автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация планирования и управление ресурсами при формировании производственной программы промышленного объединения

□□3482969

На правах рукописи

ЗАЙЦЕВ ДМИТРИЙ ВЛАДИМИРОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЕ РЕСУРСАМИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

12 да

Москва - 2009

003482969

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Доктор технических наук, доцент

Строганов Виктор Юрьевич, профессор МГТУ им.Н.Э.Баумана,

г.Москва

Официальные оппоненты Доктор технических наук, профессор

Суворов Дмитрий Наумович, профессор МАДИ(ГТУ), г.Москва Кандидат технических наук, Брыль Владимир Николаевич начальник отдела, Научно-исследовательский центр электронно-вычислительной техники (ОАО НИЦЭВТ), г.Москва

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г. Москва.

Защита состоится 24 ноября 2009г. в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)по адресу:

125329 ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГГУ) Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического университета): www.madi.ru

Автореферат разослан 23 октября 2009г. Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Проводимые с начала девяностых годов двадцатого века, реформы российской экономики неоднозначно отразились на финансово-экономическом состоянии предприятий, одним из них удалось адаптироваться к новым условиям функционирования, другие стали убыточными, либо обанкротились. Последовавший за реформами спад экономики, привел более чем к двукратному снижению объемов промышленного производства. Предприятия оказались в сложных условиях выживания. Большее значение приобрели внутренние факторы, поскольку даже многие, обладающие огромным потенциалом предприятия, оказались в затруднительном финансово-экономическом положении, что явилось следствием неумелого управления ими в условиях кризиса экономики, в итоге более трети промышленных предприятий России стали убыточными. Одной из причин неэффективности управления представляется отсутствие долгосрочного прогнозирования производственного цикла и формирования согласованных производственных программ.

В связи с этим, работа, направленная на решение вопросов автоматизации формирования производственных программ промышленных объединений, весьма актуальна.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности производственной деятельности промышленных объединений за счет использования формализованных методов и моделей распределения совместных производственных ресурсов и автоматизации системы формирования производственных планов, а также контроля обеспечения поставок продукции.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ методов и моделей управления ресурсами при формировании производственной программы промышленного объединения;

• разработка методики перераспределения финансовых средств, выделенных для реализации этапов производственного цикла;

• разработка методов и моделей прогнозирования и параметризации этапов сетевой модели производственного цикла,

• формализованное представление компонентов автоматизированной системы в виде контекстных диаграмм;

• программная реализация автоматизированной системы управления ресурсами и формирования производственных программ.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов системы поддержки принятия решений в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат. Системный анализ вопросов обеспечения надежности методов проводился на основе статистических данных. При разработке методики оценивания эффективности управления ресурсами промышленного объединения использовался аппарат теории вероятностей, теории баз данных, математической статистики, исследования операций, теории случайных процессов с привлечением математических и статистических пакетов и др.

Научная новизна работы состоит в разработке моделей, и алгоритмов управления производственными ресурсами промышленного объединения.

На защиту выносятся:

• модель управления ресурсами в задаче сокращения производственного цикла;

• модель прогнозирования производственных показателей по главным компонентам;

• БАРТ-модели автоматизированной системы управления ресурсами и планирования производственных программ;

• база данных системы планирования и формирования производственных программ.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения, совпадением статистических данных и данных полученных теоретически.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации планирования и формирования производственных программ промышленных объединений.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на научно-методических конференциях МАДИ(ГГУ) (2005-2009г.г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса принятия решений по выбору стратегий управления производственными ресурсами отдельных этапов проекта развития промышленного объединения составляет актуальное научное направление.

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

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, приведено краткое содержание глав диссертации, определена цель и поставлены основные задачи исследований.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ И ФОРМИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ

В первой главе проведен системный анализ задач автоматизации формирования производственных программ и методов управления совместными ресурсами промышленных объединений. Проводится анализ методов, направленных на минимизацию затрат, что может быть обеспечен о за счет организации непрерывной загрузки производственных участков при максимально возможной непрерывности и ритмичности всего производственного цикла.

Считается, что главной целью (цель первого уровня) функционирования предприятия является обеспечение своевременного и комплектного завершения производственного цикла в соответствии с хозяйственными договорами при минимизации затрат на достижение этой цели. Минимизация затрат (цель второго уровня) может быть обеспечена за счет организации непрерывной загрузки производственных участков и плановых рабочих мест при максимально возможной непрерывности движения ресурсов. Третий уровень целей, должен быть направлен на повышение эффективности непосредственно производственного

цикла. Реализация этой цели может быть достигнута на основе прямых и противоположных принципов организации производства, с использованием которых осуществляется рационализация построения и организация гибкого адаптивного управления.

Задача управления производственным циклом состоит в обеспечении его своевременного завершения с учетом времени, необходимого для выполнения каждой операции каждым участником, и определенных взаимосвязей, характеризующих последовательность их выполнения. При этом необходимо выяснить, какие операции являются критическими для своевременного завершения всего производственного цикла. Весь цикл представляется в виде некоторого графа, представляющего сетевой график, для которого задаются:

1. перечень всех операций;

2. время, необходимое для выполнения каждой операции;

3. перечни операций, непосредственно предшествующих каждой операции.

В качестве механизма описания производственного цикла в работе предлагается использовать обобщенные сетевые графики, которые содержат вершины различных типов (решающие узлы -РУ). Решающий узел характеризуется условиями, налагаемыми на входящие в него и выходящие из него операции. На операции, входящие в РУ, могут быть наложены три различных условия:

(а) «Вход И»: событие, соответствующее данному РУ, считается происшедшим, если выполнены все входящие в РУ операции.

(б) «Включающий вход»: событие, соответствующее данному РУ, считается происшедшим, если выполнена, по крайней мере, одна из входящих в РУ операций.

(в) «Исключающий вход»: событие, соответствующее данному РУ, считается происшедшим, если выполнена ровно одна из входящих в РУ операций.

На операции, выходящие из РУ, могут быть наложены два различных условия:

(а) «Детерминированный выход»: после того как произошло событие, соответствующее данному РУ, выполняются все выходящие из него операции.

(б) «Вероятностный выход»: после того как произошло событие, соответствующее данному РУ, выполняется ровно одна из выходящих из него операций.

Таким образом, имеется 6 различных типов РУ, графические изображения которых представлены на рис.1. Для обобщенного сетевого графика должны быть заданы как времена 1(х, у), так и

вероятности р(х, у) выполнения каждой операции (х, у). Значение р(х, у) есть вероятность того, что после появления события, соответствующего решающему узлу х, будет выполняться операция (х, у). Если этот РУ имеет 'детерминированный выход, то р(х, у) должна быть равна 1 и операция (х, у) обязательно выполняется.

Типы решающих узлов

Вход Выход «И» Включающий Исключающий

Детерминированный ; \х / / / \ 1 \

Вероятностный 1 1 1 ! / \ / \ V

Рис. 1.

При разработке общей модели производственной программы с учетом субъективного характера оценки показателей конструктивной является формализация стохастическими процессами и лингвистическими переменными. Для параметризации моделей компонент и вершин сетевого плана применим спектр методов прогнозирования и сглаживания временных рядов. Так, часто динамика производственных показателей представляет тренд, который является гладкой функцией времени и флуктуирует на любом коротком интервале времени незначительно. Если имеются значения показателей у-1,...,ут, тренд в точке £ оценивается на основании выражения:

т

У, = 1=т + [,...,т-т. (1)

а~-т

т

Веса а5 предполагаются нормированными = ] и

а~-т

т т

у* = +.?;+£,* е("= У «г... . (2)

Веса а3 должны выбираться так, чтобы дисперсия величины е<* была намного меньше дисперсии величины е,.

Таким образом, для решения поставленной задачи необходима разработка методики, включающей предварительное сетевое

планирование производственных планов, последующую параметризацию сетевой модели прогнозными показателями и последующем решении перераспределения совместных ресурсов объединения для сокращения производственного цикла за счет методов, моделей и автоматизации формирования рабочих программ.

2. МЕХАНИЗМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО И КОММЕРЧЕСКОГО ЦИКЛОВ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ

Во второй главе диссертации разрабатываются формальные методы, модели и механизмы управления производственным циклом промышленного объединения.

Длительность производственного цикла оказывает существенное влияние на эффективность производства в целом, а также величину требуемых оборотных средств. Сокращение производственного цикла включается, как правило, в план развития предприятия, как одна из ключевых проблем.

Пусть и - продолжительность процесса в i-ом производственном участке. Тогда продолжительность производственного цикла определяется длиной максимального пути в сетевой модели. В диссертации рассмотрена задача сокращения продолжительности цикла на заданную величину Д, когда каждый участник разрабатывает и представляет в отдел стратегического развития (центр) мероприятия по сокращению продолжительности производственного цикла. В агрегированном виде эти мероприятия можно описать зависимостью S^i,) затрат, требуемых на сокращение производственного цикла на величину Т|. Предлагается два механизма решения поставленной задачи.

Первый механизм. План мероприятий по сокращению продолжительности определяется в результате решения следующей задачи:

п п

]Г S,(т,) -> min, при условии ^ т(. = А. (3)

¿=1 ы

Пусть т* - оптимальное решение этой задачи. Тогда i-ый участник получает плановое задание на сокращение продолжительности производственного цикла на т* и ему обеспечивается финансирование соответствующих мероприятий в объеме Sj(T*i).

Второй механизм. В этом механизме величина финансирования мероприятий прямо пропорциональна величине v, сокращения продолжительности производственного процесса на участке, то есть Si=A.T„ где X - величина финансирования,

выделяемая на сокращение продолжительности производственного процесса на единицу времени. При этом тгЕДХ) - предлагаемая участником величина времени при финансировании л,

В данной ситуации отдел стратегического развития определяет величину X и план сокращения продолжительности

п

производственного цикла из условия то есть

определяется минимальное X*, удовлетворяющее этому условию. Далее каждый участник \ получает задание на сокращение продолжительности производственного процесса на величину и соответствующее финансирование Х*т* .

В диссертации также рассмотрен вариант снижения времени реализации этапа, когда существует линейный интервал по затратам К.

- минимальные затраты;

Нл™п - минимальные затраты, сохраняющие линейность;

Ко^т - оптимальное с точки зрения затрат;

Ялтах - максимальные затраты, сохраняющие линейность;

Ктах- максимальные затраты.

Таким образом, при увеличении затрат, превышающих линейную КЛтах, средняя отдача от них менее эффективна. Введенная функция необходима для анализа изменений сроков выполнения различных этапов работ при перераспределении ресурсов.

/=1

Затраты на реализацию этапа

\

Линейная часть

R

R...... RJmi„ R„„, R'

Рис. 2.

R

Пусть Z'j - затраты на выполнения этапа ИЛ. Выбор размеров финансирования представляет оптимизационную задачу:

Ту = T/Hj) -> min (4)

¿1 = -> тт

В общем случае зта задача многокритериальная. Указанные два критерия противоречат друг другу, при указанной функции времени (рис.2.). Исходя из приоритетов составления производственной программы, возможна оценка значимости каждого из двух критериев.

Для исследования сравнительной эффективности механизмов по сокращению производственного цикла в работе рассмотрены производственные функции Б^т,) типа Кобба-Дугласа, то есть

$(т,)=-т?г,,-°, ¡=1..п, а>1 параметр г, характеризует эффективность

а

мероприятий по снижению продолжительности цикла.

Целевой функцией каждого участка является разность между тем объемом финансирования, которое он получает на проведение мероприятий и объективно необходимой величиной средств на эти мероприятия.

Проведенный анализ показал преимущества второго механизма, поскольку при том же объеме финансирования он обладает важным свойством - достоверности информации, поступающей от участников. Пусть все участники сообщили зависимости тг|Д), ¡=1..п. Обозначим Т0- длину критического пути.

Для решения задачи в диссертации предложена следующая процедура:

/ д \а-1

1 шаг. Определить А,0 из соотношения X* = | — I , где Б - сумма

оценок э, операций критического пути, и полагаем (¡1= Ь,

2 шаг. Определить длину критического пути при продолжительностях соответствующих операций, равных Ъ1. Обозначим эту длину через Ти а сам путь через |_и. Если Т^То-Д, то определяем новое значение по той же формуле, в которой Д=Г(ц1)-7'о+Л, где 7~(ц1) - длина пути ¡^ при начальных продолжительностях операций {§, а Э равно сумме оценок участников, составляющих путь ц^ При этом /ч>Х0. Находим критический путь ц2 и его длину ДцО при продолжительностях операций ¿¡2= Ь (К2) и повторяем процедуру.

В силу конечности числа путей сети за конечное число шагов получим минимальное значение V, такое, что длина критического пути в сети равна (70-А) при продолжительностях операций пути цк, равных I, -^Д*).

В общем случае, при параметризации сетевой модели система показателей представляет сильно коррелированную систему, что не

учитывают стандартные процедуры построения прогнозов. В работе предлагается методика прогнозирования (рис.3.), включающая следующие этапы:

Методика прогнозирования по главным компонентам

! А /У\,Л

Л-

Выделение

главных компонент

А А

г V

' V

-4—

¡А

Прогноз главных компонент

Восстановление исходных показателей

А

Рис.3.

Этап 1 Исходная система показателей преобразуется по модели главных компонентов, т.е. решается задача формирования абстрактных факторов. Полученная система по определению является независимой.

Этап 2. При реализации стандартных схем прогнозирования для каждой главной компоненты (в силу их независимости), у нас нет никакой дополнительной информации кроме предыстории развития самой главной компоненты. В связи с этим мы не теряем никакой информации.

Этап 3. В результате выполнения этапа 1 вычисляются коэффициенты линейного преобразования для восстановления прогнозных значений исходной системы показателей.

В предложенной методике прогнозирования для каждого исходного показателя используется информация о всех других, что не учитывается в классических моделях. Восстановление модели прогноза исходной системы показателей выполняется на основании модели множественной регрессии.

Возможные варианты коммерческого цикла также можно представить в виде сети. Вход соответствует началу процесса (запуск продукции в производство, переговоры по поводу закупок и заключение договора, и т.д., в зависимости то того, с какой операции начинается планирование коммерческого цикла). Выход соответствует окончанию процесса (реализация продукции и получение прибыли). Каждой вершине сети поставим в соответствие два числа - затраты на проведение соответствующей операции (стоимость операции) и ее продолжительность связанные зависимостью б^).

Продолжительность цикла, определяемая путем, обозначенным

ц, равна Зг(ц)=]Г т,.. Стоимость всех его операций .

Ожидаемый доход от реализации продукции в момент Т будем оценивать с помощью показателя упущенной выгоды Р(Т).

В отличие от задачи оптимизации производственного цикла, в данном случае необходимо выбрать путь ц. в сети (конкретный коммерческий цикл), а затем оптимизировать его по критерию

убывающая выпуклая функция т, то оптимизация коммерческого цикла сводится к двум отдельным задачам.

Задача 1. Определить путь минимальной длины при длинах дуг, равных щ.

Задача 2. Для пути минимальной длины \/\/т решить задачу оптимизации продолжительностей операций.

Первая задача является классической «задачей о пути минимальной длины». Вторая задача сводится к минимизации

Если зависимости э^т,) имеют вид 5,.(т:г) = и'1ф — , ¡=1..п, где <р-

функции

При найденном

оптимальном значении Т0 продолжительность операций определяется как т¡=-^Т0.

3. МОДЕЛИ ОБМЕНА РЕСУРСАМИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ СОВМЕСТНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ

ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ

В третьей главе решается задача управления общими ресурсами при формировании общей производственной программы в условиях совместного производственного цикла отдельных предприятий промышленного объединения.

В работе рассматривается двухэлементная обменная схема, в которой присутствуют два вида ресурсов. Для задачи стимулирования участниками обменной схемы являются центр и производитель, а в качестве ресурсов рассматриваются финансы и производимый продукт. Для задачи планирования -ценообразования - участниками обменной схемы являются производитель продукции, выступающий в роли центра, и покупатель, выступающий в роли агента.

Постановки обеих задач идентичны. Центр должен наиболее выгодным для себя образом совершить обмен с агентом. Центр не имеет точной информации о «типе» агента - параметре, от которого зависит функция полезности последнего.

В задаче стимулирования, чем выше тип агента, тем меньше его затраты на изготовления одного и того же количества продукции. В задаче ценообразования, чем выше тип агента, тем выше он ценит предлагаемую ему центром продукцию.

Общий принцип построения механизмов обмена основывается на условии совершенного согласования. Вариант обмена, соответствующий заявке агента, должен быть наиболее выгодным из всех предлагаемых вариантов обмена для агента, чей тип соответствует данной заявке. Тем самым центр побуждает агента сообщать истинное значение своего типа.

Модель обменной схемы имеет следующий вид. Предпочтения участников организационной системы (агента 0 и агента 1) описываются следующими функциями:

ФоСЛДЛ^Уг+А

Ф1(У11:У12,Л=у\-(У°2+У12)/2Г1, >

где у') - количество имеющегося у агента \ ресурса типа г, -тип агента ¡, и=0..1; начальное распределение ресурсов

У°=

% о ^ О У2У

то есть, весь ресурс первого типа сосредоточен у

агента 0, а весь ресурс второго типа - у агента 1.

Ограничения индивидуальной рациональности, определяющие приемлемые для каждого из агентов варианты обмена, записываются следующим образом: IR{y°)={Vi=0,1 ср,(у02 ф|(у°)}. Иными словами, рациональными с точки зрения каждого из агентов являются варианты обмена, в результате которых значение их целевой функции не уменьшится.

Предложенная модель может быть использована для решения задачи стимулирования в условиях неполной информированности центра о параметрах организационной системы. Для этого, агент О трактуется как работодатель, а агент 1 - как агент (производитель).

Функция полезности центра от обмена: f0{xb х2)= г°х2-хь

Функция полезности агента от обмена: Ц*ь х2)= хгх22,/2г.

Задача центра - поиск механизма обмена, максимизирующего его ожидаемую полезность от обмена £f0(n(s))->max (ti(s)), при условии, что центру не известно значение типа производителя, а известно лишь, что тип агента равномерно распределен на множестве Q1=[r1min, г1тах].

Центр предлагает агенту механизм обмена оплаты за работу 7t(s)=(x1(s), x2{s)), в котором количество выполняемой работы и размер оплаты зависит от сообщения s агентом оценки своего типа.

Предлагаемый центром механизм обмена будет механизмом открытого управления, если он будет удовлетворять условию совершенного согласования. Для рассматриваемой модели обменной схемы для выполнения условия совершенного согласования, то есть для неманипулируемости механизма обмена, необходимо и достаточно, чтобы механизм обмена удовлетворял следующим требованиям:

(б)

dr г г

х■

{r)dx2

(7)

г Г

^еЯ1, ~Щ>0/ (8)

(Ь ds

Условие (8) определяет принципиальное свойство неманипулируемого механизма обмена - количество выполняемой работы и оплата за нее растут с ростом сообщаемой работником оценки собственного типа. Иными словами, чем лучше

охарактеризовал себя производитель, тем больший объем работ предлагается ему выполнить за большую оплату.

Если механизм обмена удовлетворяет условиям (6)-(8), то прибыль агента от обмена - его функция полезности (/1(г)=^(Х1(г), х2(г), г) может быть записана в следующем виде:

(9)

гш„

Проведя анализ выражения (9), получаем, что для построения механизма обмена, максимизирующего ожидаемую прибыль центра, необходимо решить следующую задачу динамического программирования:

_ М Х2 (Г )2 [ ,

(\ гтах

(10)

0<х2(г)<У2, 0<х2(г)<У1.

На рисунке 4. приводится графическое изображение полученного механизма обмена. Видно, что, с улучшением типа, сообщаемого агентом, уменьшается удельная стоимость выполняемой им работы (отношение выплачиваемого центром вознаграждения к объему выполняемой работы). При этом проиллюстрировано, каким образом тип г определяется из ограничений на ресурсы (в данном случае из бюджетного ограничения центра).

Аналогичным задаче стимулирования образом можно рассмотреть задачу ценообразования. В роли центра выступает поставщик продукции. Его целевая функция от обмена: Цхь х2)= хг х22,/2г. Соответственно, целевая функция покупателя, выступающего в роли активного элемента, имеет следующий вид: /о(Х1, Х2)= Г°Х2-Х1.

Поставщик обладает произвольно делимой продукцией в количестве У2. Получатель обладает финансовыми средствами в количестве У1.

Задача поставщика - поиск механизма обмена, максимизирующего его ожидаемую полезность от обмена с получателем:

Е/^я^Ь-япахф), (11)

при условии, что ему не известно значение типа покупателя, а известно лишь, что тип агента равномерно распределен на множестве а°=[г°т;п, г°тах].

Как и в задаче стимулирования, проблема сводится к поиску неманипулируемого механизма обмена л($)=(х1(з), х2(5)), то есть механизма открытого управления.

Неманипулируемый механизм обмена для задачи стимулирования

а) б)

Рис. 4.

Для этого необходимо и достаточно, чтобы механизм обмена удовлетворял следующим требованиям:

(12)

аг аг

0, (13)

г

СИ <25

При выполнении условий (12)-(14) прибыль агента от обмена -его функция полезности у0(г)=^(Х1(г), х2(г), г) может быть записана в следующем виде:

voW= ¡х2 (15)

1 min

Задача построения механизма обмена, максимизирующего ожидаемую прибыль центра, сводится к решению следующей задачи динамического программирования:

'тах

Еф)= J

dx^max, (16)

0<х2(л)<У2, 0<х2(г)<У1.

По аналогии с механизмом обмена для задачи стимулирования, при невыполнении условий х2(г0тах)<У2 и Х1(/*тйХ)<У-1 определяется значение г - как максимальный тип получателя, с которым может обмениваться поставщик в рамках существующих ресурсных ограничений.

На рисунке 4.а приводится графическое изображение полученного механизма обмена для задачи ценообразования. Из графика видно, что, с улучшением типа, сообщаемого получателем, уменьшается удельная стоимость предлагаемой продукции: можно сказать, что ростом партии увеличивается оптовая скидка.

Следует отметить, что при решении подобных задач, возможен отказ от такого достаточно сложного с практической точки зрения параметра, как тип агента. Центр не спрашивает у агента его тип, а предлагает просто выбрать один из вариантов обмена. Иными словами, в задаче стимулирования или ценообразования центр предлагает агенту выбрать один из вариантов обмена из меню (контракта).

На основе предложенных моделей взаимодействия отдельных предприятий промышленного объединения в работе разработаны формализованные описания процессов управления ресурсами и продукцией в виде контекстных диаграмм (рис.5.). Диаграммы отображают основные производственные процессы, формирование и контроль поставок. В качестве входных данных при ситуационном анализе используются:

Данные о производстве - производственные мощности, структура предприятий, структура дистрибуционных центров, выпускаемая продукция, договора, параметры продукции.

Схема управления производственными ресурсами

Рис.5.

Запрос на получение данных - внешние системы могут посылать запрос на предоставление данных по выпуску продукции.

Запрос на выполнение расчета плана поставок - запрос пользователя системы или внешнего пользователя (внешней подсистемы) на выполнение обработки исходных данных с целью построения плана поставок.

Дополнительные параметры функционирования системы -системные настроечные параметры, необходимые для функционирования системы.

Сведения о продажах - прогноз продаж, структура покупателей, регионов.

Учитываются также данные о производстве необходимые для формирования производственных программ - мощности, выпускаемая продукция, договора, параметры продукции, правила распределения заказов, правила распределения поставок, коэффициент кратности заказа, остатки на складах готовой

продукции дистрибуционных центров и предприятий, остатки на складах сырья дистрибуционных центров и предприятий.

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ

В четвертой главе диссертации разработана база данных планирования производственных программ. В результате проведенного анализа задач, связанных с формированием программ промышленного объединения и управления производственными ресурсами, были выделены сущности, их атрибуты, взаимосвязь между ними и построена мифологическая модель.

Подсистема обеспечения взаимодействия предприятий реализует следующие функции:

• Формирование сценария заказов;

• Дистрибуционные центры (ДЦ);

• Поставщики (Поставщики, Предприятия, Производственные операции, Время доставки);

• Мощности (Производственные линии, Торговые соглашения, Базовые торговые соглашения, Возможные мощности);

• Распределение заказов (Распределение заказов между ДЦ и поставщиками, Распределение заказов между поставщиками);

• Распределение поставок (Распределение поставок от поставщиков на ДЦ);

• Остатки продукции (Остатки на предприятиях, Остатки на дистрибуционных центрах);

• Спецификации изделий (Спецификации изделий, Назначение спецификаций по предприятиям, Назначение спецификаций по изделиям);

• Изделия (Изделия, Производители изделий, Поставщики изделий, Групповой код, Типы изделий, Соответствие изделий)

Реализован ряд типовых запросов. Для формирования запроса используются команды: Объект, Добавить параметр, Дублировать параметр, Удалить параметр, Отрицание, Логическая операция, Свойства, с помощью которых можно указать в запросе объект поиска, добавить или удалить параметр, установить отрицание, а также добавить в запрос объединение нескольких параметров с помощью логических операций.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 7 печатных работ, которые приведены в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ методов и моделей управления ресурсами при планировании и формировании производственной программы промышленного объединения.

2. Разработана методика перераспределения финансовых средств, обеспечивающая сокращение длительности производственного цикла. Рассмотрены различные механизмы согласования между ценой и сокращением времени, что позволяет более гибко формировать производственные программы.

3. Разработана методика прогнозирования, в которой для каждого исходного показателя на основе метода главных компонент используется информация обо всех других показателях. Восстановление модели прогноза исходной системы показателей выполняется на основании моделей множественной регрессии. В связи с этим не теряется никакой информации, что повышает точность прогнозных значений показателей.

4. Предложена двухэлементная обменная схема, в которой присутствуют два вида ресурсов. Для задачи стимулирования участниками обменной схемы является центр и производитель, а в качестве ресурсов рассматриваются финансы и производимый продукт. Для задачи планирования - ценообразования -участниками обменной схемы являются производитель продукции, выступающий в роли центра, и покупатель, выступающий в роли агента.

5. Разработана модель обмена ресурсами между центром и отдельным предприятием. Показано, что предлагаемый центром механизм обмена будет механизмом открытого управления, если он будет удовлетворять условию совершенного согласования.

6. На основе предложенных моделей взаимодействия отдельных предприятий промышленного объединения в работе разработаны формализованные описания процессов управления ресурсами и продукцией в виде контекстных диаграмм.

7. В результате проведенного анализа задач, связанных с формированием программ промышленного объединения и управления производственными ресурсами, были выделены сущности, их атрибуты, взаимосвязь между ними, построена инфологическая модель и выполнена программная реализация базы данных планирования производственных программ.

Реализована подсистема обеспечения взаимодействия предприятий.

8. 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(ГТУ).

Публикации по теме диссертационной работы

1. Зайцев Д.В. Математические основы автоматизации контроля качества технологических процессов / Д.В. Зайцев, А.Ю. Кудрявцев, A.A. Шарков, М.Н. Антонов // Методы и модели прикладной информатики: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). - М., 2008. - С.99-104.

2. Зайцев Д.В. Анализ сходимости алгоритма поисковой оптимизации / Д.В. Зайцев, С.Н. Сатышев, О.В. Селиверстова, A.A. Шарков // Теория и практика автоматизированного управления:: сб. науч. тр. № 1/41, МАДИ(ГТУ). - М, 2009. - С.9-20.

3. Зайцев Д.В. Анализ сходимости алгоритма поисковой оптимизации / Д.В. Зайцев II Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. № 1/41 МАДИ(ГТУ). - М, 2009. - С.21-34.

4. Зайцев Д.В. Механизмы оптимизации производственного и коммерческого циклов предприятия / Д.В. Зайцев, Л.И. Бернер, H.A. Крупенский, A.B. Рощин // Новые технологии производства и управления в промышленности и образовании: сб. науч. тр. № 2/42 МАДИ(ГТУ). - М, 2009. - С.51-56.

5. Зайцев Д.В. Механизмы самоокупаемости долгосрочных проектов/Д.В. Зайцев, В.А. Дицкий, С.Р. Алексеев, Ф.С. Комков // Новые технологии производства и управления в промышленности и образовании: сб. науч. тр. № 2/42 МАДИ(ГТУ). -М, 2009. -С.161-167.

6. Зайцев Д.В. Автоматизация идентификации выбросов высотных отметок поверхности дорожного полотна /П.В. Панов, Д.В. Зайцев, Ла Суан Тханг, C.B. Мазуренко //' Вестник МАДИ(ГТУ), вып. 3(18). 2009. - С. 87-91.

7. Зайцев Д.В. Модели обмена ресурсами при формировании совместных производственных программ промышленного объединения / Д.В. Зайцев // Принципы построения и особенности использования мехатронных систем: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). - М., 2009. - С.19-25.

Подписано в печать 22 октября 2009 г. Формат 60x84x16 Усл. печ. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 53 "Техполиграфцентр" Россия, 125319, г. Москва, ул. Усиевича, д. 8а. Тел.: 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПЛАНИРОВАНИЯ И ФОРМИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ.

1.1. Анализ проблем управления производственными программами.

1.2. Анализ проблем формирования производственного цикла.

1.3. Формализованные модели сетевого планирования производственных программ.

1.4. Системный анализ задач автоматизации управления поставками.

1.5. Анализ программных технологий формирования производственных программ.

1.6. Методы и модели прогнозирования производственных показателей

Выводы по главе 1.

2. МЕХАНИЗМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО И КОММЕРЧЕСКОГО ЦИКЛОВ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ.

2.1. Сравнительный анализ механизмов формирования производственной программы.

2.1.1. Оценка эффективности механизмов финансирования.

2.1.2. Задача оптимизации коммерческого цикла.

2.2. Расчет затрат на выпуск продукции в условиях самоокупаемости.

2.3. Методика построения прогноза производственных показателей.

2.3.1. Этапы реализации прогноза в факторной модели.

2.3.2. Факторная модель построения взаимосвязанной системы производственных показателей.

2.3.3. Сравнительный анализ и оценка эффективности прогноза.

Классическая модель построения прогноза временных рядов.

Модель прогноза по главным компонентам.

Выводы по главе 2.

3. МОДЕЛИ ОБМЕНА РЕСУРСАМИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ СОВМЕСТНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОГРАММ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ.

3.1. Разработка модели обменной схемы ресурсами промышленного объединения.

3.1.1. Задача стимулирования в формировании совместной производственной программы промышленного объединения.

3.1.2. Задача ценообразования в системе формирования совместной производственной программы.

3.2. Формализованное представление диаграмм управления поставок в системе обмена ресурсами.

3.2.1. Контекстная диаграмма управления поставками.

Контроль и формирование плана поставок (А1).

Обеспечение взаимодействия с поставщиками, сбор данных от поставщиков (А2).

Подготовка и корректировка прогноза (A3).

Взаимодействие с внешними пользователями (А4).

3.2.2. Формирование плана поставок.

3.2.3. Анализ формирования плана поставок.

3.2.4. Подготовка данных для формирования плана поставок.

3.2.5. Расчет плана поставок на уровне поставщиков.

3.2.6. Расчет поставок на уровне центров распределения.

3.3. Модель оценки характеристик функционирования системы управления поставками.

Выводы по главе 3.

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ Г УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ РЕСУРСАМИ.

4.1. Выбор инструментальных средств реализации системы управления обмена ресурсами.

4.2. Разработка базы данных управления производственными ресурсами.

4.2.1. Инфологическая модель базы данных.108 ;

4.2.2. Описание связей базы данных системы управления ресурсами.

4.2.3. Описание датологической модели базы данных.

4.3. Функционал системы управления ресурсами.:.

4.4. Разработка интерфейса программной компоненты системы управления производственными запасами.

Выводы по главе 4.

Проводимые с начала девяностых годов двадцатого века, реформы российской экономики неоднозначно отразились на финансово-экономическом состоянии предприятий, одним из них удалось адаптироваться к новым условиям функционирования, другие стали убыточными, либо обанкротились. Последовавший за реформами спад экономики, привел более чем к двукратному снижению объемов промышленного производства. Предприятия оказались в сложных условиях выживания. Большее значение приобрели внутренние факторы, поскольку даже многие, обладающие огромным потенциалом предприятия, оказались в затруднительном финансово-экономическом положении, что явилось следствием неумелого управления ими в условиях кризиса экономики, в итоге более трети промышленных предприятий России стали убыточными. Одной из причин неэффективности управления представляется отсутствие долгосрочного прогнозирования производственного цикла и формирования согласованных производственных программ.

В связи с этим, работа, направленная на решение вопросов автоматизации формирования производственных программ промышленных объединений, весьма актуальна.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности производственной деятельности промышленных объединений за счет использования формализованных методов и моделей распределения совместных производственных ресурсов и автоматизации системы контроля поставок продукции.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ методов и моделей управления ресурсами при формировании производственной программы промышленного объединения;

• разработка методики перераспределения финансовых средств для реализации этапов производственного цикла;

• разработка методов и моделей прогнозирования и параметризации этапов сетевой модели производственного цикла,

• формализованное представление компонентов автоматизированной системы в виде контекстных диаграмм;

• программная реализация автоматизированной системы управления ресурсами и формирования производственных программ .

Научная новизна работы состоит в разработке методов, моделей, и алгоритмов управления совместными производственными ресурсами промышленного объединения. На защиту выносятся:

• модель управления ресурсами в задаче сокращения производственного цикла;

• модель прогнозирования производственных показателей по главным компонентам; V

• SADT-модели автоматизированной системы управления ресурсами и планирования производственных программ;

• база данных систем планирования и формирования производственных программ.

Диссертация состоит из четырех глав, в которых приводится*-решение поставленных задач»

В первой главе проведен системный анализ задач автоматизации формирования производственных программ и методов управления совместными ресурсами промышленных объединений. Проводится анализ методов, направленных на минимизацию затрат, что может быть обеспечено за счет организации непрерывной загрузки производственных участков при максимально возможной непрерывности и ритмичности всего производственного цикла.

Считается, что главной целью (цель первого уровня) функционирования предприятия является обеспечение своевременного и комплектного завершения производственного цикла в соответствии с хозяйственными договорами при минимизации затрат на достижение этой цели. Минимизация затрат (цель второго уровня) может быть обеспечена за счет организации непрерывной загрузки производственных участков и плановых рабочих мест при максимально возможной непрерывности движения ресурсов. Третий уровень целей, должен быть направлен на повышение эффективности непосредственно, производственного цикла. Реализация этой цели может быть достигнута на основе прямых и противоположных принципов организации производства, с использованием которых осуществляется рационализация построения и организация гибкого адаптивного управления.

Задача управления производственным циклом состоит в обеспечении его своевременного завершения с учетом времени, необходимого для выполнения каждой операции каждым участником, и . определенных взаимосвязей, характеризующих последовательность их выполнения. При этом необходимо выяснить, какие операции являются критическими для своевременного завершения всего производственного цикла. Весь цикл представляется в виде некоторого графа, представляющего сетевой график:

Во второй главе диссертации разрабатываются формальные методы, модели и механизмы управления производственным циклом промышленного объединения.

Длительность производственного цикла оказывает существенное влияние на эффективность производства в целом, а также величину требуемых оборотных средств. Сокращение производственного цикла включается, как правило, в план развития предприятия, как одна из ключевых проблем.

Целевой функцией каждого участка является разность между тем объемом финансирования, которое он получает на проведение мероприятий и объективно необходимой величиной средств на эти мероприятия.

В предложенной методике прогнозирования для каждого исходного показателя используется информация обо всех других, что не учитывается в классических моделях.

В третьей главе решается задача управления общими ресурсами при формировании общей производственной программы в условиях совместного производственного цикла.

В работе рассматривается двухэлементная обменная схема, в которой присутствуют два вида ресурсов. Для задачи стимулирования участниками обменной схемы является центр и производитель, а в качестве ресурсов рассматриваются финансы и производимый продукт. Для задачи планирования — ценообразования — участниками обменной схемы являются производитель продукции, выступающий в роли центра, и покупатель, выступающий в роли агента.

Постановки обеих задач идентичны. Центр должен наиболее выгодным для себя образом совершить обмен с агентом. Центр не имеет точной информации о «типе» агента — параметре, от которого зависит функция полезности последнего.

В задаче стимулирования, чем выше тип агента, тем меньше его затраты на изготовления одного и того же количества продукции. В задаче ценообразования, чем выше тип агента, тем выше он ценит предлагаемый ему центром продукцию.

Общий принцип построения механизмов обмена основывается на условии совершенного согласования. Вариант обмена, соответствующий заявке агента, должен быть наиболее выгодным из всех предлагаемых вариантов обмена для агента, чей тип соответствует данной заявке. Тем самым центр побуждает агента сообщать истинное значение своего типа.

Предложенная модель может быть использована для решения задачи стимулирования в условиях неполной информированности центра о параметрах организационной системы.

На основе предложенных моделей взаимодействия отдельных предприятий промышленного объединения в работе разработаны формализованные описания процессов управления ресурсами и продукцией в виде контекстных диаграмм. Диаграммы отображают основные производственные процессы, формирование и контроль поставок.

В четвертой главе диссертации разработана база данных планирования производственных программ. В результате проведенного анализа задач, связанных с формированием программ промышленного объединения и управления производственными ресурсами, были выделены сущности, их атрибуты, взаимосвязь между ними и построена инфологическая модель.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей процессов. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения, совпадением статистических данных и данных полученных теоретически.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации предприятий промышленности.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на научно-методических конференциях МАДИ(ГТУ) (2005-2009г.г.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процесса принятия решений по выбору стратегий перераспределения финансирования отдельных этапов проекта развития промышленных предприятий составляет актуальное научное направление.

Материалы диссертации отражены в 7 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 133 страницах машинописного текста, содержит 26 рисунков, 18 таблиц, список литературы из 122 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработанная архитектура предполагает наличие ультратонкого клиента, сервера приложений и сервера базы данных.

2. Реализован функционал работы с данными о предприятиях, который позволяет просматривать и редактировать структуры производственных подразделений в зависимости от компании и прав пользователя и от типа сценария.

3. Разработаны экранные формы автоматизированной системы управления совместными ресурсами промышленного объединения, которые представляет собой контейнер, и в который можно помещать различные элементы пользовательского интерфейса, причем все элементы находятся в разработанной библиотеке пользовательского интерфейса.

Заключение

1. Проведен системный анализ методов и моделей планирования ресурсов при формировании производственной программы промышленного объединения;

2. Разработана методика перераспределения финансовых средств, обеспечивающих сокращение производственного цикла. Рассмотрены различные механизмы согласования между ценой и сокращением времени, что позволяет более гибко формировать производственные программы;

3. Разработана методика прогнозирования, в которой для каждого исходного показателя используется информация о всех других. В связи с этим не теряется никакой информации. Восстановление модели прогноза исходной системы показателей выполняется на основании моделей линейной регрессии.

4. Предложена двухэлементная обменная схема, в которой присутствуют два вида ресурсов. Для задачи стимулирования участниками обменной схемы является центр и производитель, а в качестве ресурсов рассматриваются финансы и производимый продукт. Для задачи планирования -ценообразования - участниками обменной схемы являются производитель продукции, выступающий в роли центра, и покупатель, выступающий в роли агента.

5. Разработана модель обмена ресурсами между центром и отдельным предприятием. Показано, что предлагаемый центром механизм обмена будет механизмом открытого управления, если он будет удовлетворять условию совершенного согласования.

6. На основе предложенных моделей взаимодействия отдельных предприятий промышленного объединения в работе разработаны формализованные описания процессов управления ресурсами и продукцией в виде контекстных диаграмм.

7. В результате проведенного анализа задач, связанных с формированием программ промышленного объединения и управления производственными ресурсами, были выделены сущности, их атрибуты, взаимосвязь между ними, построена инфологическая модель и выполнена программная реализация базы данных планирования производственных программ. Реализована подсистема обеспечения взаимодействия предприятий.

8. 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(ГТУ).

1. Абрамов А.А. Моделирование информационных процессов в системе управления промышленными предприятиями. - М., 1997. - 130с.

2. Аверин В.И., Кручинин И.А. Эффективность компьютеризации производственных систем. — М.: Машиностроение, 1991. — 187 с.

3. Автоматизация производства и управления: экономические и организационные аспекты // М.Д.Айзенштейн, Л.С.Винарик, Р.И.Заботина и др. Киев: Наукова думка, 1992. - 183 с.

4. Автоматизированная информационная система организационно-экономического управления предприятием // Д.Г.Конев, А.Г.Блем, О.И.Пятковский. Кабб-Барнаул, 1988. - 142 с.

5. Автоматизированные информационные технологии организационного управления на разных уровнях и конфигурациях // Под ред. В.А.Трайнева. -М.: МосНПО «Радон» Эномар, 1995. 196 с.

6. Автоматизированные системы управления автомобильными перевозками // В.А. Гудков, С.А.Ширяев, С.В.Ганзин. Волгоград, 1993. — 128 с.

7. Автоматизированные системы управления в народном хозяйстве // Под ред. В.С.Синяка. — М.: Экономика, 1987.-286 с.

8. Анализ и проектирование систем управления. — Н.-Новгород: ННГУ, 1992.-136 с.

9. Аникеев С.Н. Методика разработки плана маркетинга. М.: Фолиум, «Информ-студио», 1996. - 128 с.

10. Ю.Ансофф И.Х. Стратегическое управление. — М.: Экономика, 1989. — 519 с.

11. П.Артынов А.П., Скалецкий В.В. Автоматизация процессов планирования и управления транспортными системами. М.: Наука, 1981. -280 с.

12. Аршанов М.З. Многокритериальность и согласованность в активных системах. Автоматика и телемеханика, 1997. - №2. - С.162-168.

13. Базелл Р., Кокс Д., Браун Р. Информация и риск в маркетинге // Пер. с англ. Под ред. М.Р.Ефимовой. — М.: Финстатинформ, 1993. 271 с.

14. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 1996. -382 с.

15. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. -М.: Финансы и статистика, 1996. -193 с.

16. Брудник С.С. Оценка экономической эффективности автоматизированной системы управления предприятиями. М.: Экономика, 1972.-52 с.

17. Брунштейн Д.П. Вычислительные центры в системе контроля автотранспортной информации. М.: Транспорт, 1988. - 175 с.

18. Булгаков С.Н. и др. Инвестиционное обеспечение экономического развития. Новосибирск: Наука, 1993. - 190 с.

19. Бурков В.Н., Иринов В. А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. -270 с.

20. Валдайцев С.В. Оценка бизнеса и инноваций. — М.: «Филин», 1997336 с.

21. Векслер А.В. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии // Проблемы передачи информации. 1997. - ТЗЗ, №2. - С.37-53.

22. Вермишев Ю.Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем. М.: Радио и связь, 1982.- 152 с.23 .Вильсон А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М.: Наука, 1978.- С. 83-91.

23. Винокуров В.А. Организация стратегического управления на предприятии. -М., 1996. 148 с.

24. Винокуров Г.З., Кошкин А.А. Система оперативного и упреждающего управления предприятиям // Под ред. И.М.Бобко. -Новосибирск: Наука, 1997. 194 с.

25. Войцеховский В.Б. Оптимизация развития производственных систем. -Киев: Наукова думка, 1991. — 139 с.

26. Воронов К.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционных проектов // Финансовая газета. — 1993, №49-52; 1994, №1— 6.

27. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных инвестиций М.: Финстатинформ, 1997.

28. Гордон Д. Вычислительные аспекты имитационного моделирования // Исследование операций — методологические основы и математические методы. М.: Мир, 1981. - С.655-679.

29. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун JI.A. Математические методы построения прогнозов. — М.: Радио и связь, 1997. — 112с.

30. Гульненко К.В., Игнатенко Е.Б. Технико-экономический анализ на автомобильном транспорте в условиях рынка. СПб: ЛДНТП, 1992.

31. Гусев Ю.В. Стратегия развития предприятий. СПб: СПб УЭФ, 1992. - 160 с.

32. Гусейнов З.Р., Ибрагимов Э.Р. Планирование инвестиционного процесса на основе новой информационной технологии. Баку: Элм, 1990. -62 с.

33. Дагаев А.А. Фактор НТП в современной рыночной экономике. М.: Наука, 1997.-207с.

34. Демченко B.C., Милета В.И. Системный анализ деятельности предприятия. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 180 с.

35. Драккер П.Ф. Управление, нацеленное на результат. М.: Технологическая школа бизнеса, 1994. 191 с.

36. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: "АНВИК", 1998. - 427с.

37. Ермаков С.М. и др. Математическая теория планирования эксперимента. М.: Наука, 1983. - 291с.

38. Зайцев Д.В. Математические основы автоматизации контроля качества технологических процессов / Д.В. Зайцев, А.Ю. Кудрявцев, А.А. Шарков, М.Н. Антонов // Методы и модели прикладной информатики: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. С.99-104.

39. Зайцев Д.В. Анализ сходимости алгоритма поисковой оптимизации / Д.В. Зайцев, С.Н. Сатышев, О.В. Селиверстова, А.А. Шарков // Теория и практика автоматизированного управления:: сб. науч. тр. № 1/41, МАДИ(ГТУ). М, 2009. - С.9-20.

40. Зайцев Д.В. Анализ сходимости алгоритма поисковой оптимизации / Д.В. Зайцев // Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. № 1/41 МАДИ(ГТУ). -М, 2009. С.21-34.

41. Зайцев Д.В. Механизмы самоокупаемости долгосрочных проектов/ Д.В. Зайцев, В.А. Дицкий, С.Р. Алексеев, Ф.С. Комков // Новые технологии производства и управления в промышленности и образовании: сб. науч. тр. № 2/42 МАДЩГТУ). М, 2009. - С.161-167.

42. Зайцев Д.В. Автоматизация идентификации выбросов высотных отметок поверхности дорожного полотна /П.В. Панов, Д.В. Зайцев, Ла Суан Тханг, С.В. Мазуренко // Вестник МАДИ(ГТУ), вып. 3(18). 2009. С. 87-91.

43. Зайцев Д.В. Модели обмена ресурсами при формировании совместных производственных программ промышленного объединения / Д.В. Зайцев // Принципы построения и особенности использования мехатронных систем: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). -М., 2009. С. 19-25.

44. Зимин Ю.Н., Умрихин Ю.Д., Черкасов Ю.Н. Методология системного подхода к разработке организационных структур управления большими системами. М.: Минрадиопром, 1981.- 82с.

45. Зобнин Б.Е., Коротаева JI.H., Ченцов А.Г. Об одной задаче маршрутной оптимизации и ее приложения // Проблемы передачи информации. 1997. - Т.ЗЗ, №4. - С.70-87.

46. Ильенкова Н.Д. Спрос: анализ и управление: Учебное пособие. Под ред. И.К.Беляевского. — М.: Финансы и статистика, 1997. 160 с.

47. Инвестиционное проектирование: практическое руководство по экономическому обоснованию инвестиционных проектов. Под ред. С.И.Шумилина. -М.: Финстатинформ, 1995. — 238 с.

48. Инженерно-экономический анализ транспортных систем: Методология проектирования АСУ // Р.И.Образцова, П.Г.Кузнецов, С.Б.Пшеничников. -М.: Наука, 1990. 191 с.

49. Информационные технологии в управлении и принятии решений // Под ред. Ю.П.Ехлакова. Томск, 1997. - 237 с.

50. Ионов В .Я., Кашин В.Н. Хозяйственный механизм и эффективность промышленного производства. — М.: Наука, 1997. — 238 с.

51. Ириков В.А., Ларин В.Я., Самущенко Л.М. Алгоритмы и программы решения прикладных многокритериальных задач // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1986.- №1.- С.5-16.

52. Казакевич Д.М. Экономические методы в управлении. -Новосибирск: Наука, 1992. 354 с.

53. Кацыв Д.П., Хайдер Абдулла Мухаммед, Шайа Хуссейн Шайа. Интегрированные информационно-управляющие системы на газовых промыслах // Методы и модели автоматизации управления. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М. 2006 С. 153-156

54. Кацыв Д.П., Ивахненко А.М, Цибизов Г.П. Формализация процедур адаптивного тестового контроля на базе нечетких множеств // Методы и модели автоматизации управления. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М. 2006 С. 25-28

55. Кацыв Д.П., Подпорин Д.И., Дибб К. Маршрутизация вычислительных сетей информационных запросов транспортных систем //

56. Методы и модели автоматизации управления. Сб науч. тр. МАДИ (ГТУ) М. 2006 С. 54-58

57. Кацыв Д.П., Бенгеддаш Самир, Снеткова O.JI. Имитационное моделирование систем массового обслуживания //Автоматизация управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса. Сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). 2006. с. 9-13

58. Кацыв Д.П., Алексеев С.Р., Красникова Н.А. Оценка эффективности имитационных моделей транспортных систем //Автоматизация управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса. Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). 2006. с. 96-100

59. Кацыв Д.П., Кузнецов И.А., Цыбизов Г.П. Взаимодействие программных модулей в автоматизированной системе //Автоматизация управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса. Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). 2006. с. 101-106

60. Кацыв Д.П., Алексеев С.Р., Ивахненко A.M., Снеткова O.JI. Основы моделирования динамики систем управления транспортными средствами //Теория и практика информационных технологий. Сб. науч. тр. Минвуз. 2006. М., С. 108-116

61. Клейнен Д. Статистические методы в имитационном моделировании. М.: Статистика, 1978.- Вып.1.- 221с.;- Вып.2.-335с.

62. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1998. — 141 с.

63. Колесник А.П. Компьютерные системы в управлении финансами. М.: Финансы и статистика, 1994. 312 с.

64. Критенко М.И., Таранцев A.JL, Щебарев Ю.Г. Оценка значимости факторов при их комплексном воздействии на систему // Автоматика и телемеханика. 1995. - №6. - С.165-171.

65. Кручинин И.А., Перерва O.JI. Экономическая эффективность компьютерных производственных систем. Методология и методика расчетов. -Калуга: Знание/КФ МГТУ, 1998. 104 с.

66. Крыжановский Г.А., Шашкин В.В. Управление транспортными системами. СПб, 1998. - 4.1. - 163 с.

67. Куракина Ю.Г. Оценка фактора риска в инвестиционных расчетах // Бухгалтерский учет. — 1995. № 6.

68. Лактюшина З.Н. Экономический механизм управления на AT. — М.: Трансконсалтинг, 1992. 288 с.

69. Лапко А.В., Ченцов С.В. Непараметрические модели принятия решений в условиях больших выборок // Актуальные проблемы современной математики. 1995. - №1. - С.95-103.

70. Лившиц В.Н. Оптимизация при перспективном планировании и проектировании. -М.: Экономика, 1984. -223 с.

71. Лившиц В.Н. Системный анализ экономических процессов на транспорте. М.: Транспорт, 1986. - 240 с.

72. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 431с.

73. Ляско В.И. Основы прогнозирования и стратегического планирования. М.: МГАДИ (ТУ), 1998. - 209 с.

74. Ляско В.И. Стратегия развития автотранспортного предприятия. -М.: АСМАП, 1995.-34 с.

75. Маленков Ю.А. Проблемы многоцелевого развития сложных производственных систем. Л.: ЛГУ, 1987. - 234 с.

76. Маркушевич О.Г. Свободная экономика и управление предприятием. СПб: Политехника, 1993. - 488 с.

77. Математическая теория планирования эксперимента // Под ред. С.М. Ермакова. М.: Наука, 1983. - 392с.

78. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1973.- 342с.

79. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978. - 352с.

80. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. - 500с.82.0бер-Крие Дж. Управление предприятием. — М.: Сирин, 1998. 257с.

81. Парамонов Ф.И. Рационализация аппарата управления предприятиями. -М.: Экономика, 1989. 238 с.

82. Петренко А.К., Семенков О.И. Основы построения автоматизированного проектирования. Киев: Высшая школа, 1984.-340с.

83. Петров А.В. Использование аналитико-статистического метода для исследования сложных вычислительных систем // Вычислительные системы. 1975. -Вып.1.-С.6-17.

84. Полищук Л.И. Метод обобщенного градиента в диалоговых процедурах векторной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1981.-№5,- С.109-118.

85. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986.- 288с.

86. Пярните Ю.Э., Савенкова Т.И. Стратегия и тактика гибкого управления. — М.: Финансы и статистика, 1991. — 191 с.

87. Растригин Л.А., Эйдук Я.Ю. Адаптивные методы многокритериальной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1985.-№1.- С.5-26.

88. Рыков В.В. Два подхода к декомпозиции сложных иерархических статистических систем. Агрегативные системы // Автоматика и телемеханика. 1997. - №10. - С.91-104.

89. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов // Известия РАН. Серия Теория и системы управления. — 1997. -№2. -С. 117-123.

90. Селянина Е.И. Планирование на предприятии в условиях рыночной экономики. М.: Экономика, 1993. 156 с.

91. Сидоренко Ю.А. Система функциональных расчетов в АСУП. Н.Новгород, 1995.- 106 с.

92. Силантьева Н.А. Экономические проблемы автоматизации процессов управления производством. -М.: Наука, 1972.

93. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. - 384с.

94. Старик Д. Экономическая эффективность инвестиций: показатели и методы определения // Экономист. 1993.- №2.

95. Трайнев В.А., Трайнев И.В. Интеллектуальные технологии в организационных системах управления и их информационное обеспечение. Менеджмент: организационное параметрическое моделирование. М., 1995. -235 с.

96. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений // Автоматика и телемеханика. —1997. №3. -С.167-178.

97. Тюрин Е.Н., Симонова Г.И. Знаковый анализ линейных моделей // Обозрение проблем математики. — 1994. — Т.1, №2. С.214-278.

98. Федоров А.И. Методология и организационные формы управления предприятием в условиях перехода к рыночным отношениям. -СПб, 1998.-232 с.

99. Цициашвилли Г.Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // Современные проблемы управления. — М.: РАН. ДВО. ИПМ., 1995. №1. - С.1-4.

100. Шахов В.В. Некоторые задачи планирования имитационного эксперимента // Труды конференции молодых ученых ВЦ СО РАН. -Новосибирск, 1995. С.200-212.

101. Щербаков В.И. Крупные хозяйственные комплексы: механизм управления. — М.: Экономика, 1986. 271 с.

102. Adam N.R. Achieving a confidence interval for parameters estimated by simulation // Management Science. 1983. - V.29, №7. - P.856-866.

103. Beograd J.C. The formal theory of simulation from the user's point of view // ESC Conference. Aachen, 1983. - P. 112-117.

104. Bhoj D.S. On difference of correlated variates with incomplete data on both responces // Journal of Statistical Computation and Simulation. 1984. — V.19, №4. - P.275-285.

105. Bierman H., Smidt S. The Capital Budgeting Decision. Economic Analysis of Investment Projects. N.-Y.:Macmillan Publishing Company, Collier Macmillan Publishers, 1988. -7th Ed.

106. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System // NASA -1997. CR-97-206285 - P.27-29.

107. Carrol C.D., Kundall M.S. On the concavity of the consumption function // Econometrica. 1996. - V.64, №4. - P.981-992.

108. Chris Tofts. Processes with probabilities, priority and time // Formal Aspects of Computing. 1994,- V.6, №5.- P.536-564.

109. Christopher A. Kennedy, Mark H. Carpenter Comparison of Several Numerical Methods for Simulation of Compressible Shear Layers // NASA 1997. - TP-3484.- P.62

110. Classification and related methods of data analysis // Editor Bock H. -Amsterdam: NORTH-HOLLAND, 1988. 749p.

111. Desrochers A.A. Modeling and control of automated manufacturing system. Washington (DC): IEEE computer soc. press, 1990. - VIII, 373 p.

112. Dur R.C.j. Business reengineering in information intensive organizations: Diss.-Delft, 1992. -256 p.

113. Franta W.R. The system approach to system simulation // Modeling and Simulation. 1979. - V.10, №5. - P.2083-2090.

114. Fridman L.W., Fridman H.M. Statistical consideration in computer simulation: The State Of The Art // Journal of Statistical Computation and Simulation. 1984. - V.19, №3. - P.237-263.

115. Jauch L.R., Glueck W.F. Strategic management and business policy. -N.Y., 1988—XV. 428p.

116. Joshi В. D., Unal R., White N. H. A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models // 17th American Society for Engineering Management National Conference. Dallas (Texas), 1996. - P.26.

117. Law A.M., Kelton D.W. Simulation modeling and analysis. N.Y.: McGrow-Hill, 1991.-325p.

118. Mamrac S.A., Amer P.D. Estimating confidence intervals for simulations on computer system // Simulation. 1980. — V.35, №6. — P.199-205.

119. Natrig B, Jorung G. On probabilistic risk analysis of technological system. Oslo: Department of Mathematics, University Oslo, 1995. -№6. - P. 1-8.

120. Puppert D., Carrol R.J., Deriso R. Optimization using stochastic approximation and Monte-Carlo simulation // Biometrics. 1984. — V.40, №2. -P.535-545.