автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процессов мониторинга поставок комплектующих в региональной структуре предприятий автомобильной промышленности

На правах рукописи

ШАРКОВ АРТЕМ АНАТОЛЬЕВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ МОНИТОРИНГА ПОСТАВОК КОМПЛЕКТУЮЩИХ В РЕГИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЕ ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2009

003473086

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

Научный руководитель Член-корреспондент РАН,

доктор технических наук, профессор Приходько Вячеслав Михайлович ректор МАДИ(ГТУ)

Официальные оппоненты Лауреат премии Правительства РФ,

доктор технических наук, доцент Строганов Виктор Юрьевич, профессор МГТУ им.Н.Э.Баумана Кандидат технических наук, Лукащук Петр Иванович Генеральный директор ООО «Спецстройбетон-200», г.Москва

Ведущая организация: Федеральное государственное унитарное предприятие научно-исследовательский институт автомобильной электроники (ФГУП НИИАЭ), г. Москва.

Защита состоится 26 июня 2009г. в 10.00 на заседании диссертационного совета Д212.126.05 Московского автомобильно-дсрожного института (государственный технический университет) по адресу: 125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ).

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического университета).лш\ллтасй.г11

Автореферат разослан 25 мая 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

Организация снабжения комплектующими является важнейшей частью сбытовой цепи промышленных предприятий, в том числе и предприятий автомобильной промышленности. Для бесперебойного функционирования производства необходимо хорошо налаженное материально-техническое обеспечение, которое на предприятиях осуществляется через органы материально-технического снабжения. Главной задачей органов снабжения предприятия является рациональное обеспечение производства необходимыми комплектующими соответствующего качества, что ставит вопросы оптимизации стратегии управления запасами. Высокоэффективное снабжение возможно в настоящее время только при условии автоматизации статистики, анализа, прогноза, обработки документации, позволяющей не только оптимизировать запасы, снизить расходы по хранению запасных частей, но и значительно ускорить обслуживание потребителей. При отсутствии налаженной информационной системы, обеспечивающей сбор и обработку информации, организовать конкурентоспособную в сегодняшних условиях сеть обеспечения запасными частями практически невозможно. Своевременный научно-обоснованный и точный прогноз потребности в комплектующих позволяет принимать правильные управленческие решения о номенклатуре и количестве поставляемых на склад деталей, улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

Актуальность темы данной диссертации определяется возможностью оптимизации хранимой номенклатуры в соответствии с текущими и прогнозируемыми потребностями рынка автомобильных запасных частей за счет автоматизации процессов мониторинга и аналитической обработки информации.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности системы управления поставками комплектующих за счет автоматизации процесса мониторинга и прогнозирования потоков производственных заказов.

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

1. Системный анализ методов и моделей организации поставок комплектующих на промышленное предприятие.

2. Разработка управляемой имитационной модели оперативного планирования потоков поставок в условиях стохастической неопределенности.

3. Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования потоков поставок.

4. Формализованное описание управляемых процессов динамического перераспределения потоков комплектующих.

5. Разработка программно-моделирующего комплекса автоматизации и управления материальными потоками.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем, классический теоретико-множественный аппарат, теория случайных процессов, теория графов, методы математического программирования, имитационное моделирование и др.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методики, методы, модели и алгоритмы оперативного управления поставками комплектующих. На защиту выносятся:

• модели теоретико-игрового анализа механизма определения согласованных цен;

• модель централизованной схемы снабжения поставками комплектующих;

• структура автоматизированной системы управления потоками комплектующих;

• программно-моделирующий комплекс оперативного управления материальными потоками.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. 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 процессов управления поставками комплектующих. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ (ГТУ).

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

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2005-2008 гг.);

• на заседании кафедры «АСУ» МАДИ (ГТУ);

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации процессов оперативного управления поставками представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений в системе снабжения предприятий автомобильной промышленности.

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

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей мониторинга поставок комплектующих в подсистеме материально-технического обеспечения предприятий автомобильной промышленности. Решая эту задачу, работники органов снабжения должны изучать и учитывать спрос и предложение, уровень и изменение цен на них и на услуги посреднических организаций, выбирать наиболее экономичную форму товародвижения, оптимизировать запасы, снижать транспортно-заготовительные и складские расходы.

Проведен анализ текущего состояния рынка автомобильных комплектующих. Показано, что непрерывное развитие рыночных экономических отношений требует решения сложных и трудоемких задач оптимизации запасов, которые невозможно получить при отсутствии развитой информационной системы, позволяющей получать адекватные рыночному спросу прогнозы потребности в запасных частях, соответствующие динамике сегодняшнего дня.

Анализ исследований российских и зарубежных ученых (в том числе В.В.Волгина, Н.В.Ермолина, Е.Р.Добронравина, Курта Хоффмана и др.), а также обзор решений крупных европейских и японских производителей (Daimler-Chrysler, Toyota, Mazda) показал, что затраты предприятий на формирование и поддержание складов запасных частей могут быть значительно снижены за счет централизации управления запасами складов в масштабах сбытовой цепи предприятия-производителя, повышения точности прогнозирования потребности и оптимизации хранимой номенклатуры.

Таким образом, прогнозирование потребности в комплектующих является важнейшей задачей АСУ ТП. Необходим анализ и развитие существующих методов прогнозирования, а также разработка новых

методов, отвечающих сегодняшней экономической ситуации и использующих возможности современных информационных технологий.

В качестве объекта автоматизации рассматривается технологический процесс поставок комплектующих в сбытовой цепи предприятий автомобильной промышленности.

Проведен анализ существующих методов прогнозирования потребности в комплектующих. В обзор методов включены:

• методы, рассматривающие автомобиль как единое целое -неделимый объект,

• методы, рассматривающие автомобиль как сложную структуру взаимодействующих агрегатов;

• методы, посвященные определению потребности в запасных частях к конкретным техническим средствам или применительно к конкретным природно-климатическим условиям;

• методы, при которых определение потребности в запасных частях сводится к решению задачи оптимального управления запасами, с целью минимизации потерь от хранимых излишков и из-за отказов при неудовлетворении заявок.

Анализ используемых методик показал, что существующие подходы к определению необходимого количества и номенклатуры поставляемых запасных частей были разработаны для плановой экономики и их использование в условиях рынка неэффективно. В некоторых работах вопросы определения потребности в запасных частях на основе маркетинговых исследований проработаны достаточно глубоко, однако в основном они носят общетеоретический характер, и мало пригодны для практического использования. Регрессионные модели, применяемые в настоящее время, требуют частого пересмотра предикторов, что сопряжено с трудоемким процессом определения корреляционной значимости факторов в изменяющейся внешней среде.

В диссертации рассмотрены проблемы современного развития работ в области создания информационного обеспечения систем поддержки управленческих решений управления запасами комплектующих. В общем случае, запас - это количество комплектующих, хранящихся на складе с целью будущего использования в производственном цикле. В случае дискретного времени величина запаса определяется рекуррентным

соотношением = 1п + т]п+1 - + ть+1 , £п+1), где т!п+1 - количество комплектующих на складе в момент п+1; £,п-и - потребность в комплектующих в интервале (п, п+1); ^„-и + Лп-и , - количество освоенных комплектующих в момент п+1. Предполагается, что потребности в комплектующих ■■■ - взаимно независимые

одинаково распределенные случайные величины; заказы

осуществляются в соответствии с некоторой политикой заказывания, а функция f определяется этой политикой. В данном случае справедливо неравенство f(Zn+1 + г)п+1 , çn+i• В диссертации

рассматривается два типа политик заказывания, допускается или нет неравенство f(Zn+1 + r|n+1 , Çn+1) > Zn + rin+i- Монотонная политика заказывания определяется критическим числом х*: если уровень запаса Zn>x*, то заказ не делается; Zn<x* , то производится заказ и немедленно доставляется случайное количество комплектующих Хп+1, с заданным законом распределения.

Декомпозиция общей модели управления запасами предполагает использование ряда компонентов: потока заказов; вероятности отказов в зависимости от гарантированных сроков выполнения работ и поставок комплектующих; прогнозирования потока заказов. За основу формализованного представления модели принято процессное описание. На текущий момент модельного времени состояние процесса управления запасами комплектующих определяется двумя составляющими, а именно Xnit - поток принятых заказов и Sn/t - поток размещенных заказов (0<n<N, N - количество типов комплектующих, t - модельное время, i - оставшийся срок исполнения заказа). Модель разыгрывания отказа от заказа в связи с неудовлетворительным сроком поставок определяется функцией Pn(i), где i - гарантированный срок поставки Pn(0)=0, Pn(i+1)>Pn(i). Основным показателем, определяющим деятельность центра, является St - оборотные средства на t-ый месяц. Состояние модели полностью определяется этими двумя структурами: Хпи и Sn/rM. Mns - срок реализации заказа, Мпх - срок передачи готовых изделий заказчику.

Общее состояние принятых заказов определяется таблицей X. Начальный этап пересчета состояния: Snkt - получение комплектующих через t месяцев; Snkc - наличие комплектующих на складе. При этом S^nit = Swnit (Snit.i). Пересчет готовности к проведению работ: SNnit = Swn(i+1)n , Swn4t определяется выбранной стратегией заказов, SwnOt = SNnOM +Swn1t.1. На конец момента t -состояние размещенных заказов определяется соотношением SnOt+1=SnO,uSn1t - формирование склада; Snit+1=Sn(i+1)t - сдвиг получения комплектующих.

В диссертации предлагается использовать методы и модели динамического управления потоками, в том случае, если потребности в комплектующих известны. Предполагается, что поток поставок проходит через управляемую сеть. Тогда им можно управлять за счет выбора конфигураций сети. Для определения правила выбора конфигурации сети введен вектор управления:

и = [и1..Мм]Т, и е и=и1х и2х им, (1)

где и, е (7/ = {0,1..... и,+} , м,+ е , / = 1 ,М , - множество

положительных целых чисел. При этом выполнена привязка каждой дуги базовой сети к определенной компоненте вектора управления. При некоторых значениях компоненты вектора управления связанная с ней дуга исключается из базовой сети, определяя тем самым одну из конфигураций сети. Одна и та же компонента вектора управления может быть связана с несколькими дугами сети. При одних значениях данной компоненты вектора управления некоторые связанные с компонентой дуги исключаются из сети, а другие - нет.

Основной задачей разработанной модели управляемой сети является обеспечение за счет выбора конфигураций сети оптимального перемещения потока, проходящего через сеть. Под оптимальным перемещением потока следует понимать прохождение через сеть наибольшего количества потока за заданное число тактов N.

В диссертации рассмотрены вопросы использования ОЬАР-систем. Так, большинство предлагаемых 01_АР-приложений ориентировано на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство программных средств интеллектуального анализа данных, работающих в сфере определения закономерностей, используют одномерные массивы данных.

Показано, что перспективные разработки направлены в сторону более тесного объединения двух подходов, то есть ОЬАР-приложения должны фокусироваться не только на доступе (Рис.1), но и на поиске закономерностей.

2. ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ И ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОСТАВКАМИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ

Во второй главе диссертации разработаны методы и модели оценки эффективности стратегий управления поставками в плане реализации ценовых механизмов. Проведен анализ факторов, определяющих спрос на комплектующие (табл.1.)

Предложенная классификация факторов позволяет более эффективно формировать первичную выборку данных для регрессионного или интеллектуального анализа, на основе априорных предположений.

В диссертации рассмотрены следующие типы запасов:

• текущий запас, обусловленный размером партии;

• страховой запас, обусловленный неравномерностью процессов, - порождается колебаниями спроса или предложения;

• прогнозный запас, создаваемый в связи с ожиданием спроса, - может создаваться в период спада с целью загрузки предприятия для удовлетворения спроса в периоды, когда спрос возрастает;

• транспортный запас, связанный с транспортировкой материалов.

Архитектура системы многомерного анализа данных

Рис. 1.

Таблица 1.

Факторы, определяющие потребность в запасных частях

Для одного автомобиля

Для парка автомобилей

Конструктивные | | Эксплуатационные | I Технологические | [ Организационные

Уровень надежности

Уровень сложности конструкции

Уровень унификации

Интенсивность эксплуатации

Квалификация водителя

J

Транспортные, дорожные и природно-климатические

условия эксплуатации

Качество технического обслуживания и ремонта

Качество поставляемых запасных частей

Качество используемых материалов

Наличие, поступление,

списание автомобилей

Структура парка автомобилей

Уровень концентрации автомобилей

Описана модель планирования складского запаса деталей на основании прогноза использования товарных запасов, данных о стоимости выполнения заказа и затрат по содержанию запасов.

Классические модели определения момента заказа, основанные на индивидуальных точках заказа отдельных номенклатурных позиций, в применении к широкой номенклатуре автомобильных запасных частей имеют склонность к «переобслуживанию», то есть завышению итогового параметра уровня обслуживания относительно требуемого, и, как следствие, завышенным издержкам хранения и транспортным расходам. Преимуществом предложенной модели является возможность определения момента размещения очередного заказа из условия обеспечения требуемого группового уровня обслуживания.

Так, в централизованной схеме поставок комплектующих вопросы материально-технического обеспечения берет на себя специализированная организация (центр), заключающая договор с организациями-потребителями. Центр проводит оптовые закупки продукции у производителей, что позволяет ему покупать по более низким ценам и, за счет этого, обеспечивать привлекательность централизованной схемы для потребителей.

В диссертации рассмотрена задача снабжения как одним, так и несколькими видами комплектующих. Пусть в регионе имеется л организаций - потенциальных потребителей продукции данного вида. Обозначим через с, цену, по которой ¡-ый потребитель согласен приобретать продукцию у центра, а через V, - количество продукции, требуемое ¡-му потребителю в рассматриваемый период времени. Очевидно, что потребитель I будет выбирать централизованную схему снабжения если цена продукции у центр, которую мы будем обозначать через я, будет меньше или равна Таким образом, количество продукции, которое будет заказано центру равно сумме потребностей тех потребителей, для которых централизованная схема является выгодной.

Обозначим через Р(я) множество потребителей, выбирающих централизованную схему снабжения при цене продукции центра равной я. Тогда количество продукции, заказываемое у центра, можно записать в следующем виде:

У(<7)= 2>/ (2)

'еР(д)

Зависимость \/(я) имеет вид, показанный на рис.2. Это кусочно-постоянная, непрерывная слева, убывающая функция я.

Предположим, что центр закупает продукцию у одного производителя, получая скидки к оптовой цене при больших объемах закупок. Обозначим через Ь(\/) цену продукции производителя при объеме закупок V. Очевидно, что Ь(\/) также убывающая функция V (как правило, кусочно-постоянная). Прибыль центра при цене продажи потребителям я составит

Р = (Ч-Ь)*У(р). (3)

В данном случае мы полагаем, что транспортные расходы на

доставку продукции от производителя центру входят в цену Ь(\/), а транспортные расходы на доставку продукции от центра потребителям производятся за счет потребителей. Задача заключается в определении цены которая обеспечит максимум прибыли центра. Эта цена называется согласованной ценой, поскольку она выгодна и потребителям, и центру.

Формирование заказов на комплектующие

♦ чОО

1

! 1 1

| гь-

|УУ..1

{ 1 1 Г

1 _!-1—

С! С2 С3

Сп-1 С„

Рис.2.

V, V,. V,

Для решения задачи перейдем от функции к обратной

функции - я(\/). Эта функция показывает, какую максимальную цену может установить центр для того, чтобы обеспечить объем заказа V. Эта функция также является убывающей, кусочно-постоянной и непрерывной слева.

Таким образом, можно определить зависимости прибыли от объема закупок центра: П(\/)=[я(\/) -Ь(\/)]*\/. Если обозначить разность цен [я(\/) - Ь(\/)] через е(У), то последнее выражение примет вид Г\(У}=е(У)*У. Геометрически величина П(\/) равна площади прямоугольника со сторонами е(\/) и V (рис.3.).

Из этого факта следует полезное свойство: если для двух точек (\Л, е(\Л)) и (У2, е{У2)) имеет место У2>\Л и е(У2)> еСХ/т), то, очевидно, решение (У2, е(У2)) лучше, чем решение (\Л, е^)). Это свойство позволяет перейти от зависимости е(У) к зависимости е*(У), которая является убывающей функцией V.

Построение функции прибыли

Зависимость е{У) (а значит и е*(\/)) является кусочно-постоянной, непрерывной слева функцией. Поэтому фактически следует сравнить конечное число вариантов. Приведем простое геометрическое правило, позволяющее сравнивать любые два варианта. Для этого запишем условие того, что вариант (\Л, в(\Л)) лучше варианта (Х/2, ВШУ-

При оценке эффективности описанного выше механизма определения согласованных цен следует учитывать активность потребителей, которая проявляется в стремлении занизить предлагаемые ими цены. Рассмотрим, насколько велики могут быть потери центра от занижения цен потребителями. Пусть максимум прибыли центра достигается при \/=\/к, то есть:

ек\/к= тахеУ, (4)

Пусть далее следующий по величине максимум равен У|>\/к, то есть Рассмотрим два возможных случая. В первом случае У^к. В этом случае потребителю к выгодно снизить цену до величины q. При этом центр установит согласованную цену и потребитель к остается включенным в централизованную схему снабжения, покупая продукцию по более низкой цене. При этом выигрывают все потребители, включенные в централизованную схему снабжения.

Во втором случае У|<\/к. В этом случае потребителю к также выгодно снизить цену, но так, чтобы величина игк\/к оставалась максимальной. В противном случае он выпадает из централизованной схемы снабжения. Из условия:

(ск-Ьк)Ук = (р|-Ь,)У, (5)

определяем минимальную цену, которую может установить потребитель к:

V,

ск = Ьк + (СЧ| - Ь,) -у(6)

Окончательный вид сети рациональных вариантов закупок (сеть РВЗ) приведен на рис.4, (для удобства вершины 1 и 6 изображены в виде прямоугольников). В верхней половине каждой вершины указан ее номер, а в нижней - минимальные затраты на реализацию соответствующего варианта закупок.

Эта сеть обладает важным свойством, а именно - любому рациональному варианту закупок соответствует один и только один путь в сети, соединяющий вход сети (вершина 1) с выходом (вершина 6). И наоборот, любому пути, соединяющему вершину 1 с вершиной 6, соответствует один, и только один рациональный вариант закупок продукции. Любой дуге сети РВЗ соответствует закупка определенного количества продукции в определенный момент времени.

Существует две принципиально различные ситуации - либо денег хватает, и кредит не берется, либо кредит берется. Для того, чтобы отразить эти две ситуации в данном примере достаточно вершину 5 разделить на две вершины - 5 и 51.

Сеть выбора рациональных закупок

Рис.4.

Сеть выбора с учетом риска повышения цен

1 4

(216,9) (по)

уТ\ (109) . т^щ) * (50) (159,9)

207,5

Рис.5.

Для определения величины процентов за кредит для каждой операции закупки продуктов необходимо знать объем закупаемой партии, а также наличие денежных средств в этот момент. Для того,

чтобы учесть проценты за кредит при определении оптимального варианта закупок необходима некоторая модификация сети РВЗ.

Планирование закупок на поздние сроки связано с риском повышения цен. Поэтому целесообразно рассмотреть рациональные варианты закупок, уменьшающие риск, связанный с возможным будущим повышением цен. Фактически это означает, что все закупки продукции следует выполнить не позднее определенного срока. Сетевая модель может быть модифицирована для выбора оптимальных вариантов закупок с пониженным риском. Пусть, например, эксперты считают, что после 15 числа возможно резкое повышение цен на продукцию (рис.5.). Поэтому все закупки целесообразно сделать не позднее 15 числа. Фактически это означает, что график закупок сдвигается влево, так что все закупки 15 числа и позднее осуществляются не позже 15 числа.

Необходимо отметить, что затраты на хранение определяются на основе реальных сроков поставки продукции потребителям. Определим, например, длину дуги (1, З1), которой соответствует операция закупки 25 ед. продукции по льготной цене. Оплата продукции составляет 100 тыс. руб. Затраты на хранение до 15 числа составят 10 тыс. руб. Длина дуги (1, З1) равна 110 тыс. руб.

Если имеется прогноз изменения цен на рассматриваемый период времени, то можно применить тот же прием, вводя дополнительные вершины, соответствующие операциям закупки продукции в моменты, предшествующие скачкам цен в сторону повышения.

3. ЗАДАЧИ ПРОГНОЗА И ПОСТРОЕНИЯ СХЕМЫ РАЗМЕЩЕНИЯ СКЛАДСКОЙ СЕТИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ

В третьей главе диссертации разработаны методы и модели размещения складской сети запасов комплектующих с учетом прогноза производственных заказов.

В работе обосновываются критерии качества прогноза с учетом

средней ошибки А = —«¡тг^рощ)_ где п фактический

п 1

спрос; йпрогн.- прогнозируемый спрос; \ - номер периода п - число

периодов прогнозирования. Среднее абсолютное отклонение

/. «аг^, ^А^факт-, ~ ^прогнА Д ,

(МАО)=—1--------. Показатель смещенности ' = ——

п МАО,

позволяющий на этапах проверки качества прогноза оценить общее направление отклонения прогноза от фактических значений и ввести необходимые поправки в модель.

Предложен метод определения выбросов значений спроса. Потребности в исключительных количествах можно идентифицировать по их исключительному статистическому

поведению. Они выделяются от основного распределения, которое находится между средним значением А плюс некоторое число стандартных отклонений О. Аискл > А + Л/ * О, где А - среднее требуемое количество для нормального потребления; й -стандартное отклонение; N - фактор в районе от 3 до 10, отделяющий исключительные случаи от нормальных.

Исследована эффективность применения для прогнозирования потребности в запасных частях методов анализа временных рядов. Представлена сравнительная характеристика различных методик анализа.

Таблица 2.

Сравнение качества прогнозирования различными методами

Методика прогнозирования Критерии оценки

МАРЕ МБЕ Ранг Мед

Наивный (прогноз = текущему фактическому значению) 7 17 8 8

Скользящее среднее 15 20 10 11

Простое экспоненциальное 3 13 7 7

сглаживание

Экспоненциальное сглаживание с 4 7 2 4

учетом тренда

Экспоненциальное сглаживание с 4 7 2 2

трендом и сезонными факторами

Комбинация (среднее значение прогноза по шести методикам) 1 10 1 1

Качество прогнозов оценивалось по пяти показателям. По результатам оценки каждому методу присвоен ранг (табл.2.), где:

МАРЕ - средний процент отклонения;

МБЕ - среднеквадратическое отклонение;

Ранг - ранг по отношению к другим методикам;

Мед - медианное значение ошибки в процентах.

В результате анализа выбран метод экспоненциального сглаживания, так как он придает большую значимость последним наблюдениям с учетом данных за все имеющиеся периоды.

В диссертации разработана формальная модель работы дистрибьюторского регионального склада. В его задачи входит продвижение готовой продукции от производителей до конечных потребителей. Для ускорения распределения используется ограниченное количество стандартной упаковки, тары. На региональном складе логистический процесс организуется таким образом, чтобы предоставить максимум ассортимента конечным потребителям. Дистрибьюторские склады располагаются как можно ближе к поставщикам в случае консолидации заказов и сортировки

продукции. Таким образом, географический признак является ключевым при выборе месторасположения склада. Через региональные склады осуществляется снабжение сети местных складов или прямая доставка на производственные участки. Это связано с тем, что скорость производства обычно не совпадает со скоростью потребления на местном рынке, что обуславливает необходимость организации склада в регионах. На дистрибьюторский склад доставка обычно осуществляется крупными партиями, а вывоз - средне- и малотоннажными автомобилями.

Таким образом, для решения задачи определения месторасположения распределительного склада в регионе необходимо знать:

• месторасположение производителей и потребителей;

• объемы поставок;

• маршруты доставки;

• затраты на транспортные расходы.

В диссертации поставлена и решена задача минимизации транспортных работ:

т п

р = £ £ к{х °/.ух т'п ■ (7)

м н

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

При формировании модели размещения множество рассматриваемых вершин в графе в содержит вершины с номерами от 1 до п. Рассмотрим произвольную дугу (у), длина которой равна а(1, ])>0. Пусть Т обозначает точку на дуге (У), которая для всех отстоит на Ьа{\, .¡) единиц от вершины \ и на (1—<>а(1, ]) единиц от вершины | Назовем ее Сточкой. Таким образом, вершины графа также могут рассматриваться как точки дуг.

Обозначим через X множество всех вершин графа. Пусть через Р обозначается множество всех точек. Таким образом, Р—X является множеством всех внутренних точек.

Пусть с1(у) представляет длину кратчайшего пути из вершины \ в вершину ]. Через Р обозначим матрицу пхп, в которой элементом (у) является с1(1, .¡). Элементы матрицы 0 представляют расстояния вершина — вершина. Для вычисления элементов матрицы О может быть использован алгоритм Флойда или алгоритм Данцига. Через с1((—(г,э)]) обозначим длину кратчайшего пути от Мчэчки на дуге (г,э) до вершины ^ Эта величина представляет расстояние точка — вершина.

Рассмотрим далее наименьшее расстояние от вершины ] до каждой точки на дуге (г, э). Для некоторой точки на дуге (г, э) это

расстояние принимает максимальное значение. Обозначим его через сГОДг.э) - расстояние вершина—дуга. Если дуга (г,в) неориентированная, то имеются два маршрута движения из вершины ] в Сточку на дуге (г, э): через вершину г или вершину э.

Пусть в графе имеется 1 дуг. Обозначим через Э' матрицу размерности п X т, у которой элемент, стоящий на пересечении ¡-й строки и к-столбца, является расстоянием вершина — дуга от ¡-¡л вершины до к-й дуги.

= + + (8)

Пусть:

МВБ 0) = тах {с1 (д)} (9)

- максимальное расстояние от вершины \ до вершин графа, т. е. расстояние от вершины 1 до наиболее отдаленной вершины графа, и

СВВ0) = 2с1(и) (10)

- суммарное расстояние от вершины I до всех вершин графа.

Аналогично:

МТВ0 —(г, б)) = тах{с!^— (г, в),]} (11)

] - максимальное расстояние от Сточки на дуге (г, в) до вершин графа, т. е. расстояние от ^очки на дуге (г, в) до наиболее отдаленной вершины графа, и

СТВ(Г-(г,з)) = Хс1(Г-(г,5)1Г) (12)

- сумма расстояний от ^очки на дуге (г, э) до всех вершин графа. Аналогично определяем МВД(0, СВД(1), МТД^— (г.э)), СТД^—(г.э)), взяв максимум или сумму по всем дугам.

Для формирования модели кластеризации в работе поставлена и решена задача агрегирования показателей взаимосвязи потребностей в комплектующих для различных марок автомобилей. Множество агрегатов можно ассоциировать с вершинами сетевого графа. Начальной вершиной такого графа является множество исходных данных, конечной - значение полного агрегата. В любое множество агрегатов Ап...г,...1т (1| Е {О,... 1|М}) можно непосредственно перейти из другого множества Ап...^...^, произведя операцию агрегирования по ¡-му измерению. При этом необходимо произвести соответствующие вычислительные затраты, откладываемые на рёбрах графа.

Для получения множества агрегатов определённого уровня, необходимо вначале получить множества агрегатов большего уровня детализации. Однако в отличие от процедуры предварительного формирования агрегатов при получении результирующего набора нет необходимости формировать всевозможные агрегаты определённого уровня детализации. Достаточно формировать по одному множеству определённого уровня на основе множества более детального уровня.

Пусть в результате процедуры предварительно формирования агрегатов получили всевозможные множества минимального уровня детализации I. Пусть в результате необходимо сформировать

множество агрегатов Ап.....Гт уровня детализации Г, !'< I. Необходимо

на основании одного из множеств Аи...^ ь-го уровня получить результирующее множество. При этом исходное множество агрегатов должно обеспечивать минимальные затраты на формирование результирующего множества, то есть необходимо определить кратчайший путь в сетевом графе к результирующему множеству (рис.6.).

Предварительное и оперативное формирование агрегатов в сетевой модели

©С

ч„__"""С' '■_____>

Предаарттмьяое Операпан«

Рис.6.

Такая процедура оперативного формирования обеспечит минимальное время выполнения пользовательских запросов в системе мониторинга. С другой стороны, многое зависит и от множества предварительно сформированных агрегатов. Они должны быть сформированы так, чтобы вычислительные затраты на оперативное формирование всевозможных множеств были минимальны. В этом и заключается оптимальность процедуры предварительного формирования агрегатов.

Далее в работе решается задача формализованного представления процессов управления поставками комплектующих с последующим моделированием транспортных схем доставки ресурсов. Процесс взаимодействия подсистемы формирования и контроля поставок с другими подсистемами заключается в их интеграции и интерфейсном согласовании.

Подсистема планирования поставок является поставщиком данных необходимых для формирования плана поставок.

Подсистема обеспечения взаимодействия поставщиков является поставщиком данных, необходимых для расчета плана поставок. Это данные о поставщиках, производственных мощностях

поставщиков, времени доставки и производства, ограничения (например, договорные обязательства).

Подсистема взаимодействия с внутренними пользователями передает запрос на выполнение расчета плана поставок, на основе данных подсистем «Планирования продаж» и «Обеспечения взаимодействия поставщиков». Пользователь является поставщиком корректирующей информации, необходимой для контроля работы подсистемы «формирования и контроля поставок», и потребителем подсистемы «Формирования и контроля поставок». Подсистема предоставляет пользователю рассчитанный план поставок по заданным параметрам.

Подсистема взаимодействия с внешними пользователями передает запрос на получение рассчитанного плана поставок и является потребителем рассчитанного плана поставок.

4. ПРОГРАММНО-МОДЕЛИРУЮЩИЙ КОМПЛЕКС

МОНИТОРИНГА ПОСТАВОК КОМПЛЕКТУЮЩИХ

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программно-моделирующего комплекса системы поддержки принятия решений (СППР) по организации поставок комплектующих. Приведен список приложений с описанием их основных функциональных возможностей. Рассматриваются вопросы использования различных программных технологий для оперативной реализации методик управления поставками комплектующих.

При проектировании системы использовалась фреймовая технология. Для реализации взаимодействия с пакетами Statistica и MatLab разработаны компоненты, которые обеспечивают параметризацию запуска макросов, m-файлов и имитационных моделей и последующее внедрение OLE-объектов, сформированных в результате выполнения.

В диссертации разработана структура базы данных, обеспечивающая реализацию функций обмена данными между приложениями. В качестве СУБД для организации баз данных выбрана СУБД Microsoft Access, достоинства которой, определяются следующими моментами: все метаданные, описывающие базу данных, хранятся в одном файле (*.mdb), что упрощает переносимость отдельных структурных элементов; драйвера для работы с базами данных Microsoft Access входят в состав современных версий ОС Microsoft Windows, и, следовательно, не требуется их дополнительная установка при распространении приложений локальной версии системы.

Разработан сценарий СППР по выбору стратегий управления поставками. При формировании методики аналитической обработки использовались инструментальные средства гибридной среды «COTA», которые позволяют формировать алгоритмическую структуру программных приложений за счет задания переходов между

приложениями по условиям его завершения с использованием стандартизованного интерфейса, что и создает пользовательский сценарий (Рис.7.).

Интегрированная структура реализации методики управления поставками

"Ч Программные пакеты

Рис. 7.

В сценарий включены: модели управления потоками комплектующих; статистическая параметризация модели, методика расчета экономической эффективности формирования поставок и другие, разработанные в диссертации модели и методы.

Приложение диссертации содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 10 печатных работ, которые приведены в списке публикаций.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ и исследование методов и моделей мониторинга. Разработано формализованное описание процессов управления поставками комплектующих в региональной структуре предприятий автомобильной промышленности.

2. Разработаны модели теоретико-игрового анализа механизма определения согласованных цен и модель централизованной схемы снабжения поставками комплектующих.

3. Разработана универсальная имитационная модель управления запасами комплектующих со структурой, открытой для включения различных параметризуемых стратегий управления потоками.

4. На основе формализованного представления управляемой сети разработаны методы оптимизации управления потоками комплектующих.

5. Разработаны методы и модели оценки экономической эффективности деятельности отделов материально-технического снабжения предприятий автомобильной промышленности.

6. Разработан программно-моделирующий комплекс поддержки принятия решений по управлению потоками комплектующих.

7. 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. Шарков, A.A. Автоматизация документооборота на промышленном предприятии / A.A. Шарков, Д.А. Паршин, Н.Г., Куфтинова, Б.Е. Циклис // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. трудов / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. - С. 146153.

2. Шарков, A.A. Модификация алгоритма обучения многослойных нейронных сетей / A.A. Шарков, Л.Ф. Макаренко, Ла Суан Тханг // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) М., 2008. - С.63-67.

3. Шарков, A.A. Переходные режимы в системах массового обслуживания/ A.A. Шарков, A.B. Ивахненко, A.B. Балдин, Р.П. Лукащук // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) М., 2008. - С.35-39.

4. Шарков, A.A. Организация перевозок на городском и пригородном пассажирском транспорте / A.A. Шарков, Л.Б. Миротин, A.M. Ивахненко, С.С. Гоголин // Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М„ 2008. - С. 70-75.

5. Шарков, A.A. Опыт внедрения системы электронного документооборота / A.A. Шарков, А.Г. Прядко, H.A. Красникова // Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. - С. 116-123

6. Шарков, A.A. Авторлатизация процессов планирования и управления поставками продукции / С.Н. Сатышев, Д.И. Подпорин, A.A. Шарков, C.B. Мазуренко // Аналитико-имитационное моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании (ч.1): сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) / МАДИ(ГТУ). -М„ 2008. -С.42-51.

7. Шарков, A.A. Имитационное моделирование процессов управления запасами предприятий технического обслуживания / A.A. Шарков//Вестник/МАДИ(ГТУ).-М„ 2009. № 1(16). - С.102-104.

8. Шарков, A.A. Моделирование и мониторинг режимов работы транспортных и технологических машин / A.A. Шарокв, В.Б. Борисевич, А.Б. Николаев, В.Ю. Строганов // Методы и модели прикладной информатики: межвуз сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2009,-С.63-71.

9. Шарков, A.A. Математические основы автоматизации контроля качества технологических процессов / A.A. Шарков, А.Ю. Кудрявцев М.Н. Антонов, Д.В. Зайцев // Методы и модели прикладной информатики: межвуз сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -M., 2009.-С.99-104.

10. Шарков, A.A. Анализ сходимости алгоритма поисковой оптимизации / A.A. Шарков, С.Н. Сатышев, О.В. Селиверстова, Д.В. Зайцев // Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М,, 2009. -С.9-20.

Подписано в печать 22 мая 2009 г. Формат 60x84x16 Усл. печ. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 34 "Техполиграфцентр" Россия, 125319, г. Москва, ул. Усиевича, д. 8а. Тел/факс: 8(499) 152-17-71 Тел.: 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ МОНИТОРИНГА ПОСТАВОК КОМПЛЕКТУЮЩИХ.

1.1. Современное состояние вопроса поддержки запасов комплектующих для предприятий автомобильной промышленности. 1.2Информационная поддержка складов комплектующих.

1.3. Требования к СУБД для построения АСУТП снабжения комплектующими.

1.4. Системный анализ задач автоматизации управления поставками комплектующих.

1.5. Анализ программных технологий оперативного управления поставками.

1.6. Методы и модели анализа и прогнозирования спроса.

Выводы по главе 1.

2. КЛАССИФИКАЦИЯ ФАКТОРОВ И МОДЕЛЬ ПРОГНОЗА В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ПОСТАВКАМИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ .40 2.1. Методы классификации и группировки номенклатуры комплектующих.

2.2. Группировка комплектующих по причине замены.

2.3. Классификация по характеру спроса на комплектующие.

2.4. Статистический анализ данных для классификации и кластеризации номенклатуры комплектующих.

2.5. Формирование логического дерева.

2.6. Методика прогнозирования потребности в комплектующих.

Выводы по главе 2.

3. ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ЦЕНОВОЙ ПОЛИТИКИ

УПРАВЛЕНИЯ ПОСТАВКАМИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ.

3.1. Определение согласованных цен на комплектующие.

3.1.1. Формализация процесса выбора цен в постановке теории игр.

3.1.2. Теоретико-игровой анализ механизма определения согласованных цен.

• 3.2. Определение сроков и объемов закупок комплектующих.

3.2.1. Процедура обратного ходя для решения задачи выбора объемов закупок.

3.2.2. Учет процентов за кредит.

3.2.3. Учет риска повышения цен.

3.2.4. Учет дискретности объемов закупок.

3.3. Задача размещения складской сети комплектующих.

3.4. Описание объектов как точек на дугах с различными метриками графа.

3.5. Задача поиска центральных элементов системы размещения комплектующих.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ПОСТАВКАМИ КОМПЛЕКТУЮЩИХ.

4.1. Структура АСУТП снабжения комплектующими.

4.1.1. Описание подсистемы прогнозирования потребности.

4.2. Функционал системы управления поставками.

4.3. Разработка интерфейса программной компоненты системы управления поставками.

4.4. Экспериментальное исследование качества прогноза спроса на комплектующие.

Выводы по главе 4.

Организация снабжения комплектующими является важнейшей частью сбытовой цепи промышленных предприятий, в том числе и предприятий автомобильной промышленности. Для бесперебойного функционирования производства необходимо хорошо налаженное материально-техническое обеспечение,, которое на предприятиях осуществляется через органы материально-технического снабжения. Главной задачей органов снабжения предприятия является рациональное обеспечение производства необходимыми комплектующими соответствующего качества, что ставит вопросы оптимизации стратегии управления запасами. Высокоэффективное снабжение возможно в настоящее время только при условии автоматизации статистики, анализа, прогноза, обработки документации, позволяющей не только оптимизировать запасы, снизить расходы по хранению запасных частей, но и значительно ускорить обслуживание потребителей. При отсутствии налаженной информационной системы, обеспечивающей сбор и обработку информации, организовать конкурентоспособную в сегодняшних условиях сеть обеспечения запасными частями практически невозможно. Своевременный научно-обоснованный и точный прогноз потребности в комплектующих позволяет принимать правильные управленческие решения о номенклатуре и количестве поставляемых на склад деталей, улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

Актуальность темы данной диссертации определяется возможностью оптимизации хранимой номенклатуры в соответствии с текущими и прогнозируемыми потребностями рынка автомобильных запасных частей за счет автоматизации процессов мониторинга и аналитической обработки информации.

Целью работы является повышение эффективности системы управления поставками комплектующих за счет автоматизации процесса мониторинга.

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

1. Системный анализ методов и моделей организации поставок комплектующих на промышленное предприятие.

2. Разработка управляемой имитационной модели оперативного планирования ' потоков поставок в условиях стохастической неопределенности.

3. Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования потоков поставок.

4. Формализованное описание управляемых процессов динамического перераспределения потоков комплектующих.

5. Разработка программно-моделирующего комплекса автоматизации и управления материальными потоками.

Научную новизну работы составляют методики, методы, модели и алгоритмы оперативного управления поставками комплектующих. На защиту выносятся:

• модели теоретико-игрового анализа механизма определения согласованных цен;

• модель централизованной схемы снабжения поставками комплектующих;

• структура автоматизированной системы управления потоками комплектующих;

• программно-моделирующий комплекс оперативного управления материальными потоками.

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

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей мониторинга поставок комплектующих в подсистеме материально-технического обеспечения предприятий автомобильной промышленности. Решая эту задачу, работники органов снабжения должны изучать и учитывать спрос и предложение, уровень и изменение цен на них и на услуги посреднических организаций, выбирать наиболее экономичную форму товародвижения, оптимизировать запасы, снижать транспортно-заготовительные и складские расходы.

Проведен анализ текущего состояния рынка автомобильных комплектующих. Показано, что непрерывное развитие рыночных экономических отношений требует решения сложных и трудоемких задач оптимизации запасов, которые невозможно получить при отсутствии развитой информационной системы, позволяющей получать адекватные рыночному спросу прогнозы потребности в запасных частях, соответствующие динамике сегодняшнего дня.

Для представления данных о состоянии запасов комплектующих в региональных структурных подразделениях в диссертации рассмотрены вопросы использования OLAP-систем. Так, большинство предлагаемых OLAP-приложений ориентировано на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство программных средств интеллектуального анализа данных, работающих в сфере определения закономерностей, используют одномерные массивы данных.

Во второй главе диссертации проведен анализ факторов, определяющих спрос на комплектующие. Предложенная классификация факторов (табл.Ошибка! Источник ссылки не найден.) позволяет более эффективно формировать первичную выборку статистических данных по спросу отдельных позиций комплектующих для интеллектуального анализа на основе априорных предположений. В диссертации рассмотрены следующие типы запасов: текущий запас, обусловленный размером партии; страховой запас, обусловленный неравномерностью процессов, который порождается колебаниями спроса или предложения; прогнозный запас, создаваемый в связи с ожиданием спроса, который может создаваться в период спада с целью загрузки предприятия для удовлетворения спроса в периоды его возрастания; транспортный запас, связанный с транспортировкой материалов.

Предложена модель планирования складского запаса деталей на основании прогноза использования товарных запасов, данных о стоимости выполнения заказа и затрат по содержанию запасов. Исследована эффективность применения для прогнозирования потребности в запасных частях методов анализа временных рядов. Представлена сравнительная характеристика различных методик анализа.

В третьей главе диссертации разработаны методы и модели оценки эффективности стратегий управления поставками комплектующих в плане реализации ценовых механизмов.

Так, в централизованной схеме поставок комплектующих вопросы материально-технического обеспечения берет на себя специализированная организация (центр), заключающая договор с организациями-потребителями. Центр проводит оптовые закупки продукции у производителей, что позволяет ему покупать по более низким ценам и, за счет этого, обеспечивать привлекательность централизованной схемы для потребителей. В диссертации рассмотрена задача снабжения как одним, так и несколькими видами комплектующих.

В диссертации разработана формальная модель работы дистрибьюторского регионального склада. В его задачи входит продвижение готовой продукции от производителей до конечных потребителей. Для ускорения распределения используется ограниченное количество стандартной упаковки, тары. На региональном складе логистический процесс организуется таким образом, чтобы предоставить максимум ассортимента конечным потребителям. Дистрибьюторские склады располагаются как можно ближе к поставщикам в случае консолидации заказов и сортировки продукции. Таким образом, географический признак является ключевым при выборе месторасположения склада. Через региональные склады осуществляется снабжение сети местных складов или прямая доставка на производственные участки. Это связано с тем, что скорость производства обычно не совпадает со скоростью потребления на местном рынке, что обуславливает необходимость организации склада в регионах.

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программно-моделирующего комплекса системы поддержки принятия решений по организации поставок комплектующих. Приведен список приложений с описанием их основных функциональных возможностей. Рассматриваются вопросы использования различных программных технологий для оперативной реализации методик управления поставками комплектующих.

Далее в работе решается задача формализованного представления процессов управления поставками комплектующих с последующим моделированием транспортных схем доставки ресурсов. , Процесс взаимодействия подсистемы формирования и контроля поставок с другими подсистемами заключается в их интеграции и интерфейсном согласовании.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации процессов управления поставками комплектующих. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ (ГТУ).

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

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2005-2008 гг.);

• на заседании кафедры «АСУ» МАДИ (ГТУ);

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации процессов оперативного управления поставками представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений в системе снабжения предприятий автомобильной промышленности.

Материалы диссертации отражены в 10 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 164 страницах машинописного текста, содержит 26 рисунков, 18 таблиц, список литературы из 121 наименования и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработана программная модель базы данных дилерского предприятия. Структура базы данных позволяет автоматизировать процесс обработки информации, используемой в деятельности фирмы при сопровождении заказов запасных частей и информационном обеспечении клиентов фирмы. Обработанная информация может быть собрана, обработана и использована при прогнозировании потребности в запасных частях на этапе формирования склада запасных частей и при его дальнейшей эксплуатации.

2. В разработанной модели базы данных предложено использование исследованных методов прогнозирования, что позволяет обеспечить высокое качество прогноза, повысить оборачиваемость склада предприятия, снизить издержки на формирование склада и его эксплуатацию, автоматизировать сбор и обработку статистической информации.

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

Заключение

1. Проведен анализ и исследование методов и моделей мониторинга. Разработано формализованное описание процессов управления поставками комплектующих в региональной структуре предприятий автомобильной промышленности.

2. Разработаны модели теоретико-игрового анализа механизма определения согласованных цен и модель централизованной схемы снабжения поставками комплектующих.

3. Разработана универсальная имитационная модель управления запасами комплектующих со структурой, открытой для включения различных параметризуемых стратегий управления потоками.

4. На основе формализованного представления управляемой сети разработаны методы оптимизации управления потоками комплектующих.

5. Разработаны методы и модели оценки экономической эффективности деятельности отделов материально-технического снабжения предприятий автомобильной промышленности.

6. Разработан программно-моделирующий комплекс поддержки принятия решений по управлению потоками комплектующих.

7. 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. Андронов А.А., Леонтович Е.А., Гордон М.И., Майер А.Г. Качественная теория динамических систем 2-го порядка. М.: Наука, 1966. -.568 с.

4. Арайс Е.А., Дмитриев В.М. Автоматизация моделирования многосвязных механических систем. М.: Машиностроение, 1987.- 240с.

5. Бенькович Е.С., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Практическое моделирование сложных динамических систем. С. Петербург, БХВ, 2001.-441с.

6. Безкоровайный М.М., Костогрызов А.И., Львов В.М. Инструментально-моделирующий комплекс для оценки качества функционирования информационных систем «КОК». Руководство системного аналитика. М.: Синтег, 2000. — 116с.

7. Бизли Д. Язык программирования PYTHON, Киев, ДиаСофт, 2000. -336 с.

8. Боггс У, Боггс М. UML и Rational Rose, М.: Лори, 2000. 582с.

9. Ю.Борщев А.В., Карпов Ю.Г., Колесов Ю.Б. Спецификация иверификация систем логического управления реального времени. — Системная информатика, вып.2, Системы программирования. Теория и приложения. Новосибирск: ВО «Наука», 1993, с. 113-147.

10. Бромберг П.В. Матричные методы в теории релейного и импульсного регулирования. М.: Наука, 1967. 323 с.

11. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.:Наука, 1978.-384с.

12. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами на С++, 3-е изд. / Пер. с англ. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 2001 - 560с.

13. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 432с.

14. Васильев А.Е., Леонтьев А.Г. Применение пакета Model Vision Studium для исследования мехатронных систем. // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ , 2001. с.51-52.

15. Вендров A.M. CASE-технологии: Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -176с.

16. Глушков В.М., Гусев В.В., Марьянович Т.П., Сахнюк М.А. Программные средства моделирования непрерывно-дискретных систем. -Киев: Наукова думка, 1975. 152с.

17. Гома X. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 704с.

18. Гультяев А.К. MATLAB 5.3. Имитационное моделирование в среде Windows, М.: Корона принт, 2001. 400с.

19. Дал У., Мюрхауг Б., Нюгород К. СИМУЛА-67. Универсальный язык программирования. М.: Мир, 1969. 99с.

20. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. Л.: Энергоатомиздат, 1988.- 192 с.

21. Дьяконов В. Mathematica 4: учебный курс. СПб: Питер, 2002. - 656с

22. Емельянов Е.С. Системы автоматического управления с переменной структурой. М.: Наука, 1967. 335 с.

23. Емельянов С.В, Коровин С.К. Новые типы обратной связи. М.: Наука, 1997. 352 с.

24. Инихов Д.Б, Инихова М.А., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Model Vision ver. 1.5» №930033. Москва, РосАПО, 14.10.1993.

25. Инихов Д.Б, Инихова М.А., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Model Vision for Windows» №950277. Москва, РосАПО, 04.08.1995.

26. Инихов Д.Б,, Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ «Model Vision Studium версия 3.0» №990643. Москва, Роспатент, 6.09.1999.

27. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. 400 с.

28. Касти Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. = М.: Мир, 1982.-216с.

29. Киндлер Е. Языки моделирования: Пер. с чеш. М.: Энергоатомиздат, 1985. — 389с.

30. Козлов О.С., Медведев B.C. Цифровое моделирование следящих приводов. // В кн.: Следящие приводы. В 3-х т. /Под ред. Б.К. Чемоданова. М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. Т. 1. С. 711-806.

31. Курочкин Е.П., Колесов Ю.Б. Технология программирования сложных систем управления / ВМНУЦ ВТИ ГКВТИ СССР. М.: 1990. -112с.

32. Липаев В.В. Надежность программных средств, М.: Синтег, 1998. — 232с.

33. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 1999. - 224с.

34. Майо Д. С#: Искусство программирования. Энциклопедия программиста: Пер. с англ. СПб.: «ДиаСофтЮП», 2002. 656 с.

35. Меерович Г.А. Эффект больших систем., М.: Знание, 1985. -231с.

36. Мехатроника: Пер. с япон. / Исии Т., Симояма И., Иноуэ X., и др. -М.: Мир, 1988.-387с.

37. Мухин О.И. Компьютерная инструментальная среда "Слоистая машина". Пермь, ППИ, 1991. 122 с.

38. Мухин О.И. Универсальная инструментальная среда "Stratum Computer" программный продукт нового поколения // Проблемы информатизации высшей школы (бюллетень Госкомвуза РФ). М., ГосНИИ СИ, 1995. Вып.2. 10-1 - 10-4.

39. Петров Г.Н. Использование пакета "Model Vision" для создания компьютерных лабораторных работ. // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ , 2001. с.53-54.

40. Подчуфаров Ю.Б. Физико-математическое моделирование систем управления и комплексов / Под ред. А.Г.Шипунова. М.: Изд-во физико-математической литературы, 2002. - 168с.

41. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СДАМ II: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 646с.

42. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Наука. Физматлит, 1997.-320 с.

43. Семененко М. Введение в математическое моделирование -М.:Солон-Р, 2002.- 112с.

44. Солодовников В.В. Теория автоматического регулирования. М.: Машиностроение, 1976, т.1 768 с

45. Теория систем с переменной структурой./ Под редакцией С. В. Емельянова. М.: Наука, 1970. 590 с.

46. Трудоношин В.А., Пивоварова Н.В. Математические модели технических объектов Мн.: Выш. шк.,1988 - 159с.

47. Уткин В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. М.: Наука, 1981. 368 с.

48. Филлиппов А.Ф. Дифференциальные уравнения с разрывной правой частью, М.: Наука, 1985,. 223 с.

49. Хайрер Э., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Жесткие задачи и дифференциально-алгебраические задачи, М., Мир, 1999,- 685с.

50. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы: Пер. с англ.- М.: Мир, 1989. 264с.

51. Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин B.C. Структурный анализ систем: IDEF-технологии, М.: Финстат, 2001. 208с.

52. Черных И.В. Simulink: среда создания инженерных приложений. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. 496с.

53. Шарков, А.А. Автоматизация документооборота на промышленном предприятии / А.А. Шарков, Д.А. Паршин, Н.Г., Куфтинова, Б.Е. Циклис // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. трудов / МАДИ(ГТУ). М., 2008. - С. 146-153.

54. Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) М., 2008. С.35-39.

55. Шарков, А.А. Опыт внедрения системы электронного документооборота / А.А. Шарков, А.Г. Прядко, Н.А. Красникова // Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. С. 116-123

56. Шарков, А.А. Имитационное моделирование процессов управления запасами предприятий технического обслуживания / А.А. Шарков // Вестник / МАДИ(ГТУ).-М, 2009. № 1(16). С.102-104.

57. Шарков, А.А. Моделирование и мониторинг режимов работы транспортных и технологических машин / А.А. Шарокв, В.Б. Борисевич, А.Б. Николаев, В.Ю. Строганов // Методы и модели прикладной информатики: межвуз сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2009.-С.63-71.

58. Шарков, А.А. Математические основы автоматизации контроля качества технологических процессов / А.А. Шарков, А.Ю. Кудрявцев М.Н. Антонов, Д.В. Зайцев // Методы и модели прикладной информатики: межвуз сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2009.-С.99-104.

59. Шарков, А.А. Анализ сходимости алгоритма поисковой оптимизации / А.А. Шарков, С.Н. Сатышев, О.В. Селиверстова, Д.В. Зайцев // Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). —М„ 2009. -С.9-20.

60. Шеннон Р. Имитационное моделирование искусство и наука. М.: Мир, 1978.-418с.

61. Шорников Ю.В., Жданов Т.С., Ландовский В.В. Компьютерное моделирование динамических систем // «Компьютерное моделирование 2003». Труды 4-й межд. научно-техн. конференции, С.Петербург, 24-28 июня 2003г., с.373-380

62. Эльсгольц Л.Э. Дифференциальные уравнения с запаздывающим аргументом. М., Наука, 1965. —394с.

63. Эльсгольц Л.Э., Норкин С.Б. Введение в теорию дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом. М., Наука, 1971. 405с.

64. Юдицкий С.А., Покалев С.С. Логическое управление гибким интегрированным производством // Институт проблем управления. -Препринт. М., 1989. - 55с.

65. Andersson М. Omola An Object-Oriented Language for Model Representation, in: 1989 IEEE Control Systems Society Workshop on Computer-Aided Control System Design (CACSD), Tampa, Florida, 1989.

66. Andersson M. OmSim and Omola Tutorial and User's Manual. Version 3.4., Department of Automatic Control, Lund Institute of Technology, 1995, pp.45.

67. ANSI/IEEE Std 754-1985. IEEE Standard for Binary Floating-Point Arithmetic, 1985.

68. AnyLogic User's Manual, http://www.xjtek.com.

69. Ascher Uri M., Petzold Linda R. Computer Methods for Ordinary Differential Equations and Differential-Algebraic Equations. SIAM, Philadelphia, 1998.

70. Astrom K.J., Elmqvist H., Mattsson S.E. Evolution of continuous-time modeling and simulation. The 12th European Simulation Multiconference, ESM'98, June 16-19, Manchester, UK.

71. Avrutin V., Schutz M. Remarks to simulation and investigation of hybrid systems, // Гибридные системы. Model Vision Studium: Труды междунар. науч.-технич. конф. СПб.: Изд-во СПбГТУ , 2001. с.64-66.

72. Baleani M., Ferrari F., Sangiovanni-Vincentelli A.L., and Turchetti C. HW/SW Codesign of an Engine Management System. In Proc. Design Automation and Test in Europe, DATE'OO, Paris, France, March 2000, pp.263-270.

73. Booch G. Object-Oriented Analysis and Design with Applicatons, 2nd ed. Redwood City, California, Addison-Wesley Publishing Company, 1993.

74. Booch G., Jacobson I., Rumbaugh J. The Unified Modeling Language for Object-Oriented Development. Documentation Set Version 1.1. September 1997.

75. Borshchev A., Karpov Yu., Kharitonov V. Distributed Simulation of Hybrid Systems with AnyLogic and HLA // Future Generation Computer Systems v. 18 (2002), pp.829-839.

76. Borshchev A, Kolesov Yu., Senichenkov Yu. Java engine for UML based hybrid state machines./In Proceedings of Winter Simulation Conference, Orlando, California, USA, 2000. p. 1888-1897.

77. Brenan K.E., Campbell S.L., Petzold L.R. Numerical solution of initial-value problems in differential-algebraic equations. North-Holland, 1989, 195 p.

78. Bruck D., Elmqvist H., Olsson H., Mattsson S.E. Dymola for multi-engineering modeling and simulation. 2nd International Modelica Conference, March 18-19 2002, Proceedings, pp. 55-1 55-8.

79. Bunus P., Fritzson P. Methods for Structural Analysis and Debugging of Modelica Models. 2nd International Modelica Conference, 2002, Proceeding, pp. 157-165.

80. Darnell K., Mulpur A.K. Visual Simulation with Student VisSim, Brooks Cole Publishing, 1996.

81. Deshpande A., Gullu A., Semenzato L. The SHIFT programming language and run-time system for dynamic networks of hybrid automata. http://www.path.berkeley.edu/shift/publications.html

82. Elmqvist, H., F.E. Cellier, M. Otter, Object-Oriented Modeling of Hybrid Systems, Proc. ESS'93, SCS European Simulation Symposium, Delft, The Netherlands, 1993, pp.xxxi-xli.

83. Elmqvist H., Mattsson S.E., Otter M. Modelica the new object-oriented modeling language. The 12th European Simulation Multiconference, ESM'98, June 16-19, Manchester, UK.

84. Esposit J.M., Kumar V., Pappas G.I. Accurate event detection for simulating hybrid systems. Hybrid Systems: Computation and Control, 4th International Workshop, HSCC 2001, Rome, Italy, March 28-30, 2001, Proceedings, pp.204-217.

85. Ferreira J.A., Estima de Oliveira J.P. Modelling hybrid systems using statecharts and Modelica. . In Proc. of the 7th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, Barcelona, Spain, 18-21 Oct., 1999, p. 1063.

86. Fritzson P., Gunnarson J., Jirstrand M. MathModelica an extensible modeling and simulation environment with integrated graphics and literate programming/ 2nd International Modelica Conference, March 18-19 2002, Proceedings, pp. 41-54.

87. Gollu A., Kourjanski M. Object-oriented design of automated highway simulators using SHIFT programming language. http://www.path.berkeley.edu/shift/publications.html

88. Harel D. Statecharts: a visual formalism for complex systems. In Science of Computer Programming, North-Holland, Vol.8, No.3, 1987, pp. 231-274.

89. Harel D., Gery E. Executable Object Modeling with Statecharts / Computer, July 1997, pp. 31-42.

90. Jacobson I., Cristerson M., Jonsson P., Overgaard G. Object-Oriented Software Engineering: A Use Case Driven Approach. Wokingham, England, Addison-Wesley Publishing Company, 1992.

91. Kesten Y., Pnueli A. Timed and hybrid statecharts and their textual representation. Lec. Notes in Сотр. Sci. pp. 591-620, Springer-Verlag, 1992.

92. Khartsiev V.E., Shpunt V.K., Levchenko V.F., Kolesov Yu., Senichenkov Yu., Bogotushin Yu. The modeling of synergetic interaction in Theoretical biology. / Tools for mathematical modelling. St. Petersburg, 1999, p.71-73.

93. Kolesov Y., Senichenkov Y. A composition of open hybrid automata. Proceedings of IEEE Region 8 International Conference «Computer as a tool», Ljubljana, Slovenia, Sep.22-24,. 2003, v.2, pp. 327-331.

94. Ledin J. Simulation Engineering. CMP Books, Lawrence, Kansas, 2001.

95. Maler O., Manna Z., and Pnueli A. A formal approach to hybrid systems. In Proceedings of the REX workshop "Real-Time: Theory in Practice", LNCS. Springer Verlag, New York, 1992.

96. Maler O., Manna Z., and Pnueli A. From timed to hybrid systems. In Proceedings of the REX workshop "Real-Time: Theory in Practice", LNCS. Springer Verlag, New York, 1992.

97. MarcaD.A, McGowan C.L. SADT: Structured analysis and design techniques New York: McGraw-Hill, 1988.

98. Mattsson S.E., Elmqvist H., Otter M., Olsson H. Initialization of hybrid differential-algebraic equations in Modelica 2.0. 2nd International Modelica Conference, March 18-19 2002, Proceedings, pp. 9-15.

99. Modelica — a unified object-oriented language for physical systems modeling. Tutorial. Version 1.4, December 15, 2000.

100. Modelica A Unified Object-Oriented Language for Physical Systems Modeling. Language Specification. Version 2.0, July 10, 2002.

101. Modelica A Unified Object-Oriented Language for Physical Systems Modeling. Tutorial. Version 2.0, July 10, 2002.

102. Mosterman P.J. Hybrid dynamic systems: a hybrid bond graph modeling paradigm and its application in diagnosis. Dissertation for the degree PhD of Electrical Engineering/ Vanderbilt University, Nashvill, Tenneessee, 1997.

103. Osipenlco G. Spectrum of a dynamical system and applied symbolic dynamics, Journal of Mathematical Analysis and Applications, v. 252, no. 2, 2000, pp.587-616 .

104. Otter M., Elmqvist H., Mattsson S.E. Hybrid modeling in Modelica based on the synchronous data flow principle. In Proceeding of the 1999 IEEE Symposium on Computer-Aided Control System Design, CACSD'99, Hawai,USA, August 1999.

105. Pantelides C.C. The consistent initialization of differential-algebraic systems. SIAM J. Sci. Stat. Comput. 9(2), 1988, p.213-231.

106. Selic В., Gullekson G., Ward P.T. Real-Time Object-Oriented Modeling. John Wiley & Sons. Inc. 1994.

107. Viklund L., Fritzson P. An object-oriented language for symbolic computation applied to machine element analysis. In Paul S. Wang, editor, Proceedings of the International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation, pp. 397-405. ACM Press, 1992.

108. YourdonE. Modern structured analysis. Prentice-Hall, New Jenersy. 1989.