автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Аналитико-имитационное моделирование и ситуационное управление в дилерских сетях предприятий автомобильной промышленности

На

СОЛНЦЕВ АЛЕКСЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

АНАЛИТИКО-ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИТУАЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ В ДИЛЕРСКИХ СЕТЯХ ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

005062378

Москва - 2013

005062378

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)»

Официальные Илюхин Андрей Владимирович,

оппоненты: доктор технических наук, профессор,

заведующий кафедрой «Автоматизация производственных процессов» МАДИ, г.Москва Бернер Леонид Исаакович, доктор технических наук, доцент, ЗАО «Атлантиктрансгазсистема», генеральный директор, г. Москва Ахохов Асланбек Челиматович, доктор технических наук, заместитель руководителя федеральной службы по надзору в сфере транспорта, г.Москва

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана - Национальный Исследовательский Университет техники и технологий (МГТУ им.Н.Э.Баумана), г. Москва.

Защита состоится 3 июля 2013г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» по адресу: 125319, г. Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ.

Автореферат разослан 31 мая 2013г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять в адрес диссертационного совета университета, а копии отзывов присылать по электронной почте: uchsovet@madi.ru

Ученый секретарь

диссертационного совета Д212.126.05, , , ■ кандидат технических наук, доцент ^ Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Отличительной чертой развитого автомобильного рынка является обязательное наличие в товаропроводящей сети дополнительного буферного звена - дистрибьютора и/или официального дилера, осуществляющего все основные функции по торговле автомобилями определенных марок, запасными частями к ним и оказанию сервисных услуг в данном регионе. Причем в рыночной экономике роль и значение сопутствующих продажам легковых автомобилей сервисных услуг неуклонно возрастает, а доходы от их реализации не только являются дополнительным источником увеличения прибыли торгово-посреднической фирмы, но становятся ее важнейшим конкурентным преимуществом и стабилизирующим фактором развития в среднесрочной перспективе.

В настоящее время первоочередной задачей для всех иностранных автопроизводителей, работающих в РФ, будет ускорение процесса локализации производства. В связи с нестабильностью валютного курса импорт автокомпонентов в Россию становится в высшей степени убыточным для производителей. Однако качество российских автокомпонентов далеко от совершенства и не устраивает иностранные компании. Таким образом, первоочередная задача иностранных производителей в России - обеспечить сравнительно дешевые цены на автокомпоненты для увеличения локализации производства. Автопроизводители создают собственные дилерские фирмы с целью прямых контактов с потребителями и присвоения маржи, которая становится все меньше из-за конкуренции и делить ее с дилерами все труднее.

Снабжение запчастями и комплектующими является важнейшей частью дилерской сети предприятий автомобильной промышленности. Высокоэффективное решение этих вопросов в настоящее время возможно только при условии полной автоматизации основной производственной деятельности, позволяющей не только оптимизировать запасы, но и снизить расходы по хранению запасных частей, а также ускорить обслуживание конечных потребителей. При отсутствии налаженной информационной системы, обеспечивающей сбор и обработку статистической информации, организовать конкурентоспособную сеть обеспечения комплектующими в сегодняшних условиях практически невозможно.

Актуальность темы данной диссертации определяется возможностью формирования адаптивной ценовой политики предприятий дилерской сети и возможностью получения прогнозируемых потребностей рынка в автомобильных запасных частях.

Объект исследования

Объектом исследования в диссертации является дилерская сеть предприятий автомобильной промышленности.

Предмет исследования

В качестве предмета исследования в диссертации рассматриваются методы автоматизации и управления основной производственной деятельностью дилерских сетей предприятий автомобильной промышленности.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности системы управления дилерской сетью за счет формирования адаптивной ценовой политики и оперативного ситуационного анализа.

Для достижения данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Системный анализ основных тенденций развития дилерских сетей на Российском рынке автомобильной промышленности. Статистический анализ производственной и финансовой деятельности дилерских сетей.

2. Разработка формальных описаний бизнес-процессов управления движением комплектующих.

3. Разработка аналитических моделей оптимизации управления дилерской сетью и универсального интерфейса их интеграции в систему поддержки принятия решений.

4. Разработка имитационных моделей реализации основных бизнес-процессов движения комплектующих и управления запасами.

5. Разработка моделей формирования ценовой политики в дилерской сети.

6. Разработка моделей нечеткого ситуационного анализа деятельности дилерской сети.

7. Формирование методики структурирования запасов и правил их пополнения, корректируемых на основе статистики спроса в дилерской сети.

8. Разработка процедур поддержки принятия решений по планированию производственной деятельности дилерской сети.

9. Разработка программно-технических требований на реализацию программных компонентов системы управления бизнес-процессами финансового анализа и движения комплектующих в дилерской сети.

Методы исследования

При разработке методов и моделей компонентов системы поддержки управленческих решений в диссертации использовался классический теоретико-множественный аппарат, общая теория систем, сетевое планирование, нечеткие множества, имитационное моделирование, методы многомерного статистического анализа и др.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методики, методы, модели и алгоритмы аналитико-имитационного моделирования и ситуационного анализа производственной деятельности дилерской сети. На защиту выносятся:

• результаты статистического анализа интенсивности заказов по отдельным группам комплектующих;

• формализованные схемы описания бизнес-процессов движения комплектующих в дилерской сети;

• модели управления поставками и оптимизации размещения предприятий дилерской сети;

• имитационные модели бизнес-процессов движения комплектующих и распределения производственных запасов;

• теоретико-игровая модель формирования ценовой политики в схеме снабжения дилерской сети;

• принципы интеграции моделей в методику системы поддержки принятия решений по управлению поставками комплектующих в дилерской сети;

• модель ситуационного анализа производственной деятельности предприятий дилерской сети;

• методика структурирования запасов и правил их пополнения, корректируемые на основе статистики спроса в дилерской сети;

• система комплексной автоматизации (и ЭАОТ-модели) системы управления поставками в дилерской сети.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций определена корректностью использования математических методов, согласованностью характеристик аналитических моделей с результатами статистического анализа финансовой политики дилерской сети. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации управленческой деятельности. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ.

Содержание разделов диссертации получило одобрение:

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях и семинарах (1998-2013 гг.);

• на заседании кафедры «АСУ» МАДИ.

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области ситуационного управления представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений в дилерской сети предприятий автомобильной промышленности.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных алгоритмов, методов, моделей и методик.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность решаемой проблемы, сформулирована цель и задачи исследования, приводится краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проведен анализ основных тенденций развития дилерских сетей на Российском рынке автомобильной промышленности. Сформулированы основные принципы и механизмы взаимодействия фирм производителей и дилеров, образующих дилерскую сеть региона.

Для российского рынка развитие региональной дилерской сети представляет особый интерес из-за обширных территорий страны. Развитие региональной дилерской сети компании-дистрибьютора способствует более широкому развитию рыночных отношений в российской экономике и усиливает эффект глобализации рынков.

Активная деятельность на российском рынке транснациональными компаниями рассматривается, презде всего, как возможность дальнейшего экономического роста. Именно стремление к экономическому росту и увеличению прибыли является основным фактором, побуждающим иностранные компании к географической экспансии. Подобная стратегия роста соответствует одной из альтернатив роста в соответствии с матрицей «продукт-рынок»: расширение сферы действий на текущем рынке, развитие рынка, запуск нового продукта и диверсификация.

В диссертации проведен анализ научных школ. Среди отечественных исследователей данной проблемы можно назвать работы Волгина В.В. и Шустермана Е.С., Хабибуллина Р.Г., Масленникова В.В., Аванесова Г.Я., Кулибановой В.В., Митронина Б.Б., Ряховского A.A., Останенко М.Ю., Ременцова А.Н и др. В представленных работах рассмотрены вопросы, связанные с развитием дилерских сетей. Вопросам функционирования дилерских сетей посвящены работы таких зарубежных авторов, как А.Саммер, ГДанкан, Дж.М.Подольны, Л.Карен, П.Зибер. В них рассматриваются роль и возможности использования виртуальных сетей и сетевых организаций в современных экономических условиях.

Естественно, что дилеры выбирают тех поставщиков, которые гарантированно обеспечивают их качественной продукцией и полным ассортиментом запасных частей и комплектующих для ремонта и обслуживания. Аналогично, поставщиками постоянно проводится

работа по подбору дилеров и созданию сбытовой сети. Фирме-производителю и потенциальному дилеру необходимо учитывать и факторы общеэкономической среды.. Это можно конкретизировать и

Возможность сбыта продукции (состояние и отраслевая ориентация экономики регионов)

Возможности обслуживания (уровень развития коммунальных услуг по электроснабжению и водоснабжению, утилизации отходов)

Транспортные возможности (наличие транспортных средств и соответствие их технических параметров организационно-экономическим условиям поставок)

Возможности обеспечения предприятия квалифицированным персоналом

1) Оценка потенц иапьных возможностей

и

ФИРМА-ПРОИЗВОДИТЕЛЬ =>=>=>=>=>=>=>=>=>

и и и и я и и и и и

Сегмент рынка

Система кредитования

Емкость рынка

Доля предприятия на рынке

Потенциал роста рыночного спроса (перспективность товара)

Развитие новых каналов сбыта

Цена товара и тенденция ее изменения

Постоянные издержки

Требуемый объем инвестиций

Послепродажное обслуживание

и и и и и Общеэкономическая среда

Законодательство

Налоговая политика

Уровень инфляции

Таможенные тарифы и льготы

Общая инвестиционная политика

Форма собственности предприятия Л п А (1 П Л П А Л

Работа в индустрии

Опыт работы

Репутация, Финансовое состояние

Финансовые возможности

Взаимоотношения с банками

Организаторские возможности

Материально-техническая база

Дополнительные требования

ДИЛЕР =>=>=>=>=>=>=>=>=>

Рис. 1. Критерии принятия решения фирмы-

производителя и дилера о сотрудничестве

В диссертации систематизированы основные функции дистрибьютора, брокера и других участников дилерской сети. Дилер понимается как юридическое и физическое лицо, работающее в

качестве независимого посредника и приобретающего товар в собственность за свой счёт (в отличие от агента и комиссионера).

Анализ сложившейся структуры организации дилерских сетей показывает, что можно выделить несколько основных стратегий их развития: классическая дилерская сеть; дистрибьюторская дилерская сеть; ограниченная дилерская сеть.

Такой вид посредничества как дилерство наиболее подходит к высокотехнологичной продукции, требующей регулярного сервиса, к которому естественно относится рынок машиностроения (легковые и грузовые автомобили, сельскохозяйственная техника, техника, специализированная на выполнении вспомогательных функций на предприятиях и т.п.).

Уровень контактов между дилерами внутри сети незначительный, и в основном базируется на основе личных взаимоотношений между менеджментом дилерских компаний. Совершенно незначителен уровень обмена информацией о клиентской базе, эффективных решений в области сервиса. Представительство зачастую контролирует ограниченное количество критериев, на основе которых ведётся работа с дилером.

Методы анализа производственных процессов в дилерских сетях охватывают широкий спектр традиционных и хорошо исследованных математических моделей обработки данных таких, как системы и сети массового обслуживания, системы автоматического управления, теория графов, теория автоматов и т.д. Основная задача моделирования дилерских сетей заключается в получения временных и финансовых характеристик бизнес-процессов: загруженности, производительности, пропускной способности, времен ожидания, пребывания и обработки, количества обрабатывающих средств, конфигурации и характеристик телекоммуникационных ресурсов и т.д.

Аналитическое определение характеризующих систему величин является относительно легким, если все функции распределения в ней экспоненциального или эрланговского вида. Тогда система описывается с помощью однородных непрерывных марковских цепей или однородных процессов "гибели-размножения". Нередко расчет системы сводится к решению системы дифференциальных уравнений Чемпена - Колмогорова Д1-методом, либо методом фаз Эрланга. В системах, где не все распределения экспоненциальные, используют аналитические методы, которые позволяют "марковизировать" общие случайные процессы, изменив их так, чтобы они стали однородными марковскими процессами. Типичные способы марковизирования в ТМО - метод вложенных цепей Маркова, метод дополнительных переменных, использование кусочно-линейных марковских процессов.

Приближенные методы существенно расширяют возможности исследования аналитических моделей дилерских сетей. Среди них наибольшее практическое значение находят методы диффузионной аппроксимации и методы декомпозиции сетей массового обслуживания (СеМО). Основной вопрос, возникающий при

g

применении любого приближенного метода, связан с оценкой близости получаемых приближений к точным результатам.

Декомпозиционный подход базируется на аксиомах теории сложных систем. Предполагается, что если Е0 подсистема системы 2 и 0(...)- мера сложности, то G(Z0)< 0(1), т.е. подсистема не может быть более сложной, чем система в целом (иерархия). Если

Z=E1>S2^.....т.е. £ является параллельным соединением

подсистем Е, то 0(е) = /пах0(х,). Если Z=Z1+I2+.....+£k, т.е. X является

1 siík

последовательным соединением подсистем S¡, то 0(Х)< 0(Si)+0(S2)+.. 0(Sk). Соединение с обратной связью - если присутствует операция ОС © из подсистемы Z2 в подсистему Si, то 0(Е)< ©(ХО+О^+бфг©^)-

Перечисленные свойства сложной системы допускают возможность снижения ее видимой сложности путем объединения отдельных переменных в подсистемы.

Имитационный метод также нашел широкое распространение в практике моделирования дилерских сетей. Общее определение имитационной модели можно дать в следующем виде. Пусть Mi и М2-некоторые модели: М/- модель, полученная из модели Л4, в результате применения гомоморфизма Г) и описывающая функционирование модели Мь М2- модель, полученная из модели М2 в результате применения гомоморфизма Г2 и описывающая функционирование модели М2. Пусть MÍ и М2 изоморфны. Тогда будем считать, что М, и М2 суть взаимно имитационные модели в отношении описания процесса функционирования. Таким образом, имитационное моделирование дилерских сетей предполагает получение процесса функционирования системы, который в свою очередь становится источником вычисления искомых характеристик. Имитационный метод моделирования имеет существенно меньшие ограничения на область применения в сравнении с аналитическими моделями и позволяет получить более достоверные оценки характеристик производительности моделируемой системы.

Для поддержки управленческих решений при оперативном управлении дилерской сетью в работе предлагается использование методов ситуационного анализа. При этом ситуационная сеть имеет три уровня управления. Первый уровень связан с выбором управляющих решений относительно оценки системных ресурсов. Суть управления состоит в следующем: любое выбранное управляющее решение не может повлечь за собой снижение системного ресурса ниже некоторой критической величины. Другими словами, управление заключается в выборе решения, которое позволяет системе перейти в более благоприятное, в определенном смысле, состояние (например, с более высоким уровнем ресурсов). Второй уровень ситуационной сети позволяет оценить управляющие решения относительно исходов (результатов) их реализации, а также последовательности управлений относительно выбранной цели.

Данный уровень определяет управление по конечной цели. Третий уровень ситуационной сети позволяет осуществить анализ программных алгоритмов реализации управляющих решений и, как и первый уровень определяет управление, но относительно вычислительных ресурсов информационной системы. Так как любая реализация управляющего решения влечет изменение, как системного ресурса, так и результатов деятельности, то осуществляется переход на первый уровень сети, связанный с выбором следующего управляющего решения и оценкой системного ресурса. Показано, что ситуационный анализ позволяет получить конструктивные решения по реализации бизнес-процессов (БП) дилерской сети, которые непосредственно связаны как с финансовыми операциями, так и с процессами поставки комплектующих.

Во второй главе диссертации разработаны частные модели формирования, функционирования и развития дилерских сетей, направленные на оптимизацию управленческих решений. Все они должны быть формализованы в рамках единого интерфейса с последующим включением в единую аналитико-имитационную модель системы поддержки управленческих решений.

В плане моделирования процессов транспортировки комплектующих базовыми являются бизнес-процессы (БП) управления движением запчастей, к которым относятся: учет движения запчастей на центральном складе, учет движения запчастей на участках, планирование, учет и контроль перемещения запчастей между центральным складом и участками и другие. Разработан порядок выполнения и схема бизнес-процесса «Планирование, учет и контроль перемещения запчастей между центральным складом и участками, а также между участками» (рис.2.).

К основным бизнес-функциям (БФ) этого процесса относятся: планирование перемещения запчастей, формирование партии перемещения запчастей, погрузка запчастей на ТС и транспортировка на участок.

Так, основными реквизитами БФ «Планирование перемещения запчастей» являются: среднее время доставки до склада предприятия, маршрут, время движения по маршруту, вид грузоперевозчика и др. Основными реквизитами БФ «Формирование партии перемещения запчастей» являются комплектация партии доставки, список единиц техники, количество единиц техники, поставщик, вид транспортного средства и др. Основными реквизитами БФ «Погрузка запчастей на ТС и транспортировка на склад» являются заявка на транспортное средство, факт отгрузки со склада (участка), дата отгрузки со склада (участка) и др.

В целях оценки временных затрат на реализацию представленного БП в работе проведен статистический анализ

интенсивности запросов по отдельным группам комплектующих (рис.3.) в дилерской сети.

2. Формирование

партии /перемещения запчастей

Партия перемещения запчастей

Заявка на транслортное средство

3. Пофузка запчастей

на ТС и транспортировка на склад (участок)

Факт отгрузки со

склада (участка) ;

4. Регистрация прибытия запчастей на склад (участок)

Рис. 2.

Факт поступления запчастей на склад (участок)

Схема БП «Планирование, учет и контроль перемещения запчастей между центральным складом и участками, а также между участками»

Полученные значения интенсивностей запросов на отдельные группы позволяют оценить начальные значения параметров аналитических и имитационных моделей анализа временных показателей движения комплектующих.

вг

Агрегаты 521

Гидравлика 2066

Гидромолота 24

Двигатель 1673

Ковши 42

Коронки 389

Масла 14

НавесноеОб 588

Сервис з/ч 18

Стац. генер/части 6

Стац. компр/части 133

Стрелы и рукояти 186

Фильтры 541

Ходовая 599

Электрика 286

Общий итог 7086

Итог

Электрика Ходовая Фильтры Стрелы и рукояти Сгац. компр/части Стац. генер/части | Сервис з/ч | НавесноеОб

Коронки

Ковши Двигатель Гидромолота Гидравлика

Рис. 3. Интенсивность запросов по отдельным группам комплектующих

На основе разработанных схем описаний БП и проведенного статистического анализа интенсивности запросов разработана транспортная схема доставки комплектующих от поставщиков-производителей до предприятий дилерской сети (рис.4.). Для решения этой задачи в диссертации предлагается использовать теорию управляемых сетей, которая направлена на оптимизацию перемещения объектов из одной географической точки в другую при ограничениях на пропускные способности каналов.

Внешняя .„ Управляемая

Истоки сеть стоки

среда

оо оо

оо

о о о

КСтт)

Рис. 4. Модель управляемой потоковой сети В общем случае поток задает способ пересылки некоторых объектов из одной вершины графа в другую по его дугам. Вершина, из которой начинается перемещение объектов, является источником. Вершина, в которой заканчивается перемещение объектов, является

стоком. Объекты, которые перемещаются из источника в сток, представляют единицы потока.

Для формализации критерия в управляемой сети определено множество узлов-источников

'о = |'р : X ау = 1 - 'р - 1 (1)

и множество узлов-стоков

/,={Ур:1в#,=а1^УрЦ. (2)

Узел-источник не имеет в конфигурации базовой сети ни одной входящей в него дуги, поэтому он соответствует нулевому столбцу в матрице смежности. Узел-сток не имеет в конфигурации базовой сети ни одной выходящей дуги, поэтому он соответствует нулевой строке в матрице смежности. Остальные узлы, номера которых соответствуют ненулевым строкам и столбцам матрицы смежности базовой сети, являются внутренними узлами сети.

В диссертации рассмотрена схема потоков, перемещение которых в управляемой сети связано не только с выбранной конфигурацией, но и с определенными маршрутами движения. Для описания маршрутов движения используется матрица маршрутов

Р, = [/>Д Ри М = й, 9 = гО, (3)

где <Э - количество матриц путей в управляемой сети.

В матрице маршрутов недиагональные единицы указывают на дуги, по которым может пройти соответствующий поток. Поэтому матрица не может содержать единицы в позициях, где имеются нули в матрице смежности базовой сети

Р„ = Р,ОА, <7 = 1Й0. (4)

Каждая матрица маршрутов Р, определяет перемещение по управляемой сети определенного слагаемого вектора потока

х"(А) = [*?(*)■•■ *2(*)Г. 4 = ^. (5)

Вектор потока х(/с) = [х-^/О.-.х^/с)]7 в любой такт управления к является суммой

х(/с) = |у(/с). (6)

и=1

Распределение слагаемого вектора потока хч(к) в управляемой сети производится в соответствии со своей матрицей распределения

□,(и(Л)) = [</«(и(Л))], /,У = й. (7)

Слагаемый поток распределяется по направлениям, определенным матрицей маршрутов Р, = [рД /,у = 1,/_ и выбранной

конфигурацией А(и(Ас))=[а,у(и(/с))]1 /', у = 1, /., сети. Доля распределения

по направлениям зависит от значений матрицы распределений 0=[су, /',7 =1,/., управляемой сети.

аНФ))=

(8)

где

^Ш^иР^иШ' = (9)

7=1

Также рассмотрена задача последовательного управления, когда компоненты вектора управления на каждом такте могут изменяться, принимая только следующие по отношению к предыдущему такту значения, либо оставаться неизменными. Если на предыдущем такте компонента управления имела предельное значение, то следующим за ним будет нулевое значение.

Изменение управления вычислялось с помощью приращений й(к)=[щ(к)...йм{к)]Т, 0,(к)е{0,1}, / = 1 ,М, k = ^,N. Значение управления вычислялось на каждом такте как и,{к)=(и,(к^) + и,{к))тос|(и,++ 1), / = 1 ,М. Результаты вычислений представлены в табл.1.

Таблица 1. Изменение вектора состояний управляемой сети

К [щ иг]' Х3 Х^ ] х2 X] хА ]

0 [0 0]' [60 0 0 0]' [40 0 0 0]'

1 [0 0]' [40,2 4,8 15 0]' [32,8 7,2 0 0]'

2 [0 0]' [21 9 18 12]' [25 7,8 7,2 0]'

3 [1 0]' [6 9 24,4 20,6]' [25 0 11,5 3,5]'

4 [0 1]' [3,7 2,3 24,4 29,б]7 [15,3 9,7 11,5 3,5]7

5 [0 2]' [1,3 4,6 16,3 37,8]г [5,6 9,7 17,4 7,3]'

6 [1 0]' [0 4,6 11,8 43,6]' [5,6 0 20,9 13,5]'

7 [0 0]' [0 4,6 7,5 47,9]' [0 5,6 13,2 21,2]'

8 [0 1]' [0 0 7,5 52,5]' [0 0 16 24]'

9 [0 2]' [0 0 4 56]' [0 0 8 32]'

10 [0 2]' [0 0 0 60]' [0 0 0 40]'

Полученная в результате решения задачи программа управления дает наилучшее значение функционала в среднем для множества реализаций начальных значений.

Далее в диссертации рассмотрена задача построения модели складской сети, которая оказывает существенное влияние на издержки, возникающие в процессе распределения комплектующих по дилерам, а через них и на конечную стоимость реализации. Для решения задачи определения месторасположения

распределительного склада в регионе разработана модель, которая учитывает: месторасположение производителей и потребителей;

объемы поставок; маршруты доставки; затраты на транспортные расходы и др.

В общем случае задача сводится к минимизации транспортных работ:

т п

Р = 11 у х О,-у X т/л, (10)

/-1 У=1

где: ¡=1...т - поставщик, ]=1...п - потребители, Оу- объемы груза от ¡-го поставщика к>му потребителю, \Л/Ч- произведение весовых долей ¡-го поставщика и ]'-го потребителя.

При формировании модели размещения множество рассматриваемых вершин в графе 0> содержит вершины с номерами от 1 до п. При этом рассматриваются произвольные дуги (д), длины которых равны а(д)>0. Сточка определяет точку на дуге (и), которая для всех 0<^1 отстоит на Ра(Ц) единиц от вершины \ и на (1—0* а(Ц) единиц от вершины Таким образом, вершины графа также могут рассматриваться как точки дуг. X определяет множество всех вершин графа. Р - множество всех точек. В результате Р—X является множеством всех внутренних точек. Пусть сК^) представляет длину кратчайшего пути из вершины \ в вершину Через О обозначим матрицу пхп, в которой элементом (д) является с1(У). Элементы матрицы О представляют расстояния вершина — вершина. Для вычисления элементов матрицы О может быть использован алгоритм Флойда или алгоритм Данцига.

Далее в диссертации рассматривается вопрос моделирования процессов складирования и хранения комплектующих. Для реализации рациональной структуры распределенного склада строится формализованная иерархическая модель зонного разбиения.

Множество складских помещений образуют сеть, которая может быть формализована графом. Вершины графа представляют возможное размещение комплектов заказов или комплектов поставок (комплектов) Ц, которые передаются в указанных дугами графа направлениях для доставки их в конечные пункты назначения. В общем случае это граф произвольного вида.

Структурой склада назовем граф 0'=(М',Е'), где М' - множество индексированных комплектов

М={М{} ¡=1../| /¡=саяШ М'=иМ1 ¡=1..Л=1..1, (11)

В диссертации введено определение правильной структуры склада обладающей рядом свойств, физический смысл которых сводится к минимизации перегрузок за счет рациональной последовательности приемки и отгрузки материалов. Выражение (12) представляет формализованную запись требований правильной структуры:

• ВсеС^е^не!! 3\2е\2 М"еЕл МреЕ

• с1е>М^2)=> К 1

-Зс2еС (М^ес2л М^2еС2л Мра >Мр2)

. не1ц 3\2е\№ /Ц¡и> Ц") =^(¡',61,1 ЭГ2е1в М„м> М/1)

Показано, что посредством перенумерации комплектов М, во множество Ук > которое определяется на основании ^ = Ук= М М, к = 2..1_,

к-1 - * - (13

£ сапЮ" < сагсЮ" -1 у

/=1 /=1

получается частично-упорядоченная структура, позволяющая ввести иерархию на весь комплекс заявок и поставок.

В общем случае в диссертации предлагается универсальный механизм описания моделей, который включает в себя следующие составляющие (Рис. 5.):

• определения алгоритмических процедур и функций;

• определения локальных классов;

• структурную схему;

• систему уравнений;

• карту поведений (только одну, так как наличие нескольких параллельных карт поведений, оперирующих с одним и тем же набором переменных, противоречит принципу синхронного объединения автоматных схем).

Поведение

Локальные классы

Процедуры и функции

Структурная схема —с

Карта поведений

•-о-

Уравнения

¿*Х ¿X

.Х.7Л)= о

¿г" ¿г

Рис. 5. Формирование карты поведения

Таким образом, имеется возможность задать поведение активного динамического объекта с помощью любой комбинации этих составляющих. Все эти комбинации сводятся к «внутренней» модели синхронного параллельного автомата, поддерживаемой исполняющей системой пакета моделирования.

Поведение активного динамического объекта в целом является результатом объединения всех заданных элементов поведения. Различные специальные сочетания этих элементов позволяют в качестве частных случаев получить типовые объекты, такие как

вопросы движения

непрерывный элементарный компонент; дискретный элементарный компонент; гибридный элементарный компонент и другие. Каждый объект является экземпляром соответствующего класса. Внешние переменные являются видимой частью объекта (интерфейсом), а поведение инкапсулировано внутри объекта. Таким образом, разработчик класса может вносить изменения в определение поведения и внутренние переменные, не рискуя нарушить корректность любых случаев использования этого класса.

В третьей главе диссертации рассмотрены имитационного моделирования бизнес-процессов комплектующих в дилерской сети.

В плане расширения функциональных возможностей модели БП движения комплектующих в диссертации предлагается декомпозиционный подход, где элементами декомпозиции являются уровни описания БП, а также уровни вложенности, представляющие собой совокупность описаний процессов обслуживания заявок, поступающих из узлов предшествующего верхнего уровня. Узлы верхнего уровня, раскрывающиеся в виде некоторой вложенной структуры на нижнем уровне. Представление процессов обслуживания в составном узле замкнутыми сетями показано на рис.6.

О уровень фрагмент сети, содержащий составные ресурсы

Объединенная СеМО 1-го уровня

А - составные узлы; В, - простые узлы; 1| - источник, характеризующийся временем отсутствия в СеМО.

Рис.6. Формирование вложенного уровня в виде замкнутых сетей

В декомпозиционном подходе принимаются следующие допущения: корреляция между величинами, описывающими взаимосвязь элементов декомпозиции, отсутствует, т.е. предполагается, что потоки заявок xf(t) не зависят друг от друга, времена обслуживания В?(1) так же независимы между собой; распределения случайных величин х?(1) и В?((), аппроксимируются какой-либо функцией распределения.

Расчет интерфейсных переменных производится по следующей схеме:

1. Последовательный расчет, начиная с верхнего уровня, интенсивностей потоков заявок, поступающих от составных ресурсов

верхнего к-го уровня (к= О.....0-1) во вложенные процессы (/с+1)-го

уровня с учетом перераспределения типов заявок

4.1 (14)

где Х,к 1 - суммарная интенсивность входного потока заявок 1-го типа во вложенный процесс (/с+1)-го уровня

= : 1к е е 11к,ак[(1к,])] = /,+1}, (15)

где: Ц1к,}) - интенсивность потока заявок 1-го типа к/-му ресурсу к-го уровня; и - множество индексов типов заявок уровня к] 1,к -множество индексов составных узлов обслуживания заявок 1-го типа уровня к.

2. Последовательно, начиная с нижнего уровня О, в котором отсутствуют составные узлы обслуживания и могут быть определены непосредственно функции распределения времен (ФРВ) обслуживания во всех ресурсах, рассчитывается с помощью того или иного метода анализа сетевых моделей параметры времен пребывания на данном уровне вложенности.

3. Полученные времена пребывания подставляются в качестве параметров ФРВ обслуживания в ресурсах более высокого уровня, при этом используется основное соотношение межуровневого интерфейса, вытекающее из свойства вложенности:

Г,*+7и = В,Ч*Л к = 0,...,1, (16)

где: Т^Ц) - среднее время пребывания заявок 1-го типа в соответствующем вложенном процессе (/с+1)-го уровня; В*(-среднее время обслуживания заявок 1-го типа в ресурсе к-го уровня.

Источником заявок во вложенном процессе являются составные ресурсы соседнего более высокого уровня. Если отсутствует требование единственности источников требований во вложенные уровни, то вложенные модели представляются разомкнутыми сетями.

Для предложенной семы БП движения комплектующих разработана имитационная модель в виде пятифазной сети массового обслуживания (СеМО) (рис.7.)- В качестве дисциплины обслуживания использовалась дисциплина FIFO.

Планирование Погрузка Разгрузка

перемещения комплектующих комплектующих

1

2 j^i 3

fik. 4 obk.

Рис.

Формирование Транспортировка

партии комплектующих

7. Пятифазная СеМО движения комплектующих

При моделировании таких процессов интерес представляет точность оценки временных характеристик и влияние на нее таких характеристик имитационного эксперимента как время моделирования (Т), интервал сброса статистики (А) для стационарности характеристик, выбор начального состояния (¿), коррелированности процесса (Су) и др.

Для равномерного распределения интенсивностей поступления и реализации БФ (Х~Я(3,7), ц1~Яг(2,4), ц2~К( 1,2), ц3~Я(2,4), Ц4~Я?(3,5), И5~Я(4,6)) график выборочной траектории приведен на рис.8.а.

а) выборочная траектория б) автокорреляционная функция Рис. 8. Характеристики процесса движения комплектующих

Автокорреляционная функция времени реализации БП (рис.8.б) имеет явно затянутый характер (процесс достаточно инерционный). В качестве начального при моделировании СеМО принималось пустое состояние, т.е. отсутствие каких-либо заявок в системе.

Далее в диссертации разработана имитационная модель распределения производственных запасов. Склад формирует заказы для двух типов клиентов: для производственных участков своей дилерской сети, и для сторонних организаций, заказывающих несколько единиц продукции в единицу времени. Помимо размеров партий, учитывается р^ - вероятность того, что между заказами участка в проходит j единиц модельного времени.

Для сторонних организаций (их количество в модели параметризуемо - 14) разыгрывается однородная стратегия заказов. Каждый клиент в любой конкретный момент времени делает заказ с

вероятностью р* независимо от продолжительности времени, прошедшего с момента последнего заказа. Размер партии составляет Хп.

В качестве выходных данных в модели используются: - число единиц запаса, заказываемых производственным участком э в п-ый промежуток времени 5=1..Б; яп- - число полученных заказов от отдельных потребителей в п-ю неделю.

Пусть 0„=( Яп1, Цт..... Япэ, Яп*) а рк обозначает к-ый момент

времени с начала моделирования, когда ОкеА, где А={хеР1: Уэ х5>0}, т.е. рк- к-ый по счету момент времени, когда все производственные участки делают заказ на данный продукт. Тогда моменты времени {рк, к>1} являются моментами регенерации для процесса {я„, п>1} и могут использоваться для разделения выходной последовательности на независимые и одинаково распределенные группы. Таким образом, можно получить доверительные интервалы для МЦц), где О -случайный вектор, к которому по распределению стремиться <2П. При данной постановке функции f могут быть произвольными.

Функция стоимости операций товарного склада состоит из постоянной стоимости в размере Хпс единиц в неделю, издержки на обработку заказов Х03 на каяедый заказ, стоимость хранения Х*р за каждую единицу запасов и стоимость транспортировки Хтр.

распределенные. При л им = —г—.с.™™, образом, чтобы

получить доверительный интервал для 1Щ((2)) предлагается использовать классический статистический анализ регенерирующих процессов. В целях апробации разработанной имитационной модели проведена серия экспериментов с различными вариациями входных параметров и оцениваемых функций, которые используются при оценке эффективности стратегии управления.

Результаты моделирования системы распределения заказов сведены в табл.2. Во всех экспериментах теоретическое значение исследуемого функционала принимало значение из доверительного интервала.

Для оценки времени моделирования в диссертации проведен полный 44 факторный эксперимент со значениями всех параметров на 4-х уровнях (табл.3.).

Существование оптимума представлено на рис.9. Здесь приведены графики усредненной по всем значениям коррелированности вероятности попадания в заданный интервал для каждого начального условия и для каждой длительности интервала моделирования. Аналогично проведен анализ зависимостей

Пусть ак=рк+1-Рк, тогда для

к>1, ¡=1...ГЧ,

последовательности

и одинаково

вероятности, усредненной по начальным условиям для каяедого значения коррелированности и каждой длительности интервала моделирования.

Таблица 2.

Результаты моделирования по оценке доверительных интервалов

f Параметр Теоретич. значение Доверительный интервал

1. средне число заказов в неделю 40,75 40,35 - 41,04

2. средне число единиц запасов, заказываемого в неделю 70,00 69,80-71,15

3. среднеквадратическое отклонение числа заказов 1691,13 1658,10-171,80

4. среднеквадратическое отклонение единиц запасов 5867,50 5815,21-6051,32

5. вероятность заказов единиц продукции на неделю более 75 0,4351 0,4207 - 0,4650

6. вероятность одновременного заказа участками \ и ] 0,0625 0,0480 - 0,0775

7. вероятность отсутствия заказов 0,4219 0,3929 - 0,4336

8. среднее значение функции стоимости операций товарного склада 30,00 29,99 - 31,09

9. среднее значение функции стоимости операций склада 300,02 299,93-301,86

Таблица 3. Значения факторов_

фактор 1 фактор 2 фактор 3 фактор 4

Т A(D) 5(G) *100 S*10 Cv*10

N s(0) s(-1) c1 c2

1 300 0 0.2 0 0 0.2 0.1

2 350 50 0.25 0 5 0.3 0.2

3 400 100 0.3 5 5 0.4 0.3

4 450 150 0.35 5 0 0.5 0.4

Рис. 9. Усредненные по коррелированности оценки влияния сброса

В результате показано, что при малых значениях ковариации оптимум интервала сброса лежит в окрестности нуля, т.е. неучет любых значений переходного периода приводит к уменьшению вероятности принятия характеристикой значения из заданного доверительного интервала, соответствующего истинной оценке. Более того, малые длительности интервала моделирования делают оптимум более отчетливым. Для случая необходимости получения грубых оценок средних значений были проведены расчеты в условиях: <т=1, короткий интервал моделирования (7=100), широкий доверительный интервал (5=0.5), слабо коррелированный процесс Су=(0.4; 0.5).

При построении аналитико-имитационной модели в виде замкнутой СеМО возникает неопределенность в оценке характеристики задержки заявок в источниках. Таким образом, в результате моделирования должно быть решено уравнение баланса для данного вложенного уровня

В = й-Т(В) (17)

где: В- средние значения случайных величин времени пребывания в источниках; Т(В) - средние значения случайных величин времени пребывания в фазе обслуживания; и- заданные времена циклов для заявок.

Уравнение баланса является нелинейным алгебраическим уравнением, для вычисления корней которого применяются итерационные методы. В аналитических моделях значения Т(В) детерминированы. При использовании имитационных моделей значения Т(В) являются среднеинтегральной оценкой случайных величин, измеренных в процессе моделирования. Вычисление Т(В) выполняется в ходе статистической обработки выборки ограниченного объема.

Методы построения процессов, сходящихся к искомому значению в ситуации, когда значение функции является некоторой случайной величиной, составляет предмет анализа теории стохастической аппроксимации.

Для решения уравнения баланса в диссертации предлагается использовать метод Роббинса-Монро. Рекуррентная схема для решения уравнения баланса будет иметь вид:

Вк+,=Вк+ак8к(\Л/к(Вк)-й), (18)

где: №к- реализация случайной величины (Вк + Т{Вк)) на к-ом шаге итерации; 5к - диагональная матрица, содержащая знаки, с элементами вида 5,у = в/длю^е^; функция <о,(В,) определяется ниже; ак - коэффициент поискового алгоритма.

Для сходимости процесса Роббинса-Монро необходимо, чтобы последовательность коэффициентов удовлетворяла условиям ^]аЛ.=сх5, а^ < оо. Процедура (18) использует имитационную

модель для вычисления значений функции IЫк при решении уравнения баланса.

Среди параметров имитационной модели определяющим является время ее реализации и точность полученных результатов. Общее время реализации имитационной модели См складывается из некоторого числа частных интервалов реализации, называемых в дальнейшем интервалом управления Су. В течение интервала управления Су происходит выполнение одного шага поискового

алгоритма, т.е. определяется среднее значение Вы на к-ом шаге итерации.

В четвертой главе рассматриваются вопросы формирования адаптивных механизмов формирования ценовой политики в дилерской сети.

К БП управления финансами относятся: «Учет поступлений», «Оперативный прогноз поступлений», «Оперативный учет кредиторской задолженности», «Оперативное планирование платежей» и др. Приведенные бизнес-процессы составляют основу решения задачи выбора поставщиков, составления плана-графика закупки запчастей, что непосредственно определяет стратегию закупок и ценовую политику при взаимодействии с заказчиками. Так в диссертации разработана схема и порядок БП «Оперативный прогноз поступлений». Основным результатом бизнес-функции (БФ) «Прогноз поступлений на месяц» является информация о всех ожидаемых поступлениях на текущий месяц. Основной результат БФ «Работа с Заказчиком по обеспечению поступления доходов» - уточненные данные Заказчика о сроках предстоящих поступлений. Основной результат БФ «Корректировка прогноза поступлений» - подекадный прогноз поступлений, к основными реквизитами которого относится: период, заказчик, договор с заказчиком, сумма ожидаемых поступлений по декадам в разрезе Заказчиков, общая сумма поступлений по декадам и др.

Был проведен анализ наиболее прибыльных групп комплектующих. Общая сумма покупок и продаж за последний год приведена на диаграмме (рис.10.). Как видно из графика, наиболее прибыльной является гидравлика (1,92). При этом на данной позиции наблюдается и наибольший оборот, что говорит о продуманной стратегии сбыта комплектующих центром при централизованной схеме снабжения. Навесное оборудование хоть и менее прибыльное (1,62), но также наиболее востребованное. В результате проведенного статистического анализа показана существенная разница рентабельности продаж различных групп комплектующих.

Электрика Ходовая Фильтры Стрелы и рукояти Стац. компр/части Сгац. генер/части Сервисз/ч Прочее НавесноеОб Масла Коронки

Ковши Двигатель Гидромолота Гидравлика Агрегаты

..,— — —

500000,0 1000000,0 1500000,0 2000000,0 2500000,0 3000000,0

Рис. 10. Суммарный объем покупок и продаж

В централизованной схеме снабжения дилерской сети центр берет на себя практически все вопросы, связанные с поставками комплектующих и формирования ценовой политики. В его обязанности входит заключение контрактов как с поставщиками, так и с потребителями. При достаточно объемной дилерской сети центр может существенно увеличить партии оптовых закупок, что существенно снижает закупочные цены и может дать ощутимую полезность для конечных потребителей.

В диссертации рассмотрена задача распределения общего объема V между т предприятиями-производителями с целью максимального сокращения общей закупочной стоимости заказа. Формальная постановка задачи сводится к оценке значений Хк>0 при общих ограничениях на объем, который должен быть не меньше, а

т

лучше строго больше V, т.е. > V. Задача оптимизации сводится

к=1

т

к минимизации общей стоимости в = гДе зк(хк)=хкЬк(хк). В

общем случае эта задача сводится к задаче линейного программирования. Однако введенные функции Ьк(хк) могут иметь разрывы, что создает технические сложности.

Для формирования адаптивной ценовой политики в централизованной схеме снабжения в работе используется алгоритм вычисления кратчайших путей графа при правильной перенумерации всех вершин графа, которые образуют сеть поставок. Перенумерация правильная, когда для любой дуги (¡, ]) выполняется свойство упорядочения ¡<]. Кратчайший путь формируется как строго

упорядоченная последовательность присвоения индексов для каждой вершины на основании приведенной ниже схемы (индекс первой вершины сети будет нулевым):

ц=тт Нг^Д (1д)

где ^ - длина дуги ¡). Вычисленный индекс для последней вершины сети дт+1 будет определять длину наименьшего пути, что будет соответствовать значению минимальных расходов, связанных с организацией поставок комплектующих.

Для формирования наикратчайшего пути в работе используется схема «обратного хода». При этом задача заключается в поиске вершины у и, такой, для которой:

Ят*1=Яи+5м,т+1. (20)

Если ¡^1, то далее реализуется процедура поиска вершины ¡2, для которой:

Чи=Рс+5й,|,. (21)

Процедура продолжается до тех пор, пока на последующей итерации к не будет получено значение ¡к=1, или

Ям =Я1 + (22)

В общем случае для формирования адаптивной ценовой стратегии в работе формируется сеть рациональных закупок (СРЗ). Для случая Т=(1,2,3,4,5), \Л/=(10,20,23,40,44) и □=(10,10,3,17,5) пример

Для СРЗ имеет место характеристическое свойство, а именно -любой рациональной схеме закупок комплектующих соответствует единственный путь (для приведенного примера это путь с входом из вершины 1 и выходом в вершину 6). Кроме того, для СРЗ справедливо, что для любого пути из вершины 1 в вершину 6, имеет

место только одна рациональная схема закупок комплектующих. При этом каждая дуга СРЗ взвешена объемом заказанных комплектующих в заданное время.

Возможен вариант, когда закупки комплектующих запланированы на более поздние сроки. Однако такая постановка приводит к необходимости рассмотрения вопросов, связанных с риском повышения цен. При этом использование последняя сформированная СРЗ без учета риска даст возможность преобразования сети для выбора рациональных схем заказа комплектующих, существенно понижающий риск (рис.12.а).

а) учет риска повышения цен б) учет дискретности закупок Рис. 12. Формирование частных СРЗ

В работе также рассмотрена задача учета дискретности заказа объемов комплектующих, которая может быть связана, как с вопросами транспортировки различными транспортными средствами, так и договорными условиями с поставщиками-производителями. Так, для объема комплектующих, которые кратны 15 ед., СРЗ приведена на рис. 12.6.

Далее в работе рассмотрен частный случай, когда оптовая цена линейно зависит от объема закупок, то есть: q=q<jrk-Xi, где х- объем закупок комплектующих, q0 - предлагаемая начальная цена, к-коэффициент, учитывающий возможность занижения цены. Для данной ситуации расходы на заказ комплектующих в объеме х, составят S(x)=x(qo-k-x). Можно показать, что функция затрат S(x) на ее интервале определения представляет вогнутую функцию х. Известно, что минимумы для вогнутых функций могут достигаться только на на границах области определения. Это приводит к тому, что объем заказа комплектующих в момент ij должен соответствовать величине Wj_i-WM, где тг очередной момент времени заказа комплектующих.

В качестве примера в диссертации рассмотрен случай, когда график закупок задается табл.4, а зависимость оптовой цены q от объема оптовой партии х имеет вид: q=5-0,04x.

Цены на оптовые поставки комплектующих при различных объемах партий х определяются табл.4. Добавляя к этим ценам затраты на хранение, можно определить длину каждой дуги СРЗ.

График закупок

1 2 3

Т| 1 6 16

щ 10 30 45

о, 10 20 15

Таблица 4 Цены и стоимости оптовых закупок

X 10 15 20 30 35 45

4,6 4,4 4,2 3,8 3,6 3,2

в 46 66 84 114 126 144

Для решения оценки риска сроков поставки комплектующих в работе рассмотрена задача формализованного описания контрактов. Базовой моделью теории контрактов является одноэлементная статическая задача стимулирования в активной системе (АС) с внешней вероятностной неопределенностью и симметричной информированностью участников (рис.13.а). Предполагается, что активный элемент (АЭ) выбирает действие уеА, которое под влиянием внешней среды приводит к реализации результата деятельности геАо. Предполагается также, что задана плотность распределения вероятности р(г,у) - вероятность реализации результата деятельности геАо при выборе АЭ действия уеА.

а б

Рис. 13. Модель активной системы

а), с внешней неопределенностью и симметричной информированностью;

б), целевая функция АЭ

В данной постановке принят следующий порядок функционирования АС:

1. Центр сообщает АЭ функцию стимулирования х(2)£М -зависимость выплат АЭ (штрафов) от результатов деятельности.

2. Активный элемент выбирает действие уеА.

3. Реализуется случайная величина - результат деятельности АЭ геАо.

4. Центр наблюдает результат деятельности геАо, проводятся выплаты и определяются значения функций полезности участников АС.

При этом центр не имеет возможности наблюдать действия уеАЭ. Считается, что участники используют ожидаемую полезность для устранения неопределенности, то есть целевыми функциями

участников являются математические ожидания соответствующих функций полезности.

Задача синтеза оптимальной функции стимулирования имеет вид

чф,у*)= ¡H(z)p(z,y')dz max

у' е Argmaxi fo(z)p(z,y)dz - с(у)1 (23)

Ц J

|5(z)p(z,y-Vz-c(y)>(7

А)

где ¿7 - некоторая константа.

Одним из численных методов решения задачи теории контрактов является двухшаговый метод. Предположим, что множество

возможных действий АЭ конечно, то есть А={у1.....yn}, Ao={zi,...,zn}.

Обозначим огст(у), q=c(yi) и

На первом шаге определяется множество реализуемых действий: для каждого возможного действия у*, k=1,n , ищется система стимулирования а*, реализующая его и удовлетворяющая ограничениям 0<а*<С, j=1,n, то есть cjkj:

п п _

• м 7=1 (24)

О < Сту <C,j = %п

Если решение этой задачи существует, то действие ук реализуемо. Минимальные затраты на стимулирование по реализации действия ук равны

<ni°jP*j (25)

7-1

На втором шаге определяется

к'е Arg max £ h(z, )Pij - of" , (26)

то есть наиболее выгодное для центра реализуемое действие.

В детерминированной задаче первого рода оптимальна скачкообразная система стимулирования. Поэтому в работе исследованы свойства этого класса систем стимулирования в вероятностных АС:

Xc(x'z) = jo^> х,' ^ *c(x,y) = CF(x,y). (27)

Исследован случай, когда центру необходимо реализовать максимально возможное действие (если в классе Мс реализуемо некоторое действие у*, то реализуемо и любое действие уе[ у2 , у*]). Вид целевой функции АЭ при использовании центром скачкообразной системы стимулирования x~c(x*,z) приведен на рис.13.б. Общих

аналитических методов решения вероятностных задач стимулирования второго рода в настоящий момент не существует. Поэтому используются эвристические алгоритмы построения функций штрафа и стимулирования.

Далее в работе проведен статистический анализ повышения цен для той же дилерской сети (рис.14.). По типам комплектующих наибольшее повышение приходится на комплектующие - генераторы (3,06)._

Среднее по полю РпЬ

вг Итог

Агрегаты 2,49

Гидравлика 2,73

Гидромолота 1,15

Двигатель 2,22

Ко ВИН 1,52

Коронки 2,85

Масла 3,06

НавесноеОб 1,73

Прочее 2,60

Сервис з/ч 1,91

Стац. генер/части 3,23

Стац. компр/части 2,48

Стрелы и рукояти 2,48

Фильтры 2,29

Ходовая 2,43

Электрика 2,49

Общий итог 2,48

Электрика Ходовая Фильтры Стрелы и рукояти Стац. компр/части Стац. гемер/части Сервиса/ч Прочее НзвесноеОб Масла Коронки

Ковши Двигатель Гидромолота Гидравлика Агрегаты

0,5

Рис. 14. Коэффициент повышения цен

Сравнивая полученные результаты повышения цены для каждой партии отдельно с данными по общим объемам закупок и продаж (рис.10.), которые получены на основании усреднения повышения цен, можно сделать вывод об их существенном различии. Это приводит к необходимости ведения отдельной статистики по каждой позиции.

В пятой главе диссертации разработаны методы и модели ситуационного анализа основной производственной деятельности дилерской сети.

В общем случае ситуационный анализ позволяет построить конструктивную методику принятия решений по планированию производственной деятельности дилерской сети, представленный в виде схемы (рис.15.), которая базируется на использовании базы моделей (БМ).

Основой адаптации для систем данного класса является процесс накопления, анализа и использования информации с целью повышения достоверности определения состояния объекта управления. Система способна адаптироваться к внешней среде в соответствии с обобщённым критерием главной задачи системы поддержки принятия решений (СППР) производственного планирования.

В диссертации разработана методика и реализующий ее алгоритм (рис.17), в соответствии с которыми адаптация моделей для последующего использования представляет собой последовательность операций по настройке системы в соответствии со спецификой производственных БП, целями и бизнес-стратегией, а также структурой возмущений внешней среды. Методика включает следующие этапы:

1. На этапе формулировки задачи определяется главная цель и назначение настраиваемой системы.

2. Определяются производственные БП, задействованные в системе.

3. Определяются множества параметров производственных БП, в том числе группы учитываемых показателей качества.

4. Задаётся структура целей системы.

5. Определяется главная задача. В БМ СУ идентифицируются сильный и слабые критерии данной задачи в соответствии с главной целью и множествами заданных параметров производственных БП.

6. Определяются параметры координации (управляющие параметры по отношению к задачам нижнего уровня), отражающиеся в сильных и/или слабых критериях задач нижнего уровня.

7. В БМ в соответствии с подцелями и множествами заданных параметров идентифицируются критерии задач нижнего уровня.

8. Для многокритериальных задач нижнего уровня выбирается один из методов поиска наилучшего решения.

9. Для всех задач задаются области определения управляющих переменных: непрерывные, целочисленные, смешанно-целочисленные. Таким образом, определяются типы используемых задач и выбираются соответствующие алгоритмы оптимизации.

10. Проводится идентификация параметров и ограничений для всех решаемых задач в соответствии с классификаторами нормативной информации, учётных систем и требованиями ЛПР: кондиции по качеству, числа компонентов, нормы ввода компонентов, себестоимости комплектующих по видам, коэффициентов значимости критериев и др.

11. Настраиваются параметры выделяемых вычислительных ресурсов.

Этапы 1+3 данной методики применяются только на стадии создания и внедрения системы на предприятии, этапы 4+9 - при внедрении и эксплуатации по мере накопления знаний о функционировании СУ, изменения внешних условий или бизнес-стратегии компании. Этапы 10+11 могут повторяться регулярно в зависимости от изменения качества поступающего сырья, спроса на продукцию, ценовых флуктуаций, а также требований ЛПР к расчётам.

Сущность методики управления поставками сводится к интеграционному планированию, которое имеет три важных аспекта. Первый аспект это функциональная интеграция, включающая

решения о снабжении, производстве и распространении как внутри дилерской сети, так и между ее представителями и поставщиками.

Рис. 15. Алгоритм реализации методики моделирования и управления поставками комплектующих

Естественно, что решения по управленческой деятельности дилерской сетью должны обеспечивать решение основной задачи -составление плана поставок, обеспечивающего минимизацию материальных и временных затрат на всех этапах.

Особенности многоцелевой деятельности дилерской сети не предполагают противоположности интересов участников: несмотря на присутствие частных интересов, все они являются элементами одной организации и в целом решают общую задачу. Поэтому наиболее адекватной моделью при наличии неопределенности в принятии решений является кооперативная игра. Арбитражная схема кооперативной игры представляет собой тройку:

Г =< I, и,и* >, (28)

где: и - множество векторов выигрышей игроков /е/={ 1,2,..., л} (в игре участвует л лиц). Множество и содержится в евклидовом пространстве К» и является выпуклым; и' ={^\,и'2,...,и''п)еЯ" -вектор, компоненты которого и* интерпретируются как выигрыши игроков, когда они не придут к соглашению. Соглашения в арбитражной схеме определены следующими положениями. Если во множестве и существует вектор и, любая /-я координата которого строго больше и', то существует функция ср(и,и')=и, которая удовлетворяет аксиомам оптимальности Нэша. Если коалиция 8 с 1 обеспечивает для всех игроков выигрыши строго большие, чем Ф, (э, и'), то игроки не будут согласны с распределением ф, (в, и') и вступят в соглашение. Распределение выигрышей согласно вектору Ф,(в,и') осуществляется третьим лицом - арбитром. В результате будет получена функция V, определенная на подмножествах множества I и принимающая действительные значения. Таким образом, значение характеристической функции V представляет собой полезность, которую коалиция Э может извлечь из игры независимо от действий остальных игроков.

Нечеткая ситуационная сеть представляет собой граф, вершины которого описывают состояния объекта, а ребра - управляющие воздействия.

Предполагается, что Х={хьх2...,х1) - представляет список задач или подмножество этапов формирования результата произвольной задачи. У={у1,У2---,Уп) определяет множество признаков, которые идентифицируют состояние объекта управления. При этом представляет совокупность состояний управляемого объекта. Предполагается, что задана : X х У [0,1] как функция

принадлежности, определяющая нечеткое отношение Ф (бинарное). При этом Е,ф(хк,У]) определяет степень значимости признака у/, при

выполнении этапа хк. Также предполагается, что ц,; У х в [0,1] -функция принадлежности, определяющая нечеткое отношение Г

(бинарное). При этом определяет степень значимости

признака y¡ для выбранного состояния б,. Ф и Г в общем случае формируются в матричной форме. В данном случае для полученных стратегий и выделенных подмножеств состояний формируется элемент нечеткой ситуационной сети (рис.16.), который задает все возможные переходы из заданного текущего состояния в тактически целевое состояние.

Рис. 16. Фрагмент нечеткой ситуационной сети выбора целевых состояний

Предлагаемая процедура формирования рациональных альтернатив включает следующие шаги:

1. Формируется нечеткое отношение О, которое определяется как пересечение базовых отношений ф ,ф ,...,Ф с

Но, (5/+1. «/+*) = (29)

на основании чего строится нечеткое подмножество, которое

представляет множество всех недоминируемых альтернатив в заданном множестве

Йг,Но,)- = ^Дцо,(в^.О]. (30)

2. Далее как свертка отношений формируется нечеткое отношение 02

п

), где 0<А<1, (31)

В результате чего формируется нечеткое подмножество, представляющее множество всех недоминируемых альтернатив, которое определено на множестве

{^ь): Ир^м) =1"««Р^к^-ч*^)-ИоДвм,^)]. (32)

В заключении строится пересечение множеств ц"'д'и \1нпд\

у, и2

Рациональным в данной процедуре предполагается выбор альтернативы из следующего множества

ЯГ ={8/+1/в/+1 е8г,циЛ(зм) = зир,^м)}. (33)

Предложенные модели и алгоритмы выбора управляющих решений при управлении поставками на основе ситуационной сети позволяют осуществлять поиск как тактических, так и стратегических решений, и организовать целенаправленный поиск соответствующих управленческих мероприятий.

Пусть у ,,...,/„ - набор признаков и Ru...,Rn, - локальные управляющие решения, изменяющие значения соответствующего признака. Управляющие решения по каяедому признаку могут быть заданы в виде значений лингвистической переменной, а также в форме инструкций.

При реализации прямого подхода к формированию НСС в работе выполняется моделирование переходов из ситуации s,, в ситуацию Sj. Под воздействием управляющего решения R,-, из множества R={Rb---,Rf} В данном случае нечеткая ситуация s представляет нечеткое множество второго уровня s = {(ns(y*)/y*)},y* е Y, где Y={yu...,yp} - множество признаков, значениями которых описываются состояния объекта управления, а

<Hs(v* >={<m(C)/'rv'< >)veV = {lA~A}) и т*к- значения соответствующего признака. Для каждой ситуации s, е Ss, формируется подмножество ситуаций s,s е Ss, в которые переходит объект под воздействием управляющих решений из множества R. Затем вершина s„ ситуационной сети соединяется дугой с каждой вершиной из sis, причем каждая дуга нагружается соответствующим управляющим решением и степенями предпочтения этих решений в ситуации sh Ситуация s, е S определяется в результате максиминной композиции Si, с отношением, задающим решение Rt..

Предполагается, что известны отношения взаимозависимости значений признаков, заданные матрицами вида «признак ук - признак y-i«, которые ставят в соответствие значениям признака ук-Т* значения признака у,-Tj. На пересечении строк и столбцов матриц проставляются коэффициенты определяющие степени

влияния значения Тv* на формирование значения Т\ Формирование

данных матриц осуществляется экспертным путем, либо в процессе эксперимента.

При реализации обратного подхода формирования НСС в работе реализуется подбор внешних локальных управляющих решений и формирование на их основе управляющего решения, позволяющего осуществить переход их одного состояния объекта в другое. Пусть s,-, и sj, - состояния объекта. Пороговым значением признака в (заботе полагается терм-множество с функцией принадлежности ц(т*)> 0,5. На множестве пороговых значений для каждого состояния отношение взаимозависимости значений признаков формируется в виде матриц

М:{Гу,Ту) и М^Л) с 0,5. В результате требуется

определить управляющее решение, переводящее состояние в,, в состояние в/. В матрице ,Ту) ищется такое терм-множество ,

которое определяет наибольшее число Ту. В соответствии с отношением взаимозависимости значений признаков изменяет значения некоторого числа других признаков. Если при анализе матрицы оказалось несколько строк с равным числом

отличных от нуля, то среди терм-множеств Ту выбирается

любое.

Предложенные методы формирования нечетких ситуационных сетей позволяют автоматически формировать описания динамических объектов на основе информации экспертов о хорошо известных состояниях объектов и локальных управляющих решений, воздействующих на отдельный признак состояния.

В торговых сетях глобальных поставщиков запасных частей разработаны и внедряются у всех дистрибьюторов и дилеров системы структурирования запасов и правил их пополнения, разработанные и корректируемые на основе статистики спроса. Предлагаемый вариант структуры запасов и правил их пополнения для одной из сетей приведен в табл.5.

При следовании рекомендациям глобальных операторов дилеры могут добиться оборачиваемости запасов 6,5 раз в год. При четком структурировании запасов дилерам удается снизить объем неизбежных для запчастей неликвидов на своих складах до 5% стоимости запасов в год - такой объем не так тяжело списывать в лом.

Операции управления запасами включают: структурирование запасов на основе статистики спроса; накопление и обновление данных для прогнозов; выбор параметров прогнозов; выбор техники прогнозирования; анализ прогнозов и моделирование и др.

Представленная стратегия управления запасами комплектующих позволяет существенно снизить расходы на содержание складских площадей и повысить оперативность поставок предприятиям дилерской сети.

В шестой главе рассматриваются вопросы построения программно-моделирующего комплекса системы поддержки принятия решений по организации поставок комплектующих в дилерской сети.

В качестве формального описания системы управления поставками комплектующих использовалась вАОТ-модель. В нее включены основные компоненты и модели, отражающие процессы формирования ценовых механизмов и управления поставками в дилерской сети (рис.17.). Информация, накопленная всеми вышеперечисленными подсистемами, была использована в качестве

исходных данных для построения прогнозов спроса на комплектующие.

Таблица 5.

_Стратегия формирование запасов и правил их пополнения

Категория Группы типов заказов Получено заказов за последние 12 месяцев Примечание

А Автоматическое пополнение 1 2 3 4 5 6 м Более 300 заказовМежду 101 и 300 заказов Между 61 и 100 заказов Между 25 и 60 заказов Меходу 13 и 24 заказов Между 7 и 12 заказов Позиции, добавленные специалистом дилера вручную в заявку на пополнение А - категория заказывается через автоматическое пополнение.

1. Обновление запасов 1 2 3 4 5 6 7 Более 300 заказовМежду 101 и 300 заказов Между 61 и 100 заказов Между 25 и 60 заказов Между 13 и 24 заказов Между 7 и 12 заказов Между 4 и 6 заказов . — категория должна храниться на складе и планируется вручную.

О 8 Между 1 и 3 заказами О - категорию следует заказывать по экспресс-заявкам

Нет оснований для заказов Э Сервисные детали (Заказывают для сервисных акций, потребности между 0 и 3 заказами за 12 месяцев)

V Предложены к списанию (Последний заказ более 2 лет назад)

N Из новых запчастей (не движущиеся более 12 месяцев позиции из группы новой номенклатуры X, У и 1 из Б - категории)

Е Удаленные из номенклатуры (Детали, отмеченные как удаленные без замены новыми)

А Необходимо решение (нет заказов за последние 1 месяцев)

¡Неактивные Неактивные детали Нет остатка и не запрашивались за 12 месяцев.

ЭСпециальные X Новые детали (срок хранения < 6 месяцев) Более 24 заказов (группа заказов 1 - 4) Э-категорию следует планировать вручную.

У Между 4 и 24 |заказов(группа ¡заказов 5-7)

г Между 0 и 3 заказов(группа заказов 8, V, А, Ы)

Е Удаленные новые части (из X, У, 2)

с Кодированные [

к О ......... " Сервисные (для сервисных акций)

Разные части(все, что не определено выше)

В диссертации также разработана структура базы данных, обеспечивающая реализацию функций обмена данными между моделями и приложениями управления поставками комплектующих.

СП м с

X

тз ш о

13

■а

В

Л) ^ б П> 13

Iш

21 Ш

з

ср

ш ■а

со

з

л

X

ш

■а со а\ е: о ш .с ш а> х х

Ш 01

Ш

§ 8

0 р

1 § 3 х

го а>

ТЗ О

2 а

г

ё ф ь

(Г

=1 ■а ш ш

со

X

аз =1

0

01 ш т; 01

г

§

з =1

со

Е

X

Сообщения подсистемы

Контроль и формирован ие плана поставок

Данные о производс тве, необходи. формироЕ ание плана

поставок

Сведения о

продажах ^_

Данные из внешних систем

Данные о производстве из внешних систем

Правила контроля и формирован! плана поставок

Правила управления поставками

Информация о производстве, запрос внешним подсистема! на получение данных производсвте, сообщения системы

Обеспечение взаимодействия с поставщиками, сбор данных от поставщиков

Подсистема обеспечения взаимодействие с поставщиками

Подготовка и корректировка прогноза

Прогнозы продаж из внешних подсистем

Подсистема формирования и контроля поставок

О

Запрос к >внешним системам, прогноз продаж, сообщение системы

План поставок

Правила

взаимодействия с внешними пользователями, стандарт ОАЭ по формату бизнес объектов

Взаимодействие

с внешними пользователями

Данные во

внешние

системы

Сообщения вс внешние системы

Подсистема взаимодействия с внешними подсистемами

-V

со

модели нижнего уровня на погрешность определения среднего времени пребывания требований в системе в целом. Эксперименты проводились для моделей ^6|4|Р1, Щб\А\Р0, К|4|2|01. К|4|2|00, 2|6|4|01, г|6|4|00 . Результаты экспериментов для экспоненциальной и детерминированной аппроксимации ФРВ времени пребывания в источнике приведены в табл.6.

Таблица 6. Оценка погрешности_

Факторы Замкнутый верхний уровень Разомкнутый верхний уровень

Загрузка вложенной модели р<0.5 р>0.5 р<0.5 р>0.5

ФРВ пребывания в источнике ехр сЫ ехр с!е1 ехр сЫ ехр <*е1

Загрузка узлов верхнего уровня 0.18 0.9 0.56 0.53 0.096 0.08 0.65 0,58

Среднее время пребывания в сети верхнего уровня

Имитационная модель 1630 1540 1987 1695 1092 646 7035 2404

Вложенная модель 1664 1602 2008 1781 1110 670 7210 2574

Погрешность в % 2,08 4,8 10,4 12,5 1,6 3,9 15,5 17,1

Таким образом, при разработке метода расчета пребывания заявки во вложенном уровне, представленном замкнутой сетью, появляется возможность аппроксимировать функцию распределения времени пребывания в источнике во вложенной модели экспонентной в широком диапазоне загрузок. По результатам серии экспериментов при аппроксимации функции распределения времени пребывания в источнике экспонентой и распределением общего вида (аппроксимация гистограммой) построен график (рис.18.)

1е

14

1г

о>

и

о 6 С

о

Экспонента

о . о о о о О „ _ о ООО

=0

V

® о° «'

о

о О^

Гистофамма

о.о ча о.4 о.в о.в 1.о

Загрузка

Рис. 18. Влияние ФРВ времени задержки в источнике

График показывает допустимость использования экспоненциального распределения при аппроксимации ФРВ времени пребывания в источнике в сравнении с аппроксимацией гистограммой, полученной на имитационной модели.

Для апробации результатов рассматривалась задача с двумя конкретными производителями и пятью потребителями. Данные о предлагаемых потребителями ценах и величинах заказов сведены к векторной форме N=(1,2,3,4,5), V=(3,4,2,4,2), С=(2,3,4,5,7). Данные об изменении оптовых цен производителя в зависимости от объема закупок центром B(V)={(4|V<5), (2|5<V<11), (1|V>11)}. Сначала была получена зависимость q(V). Для этого при кавдом значении q суммируются заказы всех потребителей, у которых предлагаемая ими цена Cj больше или равна q. Так, при q=4 величина q(V) равна сумме заказов третьего, четвертого и пятого потребителей, то есть, равна 8. В результате получаем q(V)={(7|0<V<2), (5|2<V<6), (4|6<V<8), (3|8<V<12), (2|12<V<15), (0|15<V)}, Вычитая из q(V) величину В(V) получаем значения s(V)={(3|2), (3|6), (2|8), (2|12), (1|15)}. На рис.19, приведен вид функции xb(x).

Рис. 19. Вид ценовой функции производителей

Для данного случая применялся метод ветвей и границ. Функция S(x) первого производителя имеет вид, показанный на рис.19.а, второго - на рис. Пусть V = 15, первый производитель имеет 12 единиц продукции, а второй - 10. Для получения нижней оценки стоимости заказа заменим функции sk(xk) непрерывными выпуклыми функциями, которые всюду меньше (или равны) исходных функций. Оценочные функции s'1(x1)=xi, s,2(x2)=2x2 показаны толстыми линиями.

Далее в работе построен фрагмент НСС, показывающий динамику изменения состояний управления в нечеткой ситуации. Каждое состояние характеризуется тремя признаками у^/з- Для каждого признака были определены множества их значений в виде терм-множеств: Г, = {г,1, Т21, 7"31}, Г2 = {г,2, Г22}, Г3 = (г,3, Т2}, где Т] -«малая», Т21 - «средняя», Т31 - «большая», Г,2 - «плохое», Т22 -

«хорошее», 73 - «малое», 7/- «большое». Внутренние локальные управляющие решения заданы матрицами Mitj,i ф j,/', j = q,3.

Внешние локальные управляющие решения ri,r2,r3 относительно признаков состояния заданы матрицами Nij. Пусть множество эталонных состояний ресурсов Ss содержит состояние, описываемое нечеткой ситуацией

Sj = {« 0,8 / 7? ,0,2 / 721,0 / Г31 >, < 1 / Т,2 ,0,4 / 72 >, < 0,7 / Г,3,0,4 / Г23 >)

и структурой, связи между элементами которой ограничены порогом n(rv*,7"j)>0,5. Известны также управляющие решения, воздействующие на состояние s, ; R: =<rur2 >,R2 =<r2,r, >. При практическом построении HCC учитываются все возможные комбинации локальных управляющих решений.

Сформированы изменения значений признаков под влиянием локального управляющего решения г2. Вычислены: (vf )= si(у*=< 0,3/Т?,0,7/Г22 >, s12(/Î) = s12(y12)oA/2>1 =<0,5/7;ДУ/^ДЗ/Гз1 > и Si(/i3) = s12(yi)oM1>3 =< 0,4/713,0,7/723 >

В результате будем иметь описание ситуации состояния sh в которое переходит состояние s„ под влиянием управляющего решения R1t т.е.

s, =« 0,5/711,0,7/721 >,< 0,3/72,0,7/72 >,< 0,4/7^,0,7/723 ». Структура данного состояния представлена относительно пороговых значений, больших 0.5.

Аналогичным образом может быть сформировано состояние s2, переход в которое осуществляется под влиянием управляющего решения R2. При этом

s2 =« 0,2 / 7; ,0,4 / 721,0,8 / 731 >, < 0,4 / Т,2,0,8 / 722 >, < 0,7 / 7,3,0,4 / 723 » В связи с тем, что локальное управляющее решение г-, не позволяет изменить значение 731 признака уг на значение 721, следует проанализировать остальные строки матрицы взаимозависимости пороговых значений признаков состояния s?. Анализ показывает, что можно выбрать локальное управляющее решение г2. Вычислим значение признака у2 состояния s}, сформированное при воздействии г2 на у г состояния s2.

В заключении представлены основные результаты работы. Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 46 печатных работ, которые приведены в списке публикаций.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен системный анализ основных тенденций развития дилерских сетей на Российском рынке предприятий автомобильной промышленности и методов аналитического и имитационного моделирования производственной деятельности дилерских сетей. Выполнена классификация схем организации поставок комплектующих и типовых правил пополнения запасов.

2. Проведен статистический анализ интенсивности запросов и финансовых потоков по отдельным группам и категориям комплектующих, в результате которого показана существенная разница рентабельности продаж определенных групп. Полученные результаты позволяют повысить эффективность финансовой деятельности дилерской сети.

3. Разработаны формализованные схемы описаний бизнес-процессов управления финансами и движения комплектующих, которые дают основу порядку реализации и аналитико-имитационному и теоретико-игровому моделированию производственной деятельности дилерской сети.

4. На основе управляемых сетей разработаны модели управления транспортировкой комплектующих между производителями и предприятиями дилерской сети, которые вместе с моделями складирования и реализации погрузочно-разгрузочных работ дают основу комплексному анализу текущей ситуации, направленному на повышение эффективности управленческих решений по тактическому и стратегическому развитию дилерской сети.

5. На основе формализованного описания бизнес-процессов предложен формальный переход к вложенной сети массового обслуживания, которая позволяет оценить временные характеристики каждого бизнес-процесса.

6. На основе сетевой модели рациональных вариантов закупок разработана теоретико-игровая модель формирования адаптивного механизма согласованных цен в централизованной схеме снабжения дилерской сети, направленная на формирование эффективного плана поставок комплектующих, учитывающая риск повышения цен и дискретность объемов закупок.

7. Разработаны модели нечеткого ситуационного анализа деятельности дилерской сети. Показано, что особенности многоцелевой деятельности дилерской сети не предполагают противоположности интересов участников: несмотря на присутствие частных интересов, все они являются элементами одной организации и в целом решают общую задачу. Поэтому наиболее адекватной моделью при наличии неопределенности в принятии решений является кооперативная игра.

8. Разработан алгоритм адаптации СППР, в соответствии с которой адаптация моделей и алгоритмов для последующего

использования в системе управления дилерской сетью, который представляет собой последовательность операций по настройке системы в соответствии со спецификой производственных бизнес-процессов, целей и бизнес-стратегий компании, а также структурой возмущений внешней среды.

9. Разработана методика структурирования запасов и правил их пополнения, корректируемые на основе статистики спроса в дилерской сети предприятий автомобильной промышленности, позволяющие снизить расходы на хранение без изменения сроков поставок комплектующих по отдельных группам.

10. Разработаны программно-технические требования на реализацию программных компонентов системы управления поставками комплектующих, направленные на оперативную реализацию запросов по текущему производственному положению.

11. Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Монографии

1. Солнцев A.A. Формальное представление и моделирование процессов движения комплектующих в дилерских сетях - М., Изд-во МАДИ, 2012.-148 с.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

2. Солнцев A.A. Исследование начального периода моделирования на точность среднеинтегральной оценки имитационных моделей / Остроух A.B., Солнцев A.A., Солдатов Н.В., Новицкий К.А., Якунин П.С. // Вестник МАДИ, вып. 2 (21). - М.: МАДИ, 2010. - С. 61-65.

3. Солнцев A.A. Математическая модель связей в системе диагностики электрооборудования автомобилей / Калухов О.Ф., Остроух A.B., Солнцев A.A., Ягудаев Г.Г. // Вестник МАДИ, вып. 2 (21). - М.: МАДИ, 2010.-С. 66-71.

4. Солнцев A.A. Анализ влияния интервала сброса статистики имитационного эксперимента на точность среднеинтегральной оценки / Солнцев A.A., Приходько В.М., Кудрявцев А.Ю., Котов A.A. // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. № 3 (15). - Астрахань: Издательский дом, 2011. - С. 53-62.

5. Солнцев A.A. Модели переходных режимов и автокорреляционных функций имитационных моделей систем массового обслуживания / Солнцев A.A., Тимофеев П.А., Приходько М.В., СатышевС.Н., Жигарев Р.Г. // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. № 2 (14). -Астрахань: Издательский дом, 2011. - С. 42-51.

6. Солнцев A.A. Методика интеграции приложений в гибридной системе поддержки принятия решений с открытой структурой / Николаев A.B., Солнцев A.A., Строганов В.Ю., Тимофеев П.А., Брыль В.Н. // Информационные системы и технологии. № 3 (65). - Орел: Госуниверситет -УНПК, 2011.-С. 84-91.

7. Солнцев A.A. Инструментарий деловых игр в задачах управления реализацией продукции в условиях конкуренции / Баринов К.А., Солнцев A.A., Тимофеев П.А., Рачковская В.М. II Наука и образование: Электронное научное издание. - М.: МГТУ им. Баумана, 2011.

8. Солнцев A.A. Агрегированные критерии эффективности бизнес-процессов управления производственным циклом промышленных предприятий / Катырин С.Н., Солнцев A.A., Тимофеев П.А., Якунин П.С. // Вестник МАДИ Выпуск 4 (27). - М.: МАДИ, 2011. - С. 53-59.

9. Солнцев A.A. Методы организации и моделирования дилерских сетей / Николаев А.Б., Солнцев A.A., Саная А.Г., Якунин П.С. // В мире научных открытий № 12 (36). - Красноярск: НИЦ, 2012. - С. 163-174.

Ю.Солнцев A.A. Аппроксимация среднеинтегральных оценок нестационарных режимов имитационных моделей сетей массового обслуживания I Приходько В.М., Строганов Д.В., Якунин П.С., Москвичев Е.С., Солнцев A.A. II Наука и образование: Электронное научно-техническое издание. № 3. - М.: МГТУ им. Баумана, 2012.

11. Солнцев A.A. Влияние начальных условий и длительности моделирования на характеристики условно-нестационарных процессов / Строганов Д.В., Солнцев A.A., Якунин П.С., Батов Р.В., Карасев A.A. // Наука и образование: Электронное научно-техническое издание. № 4. - М.: МГГУ им. Баумана, 2012.

12. Солнцев A.A. Принятия рациональных решений при проектировании сборочных схем (Режим доступа: DOI: 10.7463/1012.0475116 http://technomag.edu.ru/doc/475116.html) / БожкоА.Н., Ивахненко A.A., Чернявский А.И., Солнцев A.A., Товкач П.А. II Наука и образование: Электронное научно-техническое издание. № 10. - М.: МГТУ им. Баумана, 2012.

13. Солнцев A.A. Методы и модели формирования адаптивных пользовательских интерфейсов в системах поддержки управленческих решений / Москвичев Е.С., Тимофеев П.А., Сатышев С.Н., Солнцев A.A. // Вестник МАДИ, вып. 1 (28). - М.: МАДИ, 2012. - С. 114-119.

14. Солнцев A.A. Имитационные модели оценки качества транспортного обслуживания / А.Б.Николаев, М.В.Приходько, С.Н.Сатышев, А.А.Солнцев, П.С.Якунин // Автотранспортное предприятие № 2 - М., 2013. -С. 52-54.

Публикации в других издательствах:

15. Солнцев A.A. Анализ эффективности организационных моделей и типов организационных структур / Батов Р.В., Васильев Д.А., Солнцев A.A., Строганов Д.В. II Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М.: МАДИ (ГТУ), 2008. - С. 17-27.

16. Солнцев A.A. Моделирование иерархической организационной структуры в виде вложенной системы сетей массового обслуживания / Катырин С.Н., Москвичев Е.С., Солнцев A.A., Тимофеев П.А. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М.: МАДИ (ГТУ), 2008. - С. 73-82.

17. Солнцев A.A. Постановка задачи формирования моделей информационного обмена в организационных системах / Борщ В.В., Васильев Д.А., Измайлова М.В., Карасев A.A., Солнцев A.A. // Автоматизация управления в организационных системах: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М.: МАДИ (ГТУ), 2008. - С. 102-107.

18. Солнцев A.A. Решение уравнения баланса в декомпозиционном методе моделирования транспортных потоков / Солнцев A.A., Якунин П.С., Дицкий В.А., Травкин А.М. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2009. - С. 17-23.

19. Солнцев A.A. Разработка методов оптимизации распределения транспортных потоков управляемой сети / Солнцев A.A., Власов Д.А., Чичерин A.B., Кузнецов С.А. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2009. - С. 24-32.

20. Солнцев A.A. Моделирование транспортной системы на основе гибридного автомата / Солнцев A.A., Якунин П.С., Чичерин A.B., Кузнецов С.А. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2009. - С. 41-45.

21. Солнцев A.A. Анализ сходимости алгоритмов управления в условиях нестационарности развития показателей / Солнцев A.A., Якунин П.С., Кузнецов С.А., Чичерин A.B. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2009. - С. 46-52.

22. Солнцев A.A. Ситуационные модели в системах поддержки управленческой деятельностью / Солнцев A.A., Москвичев Е.С., Катырин С.Н., Белоус В.В. // Модели и методы управления сложными техническими системами: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2010. - С. 28-32.

23. Солнцев A.A. Информационные технологии формирования поведенческой модели управленческой деятельностью / Солнцев A.A., Кудрявцев А.Ю., Сатышев С.Н., Иванова J1.B. II Модели и методы управления сложными техническими системами: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2010.-С. 36-41.

24. Солнцев A.A. Основные принципы формирования системы поддержки управленческой деятельности / Солнцев A.A., Приходько М.В., Зайцев Д.В., Васильев Д.А. // Модели и методы управления сложными техническими системами: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2010. - С. 41-49.

25. Солнцев A.A. Методы и модели управления сложными наукоемкими системами / Солнцев A.A. II Методы описания и моделирования бизнес-процессов и технологий в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ № 3/47. - М.: МАДИ, 2010. - С. 87-91.

26. Солнцев A.A. Модели аппроксимации интегральной экономической эффективности предприятия / Дицкий В.А., Солнцев A.A., Кузнецов С.А., Алексеев С.Р., Чичерин A.B. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46. - М.: МАДИ, 2010. - С. 42-49.

27. Солнцев A.A. Методы и модели описания деловых процессов / Белянский Д.В., Солнцев A.A., Солдатов Н.В., Новицкий К.А., Травкин А.М. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46. - М.: МАДИ, 2010. - С. 172-179.

28. Солнцев A.A. Методика стратегического планирования развития предприятия в условиях стохастической неопределенности / Солнцев A.A., Алексеев С.Р., Чичерин A.B., Кузнецов С.А. // Оптимизация решений в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. МАДИ № 1/45. -М.: МАДИ, 2010.-С. 96-101.

29. Солнцев A.A. Автоматизация принятия решений в ходе контроля качества продукции автомобильной промышленности на этапе производства / Батов Р.В., Луковецкая Т.М., Приходько М.В., Солнцев A.A. //

Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ,-М.: МАДИ, 2011.-С. 13-21.

30. Солнцев A.A. Модель поведения руководителя в условиях неопределенности / Горячкин Б.С., ■ Краснов Ю.А., Приходько М.В., Солнцев A.A., Ягудаев Г.Г. II Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2011. - С. 65-71.

31. Солнцев A.A. Методика разработки программы компьютеризации автотранспортного предприятия / Васильев Д.А., Измайлова М.В., Катырин С.Н., Солнцев A.A. II Автоматизация систем поддержки управленческой деятельности: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2011. - С. 81-88.

32. Солнцев A.A. Методика выбора вариантов компьютеризации автотранспортного предприятия / Измайлова М.В., Катырин С.Н., Москвичев Е.С., Садовская Т.Г., Солнцев A.A. // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации, сб. науч. тр. МАДИ. - М.: Техполиграфцентр, 2011. - С. 3-9.

33. Солнцев A.A. Взаимодействие программных модулей в автоматизированной информационно-аналитической системе планирования доставки грузов / Кудрявцев А.Ю., Приходько М.В., Солнцев A.A., Якунин П.С. // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации, сб. науч. тр. МАДИ. - М.: Техполиграфцентр, 2011. - С. 20-26.

34. Солнцев A.A. Лингвистические неопределенности в сетевой модели анализа эффективности проектов информатизации предприятий транспортного комплекса / Брыль В.Н., Москвичев Е.С., Солнцев A.A., Тимофеев П.А., Якунин П.С. II Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации, сб. науч. тр. МАДИ. - М.: Техполиграфцентр, 2011. -С. 26-30.

35. Солнцев A.A. Алгоритм планирования производственного цикла промышленного объединения I Солнцев A.A., Зайцев Д.В., Власов А.Б., Рачковская В.М. //Автоматизация и управление на транспорте и в дорожном строительстве: сб. науч. тр. МАДИ № 1/49. - М.: МАДИ, 2011. - С. 165-171.

36. Солнцев A.A. Автоматизация планирования поставок в дилерской сети предприятий автомобильной промышленности / Ивахненко A.A., СанаяА.Г, Солнцев A.A. // Методы и модели автоматизации поддержки управленческих решений: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2011. - С. 79-84.

37. Солнцев A.A. Задачи оптимизации и оценки экономической эффективности системы управления поставками комплектующих / Ивахненко A.A., Лазаренко A.B., Саная А.Г, Солнцев A.A. II Методы и модели автоматизации поддержки управленческих решений: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2011. - С. 85-90.

38. Солнцев A.A. Анализ стратегий развития дилерских сетей в автомобильной промышленности / Солнцев A.A. // Методы и модели автоматизации поддержки управленческих решений: сб. науч. тр. МАДИ. -М.: МАДИ,2011.-С. 91-101.

39. Солнцев A.A. Формальное представление регенерирующих процессов в моделях управления запасами / Еремина Т.И., Солнцев A.A., Якунин П.С. // Имитационное моделирование систем управления: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2012. - С. 20-26.

40. Солнцев A.A. Процессно-ориентированная имитационная модель функционирования предприятия технического обслуживания / Еремина Т.И.,

Солнцев A.A., Якунин П.С. // Имитационное моделирование систем управления: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2012. - С. 84-90.

41. Солнцев A.A. Информационная поддержка формирования программ управления проектами / Солнцев A.A. // Информационное обеспечение систем поддержки принятия решений: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2012.-С.4-10.

42. Солнцев A.A. Имитационное моделирование вложенных процессов сетей массового обслуживания для организации поставок комплектующих / Солнцев A.A., Ивахненко A.A. // Информационное обеспечение систем поддержки принятия решений: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ, 2012. - С. 16-23.

43. Солнцев A.A. Принципы организации поставок комплектующих в сбытовой цепи предприятий автомобильной промышленности / Солнцев A.A., Саная А.Г., Приходько В.М. // Информационное обеспечение систем поддержки принятия решений: сб. науч. тр. МАДИ. - М.: МАДИ,

2012.-С. 10-16.

44. Солнцев A.A. Модели нечеткого ситуационного анализа при описании вложенных процессов многоцелевой деятельности дилерской сети / Солнцев A.A. // Автоматизация и управление в технических системах. -

2013. - № 1(3); URL: auts.esrae.ru/3-71 (дата обращения: 16.01.2013).

45. Солнцев A.A. Формальное описание процессов движения комплектующих на основе управляемых сетей / Солнцев A.A., Ивахненко A.A. // Автоматизация и управление в технических системах. -2013. - № 1(3); URL: auts.esrae.ru/3-69 (дата обращения: 16.01.2013).

46. Солнцев A.A. Сетевая теоретико-игровая модель рациональных закупок в задаче формирования адаптивного механизма согласованных цен в схеме снабжения дилерской сети / Солнцев A.A. Саная А.Г., Приходько В.М. // Автоматизация и управление в технических системах. -2013. - № 1(3); URL: auts.esrae.ru/3-70 (дата обращения: 16.01.2013).

Подписано в печать: 30.05.2013 Тираж: 100 экз. Заказ №468 Отпечатано в типографии «Реглет» г. Москва, Ленинградский проспект д.74 (495)790-47-77 www.reglet.ru

МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (МАДИ)

СОЛНЦЕВ АЛЕКСЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

05201351101

АНАЛИТИКО-ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИТУАЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ В ДИЛЕРСКИХ СЕТЯХ ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 2013

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.........................................................................................................5

1. АНАЛИЗ ОБЩИХ ТЕНДЕНЦИЙ РАЗВИТИЯ ДИЛЕРСКИХ СЕТЕЙ И МЕТОДОВ ИХ МОДЕЛИРОВАНИЯ...........................................13

1.1. Развитие дилерской деятельности на предприятиях автомобильной промышленности...................................................................................................13

1.2. Современное состояние вопроса поддержки запасов комплектующих для предприятий автомобильной промышленности..........................................20

1.3. Информационная поддержка поставок комплектующих.......................28

1.4. Системный анализ задач автоматизации управления поставками комплектующих.....................................................................................................33

1.5. Методы и модели анализа и прогнозирования спроса...........................38

1.6. Формальное представление бизнес-процессов управления поставками комплектующих.....................................................................................................43

1.6.1. Модули описания и представления бизнес-процессов........................43

1.6.2. Разработка нотаций бизнес-процесса стратегии формирования плана закупок....................................................................................................................47

1.6.3. Бизнес-процесс регистрации и контроля запасов комплектующих...49

1.7. Исследование процессов движения комплектующих в дилерских сетях предприятий автомобильной промышленности.................................................51

1.8. Анализ проблем управления поставками комплектующих в дилерских сетях........................................................................................................................59

1.9. Имитационное моделирование оценки эффективности системы управления движением комплектующих............................................................66

1.10. Анализ методов статистической обработки результатов имитационного эксперимента..............................................................................70

Выводы по главе 1.............................................................................................73

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ ПОТОКАМИ ДВИЖЕНИЯ КОМПЛЕКТУЮЩИХ В ДИЛЕРСКОЙ

СЕТИ......................................................................................................................75

2.1. Моделирование управляемой сети потоков движения комплектующих.....................................................................................................76

2.2. Задача оптимального управления потоком в сети..................................84

2.3. Модель управления направленными потоками.......................................97

2.4. Разработка алгоритма формирования динамического управляемого потока....................................................................................................................105

2.5. Разработка бизнес-процессов управления движением запчастей и комплектующих...................................................................................................110

2.5.1. БП «Учет движения запчастей на центральном складе»...................110

2.5.2. БП «Учет движения запчастей на участках»......................................113

2.5.3. БП «Планирование, учет и контроль перемещения запчастей между центральным складом и участками, а также между участками»....................116

2.5.4. БП «Резервирование запчастей под заказ».........................................119

2.5.5. БП «Комплектация заказа»...................................................................121

Выводы по главе 2...........................................................................................123

3. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ДВИЖЕНИЯ КОМПЛЕКТУЮЩИХ В ДИЛЕРСКИХ СЕТЯХ..............124

3.1. Ресурсы сложной дискретной системы управления потоками и события.................................................................................................................124

3.2. Планирование эксперимента на модели сложной динамической системы.................................................................................................................129

3.3. Статистический анализ потребностей в комплектующих и параметризация имитационной модели............................................................135

3.4. Структура декомпозиционного метода вложенных процессов...........136

3.5. Оценка вероятности принадлежности интервалу погрешности в имитационной модели поставок комплектующих...........................................143

3.6. Включение имитационной модели во вложенный уровень сети массового обслуживания....................................................................................148

3.6.1. Построение процедуры стохастической аппроксимации..................149

3.6.2. Анализ сходимости процедуры Роббинса-Монро.............................151

Выводы по главе 3...........................................................................................153

4. РАЗРАБОТКА МЕХАНИЗМОВ ФОРМИРОВАНИЯ АДАПТИВНОЙ ЦЕНОВОЙ ПОЛИТИКИ В ДИЛЕРСКОЙ СЕТИ.......155

4.1. Основные виды формирования политики развития дилерских сетей 155

4.2. Стратегия развития дилерских сетей как элемент сбытовой политики...............................................................................................................161

4.3. Определение согласованных цен на комплектующие в условиях централизованной схемы снабжения.................................................................169

4.4. Теоретико-игровой анализ механизма определения согласованных цен.........................................................................................................................181

4.4.1. Определение сроков и объемов закупок комплектующих................184

4.4.2. Формирование сети рациональных вариантов закупок.....................190

Выводы по главе 4...........................................................................................195

5. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА В ДИЛЕРСКИХ СЕТЯХ ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ...........................................196

5.1. Оптимизация управленческих решений на основе синтеза алгоритмов анализа нечетких ситуационных сетей..............................................................196

5.2. Формирование ситуационной сети управления дилерской сетью......202

5.3. Модель формирования интегральных показателей эффективности управленческих решений в дилерской сети......................................................214

5.4. Разработка моделей анализа и формирования ресурсного обеспечения решения управленческих задач..........................................................................219

5.5. Методика планирования производственных программ дилерской сети........................................................................................................................223

Выводы по главе 5...........................................................................................227

6. РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ СИСТЕМЫ СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА ДВИЖЕНИЯ КОМПЛЕКТУЮЩИХ В ДИЛЕРСКИХ СЕТЯХ.................................................................................................................228

6.1. Анализ проблем автоматизации поставок комплектующих................228

6.2. Программные технологий формирования приложений управления движением комплектующих в дилерских сетях предприятий автомобильной промышленности.................................................................................................232

6.3. Структура АСУТП управления движением комплектующих.............235

6.4. Формализованное представление диаграмм управления поставками в виде 8АОТ-моделей............................................................................................238

6.4.1. Контекстная диаграмма управления поставками...............................238

6.4.2. Формирование плана поставок............................................................244

6.4.3. Анализ формирования плана поставок...............................................246

6.4.4. Подготовка данных для формирования плана поставок...................247

6.4.5. Расчет плана поставок на уровне поставщиков.................................249

6.4.6. Расчет поставок на уровне центров распределения...........................251

6.5. Разработка программной компоненты интерфейсного взаимодействия с системой управления поставками и БД..........................................................252

6.6. Функционал системы управления поставками......................................265

6.7. Экспериментальное исследование качества прогноза спроса на комплектующие...................................................................................................274

Выводы по главе 6...........................................................................................275

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.................................................................

ЛИТЕРАТУРА....................................................................

ПРИЛОЖЕНИЕ. Акты внедрения результатов работы

277 279 291

ВВЕДЕНИЕ

Отличительной чертой развитого автомобильного рынка является обязательное наличие в товаропроводящей сети дополнительного буферного звена - дистрибьютора и/или официального дилера, осуществляющего все основные функции по торговле автомобилями определенных марок, запасными частями к ним и оказанию сервисных услуг в данном регионе. Причем в рыночной экономике роль и значение сопутствующих продажам легковых автомобилей сервисных услуг неуклонно возрастает, а доходы от их реализации не только являются дополнительным источником увеличения прибыли торгово-посреднической фирмы, но становятся ее важнейшим конкурентным преимуществом и стабилизирующим фактором развития в среднесрочной перспективе.

В настоящее время первоочередной задачей для всех иностранных автопроизводителей, работающих в РФ, будет ускорение процесса локализации производства. В связи с нестабильностью валютного курса импорт автокомпонентов в Россию становится в высшей степени убыточным для производителей. Однако качество российских автокомпонентов далеко от совершенства и не устраивает иностранные компании. Таким образом, первоочередная задача иностранных производителей в России - обеспечить сравнительно дешевые цены на автокомпоненты для увеличения локализации производства. Автопроизводители создают собственные дилерские фирмы с целью прямых контактов с потребителями и присвоения маржи, которая становится все меньше из-за конкуренции и делить ее с дилерами все труднее.

Снабжение запчастями и комплектующими является важнейшей частью дилерской сети предприятий автомобильной промышленности. Высокоэффективное решение этих вопросов в настоящее время возможно только при условии полной автоматизации основной производственной деятельности, позволяющей не только оптимизировать запасы, но и снизить расходы по хранению запасных частей, а также ускорить обслуживание

конечных потребителей. При отсутствии налаженной информационной системы, обеспечивающей сбор и обработку статистической информации, организовать конкурентоспособную сеть обеспечения комплектующими в сегодняшних условиях практически невозможно.

Актуальность темы данной диссертации определяется возможностью формирования адаптивной ценой политики предприятий дилерской сети и возможностью получения прогнозируемых потребностей рынка в автомобильных запасных частях.

Целью работы является повышение эффективности системы управления дилерской сетью за счет формирования адаптивной ценовой политики и оперативного ситуационного анализа.

Для достижения данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Системный анализ основных тенденций развития дилерских сетей на Российском рынке автомобильной промышленности. Статистический анализ производственной и финансовой деятельности дилерских сетей.

2. Разработка формальных описаний бизнес-процессов управления движением комплектующих.

3. Разработка аналитических моделей оптимизации управления дилерской сетью и универсального интерфейса их интеграции в СППР.

4. Разработка имитационных моделей реализации основных бизнес-процессов движения комплектующих и управления запасами.

5. Разработка моделей формирования ценовой политики в дилерской

сети.

6. Разработка моделей нечеткого ситуационного анализа деятельности дилерской сети.

7. Формирование методики структурирования запасов и правил их пополнения, корректируемых на основе статистики спроса в дилерской сети.

8. Разработка процедур поддержки принятия решений по планированию производственной деятельности дилерской сети.

9. Разработка программно-технических требований на реализацию программных компонентов системы управления бизнес-процессами финансового анализа и движения комплектующих в дилерской сети.

Научную новизну работы составляют методики, методы, модели и алгоритмы аналитико-имитационного моделирования и ситуационного анализа производственной деятельности дилерской сети. На защиту выносятся:

• результаты статистического анализа интенсивности заказов по отдельным группам комплектующих;

• формализованные схемы описания бизнес-процессов движения комплектующих в дилерской сети;

• модели управления поставками и оптимизации размещения предприятий дилерской сети;

• имитационные модели бизнес-процессов движения комплектующих и распределения производственных запасов;

• теоретико-игровая модель формирования ценовой политики в схеме снабжения дилерской сети;

® принципы интеграции моделей в методику системы поддержки принятия решений по управлению поставками комплектующих в дилерской сети;

• модель ситуационного анализа производственной деятельности предприятий дилерской сети;

• методика структурирования запасов и правил их пополнения, корректируемые на основе статистики спроса в дилерской сети;

• система комплексной автоматизации (и 8АОТ-модели) системы управления поставками в дилерской сети.

Диссертация состоит из шести глав, в которых приводится решение поставленных задач»

В первой главе диссертации проведен анализ основных тенденций развития дилерских сетей на Российском рынке автомобильной

промышленности. Сформулированы основные принципы и механизмы взаимодействия фирмы производителя и дилеров, образующих дилерскую сеть региона.

Для российского рынка развитие региональной дилерской сети представляет особый интерес в силу значительного территориального пространства. Проникновение на российские региональные рынки способствует более широкому развитию рыночных отношений в российской экономике. Развитие региональной дилерской сети компании-дистрибьютора к тому же усиливает эффект глобализации рынков.

Активная деятельность на российском рынке транснациональными компаниями рассматривается, прежде всего, как возможность дальнейшего экономического роста. Именно стремление к экономическому росту и увеличению прибыли является основным фактором, побуждающим иностранные компании к географической экспансии. Подобная стратегия роста соответствует одной из альтернатив роста в соответствии с матрицей «продукт-рынок»: расширение сферы действий на текущем рынке, развитие рынка, запуск нового продукта и диверсификация.

В диссертации систематизированы основные функции дистрибьютора, брокера и других участников дилерской сети. Дилер понимается как юридическое и физическое лицо, работающее как независимый посредник и приобретающий товар в собственность за свой счёт (в отличие от агента и комиссионера).

Во второй главе диссертации рассмотрены вопросы имитационного моделирования технологических и производственных процессов в дилерской сети. Для моделирования процессов транспортировки комплектующих базовыми являются бизнес-процессы управления движением запчастей, к которым относятся: учет движения запчастей на центральном складе, учет движения запчастей на участках, планирование, учет и контроль перемещения запчастей между центральным складом и участками, а также

между участками, резервирование запчастей под заказ и комплектация заказа.

В диссертации разработан порядок выполнения бизнес-процесса «Планирование, учет и контроль перемещения запчастей между центральным складом и участками, а также между участками». К основным бизнес-функциям этого процесса относятся: планирование перемещения запчастей, формирование партии перемещения запчастей, погрузка запчастей на транспортные средства и транспортировка на участок.

В третьей главе диссертации рассматриваются вопросы транспортировки комплектующих с учетом территориально распределенной схемы размещения складских площадей предприятий-поставщиков и дилерской сети. В данной ситуации для решения вопросов организации транспортировки более существенной является интенсивность заказов и объемно-весовые характеристики комплектующих.

На основе разработанных схем описаний бизнес-процессов и проведенного статистического анализа интенсивности запросов разработана транспортная схема доставки комплектующих от поставщиков-производителей до предприятий дилерской сети. Для решения этой задачи в диссертации предлагается использовать теорию управляемых сетей, которая направлена на оптимизацию перемещения объектов из одной географической точки в другую при ограничениях на пропускные способности каналов.

При этом в общем случае поток задает способ пересылки некоторых объектов из одной вершины графа в другую по его дугам. Вершина, из которой начинается перемещение объектов, является источником. Вершина, в которой заканчивается перемещение объектов, является стоком. Объекты, которые перемещаются из источника в сток, представляют собой единицы потока.

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программно-моделирующего комплекса системы поддержки принятия решений по орга�