автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Комплексный анализ сбалансированности и направления повышения эффективности функционирования производственно-транспортных систем

На правах рукописи

ПАНОРМОВ Владимир Валерьевич

КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ СБАЛАНСИРОВАННОСТИ И НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ

Специальность 05.13.01 — Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Самара 2006

Работа выполнена на кафедре «Управление и системный анализ в теплоэнергетике» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Самарский государственный технический университет

Научный руководитель: Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Днлигенский Николай Владимирович

Официальные оппоненты: - доктор технических наук, доцент

Батищев Виталий Иванович

- кандидат технических наук, доцент Матвеева Елена Александровна

Ведущая организация: Институт проблем управления сложными системами Российской академии наук, г. Самара

Защита диссертации состоится 27 декабря 2006 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.217,03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет по адресу г. Самара, ул. Галактионовская, 141, корпус б, аудитория 28,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Самарского государственного технического университета по адресу: г. Самара, ул. Первомайская, 18.

Отзывы на рефераты в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью организации, просим направлять по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244, ГОУ ВПО СамГГУ, главный корпус, на имя ученого секретаря диссертационного совета.

Автореферат разослан « ноября 2006 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д212.217.03 кандидат технических наук

Н.Г. Губанов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Эффективное функционирование промышленных предприятий в условиях конкурентной среда возможно только при хорошо отлаженных процессах управления внутрипроизводственной деятельностью. Одним из ключевых направлений современного подхода к управлению предприятием является использование комплексных управленческих моделей и систем, предполагающих систематический мониторинг и анализ эффективности производственных и транспортных процессов. Эффективное использование ресурсов в ходе их выполнения во многом определяет конечные результаты деятельности организации.

Комплекс мер, понимаемый под управлением производственно-транспортной системой (ПТС), образует сложную многофакторную систему, которой необходимо управлять в реальных условиях, учитывая, к каким экономическим результатам может привести то, или иное управленческое решение. Предприятия тратят значительные усилия на то, чтобы определить оптимальные значения факторов, таких как размеры производственных активов, численность персонала, объемы незавершенного производства, величину спроса на продукцию, себестоимость продукции, время производства и транспортировки, запасы готовой продукции и множество других составляющих, которые влияют на производственно-транспортные процессы.

Совершенствование производственных и транспортных направлений не могут рассматриваться как две независимые задачи, поскольку эти направления тесно связаны между собой и улучшение целевых характеристик в одной области может привести к значительным ухудшениям в другой. Практика показывает, что такая проблема типична для многих предприятий, поскольку регулирование указанных видов деятельности осуществляется различными функциональными подразделениями предприятия. В рамках своей ответственности подразделения зачастую принимают решения, исходя из своих потребностей, интересов и традиций, а не с позиций функционирования всего предприятия в целом.

Практическая реализация совместного анализа сбалансированности и определения направлений повышения эффективности функционирования ПТС обусловливается взаимосвязанностью таких систем и требует построения адекватных математических моделей. При этом каждый раз, когда возникает потребность в их изучении, необходимо прибегать к умению, знаниям и критериям тех, кто отвечает за принятие решений.

Различные теоретические и методологические аспекты анализа сложных систем отражены в работах отечественных и зарубежных ученых: Н.А. Белова, Л. фон Берталанфи, АЛ. Богданова, Н. Винера, М.М. Завадовского, Г. Канна, Э. Квэйда, И. Манна, Л. Розенблюта, Дж. Холлена. Вопросы, посвященные проблематике управления производственными и транспортными системами, представлены трудами Н.П. Бусленко, В.Н.

Бусленко, A.A. Вавилова, С.А. Думлера, A.A. Первозванского, H.A. Саломатина, МЛ. Файнгольда, Ф. Акермана, Г. Зальтцера, Р. Каплана, Д. Нортона, М. Пидда, Дж. Форрестера, М. Хаммера, П.Сенге.

Теоретические вопросы, как общего моделирования систем, так и различные методы управления ПТС, получили в мировой практике достаточно широкое развитие. Адекватные методы комплексной оценки эффективности таких систем, с целью достоверного моделирования последствий управленческих решений раскрыты до настоящего времени не в полной мере.

Таким образом, актуальным является комплексный анализ сбалансированности и определение направлений повышения эффективности функционирования ПТС с применением математического аппарата системного моделирования.

Целью работы является системный анализ, математическое моделирование и комплексное оценивание сбалансированности и эффективности функционирования производственно-транспортных систем, разработка направлений и мероприятий по совершенствованию и оптимизации их деятельности.

В соответствии со сформулированной целью основными задачами работы являются:

1. Системный анализ сбалансированности и эффективности функционирования производственно-транспортных систем. Декомпозиция ПТС на производственные и транспортные, управляемые и управляющие подсистемы.

2. Построение математических моделей взаимосвязанных потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов в производственно-транспортных системах.

3. Разработка сценариев и способов управления взаимосвязанными транспортными потоками. Исследование устойчивости ПТС

4. Имитационное моделирование процессов движения потоков в ПТС.

5. Разработка направлений и мероприятий по совершенствованию и оптимизации функционирования ПТС.

Основными методами исследования являются методы системного анализа, методология системной динамики, методы качественной теории дифференциальных уравнений, методы статистического анализа, методы идентификации, имитационного моделирования, теории планирования экспериментов, теории производственных функций.

Научная новизна и значимость заключается в следующих результатах:

1. В результате решения задачи системного анализа, структурного моделирования и идентификации для класса ПТС выявлены закономерности и исследована сбалансированность взаимодействия потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

2. Разработаны методология, подходы и критерии оценки сбалансированности и эффективности функционирования ПТС, являющиеся

основой для разработки системно обоснованных направлений совершенствования и оптимизации их деятельности.

3. Разработан комплекс моделей системной динамики, описывающих движение в ПТС взаимосвязанных потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов, позволяющих определять рациональные стратегии и способы управления производственной деятельностью.

4. Проведены аналитическое и модельное исследования устойчивости функционирования ПТС, выявившие наличие существенно разных классов структурно устойчивых аттракторов - точечных, предельных циклов и странных, стохастических — формирующих при различных способах управления и разных значениях производственных параметров сходящиеся процессы регулирования, процессы самоорганизации и саморегулирования и стохастические, непредсказуемые траектории.

5. Построен в форме производственных функций класс функциональных моделей производств, позволяющих анализировать сбалансированность производственных процессов при взаимодействии потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

Практическая ценность диссертации заключается в следующем:

1. Разработаны методики нахождения оптимальных значений параметров и характеристик ПТС.

2. Разработаны системно обоснованные направления и мероприятия повышения сбалансированности и комплексной эффективности функционирования ПТС.

3. Предложены алгоритмы и способы управления взаимосвязанными потоками сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов в ПТС.

Использование результатов работы. Полученные в диссертационной работе результаты использованы при совершенствовании производственных процессов на непрерывной линии оцинкованного проката черного металла и проката с полимерным покрытием в ОАО «Самарский резервуарный завод»; при разработке пилотного проекта интегрированной системы менеджмента качества в хозяйствах и структурных подразделениях Куйбышевской железной дороги - филиала ОАО «РЖД»; при разработке основных направлений Энергетической программы Самарской области на период до 2010 года; при выполнении работ по развитию системы менеджмента качества подразделений ОАО «АВТОВАЗ».

Разработанные методики и программные модули используются в учебном процессе кафедры «Управление и системный анализ в теплоэнергетике» ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет

Апробация работы. Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: межвузовской конференции

«Математическое моделирование и краевые задачи», СамГТУ (Самара 2002, 2003); Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Системный анализ и информационные технологии», ИПСА (Украина, Киев 2002); Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании», СамГТУ (Самара 2003); Всероссийской молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», УГАТУ (Уфа 2003); Международной научно-техническая конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», МЭИ (Москва 2004); Всесоюзной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки», НГТУ (Н-Новгород 2004); Семинаре-совещании но качеству ОАО «РЖД», Куйбышевская железная дорога (Самара 2006).

Проект, выполненный по материалам диссертационной работы, был признан победителем на Всероссийском открытом конкурсе на стипендию Президента Российской Федерации для обучения за рубежом в 2004/2005 учебном году. На основании приказа Министерства образования РФ №1421 от01.04.2004гавтор настоящей диссертационной работы прошел стажировку в университете имени Роберта Гордона, Великобритания.

Публикации. Результаты диссертации опубликованы в 13 печатных работах, из них 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 2 статьи и 8 тезисов в сборниках конференций.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и трех приложений. Основной текст изложен на 170 страницах, содержит 60 рисунков, 20 таблиц. Библиографический список включает 115 наименований.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Методология системного анализа функционирования производственно-транспортных систем,

2. Совокупность критериев и способов оценки сбалансированности и комплексной эффективности производственно-транспортных систем.

3. Комплекс моделей системной динамики производственно-транспортных систем.

4. Результаты исследования устойчивости производственно-транспортных систем, методы и способы управления взаимосвязанными потоками сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

5. Системно обоснованные направления повышения сбалансированности и эффективности функционирования производственно-транспортных систем и мероприятия по оптимизации их параметров и характеристик.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана общая характеристика работы, показана актуальность темы диссертации, определены цели и задачи исследования, показана научная новизна и практическая значимость результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе выполнен аналитический обзор использования методов системного анализа и математического моделирования к решению проблем эффективности производственно-транспортных систем.

Раскрывается понятие производственных н транспортных систем. Анализируются существующие системы показателей результативности деятельности предприятия и методов оценки эффективности ПТС. Рассматриваются методы математического и имитационного моделирования ПТС.

Управление потоками ПТС является многокритериальной задачей. Для ее решения должен быть разработан комплекс специальных производственно-экономических математических моделей, формализующих сложные оптимальные задачи в оперативном режиме в составе технологического процесса управления материальными потоками. Основная роль этих моделей в условиях рынка — нахождение точек компромисса.

Оценка результатов функционирования ПТС в настоящее время является весьма актуальной. Основанием для этого является тот факт, что для организаций важно улучшение своих оперативных показателей за счет хорошей интеграции операций последовательных звеньев и отдельных функций в цепочке наращивания ценности.

Выделяются критерии эффективности, характеризующие результативность производств (ориентированные на интересы потребителя), и критерии функционирования, оценивающие внутренние показатели. Показатели, ориентированные на потребителя, характеризуют, насколько хорошо производственно-транспортные цепочки поставляют продукцию или услуги потребителям. Внутренние показатели описывают эффективность функционирования производственно-транспортной цепочки.

Вторая глава посвящена разработке базовых математических моделей ПТС. Построены три класса производственно-транспортных моделей:

— базовая модель идеальной сбалансированной производственной деятельности, когда существует полное динамическое пооперационное равновесие между потоками используемых ресурсов и производимой продукцией;

— модель функционирования реальных, не полностью сбалансированных производств, характеризующихся неточным соответствием, как во времени, так и по производственным операциям, потоков ресурсов и продукции и, как следствие, наличием незавершенных производственных циклов;

— модель, учитывающая дисбаланс потоков ресурсов и продукции, а так же транспортное запаздывание в управлении производством.

Математические модели ПТС построены на основе методологии системной динамики Дж. Форрестера. Осуществлена декомпози1шя ПТС на две подсистемы: производственную и транспортную. Производственная подсистема рассматривается как объект управления, а транспортная система — как управляющая подсистема.

В качестве основных переменных уровней моделей системной динамики приняты: запас сырья {¡с, т) и запас готовой продукции (/г, т). Здесь и далее приведены сокращенные обозначения размерностей величин, где т — тонны, дн.-дни.

Численными значениями характеристик моделируемой ПТС приняты:

— максимальная интенсивность поставки сырья, Сси = 200 (т/дн.);

— начальный запас сырья, Ссз = 80 (т);

— начальный запас готовой продукции, Сгз = 60 (т);

— время поставки сырья, Тс = 0,5 (дн.);

— норма запаса готовой продукции, Тг = 0,3 (дн.);

— плановый период, Тпл = 1 (дн.).

В качестве переменных темпов модели приняты потоки: поставки сырья (/■с), выпуска готовой продукции {Рп) и доставки готовой продукции (Гг).

На рисунке 1 представлена причинно-следственная диаграмма, являющаяся основой разработки базовой модели ПТС.

Рисунок I - Причинно-следственная диаграмма взаимовлияния элементов базовой

модели ПТС

Причинно-следственная диаграмма взаимовлияния элементов базовой модели ПТС построена на основе следующих предпосылок. Увеличение потребительского спроса (£>) приводит к увеличению планируемой величины спроса (£>яд), а также к увеличению показателя доставки готовой продукции (/•г). Увеличение планируемой величины спроса повышает нормативную

величину запаса готовой продукции (1гн), при этом увеличивается значение отклонения запасов от нормы (Ос). В свою очередь величина запаса готовой продукции (1г) снижает Ос. Величина поставки сырья (Fc) увеличивается как с увеличением Dm, так и с увеличением Ос. Величина поставки сырья повышает запас сырья (1с). При увеличении значения выпуска готовой продукции (fit) происходит снижение 1с и увеличение запаса готовой продукции (/г). Наряду с этим возрастание 1с увеличивает время производства (7«), которое в свою очередь снижает Fn. Величина /г увеличивает процент удовлетворения спроса (Кг), который увеличивает доставку готовой продукции (Fe)t a Fa снижает /г.

Структурная базовая модель системной динамики сбалансированной ПТС приведена на рисунке 2.

Рисунок 2 — Структурно базовая модель системной динамики сбалансированной

ПТС

Построение функциональных моделей элементов ПТС выполнено в дискретном времени. Типовая математическая модель базового элемента системы имеет следующий вид.

Уровни запасов сырья и готовой продукции определяются, исходя из разницы между темпами выходных и входных потоков:

/ц-Л^+Л^-А^ (т), (I)

/г, = + - (т), а)

Здесь и далее в этой главе индекс / означает номер итерации имитационного моделирования, за исключением ситуаций, где это специально оговаривается.

Поставка сырья в ПТС происходит в темпе, обеспечивающем покрытие планируемого спроса и текущей потребности производственного процесса. При этом учитывается ограниченность производственных и складских возможностей. Величина поставки сырья (Fe) определяется выражением:

Fe, = M¡N(MAX (£>шгм + Осм ¡Tc^ ,0),Fcm) (т/дн.), (3)

где Dm - планируемая величина спроса; Ос - отклонение запасов от норматива; Тс — время поставки сырья; Сси— максимальная интенсивность поставки.

Изначально в системе имеется некоторый запас сырья (Ссз) и запас готовой продукции (Сгз), Если запас готовой продукции (/¿) становится ниже нормативной величины запаса готовой продукции (/г«), то определяется отклонение запасов от нормы (Ос), которое в дальнейшем учитывается при регулировании потока поставки сырья. Базовая модель построена, исходя из предпосылки, что запас сырья (/с) не учитывается при определении отклонения запасов от нормы:

(т) (4>

Нормативная величина запаса готовой продукции устанавливается, исходя из нормы запаса готовой продукции (7г) и планируемой величины спроса (£пл):

1щ = Тгы-Оплм (т). (5)

Норма запаса готовой продукции представляет собой количество дней, в течение которого запас готовой продукции сможет удовлетворять потребительский спрос. Эта величина может принимать дробные значения.

Планируемая величина спроса устанавливается, исходя из продолжительности планового периода (Тпл) и величины спроса (D). Для этого используется экспоненциальное сглаживание спроса. При этом происходит выравнивание динамического ряда, при котором более поздним наблюдениям придается больший вес, учитывающий их большую информационную ценность. Уравнение планируемой величины спроса имеет следующий вид:

DttJi, = Ощ_, +(Ц_, - Дгмм)/Г„ (т/дн.). (6)

Величина спроса считается постоянной, равной D = 105 (т/дн.).

Полагалось, что время производства (7л) и процент удовлетворения спроса (Кг) зависят нелинейно от запаса сырья /с и от запаса готовой продукции соответственно:

[0,5000 если 0,0 ¿ /см S 54,1; 0,0247 + 0,0088Л?(_, если54,1 < А:,., £61,3;

ÍÍ», = ■ -0,1864+0,0122/с,_, еели61,3</с(_| £85,8; (дн.). (7)

0,0100 + 0,9792/cw если 85,8</см £98,5; 0,9792+0,000LfcM если 98,5 с /см й 200,0.

0,0200 если 0,0£/гм £2,3; = .0,0189+ 0,0005/гм если 2,3 £12,1; ' 0,1392-5,4839/г,.., если 12,1 </гы ¿13,9;' 1 *

1,0000если 13,9<Лгм ¿200, Темпы потоков выпуска готовой продукции (Кл) и доставки готовой продукции (Л) определяется соотношениями:

Гл, =МАХ(1с1_,/Тп,_х,0) (т7дн.). (9)

/Ч =ЛЫЛ-(Г>м/ЛЬм,0) (т7дн.). (10)

Для построенной базовой модели системной динамики был выполнен ее анализ устойчивости. Аналитическое исследование устойчивости проводилось в предположении вычленения наиболее значимой взаимосвязи в ПТС между запасом готовой продукции /г и запасом сырья 1с, отсутствия ограничений на производительность операций и перехода к континуальной временной переменной /.

На основании (1}-(10) функциональная модель ПТС принимает вид следующей системы нелинейных дифференциальных уравнений: Шг) 1с

■ ~ОКг(1г);

Л Щ1с)

Р-Тгн ¡г__1с_

Ш Тс Тс Тп{1с)'

Для системы (11) была сформирована матрица Якоби и на ее основе построено характеристическое уравнение для отыскания особых точек, определяющих устойчивость системы. Применение такого аналитического способа исследования устойчивости требует корректного математического описания всех нелинейных элементов анализируемой ПТС. Для реальных производственных систем это сделать чрезвычайно трудно, поскольку для конкретных производств нелинейности имеют, как правило, в значительной степени индивидуальный, статистический характер и идентификация совокупностей аналитических нелинейных зависимостей представляет собой самостоятельную сложную математическую задачу.

Поэтому в работе для описания производственных нелинейных элементов применяются различные, взаимно-дополняющие представления: аналитические формализованные описания, задание нелинейностей в непосредственной табличной форме соответствия входных воздействий и выходных величин и в виде графических зависимостей. В работе конструктивная реализация моделей системной динамики осуществляется на основе среды имитационного моделирования Ро\уегзт, интерфейс которого допускает естественный ввод всех этих различных форм характеристик нелинейностей.

В соответствие с постулированным многообразием аналитических и неаналитических форм задания нелинейностей в работе предложен способ анализа устойчивости ПТС на основе сочетания положений качественной

теории дифференциальных уравнений и методов имитационного моделирования фазовых траекторий моделей системной динамики.

Для класса моделей со сбалансированным соотношением потоков используемых ресурсов с производимой продукцией установлено, что предельными состояниями анализируемых ПТС при являются два

точечных аттрактора - особые точки типа устойчивого фокуса (рисунок 3).

Л 1 1 1

и 1 1 \ 1 \ 1

1 / 1 у • i <

t <

40 J0 60 70 80 90 100 ПО 120 /д

Рисунок 3 — Фазовый рисунок переменных Jc и 1г модели со сбалансированным соотношением потоков используемых ресурсов (D = 105)

Фазовый портрет характеризуется также одной неустойчивой седловой точкой, порождающей своими лучами сепаратрисы, разделяющие области (бассейны) притяжения двух различных устойчивых точечных аттракторов.

Установлено, что для анализируемой задачи .для фазовой переменной запаса готовой продукции — предельным, асимптотически устойчивым (при аз) состоянием является единственное значение объема запаса. В соответствии с этим, при любых начальных характеристиках, в случае сбалансированности деятельности, производственный процесс выходит на один и тот же объем производства, определяемый технологическими характеристиками.

При этом существует два различных класса стратегий с использованием разных количеств запасов сырья.

На рисунке 4 показаны траектории устойчивых сценариев производственной деятельности при различных начальных запасах сырья и при различных управляющих воздействиях.

Модель системной динамики для несбалансированного производства приведена на рисунке 5. Жирной линией указана учитываемая дополнительная связь между уровнем запаса сырья (1с) и величиной отклонения запаса от нормы (Ос).

При наличии несбалансированности производства и имеющейся незавершенной продукции протекание производственных процессов характеризуется наличием двух устойчивых точечных аттракторов с различными значениями фазовых переменных (запасов ресурсов и готовой продукции) с соответствующими областями притяжения, В этом случае, в

зависимости от начальных запасов ресурсов и продукции, производственные траектории могут выходить на различные объемы производства продукции в сочетании с разной ресурсной обеспеченностью.

Рисунок 4 - Динамика изменения переменных 1с и 1г при различных значениях начальных запасах сырья Ссз

Платный период Тпл

Рисунок 5 — Модель системной динамики для несбалансированного производства Имитационное моделирование показало, что при калични несбалансированности производства и учете транспортного запаздывания в управляющих воздействиях класс аттракторов поведения ПТС расширяется.

Появляются аттракторы типа предельного цикла, когда стационарные установившиеся состояния функционирования ПТС не существуют и

производственные системы характеризуются периодическими, циклическими изменениями своих параметров — запасов сырья, продукции, обеспеченности спроса (рисунок б).

Рисунок 6 - Периодические режимы ПТС (Ссз = 50) При больших временах запаздывания в ПТС, описываемых детерминированными уравнениями, появляются новые классы странных аттракторов - хаотические, фрактальные множества. Поведение детерминированных систем становится непредсказуемым, непрогнозируемым (рисунок 7).

10 20 30 40 50 (

Рисунок 7 -Хаотические траектории ПТС Этот новый тип стохастического, неуправляемого поведения -возникновения хаоса из порядка — соответствует открытым в последние десятилетия новым закономерностям поведения сложных,

самоорганизующихся систем. В этих условиях требования к гибкости контроля и регулирования процессов в ПТС дополнительно возрастают.

Третья глава посвящена системному анализу, планированию и управлению, на основе разработанной во второй главе методологии имитационного моделирования ПТС, потоками материалов, продукции, персонала и финансов на непрерывных линиях производства оцинкованного металла и металла с полимерным покрытием. Рассматривается организация производства по принципу «под заказ», накладывающая строгие условия к гибкости производства, к управлению объемами партий и к поставке продукции в определенные сроки.

Обеспечение конкурентоспособности продукции диктует жесткие требования к снижению уровня запасов и незавершенного производства.

Структурное представление производственного процесса приведено на рисунке 8.

Рисунок 8 — Структурное представление производственного процесса

Компьютерная имитационная модель организации, планирования и управления производственной деятельностью непрерывных поточных линий, обеспечивающей удовлетворение потребительского спроса на конечную продукцию, была построена на основе разработанной во второй главе структурной модели системной динамики ПТС, учитывающей незавершенность производственного цикла при наличии транспортного запаздывания при управлении потоками.

На основе сценариев возможного потребительского спроса были построены пять классов моделей спроса: детерминированных ступенчатого, линейного и периодического спроса, случайного спроса и комбинированного - суперпозиции детерминированной и стохастической составляющей (рисунок 9).

На основе имитационной модели поточных линий моделировалось поведение шести локальных характеристик эффективности производственного процесса: трех показателей сбалансированности -степени удовлетворения спроса на продукцию и объемов запасов сырья н готовой продукции — и трех технико-экономических показателей - загрузки

производственных мощностей, трудозатрат на производство и себестоимости продукции.

Параметры имитационной модели идентифицировались на основе фактических характеристик функционирования реального производства. В качестве настроечных параметров использовались 22 показателя производственно-экономической деятельности; производительность оборудования и его операционные характеристики (времена ожидания, установки, настройки, переналадки, сбоев в работе оборудования); объемы закупок, качество и затраты на исходное сырье; трудозатраты на производство (количество персонала, его производительность труда, продолжительность рабочего времени, зарплата с учетом дифференцирования в основное и внеурочное время); временные задержки (времена транспортировки, отгрузки, нахождения в отстойнике, получения сырья от подачи заявки, корректировки планов и заданий) и другие.

С*уп«нчетмв спрк

Рисунок 9 - Модели изменения спроса На основе идентифицированной модели системной динамики были проведены серии имитационных экспериментов по моделированию каждого из шести показателей эффективности для пяти структурированных классов детерминированного и случайного спроса. На рисунке 10 приведен пример поведения показателей эффективности для ситуации комбинированного спроса.

При используемом управлении потоками ресурсов видны: высокая степень удовлетворения спроса на продукцию (в основном, в пределах от 96% до 100%), достаточная затрузка оборудования (в целом от 85% до 100%) и поведение других технико-экономических показателей.

На основе построенной компьютерной имитационной модели далее была проведена оптимизация производственных характеристик исследуемой ПТС.

Для базовых показателей эффективности выделялись наиболее значимые факторы, на их основе формулировались матрицы экспериментов и проводился полный факторный эксперимент. На базе экспериментальных, модельных данных осуществлялась ранжировка степени влияния факторов, и строились регрессионные модели, описывающие зависимости показателей эффективности от производственных характеристик.

Проводился дисперсионный анализ факторов к их взаимодействия, и находились оптимальные значения параметров, отвечающих наилучшему значению показателя эффективности.

Рисунок 10 -Моделирование траектории показателей эффективности при

комбинированном спросе В четвертой главе рассматриваются ПТС, в которых транспортной подсистемой, накладывающей ограничения на системную эффективность

производственного цикла в целом, является перевозка грузов железнодорожным транспортом.

В последние годы интенсивность грузопотоков на железнодорожном транспорте существенно возросла (на 34% с 2000 года). При этом рост грузооборота приводит к повышенному износу путей, оборудования и железнодорожной инфраструктуры, в целом,

С одной стороны, снижаются интервалы между движением железнодорожных составов, с другой — увеличиваются объемы эксплутацнонных ремонтно-восстановительных работ. Возникает серьезная проблема эффективного управления сбалансированностью процессов перевозки грузов и процессами эксплуатации и ремонтов путей.

На примере участка Куйбышевской железной дороги был проведен комплексный анализ интенсивностей грузопотоков, объемов ремонтно-эксплуатационных работ, характеристик их сбалансированности, экономической и технической эффективности.

Для участка с длинной путей порядка 400 км собраны данные с детализацией до 100 м по следующим параметрам: по типам путей (главные или стационарные), грузонапряженности, степени износа, объемам ремонтно-путевых работ, характеристикам оборудования и технологических процессах, стоимостных затрат. Были получены локальные и общие оценки инфраструктуры железнодорожного пути. Для оценки качества инфраструктуры были построены зависимости (гистограммы) распределения протяженностей участков путей как функции категорий (степеней) их износа. На основе эмпирически установленных законов распределения степеней износа участков путей были разработаны планы мероприятий по капитальному ремонту путей, по объемам и срокам необходимых работ.

На основе собранной, обработанной и структурированной статистической информации была подучена, сформулирована и решена задача об отыскании оптимальных продолжительностей временных перерывов в движении поездов - «окон» - для проведения требуемых объемов ремонтно-путевых работ.

Малые перерывы в движении не дают возможности с необходимым качеством выполнить необходимые путевые работы, приводят к повышенным дополнительным расходам из-за большого количества «окот и к повышенным рискам. Большая длительность «окон» приводит к снижению объемов грузоперевозок и к ухудшению экономических показателей деятельности. В этих условиях существует оптимальная продолжительность «окон», приводящая к минимизации совместных затрат на перевозку грузов (рисунок 11).

Конкретное численное, оптимальное значение продолжительности «окна» определяется минимизацией суммы затрат на потери, связанные с задержкой движения поездов, и стоимости проведения ремонтно-путевых работ, характеризующейся соответствующими технологиями, объемами и сроками.

ро опт.

ЗНАЧ.

Продощнплыккть ищдйго ми»

Рисунок 11 - Концепция модели минимизации совместных затрат на «окна»

Пятая глава посвящена комплексному анализу сбалансированности и эффективности деятельности энергоснабжающих организаций, предоставляющих услуги по энергообеспечению потребителей.

Спецификой систем энергоснабжения, как транспортных систем, является то, что в отличие от других потоков — сырья, материалов, продукции — энергию нельзя складировать. В технологических циклах систем энергоснабжения автоматически выполняются условия сбалансированности потоков - потребленные энергоресурсы равны израсходованным, произведенная электрическая и тепловая энергия равна поставленной потребителям.

Условия сбалансированности в энергообеспечении трансформируются во внешнюю задачу — необходимость как можно более полного согласования графиков выработки энергии, соответствующих потребностям пользователей энергетических услуг. Эту задачу в полном объеме в настоящее время решить невозможно, поскольку существующие системы энергопроизводства по отношению к внешним потребителям характеризуются недостаточной управляемостью. Системы энергообеспечения работают, как правило, в базовых режимах, практически не зависящих от текущих потребностей, определяемых используемыми энергетическими технологиями в поставке энергии. При этом объективно существует рассогласованность (разбалансированность) между графиками производства энергии энергоснабжающими организациями и потребностями пользователей в энергии. В период структурных перестроек с 1990 года, вследствие ослабления государственного регулирования в энергообеспечении, степень разбалансированности в производстве энергии и ее потреблении существенно выросла, в первую очередь, за счет практически двукратного падения объемов промышленного производства. При такой

разбалансированности значительно ухудшились технико-экономические показатели, как производства, так н потребления энергии.

В главе, на базе данных функционирования Самарской энергосистемы, проведен системный анализ сбалансированности регионального энергопроизводства и комплексной эффективности использования ресурсов в эн ергообеспеч ении.

Для целей системного анализа была построена серия математических моделей энергопроизводств в форме двухфакторных производственных функций (ПФ).

Простейшая модель была построена в форме линейной ПФ. Модельный анализ на ее основе показал, что сбалансированный характер функционирования энергопроизводств имел место в период с 1965 по 1990 годов.

Линейная ПФ удовлетворительно описывает процессы энергообеспечения в этом периоде. После 1990 года выявляется резкий дисбаланс между используемыми ресурсами и выработкой энергии, и линейная ПФ оказывается непригодной для описания этой ситуации.

Для целей более адекватного описания процессов энергопроизводства, характеризующихся, как показал анализ статистических данных, чередующимися периодами подъема и спада показателей деятельности, в работе предложена и построена модифицированная линейная ПФ с аддитивной периодической составляющей. Периодическая компонента описывается конечным рядом Фурье. В явной форме линейная ПФ с периодической составляющей имеет вид:

= (12)

где - расчетное значение показателя выпуска продукции в год ¡, тыс. руб.; К, - капитальные ресурсы в год /, тыс. руб., где * = о...л-1; п = 33 -количество лет исходных статистических данных; количество трудовых ресурсов в год ¡; в, Ь, ^, А), В/ — идентифицируемые параметры модели, / = 1.. .к; к — количество гармоник ряда Фурье.

Идентификация параметров зависимости (12) по реальным экспериментальным данным показала, что при учете 3 членов ряда в (12) среднеквадратическая погрешность расчетов по зависимости (12) составляет 5,1%, т.е. модель, в целом, удовлетворительно описывает функционирование системы энергообеспечения как на участках сбалансированного, так и несбалансированного энергопроизводства. Однако низкое значение критерия Дарбина-Уотсона Б\У = 1,21 свидетельствует о наличии автокорреляций остатков, т.е. о недостаточном качестве модели (12).

Для целей улучшения адекватности описаний были построены нелинейные ПФ типа Кобба-Дугласа с учетом научно-технического прогресса в базовом классическом варианте и с учетом периодической

составляющей. Наилучшие показатели качества имеет последняя модель, ее явная форма имеет вид

гп=1,235.*;^"'^'"'" у (13)

где Л, = - 0,038; Б, = 0,092; Л2 = 0,082; В3 = - 0,149; А3 = 0,100; = 0,034.

Значения критерия Дарбина-Уотсона = 2,24 близко к 2, что говорит о высоком качестве модели (13) и случайном характере ошибок. При этом величина погрешности от наличия случайных ошибок составляет 9,7%. Сопоставление модельных расчетов с реальными данными представлено на рисунке 12, где

— Г- фактические значения выпуска продукции;

— ¥р—расчетные значения выпуска продукции по модели (13);

— Ар = — — отклонение расчетных значений выпуска продукции модели (13) от фактических значений.

Рисунок 12 - Фактические н расчетные объемы производства энергии по модифицированной модели Дарбина-Уотсона

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненная диссертационная работа посвящена системному анализу, исследованию сбалансированности, повышению эффективности и оптимизации функционирования производственно-транспортных систем. Решены задачи совершенствования планирования и управления производственными поточными линиями, обеспечения системной эффективности производственных циклов взаимодействия потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов производственно-транспортных систем.

1. Решены задачи системного анализа, структурного моделирования и идентификации для класса производственно-транспортных систем, что позволило выявить закономерности поведения и исследовать

сбалансированность взаимодействия потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

2. Выполнено, на основе методологии системной динамики, аналитическое и модельное исследование устойчивости функционирования производственно-транспортных систем, выявившее наличие существенно разных классов структурно устойчивых аттракторов — точечных, предельных циклов и странных, стохастических — формирующих при различных способах управления и разных значениях производственных параметров сходящиеся процессы регулирования, процессы самоорганизации и саморегулирования и стохастические, непредсказуемые траектории.

3. Проведен системный анализ потоков материалов, персонала, оборудования и финансов применительно к производственным поточным линиям. Осуществлен анализ поведения системы дня вариантов характеристик и моделей поведения потребительского спроса. Проведена оптимизация показателя эффективности посредством методологии планирования экспериментов.

4. Установлены показатели системной эффективности производственных циклов капитального ремонта железнодорожного пути, на которые накладывает ограничения функционирование транспортной подсистемы, позволяющие определять рациональные стратегии и способы, управления производственной деятельностью.

5. Построены функциональные модели энергообеспечивающей производственно-транспортной системы, позволяющие проводить анализ сбалансированности и эффективности при взаимодействии потоков продукции (услуг), капитальных и трудовых ресурсов.

Основное содержание диссертации опубликовано в работах:

1. Панормов В.В. Задача оперативного управления по формированию сменных графиков загрузки оборудования окрасочного производства И Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. Вып. 20. / СамГТУ, Самара, 2004 -С. 183-187.

2. Дилигенский Н.В., Панормов В.В. Синтез и идентификация математических моделей производственно-экономических систем // Вестник Самарского Государственного Технического Университета. Серия: Физико-математические науки. Вып. 27. / СамГТУ, Самара, 2004. - С. 57-61.

3. Diligensky N.V. and Panormov V.V. Parameters Identification of Mathematical Model of Industrial Complex // Bulletin of the Samara State Technical University (Samara, Russia) and the Robert Gordon University (Aberdeen, United Kingdom). №2. / SSTU, Samara, 2004 - pp, 38-42.

4. Панормов B.B. Статистическая идентификация макроэкономических характеристик электроэнергетического комплекса // Системный анализ и информационные технологии: Тезисы докладов участников 4-й Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых / ИПСА, Украина, Киев, 2002 - С. 60.

5. Коломийцев Ю.Н., Панормов В.В. Совершенствование взаимодействия между перевозочным процессом н процессом эксплуатации

и ремонта инфраструктуры при планировании ремоктно-путевих работ // Семинар-совещание по качеству ОАО «РЖД» 5-7 июля 2006г; Информационно-аналитический сборник «РЖД: Качество, управление, безопасность» / ПОРИА, Самара, 2006 - С. 72-74.

6. Панормов В.В. Идентификация производственной функции // Математическое моделирование и краевые задачи: Труды 12-й межвузовской конференции / СамГТУ, Самара, 2002 - Ч. 2. - С. 113-115.

7. Панормов В.В. Статистическая идентификация макроэкономических характеристик электроэнергетических комплексов // Проблемы проектирования, конструирования и производства энергетических установок: Сборник научных работ студентов факультета двигателей летательных аппаратов. Вып. 2 / СамГАУ, Самара, 2002 - С. 69-75.

8. Панормов В.В. Функциональная модель взаимодействия элементов в производственной технологической системе // Математическое моделирование и краевые задачи: Труды 13-Й межвузовской конференции / СамГТУ, Самара, 2003 - Ч. 2. - С. 94-95.

9. Панормов В.В. Программно-алгоритмическое обеспечение модели производственной технологической системы // Математическое моделирование н краевые задачи: Труды XIII межвузовской конференции / СамГТУ, Самара, 2003. - Ч, 2 - С. 95-98.

10.Панормов В.В. Моделирование системы «Склад —Станок - Склад» // Компьютерные технологии в науке, практике и образовании: Тезисы докладов Всероссийской межвузовской научно-практической конференции / СамГТУ, Самара, 2003 - С. 52.

И.Панормов В.В. Построение модели двух складов с равномерно распределенным случайным отклонением в выходе материального потока // Интеллектуальные системы управления и обработки информации: Материалы Всероссийской молодежной научно-технической конференции / УГАТУ, Уфа, 2003 - С. 107.

12. Панормов ВВ. Модель технологической системы производственных элементов со случайными параметрами // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: 10-я Международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов. Тезисы докладов / МЭИ, Москва, 2004 - Т. 1 - С. 412-413.

13.Панормов В.В. Выявление узких мест производственной системы // Будущее технической науки: Тезисы докладов 3-Й Всесоюзной молодежной научно-технической конференции / НГТУ, Н-Новгород, 2004 — С. 96.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет (протокол Ха 12 от 20 ноября 2006года)

Заказ Ка 1674. Тираж 100 экз. Отпечатано на ризографе.

ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет

Отдел типографии и оперативной печати

443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

1 Аналитический обзор применения метода имитационного моделирования к решению проблем эффективности производственнотранспортных систем.

1.1 Основные понятия исследования систем.

1.2 Общая теория систем.

1.3 Моделирование производственно-транспортных систем.

1.4 Компьютеризация организационного управления промышленных предприятий и объединений.

1.5 Системы мониторинга функционирования производственно-транспортных систем.

1.5.1 Измерение показателей функционирования предприятий.

1.5.2 Методы оценки эффективности производственно-транспортных систем.

1.5.2.1 Учет затрат по видам деятельности (УЗВД).

1.5.2.2 Добавленная экономическая стоимость (ДЭС).

1.5.2.3 Сбалансированная система показателей (ССП).

1.5.2.4 Типовая процессная модель производственно-транспортных систем (SCOR).

1.6 Методы имитационного моделирования.

1.7 Программные средства по моделированию процессов методом системной динамики.

1.8 Планирование эксперимента.

1.9 Модель линейной регрессии.

1.10 Метод наименьших квадратов.

1.11 Выводы по первой главе.

2 Методология анализа сбалансированности потоков в производственно-транспортных системах.

2.1 Постановка задачи управления потоками в производственно-транспортной системе.

2.2 Причинно-следственная диаграмма.

2.3 Нелинейная динамическая модель без учета запаса сырья (Модель 1).

2.4 Нелинейная динамическая модель с учетом запаса сырья (Модель 2).

2.5 Нелинейная динамическая модель с запаздыванием при формировании производственного задания (Модель 3).

2.6 Выводы по второй главе.

3 Системный анализ, математическое моделирование и совершенствование производственных цепочек предприятия.

3.1 Постановка задачи.

3.2 Планирование и контроль производства.

3.3 Модель системной динамики производственно-транспортных процессов.

3.4 Имитационное моделирование поведения производственно-транспортных систем.

3.5 Оптимизация функционирования производственно-транспортной системы на основе имитационного моделирования.

3.6 Выводы по третьей главе.

4 Системный анализ сбалансированности материальных потоков в транспортных системах.

4.1 Введение.

4.2 Описание проблемы.

4.3 Концепция системы перспективного планирования капитального ремонта пути.

4.4 Источники информации.

4.5 Категории наработки (пропущенного тоннажа).

4.6 Степень износа пути.

4.7 Типы элементов инфраструктуры.

4.8 Нагрузка на инфраструктуру.

4.9 Формирование перспективных планов мероприятий по капитальному ремонту путей.

4.10 Процесс организации «окон».

4.11 Модель определения оптимальной продолжительности «окон» для проведения ремонтно-путевых работ.

4.12 Определение себестоимости капитального ремонта, зависящей от продолжительности «окна».

4.13 Определение издержек перевозочного процесса, зависящих от продолжительности «окна».

4.14 Определение оптимальной продолжительности «окон» для проведения капитального ремонта пути на участке Абдулино - Кротовка.

4.15 Выводы по четвертой главе.

5 Анализ сбалансированности функционирования систем энергообеспечения.

5.1 Введение.

5.2 Применение производственных функций для моделирования и анализа экономических систем.

5.3 Постановка задачи моделирования систем энергообеспечения.

5.4 Модель линейной производственной функции.

5.5 Модель линейной производственной функции с учетом систематических периодических колебаний.

5.6 Модель производственной функции Кобба-Дугласа с учетом научно -технического прогресса.

5.7 Модель производственной функции Кобба-Дугласа с учетом НТП и систематических периодических колебаний.

5.8 Выводы по пятой главе.

Актуальность работы. Эффективное функционирование промышленных предприятий в условиях конкурентной среды возможно только при хорошо отлаженных процессах управления внутрипроизводственной деятельностью. Одним из ключевых направлений современного подхода к управлению предприятием является использование комплексных управленческих моделей и систем, предполагающих систематический мониторинг и анализ эффективности производственных и транспортных процессов. Эффективное использование ресурсов в ходе их выполнения во многом определяет конечные результаты деятельности организации.

Комплекс мер, понимаемый под управлением производственно-транспортной системой (ПТС), образует сложную многофакторную систему, которой необходимо управлять в реальных условиях, учитывая, к каким экономическим результатам может привести то, или иное управленческое решение. Предприятия тратят значительные усилия на то, чтобы определить оптимальные значения факторов, таких как размеры производственных активов, численность персонала, объемы незавершенного производства, величину спроса на продукцию, себестоимость продукции, время производства и транспортировки, запасы готовой продукции и множество других составляющих, которые влияют на производственно-транспортные процессы.

Совершенствование производственных и транспортных направлений не могут рассматриваться как две независимые задачи, поскольку эти направления тесно связаны между собой и улучшение целевых характеристик в одной области может привести к значительным ухудшениям в другой. Практика показывает, что такая проблема типична для многих предприятий, поскольку регулирование указанных видов деятельности осуществляется различными функциональными подразделениями предприятия. В рамках своей ответственности подразделения зачастую принимают решения, исходя из своих потребностей, интересов и традиций, а не с позиций функционирования всего предприятия в целом.

Практическая реализация совместного анализа сбалансированности и определения направлений повышения эффективности функционирования ПТС обусловливается взаимосвязанностью таких систем и требует построения адекватных математических моделей. При этом каждый раз, когда возникает потребность в их изучении, необходимо прибегать к умению, знаниям и критериям тех, кто отвечает за принятие решений.

Актуальным является комплексный анализ сбалансированности и определение направлений повышения эффективности функционирования ПТС с применением математического аппарата системного моделирования.

Целью работы является системный анализ, математическое моделирование и комплексная оценка сбалансированности и эффективности функционирования производственно-транспортных систем, разработка направлений и мероприятий по совершенствованию и оптимизации их деятельности.

Основными методами исследования являются методы системного анализа, методология системной динамики, методы качественной теории дифференциальных уравнений, методы статистического анализа, методы идентификации, имитационного моделирования, теории планирования экспериментов, теории производственных функций.

Научная новизна и значимость заключается в следующих результатах:

1. В результате решения задачи системного анализа, структурного моделирования и идентификации для класса ПТС выявлены закономерности и исследована сбалансированность взаимодействия потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

2. Разработаны методология, подходы и критерии оценки сбалансированности и эффективности функционирования ПТС, являющиеся основой для разработки системно обоснованных направлений совершенствования и оптимизации их деятельности.

3. Разработан комплекс моделей системной динамики, описывающих движение в ПТС взаимосвязанных потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов, позволяющих определять рациональные стратегии и способы управления производственной деятельностью.

4. Проведены аналитическое и модельное исследования устойчивости функционирования ПТС. Выявлено наличие существенно разных классов структурно устойчивых аттракторов - точечных, предельных циклов и странных, стохастических - формирующих при различных способах управления и разных значениях производственных параметров сходящиеся процессы регулирования, процессы самоорганизации и саморегулирования и стохастические, непредсказуемые траектории.

5. Построен в форме производственных функций класс функциональных моделей производств, позволяющих анализировать сбалансированность производственных процессов при взаимодействии потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

Практическая ценность диссертации заключается в следующем:

1. Разработаны методики нахождения оптимальных значений параметров и характеристик ПТС.

2. Разработаны системно обоснованные направления и мероприятия повышения сбалансированности и комплексной эффективности функционирования ПТС.

3. Предложены алгоритмы и способы управления взаимосвязанными потоками сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов в ПТС.

Использование результатов работы. Полученные в диссертационной работе результаты использованы при совершенствовании производственных процессов на непрерывной линии оцинкованного проката черного металла и проката с полимерным покрытием в ОАО «Самарский резервуар-ный завод»; при разработке пилотного проекта интегрированной системы менеджмента качества в хозяйствах и структурных подразделениях Куйбышевской железной дороги - филиала ОАО «РЖД»; при разработке основных направлений Энергетической программы Самарской области на период до 2010 года; при выполнении работ по развитию системы менеджмента качества подразделений ОАО «АВТОВАЗ».

Разработанные методики и программные модули используются в учебном процессе кафедры «Управление и системный анализ в теплоэнергетике» ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет

Апробация работы. Основные научные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: межвузовской конференции «Математическое моделирование и краевые задачи», СамГТУ (Самара 2002, 2003); Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Системный анализ и информационные технологии», ИПСА (Украина, Киев 2002); Всероссийской межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании», СамГТУ (Самара 2003); Всероссийской молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», УГАТУ (Уфа 2003); Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», МЭИ (Москва 2004); Всесоюзной молодежной научно-технической конференции «Будущее технической науки», НГТУ (Н-Новгород 2004); Семинаре-совещании по качеству ОАО «РЖД», Куйбышевская железная дорога (Самара 2006).

Проект, выполненный по материалам диссертационной работы, был признан победителем на Всероссийском открытом конкурсе на стипендию Президента Российской Федерации для обучения за рубежом в 2004/2005 учебном году. На основании приказа Министерства образования РФ №1421 от 01.04.2004 г. автор настоящей диссертационной работы прошел стажировку в университете имени Роберта Гордона, Великобритания.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и трех приложений. Основной текст изложен на 170 страницах, содержит 60 рисунков, 20 таблиц. Библиографический список включает 115 наименований.

5.8 Выводы по пятой главе В пятой главе получены следующие основные результаты:

1. Простейшей базовой математической моделью анализируемой энергетической системы является линейная двухфакторная производственная функция. Существующие статистические данные позволяют произвести идентификацию параметров этой модели.

2. Использование линейной производственной функции приводит к большим погрешностям и не позволяет статистически значимо определять характеристики анализируемого процесса на всем интервале протекания процесса энергопроизводства.

3. Линейная модель обеспечивает достоверное описание процесса энергоснабжения, сбалансированного с используемыми капитальными и трудовыми ресурсами, только на участке устойчивого развития - монотонного роста объемов производимой энергии. На исследуемом интервале это стадия стабильной экономики - период времени с 1965 по 1990 гг. После 1990г. на участке 1991 по 1995 гг. расчеты по линейной модели дают продолжающееся увеличение объемов энергопроизводства, а реальные показатели произведенной энергии уменьшаются.

4. Учет периодической составляющей в линейной модели ПФ позволил более удовлетворительно описывать аспекты сбалансированности затрат используемых ресурсов с объемами произведенной энергии. На рисунке 5.9 видно, что сконструированная модифицированная линейная ПФ качественно правильно описывает как этапы роста энергопроизводства на периоде 1965 по 1990 гг., так и в период спада 1990 по 1997 гг. Однако количественные расхождения достаточно велики.

5. Математическая модель (5.106) производства электроэнергии на основе двухфакторной ПФ Кобба - Дугласа, с учетом НТП и систематических периодических колебаний дает достаточно высокую точность описания и позволяет определять статистически значимые характеристики модели.

6. Учет систематических периодических колебаний позволил увеличить точность описания модели, повысить коэффициент детерминации и снизить среднеквадратичную ошибку более чем в 2,5 раза, улучшить показатели критерия Дарбина - Уотсона.

7. Построенная модель адекватно описывает сбалансированность между затратами ресурсов и величиной произведенной энергии как на этапах роста, так и спада показателей деятельности.

Заключение

Выполненная диссертационная работа посвящена системному анализу, исследованию сбалансированности, повышению эффективности и оптимизации функционирования производственно-транспортных систем. Решены задачи совершенствования планирования и управления производственными поточными линиями, обеспечения системной эффективности производственных циклов взаимодействия потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов производственно-транспортных систем.

Полученные в работе основные результаты подробно изложены в выводах каждого из пяти разделов.

В целом, на основе методов системного анализа, теории управления, методов моделирования системной динамики, методов идентификации, методов статистического анализа, моделей системной динамики, качественной тории дифференциальных уравнений, методов планирования экспериментов, теории производственных функций в работе решены следующие задачи:

1. Решены задачи системного анализа, структурного моделирования и идентификации для класса производственно-транспортных систем, что позволило выявить закономерности поведения и исследовать сбалансированность взаимодействия потоков сырья, продукции, услуг, материальных, трудовых и финансовых ресурсов.

2. Выполнено, на основе методологии системной динамики, аналитическое и модельное исследование устойчивости функционирования производственно-транспортных систем, выявившее наличие существенно разных классов структурно устойчивых аттракторов - точечных, предельных циклов и странных, стохастических - формирующих при различных способах управления и разных значениях производственных параметров сходящиеся процессы регулирования, процессы самоорганизации и саморегулирования и стохастические, непредсказуемые траектории.

3. Проведен системный анализ потоков материалов, персонала, оборудования и финансов применительно к производственным поточным линиям. Осуществлен анализ поведения системы для вариантов характеристик и моделей поведения потребительского спроса. Проведена оптимизация показателя эффективности посредством методологии планирования экспериментов.

4. Установлены показатели системной эффективности производственных циклов капитального ремонта железнодорожного пути, на которые накладывает ограничения функционирование транспортной подсистемы, позволяющие определять рациональные стратегии и способы, управления производственной деятельностью.

5. Построены функциональные модели энергообеспечивающей производственно-транспортной системы, позволяющие проводить анализ сбалансированности и эффективности при взаимодействии потоков продукции (услуг), капитальных и трудовых ресурсов.

1. Адлер Ю.П., Щепетова С.Е. Методология АВС-АВВ-АВМ // Стандарты и качество № 5, 2002 - С. 60-64.

2. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. М.: Металлургия, 1969.-200 с.

3. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М: Наука, 1976. — 232 с.

4. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М: Юнити, 1998. - 1022 с.

5. Багриновский К.А. Модели и методы экономической кибернетики. М.: Экономика, 1973. - 206 с.

6. Бахтин А.Е., Колоколов А.А., Коробкова З.Б. Дискретные производственно-транспортные задачи. Новосибирск: Наука, 1978. — 217 с.

7. Барабашин Е.А. Функции Ляпунова. М.: Наука, 1970. 240 с.

8. Берталанфи Л. Общая теория систем обзор проблем и результатов // Ежегодник «Системные исследования». - М.: Наука, 1969. - 250 с.

9. Биркгоф Дж. Динамические системы. Ижевск: Издательский дом «Удмуртский университет», 1999. - 408 с.

10. Боровков А.А. Теория вероятностей. М.: Наука, 1976. - 352 с.

11. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. - 239 с.

12. Бусленко Н.П. Математическое моделирование производственных процессов на ЦЭВМ. М.: Наука, 1964. — 215 с.

13. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -399 с.

14. Бусленко Н.П., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло) и его реализация на ЭВМ. М.: Наука, 1969. - 331 с.

15. Валеев С.Г. Регрессионное моделирование при обработке наблюдений.-М.: Наука. 1991,—273 с.

16. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория вероятностей и её инженерные приложения. -М.: Наука, 1988. 480 с.

17. Виттих В.А. Интеграция знаний при исследовании сложных систем. // Известия РАН. Теория и системы управления, 1998. №5. с.132-139.

18. Витязев В.В. Спектрально-корреляционный анализ равномерных временных рядов. Спб.: СПбГУ. 2001. - 49 с.

19. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления. М.: Наука, 1968. - 400 с.

20. Гоманков Ф.С. Технология и организация перевозок на железнодорожном транспорте. -М.: Транспорт, 1994. 208 с.

21. Троп Д. Методы идентификации систем / Пер. с англ. М.: Мир, 1979. -302с.

22. Гукенхеймер Дж., Холмс Ф. Нелинейные колебания, динамические системы и бифуркации векторных полей. Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002. - 470 с.

23. Дегтярев Ю.И. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1986. -320 с.

24. Дилигенский Н.В. Анализ и структуризация фундаментальных свойств, характеристик и проблем управления сложными системами. / Известия СНЦ РАН №2,2000. с.72-81.

25. Дмитренко А.В. Определение пропускной способности двухпутных линий // Совершенствование технологии перевозок и увеличение пропускной способности железных дорог: Сб. науч. трудов Моск. ин-та инж. ж.-д. трансп. -М.: 1963.-Вып. 736.-с. 101-103.

26. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. Кн. 1,2 / Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1986. 366с.

27. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы. М.: Наука, 1975.-471 с.

28. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: МГУ, изд. «ДИС», 1997. - 368 с.

29. Зедгинидзе И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпонентных систем. М.: Наука, 1976. 390 с.

30. Иванилов Ю.П. Элементы системного анализа. М.: Наука, 1980. -166с.

31. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.-304 с.

32. Ивлев В.А., Каменнова М.С., Попова Т.В. Методологический подход к реорганизации деятельности предприятия // Открытые системы. 1996. №2. -с.67-69

33. Ивлев В.А. Попова Т.В. Реорганизация деятельности предприятий: От структурной к процессной организации. М.: Научтехлимиздат 2000. 263 с.

34. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ. ред. чл.-кор. АН СССР А.А. Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983.-416с.

35. Инструкция о порядке предоставления и использования «окон» для ремонтных и строительно-монтажных работ на железных дорогах Российской Федерации, утвержденная МПС 16.11.2001г. № ЦД-862.

36. Калитин Б.С. Качественная теория устойчивости движения динамических систем Мн.: БГУ, 2002. - 198 с.

37. Каменский В.Б. Прогноз условий производства путевых работ до 2010 года / Путь и путевое хозяйство. №2. - 2005. - С. 17-20.

38. Каплан Р. и Нортон Д. Сбалансированная система показателей: От стратегии к действию. / Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2004. - 320 с.

39. Клеймен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978. 222 с.

40. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986. - 239 с.

41. Кобелев Н.Б. Практика применения экономико-математических методов и моделей М.: ЗАО «Финстатин-форм», 2000. - 246 с.

42. Коваленко А.Н. Технико-экономическое обоснование выбора рациональной структуры ремонтов путевого комплекса в условиях его реорганизации // Автореф. дисс. канд. эк. наук. Москва, МГУПС (МИИТ), 2005. - 21 с.

43. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. - 648с.

44. Крейнис З.Л., Коршакова Н.П. Техническое обслуживание и ремонт железнодорожного пути. М.: УМКМПС России, 2001. 768 с.

45. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование. -М.: Наука, 1984.-392с.

46. Марк Д.А., Мак-Гоуен К. SADT: Методология структурного анализа и проектирования М.: Метатехнология, 1993. - 217 с.

47. Математическое моделирование экономических процессов на железнодорожном транспорте / А.Б. Каплан, А. Д. Майданов, A.M. Макарочкин, P.M. Царев / Под ред. А.Б. Каплана. М.: Транспорт, 1984. - 256 с.

48. Налимов В. В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965. 398 с.

49. Неймарк Ю.И., Коган Н.Я., Савельев В.П. Динамические модели теории управления. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1985.-400 с.

50. Немчинов B.C. Избранные произведения. Том 3. Экономика и математические методы. М.: Наука, 1967. - 490с.

51. Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. -Л.: Наука, 1984.- 189 с.

52. Никаноров С.П. Системный анализ: Этап развития методологии решения проблем в США. М.: Советское радио, 1969. - 36 с.

53. Орлова Е.Ю. Структурно-параметрическая идентификация региональных технологических производств как объектов управления: Дис. . канд. тех. наук: 05.13.07. Самара, 1999. -204с.

54. Основы эксплутационной работы железных дорог: учеб. пособие для студ. учреждений сред. проф. образования / В.А. Кудрявцев, В.И. Ковалев, А.П. Кузнецов и др.; Под ред. В.А. Кудрявцева. 2-е изд., стер. - М.: Издательский центр «Академия», 2005.

55. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. -М.: Наука, 1975. 615с.

56. Палис Ж., Ди Мелу В. Геометрическая теория динамических систем: Введение М.: Мир, 1986. - 301 с.

57. Панормов В.В. Выявление узких мест производственной системы // Будущее технической науки: Тезисы докладов 3-й Всесоюзной молодежной научно-технической конференции / НГТУ, Н-Новгород, 2004 С. 96.

58. Панормов В.В. Идентификация производственной функции // Математическое моделирование и краевые задачи: Труды 12-й межвузовской конференции / СамГТУ, Самара, 2002 Ч. 2. - С. 113-115.

59. Панормов В.В. Моделирование системы «Склад Станок - Склад» // Компьютерные технологии в науке, практике и образовании: Тезисы докладов Всероссийской межвузовской научно-практической конференции / СамГТУ, Самара, 2003 - С. 52.

60. Панормов В.В. Программно-алгоритмическое обеспечение модели производственной технологической системы // Математическое моделирование и краевые задачи: Труды XIII межвузовской конференции / СамГТУ, Самара, 2003.-Ч. 2-С. 95-98.

61. Панормов В.В. Функциональная модель взаимодействия элементов в производственной технологической системе // Математическое моделированиеи краевые задачи: Труды 13-й межвузовской конференции / СамГТУ, Самара,2003 -Ч. 2.-С. 94-95.

62. Пригожин И. Конец определенности: Время, хаос и новые законы природы. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2000. - 208 с.

63. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой: Пер. с англ. / Общ. ред. В.И. Аршинова, Ю.Л. Климонтовича и Ю.В. Сачкова. М.: Прогресс, 1986. - 432 с.

64. Светлакова Е.Н. Интенсификация пропуска поездов в период производства капитального ремонта пути Электронный ресурс.: Дис. . канд. техн. наук: 05.22.08 М.: РГБ, 2005 - 173 с.

65. Себер Д. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир. 1980. — 200 с.

66. Сейдж Э., Мелса Дж. Идентификация систем управления. / Пер. с англ. -М.: Наука, 1974.-246 с.

67. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации / Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 1999. - 408 с.

68. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. -М.: Наука, 1973. 312 с.

69. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1978. - 64с.

70. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 2001.-343 с.

71. Спиридонов А.А. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов. -М.: Машиностроение, 1981. 184 с.

72. Статистика: Курс лекций. Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. В.Г. Ионина., М: ИНФРА , 1999. 310 с.

73. Статистическое моделирование и прогнозирование. Г.М. Гамбаров, Н.М. Журавель, Ю.Г. Королёв и др. М.: 1990. 383 с.

74. Стенограмма доклада президента ОАО «РЖД» Г.М. Фадеева «О проекте Стратегической программы развития ОАО «РЖД» на Правлении 11 июня2004 года. httpV/www.rzd.ru/documents/index.htm^he^d^l 148

75. Тамм Б.Г., Пуусепп М.Э., Таваст P.P. Анализ и моделирование производственных систем. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.

76. Таранов П.С. Звезды мировой философии. М.: Издательство ACT-ЛТД, 1997.-592 с.

77. Технико-экономические показатели эксплуатационной работы железных дорог (Справочник). М.: Транспорт, 1977. - 112 с.

78. Тимошенко Е.И., Воскобойников Ю.Е. Математическая статистика. -Новосибирск: НГАСУ, 2000. 116 с.

79. Титов О.А. Математические методы обработки наблюдений. Спб.: СПбГУ. 2001.-34 с.

80. Управление эксплуатационной работой и качеством перевозок на железнодорожном транспорте: Учебник для вузов / П.С. Грунтов, Ю.В. Дьяков, A.M. Макарочкин и др.; Под ред. П.С. Грунтова. М.: Транспорт, 1994. - 543 с.

81. Финни Д. Введение в теорию планирования экспериментов. М.: Наука, 1970. —273 с.

82. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: Прогресс, 1974. - 285с.

83. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика).-М.: Прогресс. 1971.-337 с.

84. Функциональная стратегия управления качеством в ОАО «РЖД». -ОАО «РЖД», 2006. 54 с.

85. Хикс Ч.Р. Основные принципы планирования эксперимента. / Пер. с англ. М.: Мир, 1967. — 243 с.

86. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. М.: Наука, 1980. - 517 с.

87. Шустер Г. Детерминированный хаос: Введение. М.: Мир, 1988. - 240с.

88. Bose R., Glatworthy W., Shrikhande S. Tables of Partially Balanced Designs with Two Associate Classes.— North Carolina Agric. Exper. Stat. Techn. Bull., 1954.-p.107.

89. Bose R., Nair K. Partially Balanced Incomplete Block Designs Sankhya, №4, 1939.-p. 337.

90. Box G., Wilson K. On the Experimental Attainment of Optimum Conditions // Journal of the Royal Statistics Society Ser. B, 13, №1, 1951 - pp. 24-36.

91. Bullinger H.-J., Kuhner M. and Van Hoof A. Analyzing Supply Chain Performance Using a Balanced Measurement Method // International Journal of Production Research Vol. 40, № 15, 2002 - pp. 3533-3543

92. Christopher M. Logistics and Supply Chain Management: Strategies for Reducing Cost and Improving Service. Prentice-Hall, 1998.

93. Cooper R. The Rise of Activity-Based Costing Part One: What is an Activity-Based Cost System // Journal of Cost Management - Vol. 2, 1988 - pp. 45-54

94. Fisher J. Non-Financial Performance Measures: Implications for Financial Managers // International Journal of Strategic Cost Management Summer, 1998 -pp. 23-40

95. Fisher R., Mackenzie W. Studies in Crop Variation: The Manual Response of Different Pateto Variaties // Journal of Agricaltural Science №13, 1923 - p. 311.

96. Fisher R. The Design of Experiments. London, Oliver and Boyd, 1960.

97. Forrester J. World Dynamics. Cambridge, Massachusetts: Wright-Allen Press, 1971 - 142 p.

98. Holmberg S. A Systems Perspective on Supply Chain Measurements // International Journal of Physical Distribution and Logistics Management Vol. 30, No. 10,2000-pp. 847-868

99. Kolokolov A.A. Decomposition algorithms for solving of some production-transportation problems // Preprints of Triennial Symposium on Transportation Analysis Capri, Italy, 1994, Vol. 1 - pp. 179-183

100. Kueng P., Krahn A. Building a Process Performance Measurement System: Some early experiences // Journal of Scientific & Industrial Research № 58, 1999.-pp. 149-159.

101. Machuca J.A. Improving POM learning: Systems thinking and transparent-box business simulators // Production and operations management USA, 1998, Vol. 7, №2-pp. 210-227.

102. Milberg J., Burger C. Simulation als Hilfsmittel fur die Produktionspla-nung und steuerung // Zeitschrift fur wirtschaftliche Fertigung und Automatisierung -1991, Vol. 86,№2-pp. 76-79

103. Stephens S. The supply chain council and the supply chain operations reference (SCOR) model: Integrating processes, performance measurements, technology and best practice // Logistics Spectrum 2000, July-September, № 1 - pp. 16-18

104. Stern M., Shiely J. The EVA Challenge New York: John Wiley & Sons, 2001 -315 p.

105. Supply-Chain Operations Reference-model: SCOR Version 7.0 Overview Supply-Chain Council, Inc., 2005 - 24 p.

106. Systems modelling : Theory and practice / Ed. Pidd M. John Wiley & Sons, 2004. - 207 p.

107. Winer B. Statistical Principles in Experimental Design. New York: McGraw-Hill, 1962.