Разработка комплекса моделей системы поддержки принятия решений в сфере транзитной торговли на основе когнитивного подхода тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Разработка комплекса моделей системы поддержки принятия решений в сфере транзитной торговли на основе когнитивного подхода"

На правах рукописи

Хлебникова Анна Игоревна

РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ ТРАНЗИТНОЙ ТОРГОВЛИ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОГО ПОДХОДА

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

16 МАЙ 2013

005058866

Москва —2013

005058866

Диссертация выполнена на кафедре Прикладной информатики в экономике федерального государственного бюджетного образовательного учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)»

Научный руководитель: Тельнов Юрий Филиппович

доктор экономических наук, профессор

Официальные оппоненты: Хрусталев Евгений Юрьевич

доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник федерального государственного бюджетного учреждения науки Центрального экономико-математического института Российской академии наук

Кулинич Александр Алексеевич

кандидат технических наук, старший научный сотрудник федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук

Ведущая организация: Федеральное государственное образовательное

бюджетное учреждение высшего

профессионального образования «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»

Защита состоится «29» мая 2013 г. в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.151.01 в МЭСИ по адресу: 119501, г. Москва, ул. Нежинская д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭСИ. Автореферат разослан 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

И.Н. Мастяева

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Транзитная торговля промышленными товарами - динамически развивающаяся отрасль в условиях современной России. Товары промышленного назначения, выпускаемые серийно, обладают сходными характеристиками, мало зависящими от конкретного производителя, что позволяет компаниям с достаточно низкой квалификацией и специализацией лиц, принимающих решения (ЛПР), успешно торговать ими. Важной предпосылкой возникновения посредников на рынке товаров промышленного назначения является нежелание отделов сбыта заводов-производителей работать с небольшими заказами и большим числом заказчиков, что создает рыночную нишу для оптовых торговых компаний, торгующих транзитом. В свою очередь, отсутствие наработанных сбытовых каналов с конечными потребителями у самих компаний-посредников порождает неоднократные перепродажи товаров через другие аналогичные компании, что вызывает необходимость оптимизации схем поставок и выбора поставщиков для изменяющихся ситуаций на товарном рынке.

Анализ существующих подходов к решению проблемы выбора поставщиков и схемы поставки показал отсутствие для предприятий транзитной торговли адекватных экономико-математических моделей и инструментальных средств, учитывающих динамичность происходящих изменений во внешней среде и факторы неопределенности при обработке заказов клиентов. В связи с этим возникает необходимость разработки комплекса моделей поддержки принятия решений в условиях неопределенности и динамичности деятельности компаний транзитной торговли. При этом вырабатываемые решения должны быть оперативными и эффективными для увеличения доходности предприятий.

На этапе постановки и формализации задачи принятия решений актуальным становится отбор параметров для обоснованного построения математических моделей оптимизации схем поставок. В настоящее время широкое применение находят методы когнитивного подхода для моделирования сценариев развития ситуаций, которые могут использоваться для обоснования параметров многофакторных моделей оптимизации. В связи с этим актуальное значение приобретает разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе применения методов когнитивного моделирования, позволяющих осуществлять построение

адекватных целевых функций и ограничений математической модели, обеспечивающих оптимальный выбор поставщика и схемы поставок транзитными компаниями.

Вышесказанное определило выбор темы и направления исследования, и обосновывает актуальность задачи разработки комплекса моделей системы поддержки принятия решений в сфере транзитной торговли на основе когнитивного подхода.

Степень научной проработанности темы. Теоретическим и методологическим основам функционирования предприятий транзитной торговли, логистической организации их деятельности посвящено множество трудов таких отечественных и зарубежных ученых, как Б.А. Аникин, В.В. Дыбская, Г.А. Левиков, Л.Б. Миротин, К.И. Плужников, В.И. Сергеев. Джеффри Г. Шатт. Ламберт Дуглас, Доналд Дж. Бауэрсокс, Дейвид Дж. Клосс и др.

Вопросы математического моделирования логистических систем и процесса принятия решений в области управления логистическими бизнес-процессами рассматриваются в работах В.И. Бережной, Е.В.Бережной, Г.Л. Бродецкого, B.C. Лукинского, И.А. Цвиринько и др. Тем не менее, вопросы выбора поставщика с учетом цены товара и стоимости транспортировки не достаточно исследованы.

Проблемам концептуального проектирования СПГ1Р посвящены работы Л.С.Болотовой, З.А. Кучкарова, С.П. Никанорова, А.И. Половинкина, А.Г. Теслинова. Теоретические основы инженерии знаний, подходы к автоматизации слабоструктурированных задач, интеллектуальные методы, вопросы реализации соответствующих методов в системах поддержки принятия решений исследованы в работах A.B. Андрейчикова, О.Н. Андрейчиковой, Т.А. Гавриловой, Д.А. Поспелова, Р. Стенфилда, В.В. Дика, Г.В. Рыбиной, В.Б. Тарасова, Ю.Ф. Тельнова, В.К.Финна, В.Ф. Хорошевского и др. Однако, необходимость адаптации общих моделей к конкретным условиям применения обусловливают высокую потребность в исследованиях, посвященных разработке систем поддержки принятия решений для отдельных отраслей и типов компаний с учетом динамических условий их функционирования.

Системный анализ, методы когнитивного моделирования экономических процессов образуют на современном этапе методологию комплексного исследования

слабоструктурированных проблем сложных систем. Среди фундаментальных исследований, посвященных когнитивному моделированию сложных систем, можно выделить труды Н.М. Абдикеева, В.В. Кульба, H.A. Абрамовой, Г.В. Гореловой, Е.К. Корноушенко, В.И. Максимова, Дж. Каста, Ф.С. Робертса, Э.А.Трахтенгерца и др. Вопросам поддержки принятия решений в слабоструктурированных динамических ситуациях посвящены труды A.A. Кулинича, А.Н. Аверкина, О.И. Ларичева и др.

Таким образом, в доступных для анализа источниках в недостаточной мере рассматриваются возможности адаптации методов когнитивного анализа к процессу принятия управленческих решений по повышению эффективности деятельности предприятий с учетом динамических условий функционирования компаний транзитной торговли промышленными товарами.

Целью диссертационного исследования является разработка комплекса моделей системы поддержки принятия управленческих решений на основе когнитивного подхода и математических методов оптимизации в сфере транзитной торговли промышленными товарами с помощью целостного методического и программно-математического обеспечения принятия управленческих решений, направленного на повышение качества и скорости принятия решений при выборе поставщиков и схемы поставки товаров.

Задачи диссертационного исследования. Для достижения цели диссертационного исследования поставлены и решены следующие задачи:

1. Проанализировать особенности функционирования, организации и управления предприятиями транзитной торговли промышленными товарами в современных экономических условиях и осуществить адекватный выбор методов формализации постановки задачи поддержки принятия решений.

2. Разработать концептуальную структуру системы поддержки принятия управленческих решений в сфере транзитной торговли промышленными товарами.

3. Разработать когнитивную карту, отражающую причинно-следственные связи в системе управления предприятиями транзитной торговли промышленными товарами, и осуществить импульсное моделирование по отбору факторов принятия решений.

4. Разработать когнитивный метод формализации постановки многофакторных задач транзитной торговли в виде оптимизационной математической модели.

5. Разработать прототип системы поддержки принятия решений на основе модели оптимизации выбора поставщика и схемы поставки в транзитной торговле.

6. Провести апробацию и оценку эффективности результатов исследования на примере металлоторгующей компании.

Объектом исследования являются предприятия транзитной торговли промышленными товарами.

Предметом исследования выступают процессы, происходящие при принятии управленческих решений на предприятиях транзитной торговли промышленными товарами.

Теоретическую и методологическую основу диссертационного исследования составили научные труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные теории управления, разработке проблем принятия решений в сфере сбытовой логистики торговых предприятий промышленными товарами; законодательные акты, действующие в Российской Федерации, распорядительные документы. Методы исследования базируются на теории и практических знаниях построения моделей сложных социально-экономических систем, теории систем, теории когнитивного анализа для решения слабоструктурированных проблем, методах поддержки принятия решений в динамических ситуациях, методах импульсного анализа на основе графов, методах инженерии знаний, теории искусственного интеллекта, теории программирования, методах оптимизации.

Для разработки системы поддержки принятия решений применялась Microsoft Visual Studio 2008/2010. Разработанная в Южном федеральном университете программная среда когнитивного моделирования (ПС КМ) применялась для визуализации при построении и анализе когнитивных моделей.

Нормативно-правовую базу исследования составляют законодательные положения в сфере торговли и транспортных перевозок Российской Федерации, данные статистической отчетности и внутрифирменной информации ряда российских предприятий, не являющиеся коммерческой тайной. Применяются результаты отраслевых исследований в сфере металлоторговли, представленные в научной литературе.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке концептуальной структуры системы поддержки принятия управленческих решений в

сфере оптовой и мелкооптовой транзитной торговли в целях повышении эффективности деятельности предприятий транзитной торговли промышленными товарами с помощью целостного методического и программно-математического обеспечения принятия управленческих решений, отличающегося комплексным применением методов когнитивного моделирования и линейного программирования.

Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором и имеющие элементы научной новизны:

1. Разработана двухуровневая концептуальная структура СППР, отличающаяся использованием когнитивного подхода в сочетании с методами линейного программирования для повышения эффективности выбора поставщика и схемы поставок в сфере транзитной торговли.

2. Разработано формализованное представление системы управления транзитной торговлей промышленными товарами в виде когнитивной карты, ориентированной на анализ сферы деятельности предприятий транзитной торговли. Когнитивная карта позволяет выделить проблемные области объекта управления (с учетом факторов внешней и внутренней среды) на основании анализа сценариев, полученных с помощью импульсного моделирования на когнитивной карте.

3. Разработан когнитивный метод формализации постановки многофакторной задачи оптимизации, отличающийся возможностью формализации постановки задачи выбора поставщика и схемы поставки для построения многофакторной модели линейного программирования по результатам структурного анализа когнитивной карты второго уровня.

4. Разработана новая многофакторная модель выбора поставщиков и схемы поставки на основе решения задачи линейного программирования с учетом выявленных эндогенных и экзогенных переменных в результате применения когнитивного метода.

5. Разработан прототип программной реализации системы поддержки принятия решений на основе применения сервисно-ориентированной архитектуры, позволяющий увеличивать доходность торговых сделок путем повышения оперативности и эффективности решений при выборе поставщика и схемы поставки за счет ускорения и повышения качества принимаемых решений.

Работа выполнена в рамках п. 1.2. «Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей»; п.2.3. «Разработка системы поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой, на всех уровнях» паспорта научной специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики.

Теоретическая значимость. Теоретическая значимость состоит в развитии методологии когнитивного моделирования при выработке управленческих решений в динамических системах в условиях неопределенности, а также применении когнитивного метода формализации постановки многофакторной задачи оптимизации для построения целевой функции и ограничений модели линейного программирования.

Практическая значимость исследования. Практическая значимость исследования состоит в возможности многократного использования когнитивной карты для формализации математической модели в зависимости от ситуации на рынке. Основные положения, выводы, рекомендации, модели, методы и алгоритмы могут быть использованы предприятиями и организациями транзитной торговли промышленными товарами любой формы собственности для поддержки принятия управленческих решений при выборе поставщиков и схемы поставки.

Результаты исследования были внедрены в учебный процесс ТТИ ЮФУ в рамках дисциплин «Информационные технологии и ресурсы в менеджменте», «Информационные системы в экономике», «Логистика», «Экономико-математические методы» и др.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты исследования прошли апробацию в экспертном сообществе в рамках следующих научно-практических мероприятий: XIV Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, Государственный политехнический университет, июнь 2010г.); Всероссийской научно-практической конференции «Стратегическое управление организациями: теория и практика инновационного развития» (Санкт-Петербург, Государственный

политехнический университет, 2011г.); Шестой Всероссийской научно-практической конференция «Перспективные системы и задачи управления» (Таганрог, ТТИ ЮФУ, апрель 2011г.).

Разработанная система поддержки принятия решений реализована и используется в практической деятельности предприятий ЗАО ««Система Металл-тендер» и ООО «МетТрансСервис», что подтверждается соответствующими документами о внедрении.

Публикации. Основное содержание диссертации и результаты проведенного исследования изложены в 9 опубликованных научных работах общим объемом 5 п.л., в том числе в 5 статьях (3 п.л.) в научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук.

Структура и объем диссертационной работы, состоящей из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложений, последовательно раскрывают ее цель и задачи.

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

Выполненное исследование позволило достичь поставленной цели. На защиту выносятся следующие положения, имеющие элементы научной новизны.

1. Двухуровневая концептуальная структура СППР в сфере транзитной торговли промышленными товарами, отличающаяся поддержкой решений на стратегическом и тактическом уровнях

На основе анализа существующих методов принятия управленческих решений, особенностей процессов организации, функционирования и управления предприятиями транзитной торговли промышленными товарами выявлены ключевые факторы (скорость обработки заказов клиента, выбор поставщика и схемы поставки и др.), влияющие на эффективность и устойчивое развитие предприятий транзитной торговли промышленными товарами. Сформулированы критерии эффективности, которые определяют требования к использованию и разработке системы поддержки принятия решений на основе применения интеллектуальных модулей когнитивного моделирования и методов оптимизации.

Выявлены следующие источники неопределенности в сфере транзитной торговли:

1. Как элемент макрологистической системы, транзитные компании устанавливают хозяйственные связи с поставщиками, согласовывая с ними связанные с поставкой товаров технико-технологические и экономические требования, а также требования к срокам поставки. Такие экономические системы представляют собой «большие системы», которые крайне затруднительно представить в формальном виде, т.к. они имеет непостоянную структуру, сложную иерархию, при управлении используются нечеткие критерии.

2. Транзитные торговые компании в своей деятельности во многом зависят от человеческого фактора, т.е. лица, принимающие решения, как на стратегическом, так и на тактическом уровне управления определяют поведение на товарных рынках. Характеристики и параметры экономического поведения ЛПР не имеют точного формального описания, что усложняет процесс моделирования.

3. Транзитные компании не могут функционировать без учета внешней среды, т.е. динамичности процессов в сфере транзитной торговли. В связи с эти необходимо учитывать поведение других организаций — поставщиков, транспортных компаний, кредитных организаций, клиентов, поведение которых не подлежит точному прогнозированию.

В своей работе транзитные компании сталкиваются с решением достаточно сложных логистических задач, поскольку для организации эффективных поставок товаров клиентам им приходится учитывать сложную комбинацию следующих факторов:

• цены товаров поставщиков;

• доступные варианты транспортировки этих товаров потребителю;

• возможные маршруты транспортировки товаров;

• виды транспортных средств;

• особенности и требования к транспортным средствам по грузоподъемности и вместимости;

• требования поставщиков к минимальным партиям отгружаемых товаров.

Оптимальное решение подобных задач выходит за рамки компетентности сотрудников транзитных торговых компаний, которым приходится принимать подобные решения, в результате чего качество принятых решений оказывается неадекватным, что, в свою очередь, приводит к снижению рентабельности сделок предприятия; увеличению логистических затрат в цепочке товародвижения от поставщика к потребителю; неоправданному увеличению товарно-материальных запасов и снижению оборачиваемости оборотных средств не только в компаниях-посредниках, но и у предприятий-производителей. Перечисленные обстоятельства обусловливают необходимость разработки интеллектуальной СППР, использующей данные и модели для решения слабоструктурированных проблем на стратегическом уровне управления и методов оптимизации на тактическом уровне управления. В работе предлагается двухуровневая концепция СППР, представленная на рисунке 1.

Рисунок 1 - Концептуальная двухуровневая структура СППР

На стратегическом уровне важным этапом формирования решения в СППР является генерация альтернатив. В качестве средства генерации альтернатив и анализа сценариев возможного развития ситуаций, а также в качестве метода представления и обработки информации обосновывается использование когнитивных

карт и методов сценарного моделирования на них. На тактическом уровне принятия решений поиск решения предлагается сводить к решению детерминированных задач.

Преимуществом предлагаемой СППР является сочетание применения методов когнитивного моделирования опыта и знаний руководителей и математических методов оптимизации, что повышает объективность и обоснованность выбора стратегии, обеспечивает системную поддержку всех стадий принятия решений и позволяет автоматизировать процесс выбора поставщика и схемы поставки.

2. Когнитивная карта системы управления транзитной торговлей промышленными товарами для определения с помощью импульсного моделирования сценариев возможного развития ситуаций и целевой вершины

В диссертационном исследовании в результате экспертного анализа процессов функционирования предприятия с позиции его взаимодействия с окружающей средой, а также анализа внутренних причин, возникающих в результате действий субъектов управления, выделены факторы и их взаимодействие, которые легли в основу построения когнитивной карты системы управления транзитной торговлей промышленными товарами (рисунок 2).

В] Л'Апагсьая'с-пе.тема ду Л^Го. '"У//..

в;. Го су п 5рртк>с "

^ ВЙ.Ппмкопсгал *сп£геиа

-¡г-«» // /„.- '

.АдмялипратиЕос?/ -

ресурс / / х

Л . ......-—-.»р.

^ ^ У ■ / г ■ Обо^ртфй гапэтйх

Ч Г"-. /■

> / , ---

/ *гЛоум№осп сд=

а А/ У\/^к

рредп^кяткя

-•оо N О'

КЗ. ЕАч¥ет*о\ '/гмавяйкил

12 ^огигти*»

/ , --

эивнха

I / 1 " ^

1*</ И2 ..ефЙсть обмена

Т1.

\ I

/ х

1. э»

Тб .Попутные лоста.|

—" г Сеза

Тз.Хесррафня 6иззе::а

Рисунок 2 - Когнитивная карта «Система управления транзитной торговлей промышленными товарами»

Построенная когнитивная карта, является основой поддержки принятия решений в слабоструктурированных динамических ситуациях. Моделирование на когнитивной карте охватывает все этапы процесса принятия решений от структурирования ситуации до генерации альтернативных решений и выбора наилучшей альтернативы. Когнитивная карта ориентирована на моделирование знаний эксперта о ситуации, а также его представлений и предпочтений относительно цели управления. Выявляемая целевая вершина определяет область моделирования оптимизационной модели. На когнитивной карте «Система управления оптовой торговлей промышленными товарами» было проведено импульсное моделирование возможных сценариев развития системы, целью которого является определение факторов, влияющих на доходность компании и устойчивость развития. В таблице 1 приведены результаты характерных сценариев развития системы.

Таблица 1 - Результаты имитационного моделирования сценариев развития ситуаций

Сценарий 1: Импульс поступает в две вершины.

Рост тарифов РЖД = -2),

увеличение рынка кредитования (цвг = + 1)

Сценарий 2: Импульс поступает в три вершины.

Рост тарифов РЖД ^в5 = -2), увеличение рынка кредитования (чвг = + 1)> сбой в работе информационно-технологической базы

предприятия Йи4 = - 1)

- Вохоаносг»

* Сх«на востыкк

- ОворохмЫ кихти щистм -Транспортом орп«пи>шми

25.00 23.50 22.00 20.50 19.00 17.50

0 12 3 4

Увеличение тарифов влечет за собой увеличение затрат на транспортировку, в этом случае до 5-го такта моделирования наблюдается снижение показателей стоимости перевозки и доходности сделки, но далее идет заметное нарастание амплитуды показателей за счет увеличения возможностей привлечения заемных средств с рынка кредитования._

Сбой в работе информационно-технологической базы предприятия влечет за собой падение показателя доходности сделки начиная с 4-го такта моделирования, а после 6-го такта начинается резкий обвал доходности и эффективности схемы поставки и снижение оборотного капитала компании, что говорит о зависимости деятельности предприятия от надежности функционирования информационной базы._

Использование когнитивной карты позволило с помощью вычислительного эксперимента путем импульсного моделирования определить совокупность факторов, влияющих на эффективность деятельности этих предприятий посредством структуризации знаний экспертов; характеристики вершин этих факторов представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Характеристики показателей модели (фрагмент)

№ Наименование показатели Имя пок азат ели Блок показателя Структурная особенность Измеримость

1 Поставщики III Блок 1. Рыночная среда Управляющий Количественный

2 Клиенты П2 Управляющий Количественный

3 Заявка клиента ПЗ Индикатор Количественный

4 Конкуренция П4 Индикатор Качественный

5 Транспортные организации Т1 Блок 2. Транспортир овка Целевой Количественный

6 Транспортная логистика Т2 - Качественный

7 Складская логистика ТЗ - Качественный

8 Схема поставки Т4 Целевой Количественный

9 География бизнеса Т5 Управляющий Качественный

10 Попутные поставки Т6 - Качественный

11 Качество управления И1 Блок 3 Информация Целевой Качественный

16 Оборотный капитал предприятия Ф1 Блок 4 Финансирование Индикатор Количественный

17 Рынок кредитования Ф2 Управляющий Качественный

18 Доходность сделки ФЗ Целевой Количественный

19 Государство В1 Блок 5 Внешние факторы Управляющий Качественный

В результате импульсного моделирования сценариев развития системы транзитной торговли выявлены целевые вершины - чувствительные зоны, особенно влияющие на устойчивость .модели, стабильное функционирование транзитных компаний такие, как: транспортные организации, доходность сделки, схема поставки, качество управления, среди которых определена целевая вершина - схема поставки, как область когнитивного моделирования постановки задачи оптимизации.

14

3. Когнитивный метод формализации постановки многофакторной задачи оптимизации, основанный на построении когнитивной карты второго уровня

Разработанный когнитивный метод позволяет анализировать количественные вершины и их взаимосвязи когнитивной карты для обоснования выбора всех параметров, переменных и ограничений математической модели оптимизации в сфере транзитной торговли промышленными товарами и используется для согласования знаний экспертов в области транзитной торговли промышленными товарами и специалистов в области математического (линейного) программирования (рисунок 3).

Рисунок 3 - Когнитивный метод формализации постановки задачи оптимизации

Перед построением математической модели любое операционное исследование проходит через этап описания содержательной (вербальной) модели рассматриваемого объекта (процесса). На данном этапе происходит формализация

15

цели управления объектом, выделение возможных управляющих воздействий, влияющих на достижение сформулированной цели, а также описание системы ограничений для последующего перевода этой сконструированной вербальной модели в математически-формализованную форму.

В диссертационном исследовании предлагается рассмотрение предпостановочного этапа, т.е. формализации постановки задачи линейного программирования на этапе выбора: числа переменных X, количества ограничений, коэффициентов перед переменными в ограничениях, с помощью когнитивного метода.

Этому этапу при математической постановке и решении задачи линейного программирования (ЗЛП) обычно не уделяется внимания. В современном бизнес-анализе ставятся задачи определения и выбора переменных, но целью этого анализа не является математическая формализация задачи линейного программирования. Следствием непроработанности предпостановочного этапа математической формулировки ЗЛП является недостаточно обоснованный выбор параметров и переменных модели, что приводит к ошибочным или слабо эффективным управленческим решениям.

В целях формализации постановки многофакторной задачи оптимизации в диссертации предлагается разработка когнитивной карты второго уровня. Когнитивная карта отражает факторы, значимые как в анализируемый период, так и могущие иметь значение в другой период. Когнитивная карта является также основой и обоснованием для анализа чувствительности решений ЗЛП в предположении возможности вариации ее параметров, переменных и ограничений.

В результате когнитивного моделирования схемы исполнения заказа клиента, включающей определение схемы поставки и выбор поставщика лицом, принимающим решения, на предприятиях транзитной торговли промышленными товарами декомпозирована вершина «Схема поставки» (рисунок 2) в виде графа — когнитивной карты второго уровня, представленной на рисунке 4. Когннтивная карта представляет собой функциональный граф, вершины-функции которого являются параметрами и ограничениями линейной функции.

Чл

1:^0 Л4 .СтолЛость иеревозс-и

Л5. ЭСъек _____ \ ^ 4 60

100 ^зхГ

Лб. Срл&л ШП&ЯР^ния за* ага Аг чЧ.оо

ТС 1.00

JC¿'j)C7E£WЦ'í!^feQ пози1дай° Хк. Кога^ство-Л'С I-®« К в М.Количество __.___вЖМ« на марЬ^уте в машине

, Наличие в^нпт«^- а. оо / М ^ \ \i.otfv "'^О

=«грузки ТЪ^^У 1 Vе \ V ТС

I У ( \ с^&тво /

I /».оо } 413. Маршрут / ч - . \ у

>»/ ^ г00 \ X.. ^ч А-

100 - се--.. / .Г|Гузоподъеиность

¿К \\ '^•^.-'-"г.о

В2.Мин.размер партии й Б4 .Биестииэсть ТС

позташнка ВЗ.Мчн.объем заша

Рисунок 4 - Когнитивная карта «Схема исполнения заказа клиента»

Таким образом, предпостановочный этап формализации задачи многофакторной модели оптимизации может быть выполнен с помощью когнитивного метода. Предлагаемый метод позволяет более точно сформулировать состав требований и ограничений, охватывая полноту ситуационного пространства принимаемых ЛПР решений значимых для бизнеса, повышая доходность от основной операционной деятельности предприятий транзитной торговли, а также стать ключевым фактором успешной разработки модельных СППР.

4. Модель оптимизации выбора поставщика и схемы поставки на основе решения многофакторной задачи линейного программирования

В результате применения когнитивного метода формализации постановки задачи оптимизации построена целевая функция многофакторной задачи линейного программирования для определения оптимальной схемы поставки по определенной сделке транзитной поставки товара. Целевая функция представляет собой функцию расчета себестоимости при решении задачи оптимизации закупочной цены (с целью ее минимизации) или функцию расчета торговой наценки при условии решения

задачи для максимизации суммы торговой наценки. Тип целевой функции выбирается в зависимости от предпочтений пользователей по условиям заявки клиента. Целевая функция минимизации стоимости закупки:

п т I I

fix, у) = ^Г ацХцк + ^Г bkyk (1)

i j к к

fix,у)-* min, где хijic - количество товара в единицах измерения указанных в заказе клиента /ой позиции, i=I,2,...,n, j-го пункта отгрузки, j=l,2,...,m, k-го маршрута определенного типа транспортного средства, k=l,2,...,l;

yk - количество единиц транспортных средств k-го маршрута; atj - цена закупки i-ой позиции заказа товара j-го пункта отгрузки; bk —стоимость перевозки по k-му маршруту определенным типом транспорта.

Целевая функция максимизации наценки по сделке (доходности): п т I I

fix.y)= (с, - ац)хцк - ^ Ькук (2)

i j к к

fix,у)max, где

сi - ijeна продажи ¡-ой позиции заказа товара.

Анализ смежных вершин когнитивной карты представленной на рисунке 4, а также бизнес-логика задачи позволяют выделить следующие ограничения линейной функции:

1) Число транспортных средств одного типа - целое, т.е. Int yi,y2, — ,yk\

2) Вершина ВЗ «Мин. объем заказа» представляет собой ограничение функции по минимальным объемам V; обязательных /-позиций заказа товара:

n т • j

3) Вершина В1 «Наличие в пункте загрузки» представляет собой ограничение

по наличию необходимого количества Q( у поставщика /-позиций товаров на всех

маршрутах проходящих черезу'-пункт отгрузки:

1

Xljk < Qi

к

4) Вершина В4 «Вместимость ТС» представляет собой ограничение по загрузке (вместимости) транспортного средства определенной грузоподъемности dk:

п т d

ZX^* - d«yk'

aik- весовой коэффициент минимальной грузоподъемности /-позиции в к-транспортном средстве;

5) Вершина В6 «Мин. Загрузка ТС» представляет собой ограничение по минимальной загрузке транспортного средства:

n m

dkyk - ^ ^ х{1к < (1 - Рк) х dkyk, i i

dk- грузоподъемность ТС;

(Sk- коэффициент вместимости транспортного средства;

6) Вершина В2 «Мин. Размер партии поставщика» представляет собой ограничение на минимальный размер партии Gj поставщика:

bin ck • yk - ck > О

V ^ xijk — ck Gj

v i

Новизна построенной математической модели многофакторной оптимизации выбора поставщика и схемы поставки заключается в том, что в математической модели учитываются совместно цена и товарные позиции с привязкой к транспортным средствам, что позволяет оптимизировать составление плана исполнения заказа в соответствии с минимизацией издержек или максимизации доходности сделки.

5. Программный прототип СППР с использованием сервиспо-ориентироваппои архитектуры, реализующий задачу выбора поставщика и схемы поставки

При разработке программного прототипа системы поддержки принятия решений для транзитных торговых компаний принимались во внимание следующие требования, которым система должна соответствовать для наиболее широкой применимости на практике:

• возможность для интеграции с любыми информационными системами; -

• выдвижение минимальных требований к производительности компьютеров пользователей;

• доступность через сеть интернет для использования любыми заинтересованными лицами и приложениями.

Для решения поставленной задачи в рамках выдвинутых требований, перечисленных выше, обосновано использование веб-сервисов, осуществляющих обмен данными через объект DataSet, который всегда может быть представлен в виде текста на языке XML и содержит одновременно информацию как о структуре, так и о самих данных задачи и решения. Предпосылками такого выбора являлись:

• открытая структура формата XML, представляющего простой структурированный текст;

• доступность данных в формате XML для любой программной платформы, работающей под управлением любой операционной системы;

• наличие простых и эффективных программных средств для разработки веб-сервисов XML (Microsoft Visual Studio 2005/2008/2010).

Для повышения эффективности работы системы поддержки принятия разработанный прототип обеспечивает:

• ввод данных о планируемой сделке по поставке товаров клиенту;

• ввод значений основных переменных целевой функции и ограничений;

• автоматическое формирование математической модели в электронной и текстовой форме:

■ формирование целевой функции модели для случаев оптимизации наценки и закупочной цены;

■ формирование набора ограничений модели;

• осуществление поиска решения (набора переменных модели), соответствующего оптимальному (максимальному для наценки или минимальному для закупочной цены) значению целевой функции;

• решение задачи формирования плана исполнения заказа с детализацией до отдельных транспортных средств (заданий на погрузку).

В рамках программного прототипа реализован тестовый интерфейс системы (приложение Windows, позволяющий ознакомиться с системой и решать задачи небольшой сложности), а также веб-сервис XML, доступный через интернет,

позволяющий решать задачи аналогичного класса, который может быть использован любыми внешними программами - корпоративными информационными системами (КИС), вызываться программно из любых программ, способных взаимодействовать с сервисом через интернет.

Веб-сервис может быть встроен в любую корпоративную информационную систему, поскольку по сути своей представляет собой веб-страницу, которая принимает веб-запросы и возвращает ответ в формате XML, как обычный текстовый веб-контент. Предполагается, что веб-сервис может быть интегрирован с любой КИС с использованием двух основных архитектурных решений (рисунок 5).

j-Икгврле»—

Сервер р«швилй

компьютеры попыоеивп«» iowuhu

Переносны« 4М>ПЫОТ«рЫЛОЛЫ

Рисунок 5 - Основные архитектурные решения

На приведенном рисунке видно, что взаимодействие с веб-сервисом СГ1ПР может осуществляться со стороны как сервера КИС, так и со стороны отдельных рабочих станций по выбору разработчиков КИС. В первом случае:

• рабочие станции КИС могут не иметь соединения с интернет;

• обработка данных и подготовка исходных данных может быть возложена на сервер КИС.

Во втором случае:

• рабочие станции имеют самостоятельный выход в интернет;

• данные подготавливаются на рабочей станции и отправляются СПГ1Р непосредственно;

• ответ сервиса (решение) получается и интерпретируется самой рабочей станцией.

Для повышения эффективности использования сервиса, КИС автоматизирует подготовку данных о логистических возможностях, хранит и подготавливает

21

информацию о возможностях поставки (наличии и ценах товаров поставщиков), и пользователь КИС вводит заказ на товары и получает предлагаемое СППР решение. Вместе с тем пользователь имеет возможность скорректировать исходную задачу и практически мгновенно получить новый план-схему поставки. Логистическая информация, такая, как данные о возможных автомобильных маршрутах и ж/д тарифах, может при этом получаться КИС с других интернет-ресурсов, специализирующихся на поставке подобной информации, что позволяет добиться еще более глубокой автоматизации процесса принятия решения.

СППР апробирована в сфере металлоторговли. В результате апробации СППР доказана возможность применения разработанного в рамках диссертационного исследования инструментария для предприятий транзитной торговли товаров промышленного назначения. Действенность и эффективность методов и моделей СППР подтверждается улучшениями показателей экономической эффективности. В компании в течение полугода эксплуатировалась СППР, которая была интегрирована с используемой в компании программой учета заказов собственной разработки. В результате внедрения на 86% увеличился оборот по продажам мелким оптом с поставкой, как правило, автомобильным транспортом с высокой сборностыо заказов — среднее число позиций заказа 4,35. Прирост валовой торговой наценки составил 103%. Рост показателей объема продаж связан с ростом производительности труда сотрудников ответственных за продажи и закупки за счет увеличение числа заключаемых сделок, а также за счет роста средней торговой наценки при продажах на 26%.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобнауки России:

1. Хлебникова А.И. Поддержка принятия решений о выборе поставщика и схемы поставки в оптовой торговле с использованием экономико-математических методов / А.И. Хлебникова // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Информационные и гуманитарные технологии в управлении экономическими и социальными системами». -2010. — №4. - С. 76-82. — 0,8 п.л.

2. Хлебникова А.И. Когнитивный подход к постановке задачи линейного программирования схемы поставки металлопродукции / А.И. Хлебникова // Вестник АГУ. —2011.-№1(73). — С. 191-196.-0,9 п.л.

3. Татарова A.B., Хлебникова А.И. Системы поддержки принятия решений как средство повышения эффективности предприятий транзитной торговли / A.B. Татарова, А.И. Хлебникова // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Информационные и гуманитарные технологии в управлении экономическими и социальными системами». -2011.-№11 - С. 206-212.-0,9 (авт. -0,5 п.л.)

4. Хлебникова А.И., Катаева Т.М. Когнитивная модель системы управления оптовой торговлей промышленными товарами на уровне транзитной компании / А.И. Хлебникова, Т.В. Катаева // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Информационные и гуманитарные технологии в управлении экономическими и социальными системами». - 2011. -№11. - С. 213-218.-0,9 (авт. -0,5 п.л.)

5. Хлебникова А.И. Когнитивный метод концептуального проектирования системы поддержки принятия решений в сфере метаплоторговли / А.И. Хлебникова // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Информационные и гуманитарные технологии в управлении экономическими и социальными системами». — 2012. — №8.-С. 201-207.-0,5 пл.

Статьи в периодических научных изданиях, материалах конференций и сборниках научных трудов вузов:

6. Горелова Г.В., Хлебникова А.И. Когнитивное моделирование для интеллектуальной системы поддержки принятия решений управления транзитной торговлей // Научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект» / Национальная академия наук Украины, Институт проблем искусственного интеллекта. - Донецк, Украина: Издательство «Наука и образование». - 2010. - №3. — С. 473-482. - 0,8 (авт. -0,4 п.л.)

7. Хлебникова А.И. Постановка и методы решения задачи выбора оптимальной схемы поставки при организации торговли промышленными товарами // Сборник научных трудов XIV Междун. Научно-практ. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении». - Санкт-Петербург: Издательство Политехнического университета. - 2010. - С. 153-160. - 0,8 пл.

8. Хлебникова А.И. Разработка системы поддержки принятия решений в транзитной торговле промышленными товарами // Сборник научных трудов Всероссийский научно-практ. конф. «Стратегическое управление организациями: теория и практика инновационного развития». — Санкт-Петербург: Издательство Политехнического университета. - 2011.-С.351-360.-0,8 п.л.

9. Хлебникова А.И. Методика разработки СППР в металлоторговле: когнитивный подход. // Шестая Всероссийская научно-практическая конференция «Перспективные системы и задачи управления». — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ. — 2011. - С.247-258. — 0,7 п.л.

Подписано к печати 26.04.13

Формат издания 60x84/16 Бум. офсетная №1 Печать офсетная

Печ.л. 1,5 Уч.-изд. л. 1,4 Тираж 100 экз. Заказ № 10007

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