автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процессов планирования зерновых ресурсов мукомольного производства

На правах рукописи

МЕРЦАЛОВ АНТОН НИКОЛАЕВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ МУКОМОЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О ДЕК 2009

Москва - 2009

003488044

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет пищевых производств» (МГУПП).

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент,

Новицкий Владимир Олегович Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор,

Черных Валерий Яковлевич; кандидат технических наук, доцент, Николаева Светлана Владимировна Ведущая организация: Негосударственное образовательное учреждение

дополнительного профессионального образования «Международная промышленная академия»

Защита состоится 22 декабря 2009 г. в 14 — час. на заседании Совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.148.02 в Московском государственном университете пищевых производств по адресу:

125080, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 11, корп. Б, ауд. 10-10.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО МГУПП.

Автореферат разослан « » ноября 2009 г.

Ученый секретарь Совета по защите докторских и кандидатских диссертаций, кандидат технических наук, доцент

Воронина Н.О.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Мукомольная промышленность является одной из основных отраслей, обеспечивающих продовольственную безопасность России. На сегодняшний день насчитывается свыше 500 крупных и средних, а также более 2000 малых мукомольных предприятий, основными потребителями продукции которых являются хлебопекарные и кондитерские производства, торговые сети, экспорт и др.

Высокая конкуренция на рынке муки наряду с ростом уровня организации технологических процессов требует особого внимания к эффективности управления на мукомольных предприятиях. Одним из важнейших элементов системы управления становится планирование зерновых ресурсов, целью которого является получение максимальной прибыли при удовлетворении спроса на продукцию предприятия. Данная цель достигается с помощью увеличения объема реализации, бесперебойных поставок зерна требуемого качества, обеспечения выпуска широкого ассортимента продукции со стабильными потребительскими свойствами.

Задача планирования решается по цепочке: реализация - производство продукции - закупка сырья в разных подразделениях предприятия: сбыт -лаборатория - снабжение. Разрозненность работы этих служб и решаемых ими задач делает актуальной задачу поиска эффективных методов и средств взаимосвязанного планирования.

Одним из возможных вариантов повышения оперативности и качества работы специалистов, рационального использования зерна и повышения эффективности мукомольного производства в целом, является внедрение автоматизированных методов учета и планирования.

Проведенные исследования показывают, что на сегодняшний день в большинстве представленных на российском рынке автоматизированных систем достаточно успешно решаются задачи оперативного и бухгалтерского учета, отражающие движение финансовых и товарных потоков предприятия. Есть также ряд простых программ региональных фирм, которые рассчитывают рецепты помольных смесей в виде тривиальной задачи линейного протраммирования по нескольким аддитивным показателям качества. Функции планирования зерновых ресурсов, отражающие особенности мукомольного производства и планирования, в перечисленных системах отсутствуют.

Сложившаяся ситуация порождает задачу разработки и внедрения специализированных автоматизированных методов и средств планирования

зерновых ресурсов для мукомольных предприятий.

Целью работы является повышение эффективности процесса планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства на основе оптимизации рецептур помольных партий и планов закупок зерна и создания автоматизированной системы поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

Объектом исследования в работе является процесс планирования зерновых ресурсов на российских мукомольных предприятиях и компаниях.

Предметом исследований являются методы и модели автоматизированного планирования зерновых ресурсов на мукомольных предприятиях.

Основные задачи исследования, которые необходимо решить для достижения поставленной цели:

1. Провести анализ процессов учета и планирования на мукомольном предприятии и в управляющей компании.

2. Провести анализ методов и средств автоматизации учета и планирования сырьевых ресурсов на предприятиях АПК.

3. Провести анализ существующих решений по автоматизации учёта и планирования зерновых ресурсов.

4. Разработать концептуальную и математическую модели планирования зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

5. Разработать методику и алгоритмы управления формированием помольных смесей и закупками зерна.

6. Разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

7. Осуществить производственную проверку разработанных методов и средств автоматизации планирования зерновых ресурсов.

8. Разработать методику расчёта оптимальных рецептов помольных смесей и потребностей в зерне для мукомольных предприятий.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач использованы следующие теории и методы исследования: теория систем и системный анализ, теория управления, теоретико-множественный метод представления систем, методы информационного моделирования систем, методы линейного программирования и смешанного целочисленного программирования, метод морфологического ящика, методика постепенной формализации моделей.

Научная новизна исследования состоит в достижении следующих результатов:

1. На основе системного подхода разработана концептуальная постановка задачи взаимосвязанного оперативного планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства.

2. Сформулирована обобщенная математическая модель расчёта рецептов для решения оптимизационных задач планирования зерновых ресурсов мукомольного предприятия.

3. Разработан алгоритм расчета оптимальных рецептов помольных смесей для линейных и нелинейных критериев.

4. Разработан алгоритм управления формированием оптимальных помольных смесей.

5. Разработаны структурно-функциональная модель, модель потоков данных н инфологическая модель системы автоматизированного планирования зерновых ресурсов мукомольного предприятия.

Практическую ценность работы определяют следующие полученные результаты:

1. Разработана автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства.

2. Разработана подсистема и методика автоматизированного учёта сырья и продукции мукомольного производства.

3. Разработана методика автоматизированного планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства.

4. Разработана методика адаптации программного обеспечения к условиям эксплуатации системы на конкретном мукомольном предприятии.

5. Разработаны методические указания и учебный видеоролик по учёту качества хлебопродуктов в зерновой и мукомольной лабораториях комбината хлебопродуктов.

6. Разработаны методические указания к выполнению лабораторной работы по теме «Оптимизация расчетов рецептов помольных партий» для учебных заведений.

Реализация результатов работы.

Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства (АСР ОРПС) внедрена в ОАО «Мурманский КХП», ОАО «Элеватор» (Ставропольский край, г.Буденновск), ОАО «Раменский КХП» (Московская обл.), ОАО «Усть-Лабинский КХП» (Краснодарский край).

Автоматизированная система первичного учёта хлебопродуктов (АИС КХП), являющаяся информационной основой АСР ОРПС внедрена в ОАО «Мурманский КХП», ООО «КАМЫШИНСКАЯ ЗЕРНОВАЯ КОМПАНИЯ», ОАО «Тульский КХП», ОАО «Хлеб Кубани» (Краснодарский край) и ряде других предприятий.

Разработанная система используется в учебных процессах ГОУ ВПО «Московского государственного университета пищевых производств», НОУ ДПО «Международная промышленная академия», ФГОУ ВПО «Башкирского государственного аграрного университета».

Апробации работы и публикации по теме работы. Основные результаты выполненных исследований были представлены на следующих выставках и научных конференциях: IV, V, VI Всероссийские научно-технические конференции-выставки «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», МГУПП, г. Москва, 2006 г., 2007 г. И 2008 г.; Международной научно-практической конференции «Стратегическое управление организацией: теория, методы, практика», г. Санкт-Петербург, 2006 г.; VI и VII Международных конференциях «Мельница 2006» и «Мельница 2007», г. Москва, 2006 г., 2007 г.; VIII Съезде мукомольных и крупяных предприятий России, 2008 г, МПА.

Автор является Лауреатом премии Правительства Российской Федерации 2006 года в области науки и техники для молодых ученых за разработку и внедрение типовой автоматизированной системы управления для зерноперерабатывающих предприятий агропромышленного комплекса.

Система учета качества хлебопродуктов на хлебоприемных и мукомолыго-кругошых предприятиях, разработанная при участии автора получила 1-ю премию в Смотре-конкурсе лучших проектов, изобретений и рационализаторских предложений для отрасли на VII съезде Российского Союза мукомольных и крупяных предприятий за 2006 г.

Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства заняла 2 место во II Всероссийском смотре на лучшую изобретательскую и рационализаторскую работу в мукомольно-крупяной промышленности за 2008 г.

По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ; получено свидетельство РОСПАТЕНТА об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы (149 отечественных и зарубежных источников), 11 приложений (33 страницы) и изложена на 182 страницах.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, определены дели и задачи исследования, научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе дана характеристика мукомольного предприятия как объекта автоматизации; проведено исследование процессов учета и планирования, а также методов и средств их автоматизации.

Современная российская мукомольная промышленность характеризуется низкой загрузкой производственных мощностей, высоким уровнем конкуренции, нестабильной стоимостью и разнородностью качества зерна. Потребители предъявляют различные требования к качеству и стоимости продукции, что вынуждает предприятия искать способы адекватного и оперативного реагирования на запросы рынка.

В мукомольном производстве одним из основных инструментов управления стоимостью и качеством готовой продукции является планирование зерновых ресурсов. На основе анализа процессов управления зерновыми ресурсами, были определены основные элементы системы планирования и выполняемые ими функции.

Оперативный учет зерновых ресурсов является информационной базой для процесса планирования. Справки и отчеты, формируемые на основании данных учета, служат важным источником информации о ходе производства, степени использования ресурсов, величине получаемых результатов и т.д.

Планирование закупок зерна предназначено для бесперебойного обеспечения мукомольного производства сырьем для выпуска муки требуемого качества в необходимом объеме.

Планирование рецептов помольных партий обеспечивает поиск приемлемого решения при составлении помольных смесей для реализации производственной программы по выпуску муки.

Основными факторами, влияющими на планирование зерновых ресурсов в мукомольных компаниях, являются: обеспеченность региона продовольственным зерном, что определяет стратегии закупок и разнообразие хранящихся на предприятии партий зерна, и обеспеченность региона мукомольной продукцией, что влияет на качество, крупность и частоту формирования по мольных партий.

Для реализации бизнес стратегий планирования в мукомольных компаниях могут использоваться следующие критерии, влияющие на ассортимент, качество и стоимость мукомольной продукции (табл.1).

Таблица 1

Стратегии планирования и критерии оптимизации зерновых ресурсов

Бизнес-стратегия Критерий оптимизации

Стабилизация качества продукции Отклонение показателей качества от базисных норм —> min

Увеличение объема реализации, стабильность производства Размер помольной партии —» max

Повышение качества готовой продукции Качество помольной смеси —> max

Экономия затрат на сырье Стоимость партий зерна —> min

С учетом выявленных элементов и факторов влияния проведен анализ существующих автоматизированных систем и методов учета и планирования зерновых ресурсов для мукомольных предприятий. На сегодняшний день в большинстве представленных на российском рынке автоматизированных систем («Галактика», «Парус», «1С: Предприятие», «АИС КХП», «ПК-Зерно», «КЛАРИС») пока достаточно успешно решаются задачи оперативного и бухгалтерского учета, отражающие движение финансовых и товарных потоков предприятия лишь по факту их совершения. Функции планирования зерновых ресурсов, учитывающие особенности мукомольного производства и планирования, в перечисленных системах отсутствуют. Анализ научно-практических работ представителей ВУЗов и НИИ РФ и ближнего зарубежья (Богомоловой И.П., Бомко A.C., Карпова В.И., Мерко И.Т., Морева С.Н., Новицкого В.О., Полиновского В.Я., Шаззо А.Ю., Усатикова C.B.) по реализации теоретических и практических решений для расчета рецептур помольных смесей и планирования закупок зерна показал, что нелинейный характер ряда ограничений или не учитывается, или задача решается локально с помощью нелинейных методов оптимизации с невысокой эффективностью поиска. Данные работы в настоящее время в промышленности не используются.

Проведенные исследования выявили необходимость разработки комплексной модели взаимосвязанного планирования зерновых ресурсов на мукомольных предприятиях.

Во второй главе проведен анализ процессов планирования с позиции системного подхода и представлена концептуальная постановка задачи.

Для формулирования проблемы и поиска решения построена структура целей системы планирования зерновых ресурсов (рис. 1).

Цель

Подцели

Задачи

ФУНКЦИИ

Рис. 1. Структура целей системы планирования зерновых ресурсов

Чтобы определить пути достижения поставленных целей построена и проанализирована диаграмма причинно-следственных связей системы планирования зерновых ресурсов (рис. 2), основными элементами которой являются планирование рецептур помольных смесей и закупки зерна.

Анализ системной диаграммы показал, что главенствующее положение в системе планирования зерновых ресурсов предприятия занимает расчет рецептов помольных смесей, управляющий расходом зерна различного качества в переработку. На основании рецептов помольных смесей регулируется качество и стоимость готовой продукции, а также планируются закупки зерна.

Связи

II С

- используется для фиксации уровня (количества) накоплений

- используется для отображения изменения чего-либо во времени

© О

Контуры

• суммирующая

• вычитающая

с задержкой по времени

• усиливающий

• компенсирующий

Рис. 2. Системная диаграмма планирования зерновых ресурсов

В теоретико-множественном представлении система планирования зерновых ресурсов представлена в виде трех взаимосвязанных подсистем:

Р2Я = (Р2И1а1пр, Р2Кр\йт Р2К„рег>, (1)

где Р2И,акир - планирования закупок зерна; РР8Р1ап - планирования рецептов помольных смесей на период; РРЗорег - оперативного расчета рецептов помольных смесей.

Все представленные подсистемы характеризуются общими элементами:

Р2Я = (V, 0,2, У„ и, /„ Т>, (2)

где V~ <У\, У2, Уз> - множество неуправляемых входов (в дальнейшем индексы 1, 2, 3 указывают на принадлежность множества к одной из подсистем: 1 - Р2Кт^,Р, 2 -Р2ЯР1ап, 3 —Р2Яорег).

О - <01, 02, 03> - множество управляемых входов (подмножества параметров ограничений по подсистемам).

Входные данные системы могут быть как управляемыми, так и неуправляемыми н зависят от конкретной решаемой задачи. К входным данным системы РЖ относятся: предложения на продажу; множество партий зерна, планируемых к поставке и хранящихся на элеваторе; оборотные средства; план выпуска продукции и баланс выходов; ограничения по характеристикам качества; производственные возможности и др.

2 = <2|, 7,2, 73> - множество правил порождения альтернатив решений (преобразования исходных данных в множество возможных альтернатив решений).

У, = „ У2,(, - множества альтернатив решений. Результатом решения является множество выбранных партий зерна, с указанием их массы, качества и экономических показателей эффективности.

С/= <Ьти 11г, Vз> - правила выбора наилучшего решения (целевые функции); К = <А, о '2,ь — выбранные альтернативы решений по подсистемам (план закупки / группа рецептов помольных смесей / оперативный рецепт смеси). Г = <ГЬ Тг, Г3> - горизонты планирования модели (квартал, месяц, оперативный период).

На основе анализа концептуальной постановки задачи, построена структурно-функциональная схема системы планирования зерновых ресурсов в мукомольной компании (рис. 3), позволяющая определить основные бизнес процессы (решаемые задачи):

1. Оперативный учёт зерновых ресурсов;

2. Планирование закупок зерна;

3. Планирование рецептов помольных смесей;

4. Оперативный расчёт рецептов помольных смесей, и их взаимосвязи:

- по силосной доске (адреса хранения, массы, показатели качества);

- по планам закупок (потребностям) в зерне;

- по планируемым рецептам помольных смесей на период.

В результате анализа структуры целей, концептуальной и структурно-функциональной моделей выявлено, что все подсистемы системы Р2Я подобны и различаются только набором и значениями входных параметров и целевых функций. Таким образом любая из задач планирования зерновых ресурсов для мукомольного предприятия решается на основе расчёта рецепта (группы рецептов) зерновой смеси (или помольной партии).

Менеджер

Рис. 3. Схема автоматизации планирования зерновых ресурсов

В третьей главе на основе концептуальной постановки задачи и структурно-функциональной модели осуществлены разработка и анализ математических моделей планирования зерновых ресурсов.

На основе результатов анализа концептуальной постановки задачи была разработана общая математическая модель планирования зерновых ресурсов с учетом всех требований к входным и выходным данным.

Критерии системы планирования зерновых ресурсов (целевые функции и ограничения) представлены в следующем виде:

1 ь тт ,/г = 1,#,/ = 1,7; (3)

' / * 1 А тт г = 1,/,/ = 1,7; (4)

УУотд-> шах , * »„«л« г =1,/, 7 = 1,7; (5)

Г = 0, если ДЛ, > ТМ - — <1> [>0,еслнД/Л <7л/ (6)

Л = 1,7; (7)

А Р; (8)

/ = 1,7; А (9)

(Хвалите,, > 0 — _ [О.еслмда^ = 0 А (10)

А (И)

А г = 1,7, / = 1,7; (12)

Г(Пе1Рот,Хт„Г*)-Г' >0, У = 1,7; А (13)

А (14)

где т^ - масса /г -ой партии зерна, вводимой в _/' -ый рецепт помольной смеси на

заданном периоде времени,у = 1,7, /г = 1,# ;7 - количество помольных смесей, для заданного периода времени; Н - количество доступных партий зерна;

СА~ стоимость /г-ой партий зерна; - транспортные издержки на доставку выбранного объема к -ой партии зерна. / - учитываемые показатели качества зерна; а - коэффициент значимости г-го показателя качества зерна; й - цена деления шкалы (точность) дозирования; Кы - значение г-ого показателя качества /г -ой партии зерна, г = 1, /; /?* - базисное значение г показателя качества зерна, 1 = 1,1', - время с начала заданного периода до начала поступления И -ой партии зерна на предприятие; т/ - время работы производства на ] -ой помольной смеси; Атн- время подготовки /г-ой партии зерна для подачи в производство; В - минимальный процент ввода компонента в смесь; А/, - масса зерна, необходимая для выработки на заданном периоде времени; Сь- плановое значение стоимости 1 тонны зерна; (р/к - показатель использования /г -ой партии для У-го рецепта помольной смеси на заданном периоде времени (1 - берем, 0 - не берем), (р1к = {0;1}; - число дозаторов (расходомеров/отпускных силосов); Я'' - нижняя граница значения показателя качества зерна /; Л/ - верхняя граница значения показателя качества зерна I; \Чс1Рот ~ вид помола; УК - общий базисный выход продукции; V- функция расчета выходов продукции (рассчитывается по отношению к базисному УК в соответствии с Правилами организации и ведения технологического процесса на мельнице);

- показатель принадлежности й-ой партии к / признаку, {/л/ = {0;1}; Аг -процент ввода пшеницы, обладающей / признаком.

Бизнес-стратегия планирований зерновых ресурсов выражается в виде одного из критериев оптимизации: минимальная стоимость помольной смеси (3), минимальное отклонение показателей качества смеси от эталона (4), максимальный размер помольной партии (5).

При этом требуется соблюсти ряд критериев, выступающих в качестве ограничений: время поступления партии зерна (6), минимальный процент ввода компонента в смесь (7), масса помольной смеси (8), средневзвешенная стоимость смеси (9), число компонентов в смеси (10), средневзвешенные показатели качества (11, 12), выход продукции (13), ввод зерна различных классов или районов произрастания (14).

Разработанная модель является общей для всех решаемых задач планирования зерновых ресурсов. Полная модель используется при планировании группы рецептов помольных смесей. При значении параметра 7=1 и исключении ограничения (6) модель используется для расчета оперативных рецептов.

Дополнительное исключение ряда ограничений (7, 10) позволяет использовать модель для расчета плана закупки.

Проведенный анализ показал, что в математической модели присутствуют нелинейности в целевых функциях и ограничениях: целочислснность (10), неподчинение закону аддитивности в смеси для показателя качества «Число падения» (11, 12), кусочно-линейность (4, 13), дробно-рациональность (4). Специфика мукомольного производства, заключающаяся в невозможности точного определения качества зерна хранящегося на элеваторе и закупаемого на рынке, требует от специалиста многократного пересчета рецептов помольных смесей с изменением целевых функций или ограничений по результатам расчетов на предыдущей итерации.

В результате работы выявлена сложность взаимосвязанного решения задач автоматизированного планирования зерновых ресурсов только аналитическими методами. Сделан вывод о целесообразности разработки алгоритма решения на основе методики постепенной формализации моделей и создания системы поддержки принятия решений.

Четвертая глава посвящена разработке и производственной проверке методики и алгоритмов решения задач планирования зерновых ресурсов на мукомольных предприятиях.

Чтобы дать пользователю инструмент для поиска решений потребовалось частично модифицировать аналитическую модель задачи. С помощью преобразования критерия в кусочно-линейную функцию разложением в ряд Маклорена и последующей ее линеаризации с помощью вспомогательных ограничений-равенств, был линеаризован критерий «Отклонение от базиса». Линеаризация ограничения «Средневзвешенные значения показателей качества» для показателя качества «Число падения» произведена с использованием формулы Пертена. Проведенные преобразования позволили использовать для решения задачи двойственный симплекс метод и метод ветвей и границ. Использование данных методов позволяет быстро рассчитывать рецепт помольной смеси, а применение симплекс метода гарантирует хорошую сходимость задачи. Для ограничения «Выход продукции» (13) выявлены диапазоны значений при использовании функции, как линейного критерия.

Для решения поставленной задачи был выбран метод морфологического ящика, основной идеей которого является последовательный перебор возможных вариантов решения при постепенном ограничении числа возможных решений.

На основе метода морфологического ящика была разработана методика расчета, с помощью которой пользователь имеет возможность моделировать

различные варианты рецептов помольных смесей:

1. Формируется таблица текущих остатков зерна.

2. Определяются исходные требования к искомой помольной партии (общая задача).

3. Применяется выбранный критерий оптимизации для получения решения с учетом заданных требований.

4. При отсутствии решения изменяются исходные параметры до получения результата.

5. При невозможности получения решения общей задачи в один этап, решение задачи разделяется на несколько частей и решается поэтапно.

6. На каждом этапе определяются параметры для расчета.

7. Последовательно применяются различные критерии оптимизации.

8. При необходимости изменяются параметры модели до получения решения.

9. Оцениваются получившиеся решения задачи, из которых выбирается наиболее приемлемое (наилучшее).

10. Выбранное решение проверяется и утверждается. Если вместе взятые решения удовлетворяют исходным параметрам общей задачи, то решение является полным и дальнейший расчет прекращается. Если искомое решение не найдено, производится еще одна итерацию вышеуказанных расчетов (начиная с п.б).

11. Вместе взятые решения задачи составляют искомое решение.

На основе предложенной методики разработан алгоритм управления формированием помольных смесей, состоящий из двух подалгоритмов: расчета оптимальных рецептов (рис. 4) и реализации рецептов в технологическом процессе (рис. 5).

Разработанная методика и алгоритм решения позволяют рассчитывать все поставленные задачи планирования зерновых ресурсов.

Для оценки адекватности полученных математических моделей и методов расчета в качестве экспериментальных данных для анализа использовались данные по остаткам зерна и рецепты зерновых смесей, предоставленные рядом мукомольных компаний Московской, Тульской, Тверской, Челябинской областей и Алтайского края, а также ценный опыт ведущих специалистов этих предприятий. На основании тестовых расчетов рецептов для ряда предприятия доказана адекватность разработанных моделей.

Рис. 4. Алгоритм управления формированием помольных смесей на основе АСР ОРПС (подалгоритм расчёта оптимальных рецептов)

Рис. 5. Алгоритм управления формированием помольных смесей на основе АСР ОРПС (подалгоритм реализации рецептов в технологическом процессе)

Пятая глава посвящена разработке системы поддержки принятия решений планирования зерновых ресурсов для мукомольных предприятий.

Применяя системный подход при анализе планирования зерновых ресурсов, а также методов и средств автоматизации управления, были сделаны выводы, что наиболее эффективным решением для мукомольного производства является создание комплексной информационной системы, обеспечивающей взаимоувязанное планирование ресурсов предприятия по всей производственной цепочке: реализация - производство продукции - закупка сырья.

Такое решение может быть реализовано на основе интеграции планово-учетных программ с системами управления производством. При такой реализации, каждая из систем будет характеризоваться своим набором функций и специализацией пользователей.

Ядром решения должна стать подсистема расчета оптимальных рецептов помольных смесей, реализующая возможность рассчитывать рецепты помольных смесей на период планирования, а также в любой момент времени. На основании текущих остатков зерна по силосной доске, предоставляемых системой оперативного учета, а также плана продаж рассчитывается план производства, реализуемый в виде группы рецептов помольных смесей. В случае невозможности расчета плана производства на весь период планирования в связи с нехваткой ресурсов, производится расчет недостающего для выработки количества зерна. На основании результатов расчета помольных партий должен рассчитываться оптимальный план закупок. Состав комплекса подсистем и связи между ними представлены на рис. 6.

Подсистема

расчета оптимальных планов закупки зерна

Подсистема

расчета оптимальных рецептов помольных смесей

Рис. 6. Структура компонентов СППР для планирования зерновых ресурсов в мукомольной компании

С учетом проведенных исследований, предложенных методик и алгоритмов, была разработана «Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей» (АСР ОРПС). Комплекс задач, структурно-функциональная модель которого приведена на рис. 7, представляет собой программный продукт, являющийся инструментом моделирования в системе управления предприятия и компании (оптимизации и поддержки принятия решений). Разработаны также модель потоков данных, описывающая процессы обработки данных от момента их поступления в систему до выдачи результата пользователю, и информационная модель объектов базы данных комплекса.

Рис. 7. Структурно-функциональная модель планирования зерновых ресурсов

на основе АСР ОРПС

Программа позволяет рассчитывать оптимальные рецепты помольных смесей, на основе которых планируются закупки зерна и производство требуемой продукции.

Система на основании заданных ограничений по качеству, выходам, массе зерновой смеси, количеству компонентов, типовому и классному составу, стоимости зерна и с учётом субъективного опыта специалистов-технологов (по обязательному использованию или неиспользованию партий зерна с определёнными признаками) рассчитывает оптимальные рецепты помольных смесей. В качестве критериев оптимизации выступают (по выбору): крупность помольной партии, стоимость и стабильность качества зерновой смеси. Программа настраивается в соответствии с технологическими параметрами

предприятия и имеет режимы загрузки данных из учётной системы предприятия. Имеется также собственный интерфейс ввода данных по наличию, качеству и стоимости зерна. Результаты расчётов сохраняются, обрабатываются и распечатываются, а также передаются во внешние файлы. Программа дает возможность пользователю анализировать различные варианты подбора компонентов помольной смеси с целью выбора наиболее удачного из набора оптимальных вариантов расчета, рассчитанных по различным критериям.

Внедрение АСР ОРПС на предприятии позволяет значительно повысить эффективность услуг переработки для владельцев зерна по т. н. «давальческим схемам», а также рационально использовать зерно высокого качества (экономить дорогостоящее зерно с высоким содержанием клейковины) в рамках заданных требований к качеству продукции и т.о. снизить себестоимость муки и ежемесячно экономить более 100 ООО руб. при переработке около 5 ООО т. зерна.

Производственная проверка разработанной системы показала ее применимость не только для мукомольного производства, но и для решения задач составления товарных партий зерна, отгружаемых с элеватора.

В процессе внедрения программы было выявлено, что при разработке аналитической модели не были учтены требования сбалансированности помольной смеси для двухпоточного производства (подача в зерноочистительное отделение нескольких потоков смесей зерна в равной пропорции), а также условия вхождения в один поток нескольких компонентов (забор остатков зерна из силосов) и др. Аналитическая модель и прикладное ПО были модифицированы на основе применения методики постепенной формализации и включены в основную версию системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТ

В ходе проведенного исследования получены следующие основные результаты:

1. Выявлено, что в мукомольном производстве одним из основных инструментов управления стоимостью и качеством готовой продукции является планирование зерновых ресурсов.

Анализ мукомольного предприятия как объекта управления показал, что в основе мукомольного производства лежит составление помольной партии (в основном для пшеничного помола). Формирование помольных партий осуществляется из большого числа различных по качеству партий однотипного сырья - зерна, с меняющимися во времени свойствами и массой. Планирование помольных партий осуществляется по большому числу значимых показателей

качества. Специфика зернового учета требует постоянного пересчета рецептов помольных смесей.

На основе анализа процессов управления зерновыми ресурсами, выявлены основные элементы системы планирования и выполняемые ими функции, как на уровне предприятия, так и на уровне управляющей компании. Определена необходимость автоматизации ведения полнофункционального оперативного количественно-качественного учета зерна и продуктов его переработки, являющегося основой для планирования зерновых ресурсов и производства готовой продукции. Выделены факторы влияния и бизнес-стратегии планирования зерновых ресурсов. С учетом выявленных требований проведен анализ существующих автоматизированных систем и методов учёта и планирования на мукомольных предприятиях.

2. Проведенные исследования показали актуальность разработки и внедрения специализированных автоматизированных методов и средств планирования зерновых ресурсов для мукомольного предприятия.

3. На основе системного подхода для формулирования проблемы и поиска решений были построены структура целей и диаграмма причинно-следственных связей системы планирования зерновых ресурсов, анализ которых показал, что главенствующее положение в системе планирования зерновых ресурсов предприятия занимает расчет рецептов помольных смесей, управляющий расходом зерна различного качества в переработку. На основании рецептов помольных смесей регулируется качество и стоимость готовой продукции, а также планируются закупки зерна.

4. Выделены три основных подсистемы планирования зерновых ресурсов: планирования закупок зерна; планирования рецептов помольных смесей на период; оперативного расчета рецептов помольных смесей. Для каждой из подсистем построена концептуальная постановка задачи, анализ которых показал, что все подсистемы подобны и различаются только набором и значениями входных параметров и целевых функций. Решением любой из подсистем является рецепт (группа рецептов) зерновой смеси, характеристики которого наиболее полно представлены в модели подсистемы планирования рецептов помольных смесей на период.

5. Исходя из результатов анализа концептуальной постановки задачи, разработана общая математическая модель планирования зерновых ресурсов, реализованная в виде рецептурной модели. Наличие ряда нелинейностей в модели, а также специфика мукомольного производства, требующая от специалиста

многократного пересчета рецептов помольных партий с изменением целевых функций или ограничений, определили целесообразность разработки системы поддержки принятия решений для планирования зерновых ресурсов.

6. Чтобы дать пользователю инструмент для поиска потребовалось частично модифицировать аналитическую модель задачи. Нелинейные критерии были либо линеаризованы, либо найдены области допустимых значений для их использования в виде линейных форм. Модификации, проведённые в соответствии с методикой постепенной формализации моделей и алгоритмов, позволили использовать для поиска решения линейные методы оптимизации, имеющие хорошую сходимость и высокую скорость поиска. Для поиска решения разработана методика расчета, с помощью которой пользователь имеет возможность моделировать различные варианты рецептов помольных смесей. На основе предложенной методики разработан алгоритм управления формированием помольных смесей.

7. Оценка адекватности разработанных математических моделей и методов расчета производилась на основании данных, предоставленных рядом мукомольных предприятий России. Близость значений результатов тестовых расчетов рецептов, проведенных на основе представительной выборки реальных данных, к фактическим рецептам (полученным на предприятиях) показали адекватность разработанных моделей.

8. Для создания программного продукта была разработана функциональная модель системы, модель потоков данных и информационная модель объектов базы данных комплекса.

9. С учетом проведенных исследований разработана автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии. На основании заданных ограничений по качеству, выходам, массе зерновой смеси, количеству компонентов, типовому и классному составу, стоимости зерна и с учётом субъективного опыта специалистов-технологов система рассчитывает оптимальные рецепты помольных смесей. В качестве критериев оптимизации выступают (по выбору): крупность помольной партии, стоимость и стабильность качества зерновой смеси. Программа настраивается в соответствии с технологическими параметрами предприятия (точность и режимы дозирования, количество отпускных силосов/бункеров и т.д.) и имеет режимы загрузки данных из учётной системы предприятия.

10. Производственная проверка разработанной системы показала се применимость не только для мукомольного производства, но и для решения задач

составления товарных партий зерна, отгружаемых с элеватора. Использование программы дает экономический эффект в виде ежемесячной экономии зерна на сумму более 100 ООО рублей.

11. Система внедрена на ряде мукомольных предприятий и элеваторов, используется в учебном процессе нескольких организаций высшего образования и системы повышения квалификации.

12. Перспективным направлением дальнейшей работы является расширение предложенного подхода, моделей, программного и методического обеспечения для планирования зерновых ресурсов на уровне производственного холдинга зерноперерабатывающих предприятий.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ НО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

1. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Автоматизация бизнес-процессов на основе автоматизированных информационных систем для предприятий и компаний отрасли хлебопродуктов // Агропродовольственный рынок России -2005: Сб. матер. Междунар. конф. / МПА 5-6 апреля 2005 г. - М.: Изд-во Пищепромиздат, 2005. - С. 84-88.

2. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Автоматизация бизнес-процессов первичного учета на зерноперерабатывающем предприятии // Управление технологическими свойствами зерна: Сб. докл. и стат. третьей Междунар. конф. / МГУПП. -М.: Изд. комплекс МГУПП, 2005. - С. 208-213.

3. Мерцалов А.Н. Оптимизация планирования закупок зерна и формирования помольных партий в мукомольной компании // Качество зерна, муки, хлебобулочных и макаронных изделий (Качество - 2006): Матер, третьей междунар. конф. / МПА. - М.: Пищепромиздат, 2006. - С. 222-225.

4. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Опыт автоматизации учета на зерноперерабатывающих предприятиях // Комбикорма. - 2006. - № 2. - С. 35-36.

5. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Автоматизация учета на хлебоприемных и зерноперерабатывающих предприятиях //Хлебопродукты. - 2006. -№ 4. - С. 60-61.

6. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Оптимизация планирования закупок зерна для мукомольных предприятий холдинга // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства их реализации: Сб. докл. IV междунар. конф,-выст.: в 2 ч. / МГУПП. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2006. - 4.2. - С. 140-142.

7. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Постановка задачи оптимизации планирования производства муки на основе составления рецептов помольных смесей // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства их

реализации: Сб. докл. IV междунар. конф.-выст.: в 2 ч. / МГУПП. - М.: Изд. комплексМГУПП, 2006,-4.2.-С. 143-145.

8. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Лаборатория - центр управления производством // Хлебопродукты. - 2007. - № 1. - С. 50-51.

9. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Автоматизация учета качества зерна и продуктов его переработки // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2007. - № 4. -С. 14-17.

10. Мерцалов А.Н., Новицкий В.О. Постановка и методы решения задач оптимизации рецептов зерновых смесей // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. V юбилейной школы-конф. с междунар. участ. / МГУПП. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2007. - С. 358-360.

11. Мышенков К.С., Гетьман В.В., Дроздков А.Н. Мерцалов А.Н. Разработка и внедрение типовой автоматизированной системы управления для зерноперерабатывающих предприятий агропромышленного комплекса России // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. V юбилейной школы-конф. с междунар. участ. / МГУПП. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2007. - С. 366-369.

12. Мерцалов А.Н., Новицкий В.О. Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей // Мельница 2007: Тр. Пятой междунар. конф. /МПА, 20-21 ноября 2007. -М.: МПА, 2007. - С. 125-128.

13. Мерцалов А.Н., Новицкий В.О. Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей // Хранение и переработка зерна. -2007. - №11(101). - Днепропетровск. - Украина. С.53-54

14. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Постановка и методы решения задач оптимизации рецептов зерновых смесей // Системный анализ в проектировании и управлении: Тр. XI Междунар. науч.-практ. конф.: В 3 ч. / СПбГПУ - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2007. -Ч. 1. - С. 159-161.

15. Мерцалов А.Н., Леонова С.А., Нигматьянов A.A. Методические указания к выполнению лабораторной работы по теме «Оптимизация расчета рецептов помольных партий» по дисциплине «Технология муки» для студентов обучающихся по специальности «Технология хранения и переработки зерна». -Уфа.: БГАУ, 2007. - 12 с.

16. Мерцалов А.Н., Новицкий В.О. Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей. Хлебопродукты. - 2008. - №2. С.66-68

17. Мерцалов А.Н., Новицкий В.О. Концептуальная модель системы

планирования зерновых ресурсов для мукомольной компании // Сборник докладов VI научно-технической конференции с международным участием «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства их реализации: эффективное использование ресурсов отрасли», Москва, МГУПП, 2008. - С. 210-215.

18. Мерцалов А.Н., Новая методика автоматизированного расчета помольных смесей. Хлебопродукты. - 2008. - № 9. - С. 68-69.

19. Новицкий В.О., Мерцалов А.Н. Повышение эффективности мукомольных компаний на основе современных методов и систем автоматизации планирования сырьевых ресурсов// Материалы XIII Съезда мукомольных и крупяных предприятий России / Международная промышленная академия, 24-26 сентября 2008 г., - М.: Пищепромиздат. - 2008. - С. 91-95.

20. Свид. об офиц. регистр, прогр. для ЭВМ № 2008614638 РФ. Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей / Мерцалов А.Н., Новицкий В.О. - № 2008613654; Заяв. 07.08.2008; Зарегистр. 25.09.2008.

21. Мерцалов А.Н. Анализ процессов планирования зерновых ресурсов в мукомольной компании // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XIII Международной науч.-практ. конф. Ч. 1. -СПб.: Изд-во Политехнич. ун-та, 2009. С. 306-311.

Подписано в печать 16.11.09. Формат 60x907)6. Усл. печ. л. 1,75. Тираж 120 экз. Заказ 224.

Издательский комплекс МГУПП 125080, Москва, Волоколамское ш., 11

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА КАК ОБЪЕКТ АВТОМАТИЗАЦИИ В МУКОМОЛЬНОЙ КОМПАНИИ.

1.1. Общая характеристика мукомольного предприятия как объекта автоматизации оперативного учета и планирования.

1.2. Анализ процессов оперативного учета и планирования в мукомольной компании.

1.2.1. Планирование в мукомольной компании.

1.2.2. Цели, бизнес-стратегии и критерии планирования зерновых ресурсов.

1.2.3. Оперативный учет.

1.2.4. Планирование закупок зерна.

1.2.5. Планирование рецептов помольных партий.

1.2.6. Планирование закупок зерна и производства хлебопродуктов в управляющей компании производственного холдинга.

1.3. Автоматизация управления зерновыми потоками в мукомольной компании.

1.3.1. Современные методы и средства автоматизации учета и планирования.

1.3.2. Анализ существующих решений.

1.4. Выводы по главе 1.

2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ МУКОМОЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА.

2.1. Постановка целей управления зерновыми ресурсами.

2.2. Анализ причинно-следственных связей в системе планирования зерновых ресурсов мукомольной компании.

2.3. Концептуальная постановка задачи.

2.3.1. Модель подсистемы планирования закупок зерна.

2.3.2. Модель подсистемы планирования рецептов помольных смесей на период.

2.3.3. Модель подсистемы оперативного расчета рецептов помольных смесей.

2.3.4. Целевые функции системы планирования зерновых ресурсов.

2.3.5. Структурно-функциональная схема планирования зерновых ресурсов.

2.3.6. Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ МУКОМОЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА.

3.1. Общая модель планирования зерновых ресурсов.

3.2. Частные модели планирования зерновых ресурсов.

3.2.1. Модель расчета оперативных рецептов помольных смесей.

3.2.2. Модель планирования закупок зерна.

3.3. Анализ моделей планирования зерновых ресурсов.

3.4. Выводы по главе 3.

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ И АЛГОРИТМОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ.

4.1. Исследование и модификация аналитической модели задачи.

4.1.1. Линеаризация критерия «Наименьшее отклонение от базиса».

4.1.2. Исследование области линейности ограничения «Выход продукции».

4.1.3. Переход к аддитивному представлению показателя качества «Число падения».

4.2. Разработка методики расчета рецептов помольных партий.

4.3. Разработка алгоритмов расчета рецептов помольных партий.

4.4. Оценка адекватности полученных математических моделей и методов расчета.

4.5. Выводы по главе 4.

5. РАЗРАБОТКА И ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ПРОВЕРКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ МУКОМОЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

5.1. Структурно-функциональная модель автоматизированной системы планирования зерновых ресурсов.

5.2. Модель потоков данных автоматизированной системы планирования зерновых ресурсов.

5.3. Информационная модель автоматизированной системы планирования зерновых ресурсов.

5.4. Архитектура программного обеспечения.

5.5. Производственная проверка и адаптация автоматизированной системы расчета оптимальных рецептов помольных смесей.

5.6. Адаптация программного обеспечения к условиям эксплуатации системы на объекте внедрения.

5.7. Расчет экономической эффективности.

5.8. Выводы по главе 5.

Мукомольная промышленность является одной из основных отраслей, обеспечивающих продовольственную безопасность России. На сегодняшний день насчитывается свыше 500 крупных и средних, а также более 2000 малых мукомольных предприятий, основными потребителями продукции которых являются хлебопекарные и кондитерские производства, торговые сети, экспорт и др. [15, 34, 104].

Высокая конкуренция на рынке муки наряду с ростом уровня организации технологических процессов требует особого внимания к эффективности управления на мукомольных предприятиях. Одним из важнейших элементов системы управления становится планирование зерновых ресурсов, целью которого является получение максимальной прибыли при удовлетворении спроса на продукцию предприятия. Данная цель достигается с помощью увеличения объема реализации, бесперебойных поставок зерна требуемого качества, обеспечения выпуска широкого ассортимента продукции со стабильными потребительскими свойствами [30, 92].

Задача планирования решается по цепочке: реализация — производство продукции - закупка сырья в разных подразделениях предприятия: сбыт -лаборатория — снабжение. Разрозненность работы этих служб и решаемых ими задач делает актуальной задачу поиска эффективных методов и средств взаимосвязанного планирования.

Одним из возможных вариантов повышения оперативности и качества работы специалистов, рационального использования зерна и повышения эффективности мукомольного производства в целом, является внедрение автоматизированных методов учета и планирования.

Проведенные исследования показывают, что на сегодняшний день в большинстве представленных на российском рынке автоматизированных систем достаточно успешно решаются задачи оперативного и бухгалтерского учета, отражающие движение финансовых и товарных потоков предприятия

81, 82, 91]. Есть также ряд простых программ региональных фирм, которые рассчитывают рецепты помольных смесей в виде тривиальной задачи линейного программирования по нескольким аддитивным показателям качества [99, 102]. Функции планирования зерновых ресурсов, отражающие особенности мукомольного производства и планирования, в перечисленных системах отсутствуют.

Сложившаяся ситуация порождает задачу разработки и внедрения специализированных автоматизированных методов и средств планирования зерновых ресурсов для мукомольных предприятий.

Целью работы является повышение эффективности процесса планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства на основе оптимизации рецептур помольных партий и закупок зерна -и создания автоматизированной системы поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

Объектом исследования в работе является процесс планирования зерновых ресурсов на российских мукомольных предприятиях и компаниях.

Предметом исследований являются методы и модели автоматизированного планирования зерновых ресурсов на мукомольных предприятиях.

Основные задачи исследования, которые необходимо решить для достижения поставленной цели:

1. Провести анализ процессов учета и планирования на мукомольном предприятии и в управляющей компании.

2. Провести анализ методов и средств автоматизации учета и планирования сырьевых ресурсов на предприятиях АПК.

3. Провести анализ существующих решений по автоматизации учёта и планирования зерновых ресурсов.

4. Разработать концептуальную и математическую модели планирования зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

5. Разработать методику и алгоритмы управления формированием помольных смесей и закупками зерна.

6. Разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

7. Осуществить производственную проверку разработанных методов и средств автоматизации планирования зерновых ресурсов.

8. Разработать методику расчёта оптимальных рецептов помольных смесей и потребностей в зерне для мукомольных предприятий.

Для решения поставленных задач использованы следующие теории и методы исследования: теория систем и системный анализ, теория управления, теоретико-множественный метод представления систем, методы информационного моделирования систем, методы линейного программирования и смешанного целочисленного программирования, метод морфологического ящика, методика постепенной формализации моделей.

Научная новизна исследования состоит в достижении следующих результатов:

1. На основе системного подхода разработана концептуальная постановка задачи взаимосвязанного оперативного планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства.

2. Сформулирована обобщенная математическая модель расчёта рецептов для решения оптимизационных задач планирования зерновых ресурсов мукомольного предприятия.

3. Разработан алгоритм расчета оптимальных рецептов помольных смесей для линейных и нелинейных критериев.

4. Разработан алгоритм управления формированием оптимальных помольных смесей.

5. Разработаны структурно-функциональная модель, модель потоков данных и инфологическая модель системы автоматизированного планирования зерновых ресурсов мукомольного предприятия.

Практическую ценность работы определяют следующие полученные результаты:

1. Разработана автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства.

2. Разработана подсистема и методика автоматизированного учёта сырья и продукции мукомольного производства.

3. Разработана методика автоматизированного планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства.

4. Разработана методика адаптации программного обеспечения к условиям эксплуатации системы на конкретном мукомольном предприятии.

5. Разработаны методические указания и учебный видеоролик по учёту качества хлебопродуктов в зерновой и мукомольной лабораториях комбината хлебопродуктов.

6. Разработаны методические указания к выполнению лабораторной работы по теме «Оптимизация расчетов рецептов помольных партий» для учебных заведений.

Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства (АСР ОРПС) внедрена в ОАО «Мурманский КХП», ОАО «Элеватор» (Ставропольский край, г. Буденновск), ОАО «Раменский КХП» (Московская обл.), ОАО «Усть-Лабинский КХП» (Краснодарский край, г. Усть-Лабинск).

Автоматизированная система первичного учёта хлебопродуктов (АИС КХП), являющаяся информационной основой АСР ОРПС внедрена в ОАО «Мурманский КХП», ООО «КАМЫШИНСКАЯ ЗЕРНОВАЯ КОМПАНИЯ», ОАО «Тульский комбинат хлебопродуктов», ОАО «Хлеб Кубани» (Краснодарский край) и ряде других предприятий.

Разработанная система используется в учебных процессах ГОУ ВПО «Московского государственного университета пищевых производств», НОУ ДПО «Международная промышленная академия», ФГОУ ВПО «Башкирского государственного аграрного университета».

Основные результаты выполненных исследований были представлены на следующих выставках и научных конференциях: IV, V, VI Всероссийские научно-технические конференции-выставки «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», МГУ 1Ш, г. Москва, 2006 г., 2007 г. И 2008 г.; Международной научно-практической конференции «Стратегическое управление организацией: теория, методы, практика», г. Санкт-Петербург, 2006 г.; VI и VII Международных конференциях «Мельница 2006» и «Мельница 2007», г. Москва, 2006 г., 2007г.; VIII Съезде мукомольных и крупяных предприятий России, 2008 г, МПА.

Автор является Лауреатом премии Правительства Российской Федерации 2006 года в области науки и техники для молодых ученых за разработку и внедрение типовой автоматизированной системы управления для зерноперерабатывающих предприятий агропромышленного комплекса.

Система учета качества хлебопродуктов на хлебоприемных и мукомольно-крупяных предприятиях, разработанная при участии автора получила 1-ю премию в Смотре-конкурсе лучших проектов, изобретений и рационализаторских предложений для отрасли на VII съезде Российского Союза мукомольных и крупяных предприятий за 2006 г.

Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства заняла 2 место во II Всероссийском смотре на лучшую изобретательскую и рационализаторскую работу в мукомольно-крупяной промышленности за 2008г.

По теме диссертации опубликовано 19 печатных работ; получено свидетельство РОСПАТЕНТА об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы (149 отечественных и зарубежных источников), 11 приложений (33 страницы) и изложена на 182 страницах.

5.8. Выводы по главе 5

С учетом проведенных исследований, предложенных методик и алгоритмов, была разработана «Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей» (АСР ОРПС).

Применяя системный подход для планирования зерновых ресурсов, а также методов и средств автоматизации управления, сделаны выводы о том, что наиболее эффективным решением для мукомольного производства является создание комплексной информационно-управляющей системы, обеспечивающей взаимоувязанное планирование ресурсов предприятия по всей логистической производственной цепочке: реализация - производство продукции - закупка сырья.

Для реализации такой системы были разработаны функциональная модель системы, модель потоков данных, описывающая процессы обработки данных от момента их поступления в систему до выдачи результата пользователю, и информационная модель объектов базы данных системы.

В процессе внедрения программы было выявлено, что при разработке аналитической модели не были учтены требования сбалансированности помольной смеси для двухпоточного производства (подача в зерноочистительное отделение нескольких потоков смесей зерна в равной пропорции), а также условия вхождения в один поток нескольких компонентов (забор остатков зерна из силосов) и др. Аналитическая модель и прикладное ПО были модифицированы на основе методики постепенной формализации.

С учетом проведенных исследований, предложенных методик и алгоритмов, была разработана «Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей» (АСР ОРПС). Комплекс задач представляет собой программный продукт, являющийся инструментом моделирования в системе управления предприятия и компании (оптимизации и поддержки принятия решений). Программа позволяет рассчитывать оптимальные рецепты помольных смесей, на основе которых планируются закупки зерна и производство требуемой продукции.

Система на основании заданных ограничений по качеству, выходам, массе зерновой смеси, количеству компонентов, типовому и классному составу, стоимости зерна и с учётом субъективного опыта специалистов-технологов рассчитывает оптимальные рецепты помольных смесей. В качестве критериев оптимизации выступают (по выбору): крупность помольной партии, стоимость и стабильность качества зерновой смеси. Программа настраивается в соответствии с технологическими параметрами предприятия и имеет режимы загрузки данных из учётной системы предприятия. Имеется также собственный интерфейс ввода данных по наличию, качеству и стоимости зерна. Результаты расчётов сохраняются, обрабатываются и распечатываются, а также передаются во внешние файлы. Программа дает возможность пользователю анализировать различные варианты подбора компонентов помольной смеси с целью выбора наиболее удачного из набора оптимальных вариантов расчета, рассчитанных по различным критериям.

Внедрение АСР ОРПС на предприятии позволяет рационально использовать зерно высокого качества (экономить дорогостоящее зерно с высоким содержанием клейковины) в рамках заданных требований к качеству продукции и т.о. снизить себестоимость муки и ежемесячно экономить более 100 ООО руб. при переработке около 5 ООО т. зерна.

Производственная проверка разработанной системы показала ее применимость не только для мукомольного производства, но и для решения задач составления товарных партий зерна, отгружаемых с элеватора.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведенного исследования получены следующие основные результаты:

1. Выявлено, что в мукомольном производстве одним из основных инструментов управления стоимостью и качеством готовой продукции является планирование зерновых ресурсов.

Анализ мукомольного предприятия как объекта управления показал, что в основе мукомольного производства лежит составление помольной партии (в основном для пшеничного помола). Формирование помольных партий осуществляется из большого числа различных по качеству партий однотипного сырья — зерна, с меняющимися во времени свойствами и массой. Планирование помольных партий осуществляется по большому числу значимых показателей качества. Специфика зернового учета требует постоянного пересчета рецептов помольных смесей.

На основе анализа процессов управления зерновыми ресурсами, выявлены основные элементы системы планирования и выполняемые ими функции, как на уровне предприятия, так и на уровне управляющей компании. Определена необходимость автоматизации ведения полнофункционального оперативного количественно-качественного учета зерна и продуктов его переработки, являющегося основой для планирования зерновых ресурсов и производства готовой продукции. Выделены факторы влияния и бизнес-стратегии планирования зерновых ресурсов. С учетом выявленных требований проведен анализ существующих автоматизированных систем и методов учёта и планирования на мукомольных предприятиях.

2. Проведенные исследования показали актуальность разработки и внедрения специализированных автоматизированных методов и средств планирования зерновых ресурсов для мукомольного предприятия.

3. На основе системного подхода для формулирования проблемы и поиска решений были построены структура целей и диаграмма причинно-следственных связей системы планирования зерновых ресурсов, анализ которых показал, что главенствующее положение в системе планирования зерновых ресурсов предприятия занимает расчет рецептов помольных смесей, управляющий расходом зерна различного качества в переработку. На основании рецептов помольных смесей регулируется качество и стоимость готовой продукции, а также планируются закупки зерна.

4. Выделены три основных подсистемы планирования зерновых ресурсов: планирования закупок зерна; планирования рецептов помольных смесей на период; оперативного расчета рецептов помольных смесей. Для каждой из подсистем построена концептуальная постановка задачи, анализ которых показал, что все подсистемы подобны и различаются только набором и значениями входных параметров и целевых функций. Решением любой из подсистем является рецепт (группа рецептов) зерновой смеси, характеристики которого наиболее полно представлены в модели подсистемы планирования рецептов помольных смесей на период.

5. Исходя из результатов анализа концептуальной постановки задачи, разработана общая математическая модель планирования зерновых ресурсов, реализованная в виде рецептурной модели. Наличие ряда нелинейностей в модели, а также специфика мукомольного производства, требующая от специалиста многократного пересчета рецептов помольных партий с изменением целевых функций или ограничений, определили целесообразность разработки системы поддержки принятия решений для планирования зерновых ресурсов.

6. Чтобы дать пользователю инструмент для поиска потребовалось частично модифицировать аналитическую модель задачи. Нелинейные критерии были либо линеаризованы, либо найдены области допустимых значений для их использования в виде линейных форм. Модификации, проведённые в соответствии с методикой постепенной формализации моделей и алгоритмов, позволили использовать для поиска решения линейные методы оптимизации, имеющие хорошую сходимость и высокую скорость поиска. Для поиска решения разработана методика расчета, с помощью которой пользователь имеет возможность моделировать различные варианты рецептов помольных смесей. На основе предложенной методики разработан алгоритм управления формированием помольных смесей.

7. Оценка адекватности разработанных математических моделей и методов расчета производилась на основании данных, предоставленных рядом мукомольных предприятий России. Близость значений результатов тестовых расчетов рецептов, проведённых на основе представительной выборки реальных данных, к фактическим рецептам (полученным на предприятиях) показали адекватность разработанных моделей.

8. Для создания программного продукта была разработана функциональная модель системы, модель потоков данных и информационная модель объектов базы данных комплекса.

9. С учетом проведенных исследований разработана автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии. На основании заданных ограничений по качеству, выходам, массе зерновой смеси, количеству компонентов, типовому и классному составу, стоимости зерна и с учётом субъективного опыта специалистов-технологов система рассчитывает оптимальные рецепты помольных смесей. В качестве критериев оптимизации выступают (по выбору): крупность помольной партии, стоимость и стабильность качества зерновой смеси. Программа настраивается в соответствии с технологическими параметрами предприятия (точность и режимы дозирования, количество отпускных силосов/бункеров и т.д.) и имеет режимы загрузки данных из учётной системы предприятия.

10. Производственная проверка разработанной системы показала ее применимость не только для мукомольного производства, но и для решения задач составления товарных партий зерна, отгружаемых с элеватора. Использование программы дает экономический эффект в виде ежемесячной экономии зерна на сумму более 100 ООО рублей.

11. Система внедрена на ряде мукомольных предприятий и элеваторов, используется в учебном процессе нескольких организаций высшего образования и системы повышения квалификации.

12. Перспективным направлением дальнейшей работы является расширение предложенного подхода, моделей, программного и методического обеспечения для планирования зерновых ресурсов на уровне производственного холдинга зерноперерабатывающих предприятий.

1. Абчук В.А. Экономико-математические методы: Элементарная математика и логика. Методы исследования операций. СПб.: Союз, 1999. - 320 с.

2. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Издательство «Наука», 1976. - 279 с.

3. Алтухов А.И. Современные проблемы развития зернового хозяйства и пути их решения. М.: ФГУП «ВО Минсельхоза России», 2005. — 442 с.

4. Алтухов А.И., Васютин А.С. Зерно России. М.: «ЭКОНДС-К», 2002. - 432 с.

5. Аникин Б.А. и др. Логистика: учеб. пособие. М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2008.-408 с.

6. Анфилатов B.C. и др., Системный анализ в управлении: учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 2007. 368 с.

7. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Издательство «Наука», 1977.-344 с.

8. Банди Б. Основы линейного программирования: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1989.-176 с.

9. Бауэр. Доналд Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: «Олимп-Бизнес», 2005. - 640 с.

10. Беляков В. А. Критерии оценки качества жизни в социально-территориальных образованиях (квалиметрический анализ потребительской корзины). / Автореферат дис. . канд. экон. наук. Ижевск. 2006.

11. Берестнев Е.В., Петриченко В.Е., Новицкий В.О. Рекомендации по организации и ведению технологического процесса на мукомольных предприятиях. М.: ДеЛи принт, 2008. - 176 с.

12. Богомолова И.П., Нечаева С.Н., Шатохина Н.М, Повышение эффективности деятельности мукомольных предприятий на основе оптимизации стоимости помольной смеси // Тр. Кубан. гос. аграр. ун-та. Краснодар, 2007. Вып. 5. - С. 19 - 2313