего в основном из подержанных машин. Естественно возрастают и потребности населения в автосервисных услугах. При этом, в большой степени используется мировой опыт автосервиса, как предпродажного, так и послепродажного обслуживания.

Для успешного удовлетворения потребностей населения необходимо разработать относительно простой инструментарий технико-экономических расчетов: методы и модели анализа и прогнозирования спроса на сервис.

Наиболее подходящим методом прогнозирования спроса является классический подход, основанный на использовании прогнозных моделей с ограниченным числом факторов (доходов и цен). Однако, учет только этих параметров не достаточно отражает специфику переходного периода, присущего странам с переходной экономикой. Необходимо разработать новые современные методы и соответствующие им модели спроса.

Такой новой моделью прогнозирования является имитационная модель, примененная к автосервису. Эта модель, применительно к автосервису, учитывает комплексный ряд факторов: динамику численности автопарка, видово-возрастную структуру парка, норматив услуг автосервиса, качество обслуживания.

Для обеспечения качества работы и оптимального функционирования автосервисных центров, предложена модель оптимального размещения автосервисных предприятий, с целью снижения потерь времени оказания услуг клиентам.

Цель и задачи работы

Целью настоящей работы является разработка математических моделей и инструментария для эффективного управления Центральным военным ремонтным предприятием (ЦВРП) в г. Маркала в Мали.

Поэтому, ставится и решается задача прогнозирования спроса в ремонте в ЦВРП, этапами решения которой являются:

- разработка имитационной модели прогнозирования спроса на автосервис;

- создание алгоритма для нахождения минимального времени обслуживания с оптимальной прибылью;

- создание модели размещения авторемонтных центров на территории Мали по военным округам с максимальной рентабельностью;

- разработка алгоритма минимальных затрат времени на транспортировку и обслуживание при выборе пунктов размещения с максимальной прибылью.

Объект и предмет исследования

Объектом диссертационного исследования являются процессы ремонта и восстановления автомобильной техники военного и гражданского назначения.

Предмет исследования - прогнозирование спроса на ремонт, и размещение автосервисных центров на территории.

Методика исследования Теоретическую основу и методологию проведенного исследования составили труды российских и зарубежных ученых и специалистов в области экономики, автосервиса, теории систем массового обслуживания, исследования операции, теории вероятности и математической статистики, таких как: Егоров А.И. основы теории управления); Туровец О. Г.; Егоров Н.Е. ,Мудунов А.С.; Хлявич А.И.; Кобелев Н.Б.; Федотов А.В. и Лебедев В.О.; Вожов В.Н., Федосеев В.В., Гармаш А.Н. ; Трусов ILB. ; Пугачев B.C. (функциональный анализ); Хэмди А. Таха (введение в исследование операции); Кофман А.и Крюон Р. (массовое обслуживание: теория и применение); Генри Файоль; Ohmae К (the mind of Strategist - the art of japanese busines USA) ; В. Рейли (гравитационная модель); Дж Форрестер (System Dynamics) ; Шеннон P. Е; Венетцель Е.С "Теория вероятностей" и "Исследование операций"; Денисова А.А, Колесникова А. Н. 'Теория больших систем управления"; Овчарова ЛА."Прикладные задачи теории массового обслуживания". Научная новизна работы

• Впервые построены математические модель прогнозирование спроса на ремонт, модель размещения авторемонтных центров по всей территории Мали.

• Разработаны алгоритмы нахождения объема спроса на ремонт и оптимального размещения авторемонтных центров по регионам Мали.

• Определено минимальное время ремонта одного автомобиля.

• Впервые, применен инструментарий решения многоиндексной задачи для размещения крупных автосервисов.

• В результате исследования наряду с положительным экономическим эффектом, решена основная задача военного ведомства - дислокация ремонтных центров по военным регионам. Это способствует своевременной и эффективной поддержке военных подразделений.

Основными результатами решения поставленных задач являются:

- увеличение экономической эффективности ЦВРП,

- значительное сокращение времени ремонта автомобиле^

- своевременное обслуживание в каналах обслуживания по принципу FIFO «First in First Out».

Практическая значимость результатов работы. I 6

Разработанная в данной диссертационной работе методика прогнозирования спроса и прикладная программа для оптимального размещения автосервисных центров на территории Мали, могут быть использованы в процессе управления ЦВРП. Использование разработанной методики, позволит существенно сократить время обслуживания в процессе ремонта и время ожидания в очереди; а также увеличить прибыль на ремонте одного автомобиля. Публикации

Основные положения диссертации изложены в пяти публикациях [22], [23], [24], [25], [26]. Структура и объем работы

Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Краткое содержание работы

Во введении обоснована актуальность выбранной темы. Сформированы цели и задачи исследования, отмечены новизна результатов и их практическая значимость, и кратко изложены основные положения работы.

В первой главе рассматривается анализ управления Центрального Военного Ремонтного предприятия. Описаны общие характеристики и организационная структура Центрального Военного Ремонтного Предприятия (раздел 1.1). Поставлены основные управленческие задачи (раздел 1.2) и рассматривается анализ решаемых задач (раздел 1.3). Поставлена задача прогнозирования спроса и оптимального функционирования данного военного предприятия.

Вторая глава посвящена разработке модели прогнозирования спроса на ремонт (раздел 2.1), модели оптимального размещения автосервисных центров на территории Маш (раздел 2.2), модель предпочтения потребителей (раздел 2.3).

В третьей главе изложенный материал связан с практической реализацией предложенных моделей (раздел 3.1 и 3.2). Проведен анализ полученных научных результатов (раздел 3.3).

В заключении приведены основные научные и практические результаты проведенных теоретических и экспериментальных исследований. 4 8

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Сиоро Бегеле

Выводы.

В третьей для экспериментальной реализации моделей составлены алгоритмы. Проведены экспериментальные расчеты модели имитационной модели прогнозирования спроса и модели оптимального размещения автосервисных центров.

Для экспериментальной реализации модели составлены алгоритмы. Произведены экспериментальные расчеты указанных моделей.

Экспериментальные результаты показывают .целесообразность разработанных методов, с получением положительного экономического эффекта порядка 514 251340 ФКФА, т.е. увеличение прибыли в 20% чем до эксперимента.

Также предлагаемые методики для решения поставленных задач позволили значительно уменьшать время обслуживания: примерно в 2 раза.

С другой стороны они используются для эффективного и своевременного обслуживания военной техники.

Заключение

В результате данного диссертационного исследования разработаны и исследованы математические модели прогнозирования спроса на автосервис в ЦВРП г. Маркала, и оптимального размещения автосервисных центров на территории Мали. При разработке получены следующие результаты.

1. Описаны общие характеристики ЦВРП и выделены основные управленческие задачи.

2. Впервые построены математические модель прогнозирование спроса на ремонт, модель размещения авторемонтных центров по всей территории Мали.

3. Разработаны алгоритмы нахождения объема спроса на ремонт и оптимального размещения СТОА по регионам Мали.

4. Определенно минимальное время ремонта одного автомобиля.

5. Впервые, применен инструментарий решения многоиндексной задачи для размещения крупных автосервисов.

6. В результате исследования наряду с положительным экономическим эффектом на 20% больше того, что был до моделирования, была решена очень важная задача военного ведомства Мали: оптимальное размещение ремонтных центров по военным регионам. Это способствует своевременной и эффективной поддержке военных подразделений. Основными результатами решения поставленных задач являются:

- увеличение экономической эффективности ЦВРП, с

- значительное уменьшение времени ремонта автомобилей,

- своевременное обслуживание в каналах обслуживания по принципу FIFO « First in First Out».

Однако считаем целесообразным, продолжать исследовательских работ в следующих направлениях:

• Оптимизация производительности ЦВРП в условии полной конкуренции в экономической зоне ЭКОВАКСа. Возможно разработка модели предпочтения с учетом фактора качества, и доступности цен.

• Нахождение более эффективных методов понижения времени обслуживания и времени ожидания в очереди.