Математическое моделирование и методика прогнозирования затрат в условиях конъюнктурного спроса на металлопрокат

Мирошникова, Тамара Владимировна

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование и методика прогнозирования затрат в условиях конъюнктурного спроса на металлопрокат

кандидата технических наук: Мирошникова, Тамара Владимировна
город: Пенза
год: 2010
специальность ВАК РФ: 05.13.18

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Математическое моделирование и методика прогнозирования затрат в условиях конъюнктурного спроса на металлопрокат»

Автореферат диссертации по теме "Математическое моделирование и методика прогнозирования затрат в условиях конъюнктурного спроса на металлопрокат"

На правах рукописи

МИРОШНИКОВА Тамара Владимировна

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАТРАТ В УСЛОВИЯХ КОНЪЮНКТУРНОГО СПРОСА НА МЕТАЛЛОПРОКАТ

Специальности: 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ; 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

003492131

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Липецкий государственный педагогический университет» на кафедре «Электроника телекоммуникаций и компьютерных технологий».

Научный руководитель - кандидат технических наук, доцент

Корнеев Андрей Мастиславович.

Научный консультант - доктор технических наук, доцент

Лапшин Эдуард Владимирович.

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор

Голованов Олег Александрович;

доктор технических наук, профессор Финогеев Алексей Германович.

Ведущая организация - Институт информатики и

математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН.

Защита диссертации состоится «18» марта 2010 года, в_часов,

на заседании диссертационного совета Д 212.186.04 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет». Автореферат диссертации размещен на сайте университета www.pnzgu.ru

Автореферат разослан «_»_2010 года.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук,

профессор Смогунов В. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время во всех отраслях промышленности используются различные виды металлопродукции, облг,-дающей широким диапазоном технических характеристик. Повышение конкурентоспособности продукции металлургических предприятий должно опираться на совершенствование процессов анализа затратных, показателей и применение моделей прогнозирования затрат при изменении условий и объемов производства. Вопросы разработки и использования новых математических моделей для анализа и управления затратами являются важной составляющей повышения эффективности деятельности металлургического предприятия. Проблемам математического моделирования, обработки информации и управления сложными системами посвящены работы известных специалистов. В их число вх<ь дят Л. И. Седов, Р. 3. Сагдеев, Л. А. Арцимович, Е. П. Жидко з, В. А. Сипайлов и др.

Определение стратегии принятия управленческих решений должно быть тесно связано с динамикой изменения объемов производства и расходом энергоресурсов. Сложившаяся методология оценки затрат на производство проката опиралась на нормативную базу, основой которой были укрупненные характеристики затрат ресурсов. Эти характеристики определялись по фактическим затратам, а их усреднение осуществлялось не только по сортаменту и цехам одного предприятия, но иногда и по группам предприятий. Такая методология ке позволяет связать затраты ресурсов с продукцией определенного типа и качества, с отдельными технологическими операциями. Важным направлением достижения высоких результатов является разработка математических моделей и методик прогнозирования затрат, которые должны обеспечивать решение ситуационных задач.

При анализе действительных затрат производства, рентабельности отдельных видов продукции и исследовании технологии с целью ее совершенствования необходимо иметь возможность оценить затраты на технологию производства каждого типоразмера, включая и новые, которые предстоит освоить. Решение этих задач возможно лишь при дифференцированной оценке затрат на производство проката.

Существующая методика определения затрат, основанная на уч те стоимости среднестатистического вида продукции и распределении всей суммы затрат с помощью коэффициентов трудности по

группам марок сталей, не дает возможности выявить действительные издержки на производство отдельного вида продукции.

В этой связи практический интерес представляют исследования связей между затратами и технологическими параметрами с учетом особенностей производства металлопродукции на различных агрегатах, а также полная детализация размеров при расчете технологических параметров.

Диссертационная работа направлена на решение важной научной задачи, заключающейся в разработке нового подхода к анализу затратных показателей функционирования предприятия по производству металлопроката, позволяющего прогнозировать потребности в энергоресурсах в условиях изменения объемов производства и определяющих технологических параметров.

Целью диссертационной работы является разработка математических моделей, обеспечивающих повышение эффективности расхода ресурсов при производстве металлопродукции на основе применения методики прогнозирования энергозатрат и итерационной обработки информации о реальных затратах по всему сортаменту.

В соответствии с указанной целью диссертационная работа направлена на решение следующих задач:

1. Проанализировать методы и модели расчета затрат и современное состояние проблем прогнозирования и управления затратами металлургического предприятия как сложной социотехнической системы.

2. Разработать модели прогнозирования расхода производственных ресурсов и модели оценки влияния технологических факторов на затраты с использованием методов регрессионного анализа и на их основе провести исследование влияния технологических параметров на расход основных энергоресурсов.

3. Выполнить анализ методов и моделей расчета затрат и современного состояния проблем прогнозирования и управления затратами металлургического предприятия как сложной социотехнической системы.

4. Разработать методику прогнозирования технологических параметров по переделам, обеспечивающую генерацию массивов данных, достаточных для обоснованного прогнозирования энергозатрат.

5. Разработать методику прогнозирования затрат с учетом влияния основных технологических параметров на основе матрицы коэффициентов пропорциональности для каждого элемента затрат.

6. Разработать методику и алгоритм прогнозирования изменения затрат при комплексной оценке влияния основных технологических параметров на расход ресурсов и осуществить программную реализацию.

Объект исследования - математические модели, алгоритмы и программы, обеспечивающие принятие решений в социотехнических системах.

Предмет исследования - математические модели и методика прогнозирования затрат в зависимости от изменяющихся условий производства и спроса на металлопрокат.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы системного анализа, линейной алгебры, математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, дискретной математики, кластерного анализа и прикладного программирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложены математические модели анализа затратных показателей предприятия по выпуску металлопроката, которые в отличие эт известных значительно расширяют возможности избирательной оцеиси влияния технологических параметров на расходование энергоресурсов.

2. Впервые для предприятий металлургического комплекса разработаны методика и алгоритм прогнозирования затрат с учетом влияния технологических параметров, основанные на применении обобщенных матриц коэффициентов пропорциональности.

3. Разработана методика прогнозирования изменения затрат при комплексной оценке влияния основных технологических параметров на расход ресурсов, основанная на решении ситуационных задач, что в отличие от известных методик позволяет более обоснованно принимать управленческие решения.

4. Алгоритм итеративной обработки информации, обеспечивающий лицо, принимающее решение по планированию производства и назначению цен на продукцию, информацией о реальных затратах но всему сортаменту, и управление производства на реальной экономической основе в условиях рыночной экономики.

Достоверность научных результатов. Достоверность полученных результатов основана на использовании современных математических методов и технологии компьютерного моделирования. Научные положения, теоретические выводы и практические рекоменда-

ции, содержащиеся в диссертации, обоснованы и подтверждены в ходе промышленного опробования.

Практическая значимость. Разработанная методика прогнозирования затрат позволяет получить адекватную оценку затратного механизма металлургического предприятия. Предложенный подход позволяет оперативно оценивать затраты и принимать эффективные управленческие решения. Методика реализована на ЭВМ и может быть использована как в промышленных условиях, так и в учебном процессе.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математические модели анализа затратных показателей предприятия, расширяющие возможности избирательной оценки влияния технологических параметров на расходование энергоресурсов.

2. Методика и алгоритм прогнозирования затрат с учетом влияния технологических параметров на основе обобщенных матриц коэффициентов пропорциональности.

3. Методика прогнозирования изменения затрат при комплексной оценке влияния основных технологических параметров на расход ресурсов, основанная на решении ситуационных задач.

4. Алгоритм итеративной обработки информации, обеспечивающий оценку реальных затрат по всему сортаменту металлопродукции при планировании производства и назначении цен в условиях рыночной экономики.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы.

Разработанная система расчета затрат прошла промышленное опробование на ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат», принята в промышленную эксплуатацию на заводе ООО «Чистые ключи» и внедрена в дисциплины федерального и регионального компонентов учебного процесса Липецкого государственного педагогического университета. Результаты работы реализованы в виде программных продуктов, зарегистрированных в фонде алгоритмов и программ и в «Национальном информационном фонде неопу бликованных документов».

Оскол, 2007); XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2008» (Санкт-Петербург, 2008); Международной научно-практической конференции ИКИ-2008 (Барнаул, 2008); 10* International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT'2008 (Antalya, Turkey, 2008); XIV Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 2008); XVI Всероссийской научно-методической конференции «Телемати-ка'2009» (Санкт-Петербург, 2009); 11"1 International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT'2009 (Crete, Greece, 2009).

Публикации. Основные материалы диссертации опубликованы в 14 работах, включающих три статьи в журналах, рекомендуемых ВАК; получены свидетельство об отраслевой регистрации разработки и извещение о государственной регистрации в «Национальном информационном фонде неопубликованных документов».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Общий объем работы составляет 143 страницы машинописного текста, включая 37 рисунков, 20 таблиц. Библиографический список содержит 120 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, изложены ее цель и задачи исследования, отражены научная новизна и основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассматриваются проблемы расчета и управления затратами на предприятиях по производству металлопроката. Все затраты в рамках одного передела складываются из ряда статей, для каждой из которых определяется набор технологических величин, влияющих на эти затраты. При этом подходе необходимо уметь рассчитывать материальные, энергетические и трудовые затраты по параметрам типоразмера.

Необоснованность формирования групп продукции для составления плановых калькуляций приводит к завышению себестоимости продукций в целом, искажению норм расхода по видам продукций, что в свою очередь вызывает искажение показателей, характеризующих производственные потребности металлургических предприятий в основных ресурсах.

Переход металлургического предприятия на системы учета затрат по местам их возникновения, а также использование логического подхода при достижении поставленных целей, обращенных на сни-жгние издержек производства, позволят производителям металлопродукции удержать достигнутые позиции на внешних рынках и укрепить свои конкурентные преимущества на внутренних рынках.

В металлургическом производстве выпускается продукция разных типоразмеров, отличающаяся своими сортаментными характеристиками, а также характеризующаяся неравномерностью объемов выпуска по отдельным периодам времени, что обусловлено рядом объективных фактов. В этом случае распределение общих затрат по калькулируемой группе по видам и конкретным профилеразмерам можно представить формулой

причем должно соблюдаться условие, позволяющее контролировать правильность расчетов:

1 /=1

П.е - искомые затраты производства /-го вида проката, руб.; 2ь - затраты на прокатку металла, принятого в данном ряду распределения за бс130Й (в системе коэффициентов применяется за единицу), руб.; 2С - общие для прокатного стана расходы по переделу; Q - объем выпуска проката /-го вида; п - число видов проката.

Методика расчета коэффициентов К, предполагает установление корреляционной зависимости расходов по переделу от важнейших параметров производства и характеристик проката.

Промышленное предприятие является сложной многоуровневой со-циотехнической системой, состоящей из совокупности взаимосвязанных производственных структур. В основе распределения затрат по местам их возникновения лежит технологический процесс (рис. 1). Анализ организации исследуемого технологического процесса показывает, что создание системы обратных связей, обеспечивающих Итера ционные процессы получения и обработки информации по базовому периоду, позволит в сжатые сроки прогнозировать развитие ситуации и получать требуемые параметры выпускаемых изделий. При этом формируются условия реализации принципа сквозной технологии.

а •о s

со Е

Ы О

"О

О X ri

S о тз л я

S »

(С (J

ri я

e о §

я о я

s s

СИ

п> »

В процессе производства металлопроката можно выделить отдельные технологические переделы (агрегаты), имеющие уникальные режимы обработки. Суммарные затраты на переделе распределяются по отдельным статьям. В качестве базового периода принят один месяц. Весь объем продукции разбивается на группы в зависимости от параметров технологического процесса обработки.

Объединение современных методов и инструментов расчета затрат, экономико-математического аппарата позволит на основе единой информационной базы управлять затратами и выбирать наилучший вариант решения возникающих проблем.

На основании анализа современного состояния и проблем управления затратами металлургического предприятия с точки зрения системного подхода были сформулированы основные задачи диссертационных исследований.

Вторая глава посвящена разработке методики прогнозирования затрат при изменении технологических параметров.

На начальном этапе рассматривается максимальный набор технологических параметров, которые могут оказывать влияние на статьи затрат. Последующий анализ позволит исключить те величины, влияние которых незначительно. Выбор нормированных значений осуществлялся следующим образом:

1) выбор значений параметров из технологических инструкций. По марке стали, размерам и характеристикам обрабатываемого металла выбирается необходимый диапазон. Среднее значение диапазона считается нормированным значением;

2) использование формул для расчета выбранных параметров;

3) выбор нормированных значений непосредственно из фактической реализации процесса. Из массива значений параметров рассматриваемого типоразмера определяется среднее значение за месяц;

4) в исследуемых массивах данных могут встречаться грубые погрешности или отсутствовать некоторые значения. Ошибочные данные можно заменить сгенерированными значениями. По достоверным данным строится совместный закон распределения и определяется искомое сочетание параметров. Для данного сочетания определяется закон распределения корректируемой величины. Затем осуществляется генерация;

5) при выборе нормированных значений параметров можно учитывать возможность получения требуемых свойств готовой продукции. В этом случае необходимо организовать процедуры выбора оптимальных технологических режимов для исследуемых марок сталей. Границы исследуемого технологического пространства параметров, формирующие скорректированное пространство, обеспечивают получение выходных свойств с максимальной вероятностью.

В реальных условиях производства сложно выделить один определяющий параметр, поэтому возникает необходимость комплексной оценки влияния основных технологических параметров на расход ресурсов в соответствии со следующим алгоритмом:

1) задается сортамент за исследуемый период времени;

2) каждой статье затрат ставится в соответствие свой набор технологических параметров;

3) производится расчет и составление обобщенных матриц коэффициентов пропорциональности;

4) определяется суммарный прогноз расхода энергоресурсов.

Для реализации предлагаемого алгоритма для каждой статьи затрат на каждом переделе рассматривалась соответствующая совокупность технологических параметров. Значение нормированной величины отражает зависимость затрат от типоразмера, марки стали и особенностей технологии. Если выбран /-й технологический параметр, влияющий на расходу-го вида ресурса, то зависимость представляется в виде:

(п

IК],

VI/

где п - число реализованных видов продукции за исследуемый период на данном переделе; М, - масса /-го вида продукции; х, - среднее значение технологического параметра для /-гх> вида продукции; - коэффициент пропорциональности, указывающий количество единиц у'-го элемента затрат, приходящихся на единицу технологической величины х.

Однако в реальных условиях сложно выделить один технологический фактор, оказывающий основное влияние на расход какого-либо вида ресурсов. Поэтому возникает необходимость комплексной оценки влияния основных технологических величин на расход ресурсов.

Матрица затрат определяется по схеме:

[щ.......мп\ •

.....о.......о

..............о

О........О.....К у*

......гл].

На первом этапе исследований матрица пропорциональности К(гх) неизвестна. По исходным данным за базовый месяц об объемах производства Мб, технологии обработки Xи израсходованных

ресурсах Ъъ определяется матрица

'Б^Б I

На основе матриц объемов производства М и матриц основных технологических факторов для всех видов продукции Хт, определяется величина суммарного расхода технологических параметров в виде диагональной матрицы

сИа) = (На§

[щ......Мп\

:Х*

£мхх......о......о

о......%мх2......о

о........о.....ему*

Полученная система уравнений позволяет прогнозировать расход ресурсов в зависимости от основных технологических параметров

Матрица вновь формируется на основе базовой информации о производстве и затратах

Получив обобщенную матрицу коэффициентов, можно прогнозировать расход ресурсов в зависимости от основных технологических параметров. На новых данных вновь формируется матрица и сравнивается с исходной. Проводимая итерация позволяет получить

динамику изменения коэффициентов и описать ее с помощью модели временных рядов. По полученным результатам прогнозирования оценивается влияние определяющих параметров технологического процесса на изменение затрат.

В третьей главе произведена разработка моделей анализа затратных показателей функционирования исследуемой социотехнической системы.

По обобщенной матрице коэффициентов пропорциональности осуществляется прогноз расхода ресурсов на другие периоды.

Например, используя матрицу коэффициентов пропорциональности за базовый период ^£баз и суммарный расход технологических параметров за исследуемый период , можно

спрогнозировать расход ресурсов в этом периоде по базовым коэффициентам

21(исслед/баз) = ^баз" "

Аналогично получаем матрицы прогнозов на все г'-е исследуемые месяцы по коэффициентам пропорциональности базовых месяцев

Чтобы оценить влияние отдельных параметров на элементы затрат, можно построить матрицы прогнозов для каждого параметра. В итоге можно получить средние прогнозы по месяцам и за весь исследуемый период (например, год). у

Средняя ошибка по исследуемому параметру Хд :

х X £/?(/)= —

Получив ошибки прогнозов для всех исследуемых технологических параметров, можно сделать вьтод об эффективности назначения той или иной величины параметра.

Пример прогнозирования расхода электроэнергии по суммарному обжатию приведен в табл. 1.

2К(1)-2Я(Ц)

Таблица 1

п рогноз расхода электроэне эгии по суммарному обжатию

э\э Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь

Яь варь 37561,9 32831,5 36224,4 37126,2 35152,4 32464,7 33820,2 34183,4 36334,4 21470,3 20723,6

Февраль 39837,2 34820,3 38418,7 39375,1 37281,8 34431,3 35868,9 36254,1 38535,4 22770,9 21978,9

И.фт 37625,9 32887,5 36286,1 37189,4 35212,3 325200,0 33877,9 34241,7 36396,3 21506,9 20758,9

Апрель 36125,7 31576,3 34839,'4 35706,7 33808,4 31223,5 32527,2 32876,5 34945,2 20649,4 19931,2

37930,0 33153,3 36579,4 37490,1 35497,0 32782,9 34151,8 34518,5 36690,6 21680,8 20926,7

>1юнь 38387,5 33553,2 37020,6 37942,2 35925,1 33178,3 34563,6 34934,8 37133,1 21942,2 21179,1

Июль 39445,3 34477,8 38040,7 38987,8 36915,С 34092,6 35516,1 35897,5 38156,3 22546,9 21762,7

А[густ [39183,5 34248,9 37788,3 38729,0 36670,0 33866,3 35280,4 В5659,2 37903,1 22397,2 21618,2

Се нтябрь 36808,5 32173,0 135497,8 36381,5 34447,3 31813,5 33141,9 33497,8 35605,6 21039,7 20307,9

Оггябрь 37157,8 32478,4 35834,7 36726,8 34774,3 32115,5 33456,5 33815,7 35943,6 21239,4 20500,6

Ноябрь 37748,9 32995,0 36404,7 37311,С 35327,5 32626,4 33988,7 34353,7 36515,3 21577,2 20826,7

Среднее ПС месяцам 38025,0 33037,5 36664,9 37725,9 35551,4 32793,7 34067,7 34457,4 36855,3 21758,2 20968,8

Ошибка 2,61404 5,12009 2,55856 5,65497 2,55336 2,88044 4,27679 3,83766 3,88076 3,18613 2,51763

Средняя ошибка 335277

Пример ошибок прогнозирования температуры за черновой группой клетей приведен на рис. 2,

Ошибка прогноза

4 -I 3 2

- -- - ~т — •— ШШЩяШЖШШт

— -т

1 ■ I

„ :.! л

ШЭД

/у / ^

Л>1 Л

Рис. 2. Прогноз по температуре за черновой группой клетей Анализируя ошибки прогнозов для различных месяцев, можно оп-эеделить перечень параметров, оказывающих значительное влияние на расход ресурсов.

В рамках методов корреляционного и регрессионного анализа на примере прогнозируемых значений расхода электроэнергии рассмотрено влияние следующих технологических параметров: вес сляба Х\, температура сляба за пятой клетью Х2, температура в конце прокатки

Хз, температура смотки Х4, содержание углерода в стали Х$, содержание марганца в стали Х6, суммарное относительное обжатие Х1, относительное обжатие в черновой группе клетей Х%, содержание серы з стали Хд, содержание никеля в стали Х10, относительное обжатие з чистовой группе клетей Хц, содержание алюминия в стали Хи, врем л нагрева сляба Хц.

При этом регрессионная зависимость имела вид:

7 = 73,663-1,0882^ +\0,\142Хг -3,0502^ -1,5152^ -0,7142^ --0,3172Х(.-0,7152^ -0,3112^ + 0,5112^ -1,2742^ -0,0022^ + +0,0512,^ + 0,2502^.

Для повышения эффективности оценки влияния технологически ч. параметров на затраты с учетом особенностей исследуемой социс-технической системы использовался следующий алгоритм дисперсионного анализа: выбор математической модели; формулировка нуль-гипотезы Но; выбор уровня а и принятие решения о вероятности отображения Н0) когда она верна; вычисление сумм квадратен,

степеней свободы и средних квадратов; расчет ^-отношения —— и

сравнение с точкой процентиля 100 ■ (1 - а) в распределении / у.

В итоге осуществляется разбиение технологических параметров на уровни - рассчитывается количество попаданий каждой статьи зг-трат в каждую группу технологических параметров.

В соответствии с принятым алгоритмом был проведен двухфак-торный анализ для каждого сочетания параметров. В каждой паре параметр, имеющий большее значение коэффициента Фишера, получай единицу. В итоге по количеству единиц можно судить о наиболее важных технологических факторах.

Чтобы оценить совместное влияние технологических параметров на расход ресурсов, был проведен многофакторный дисперсионный анализ, по результатам которого сделан вывод о влиянии анализируемых технологических параметров и их комбинации на расход энергоресурсов.

На основании кластерного анализа произведена группировка марок сталей по похожести значений технологических параметров, что обусловливает сокращение количества матриц коэффициентов пропорциональности. Учитывая типоразмеры исследуемых марок сталей, осуществлена кластеризация внутри одной марки стали для различных толщины и ширины.

В четвертой главе проведена разработка моделей, положенных в основу методики прогнозирования затрат при комплексной оценке влияния основных технологических параметров на расход ресурсов. Суммарные затраты на передел определяются зависимостью

5 = X , 7=1

где С; - ценау-го элемента затрат (/ = 1 ,...,т, т - количество статей затрат);

- KjRm¡nj X - суммарный расход У-го элемента затрат /=1

на весь сортамент.

Здесь К, - коэффициент пропорциональности, указывающий количество единицу-го элемента затрат, приходящихся на единицу тех-

( кВт • ч ^

нологической величины (например, для электроэнергии - - );

., • - V с ;

^тт у - минимальное значение нормированного технологического параметра из всего исследуемого сортамента (масштабирующее значение), приходящееся на одну тонну проката; к,} - коэффициент пропорциональности технологического параметра для /-го типоразмера, который позволяет судить о том, во сколько затраты на производство /-го типоразмера превосходят затраты для базового типоразмера, имеющего Ятт/, Щ - масса каждого вида продукции.

Модель прогнозирования изменения расхода ресурсов по переделу имеет вид

А5 = I АС, £ +1 с, £ Агт-тгк1гм1 +

Ы ;=1 г=1 Ы

т Р <2

+ X /( I кр]АМр - £

)=\ р=\ д=\

Методикой прогнозирования предусмотрена оценка следующих ситуаций при изменении условий производства:

- изменение цены статьи затрат на ДС;, которое обусловливает изменение суммарных затрат на передел в матричной форме М* = зит(ДБа)М\

- изменение объемов производства АМ,, вызывающих изменение затрат на передел А5* = вит(Бц) ДМ;

- изменение стоимости /-го элемента затрат на производство одной тонны масштабирующего типоразмера при /-м технологическом параметре ДZIn¡n/;, при котором суммарные затраты на передел 5* = ей т(АЗи)М.

Методика учитывает технологические особенности производства различных видов проката и отражение их влияния на уровень затрат. Дополнительный учет информации о затратах в задачах планирования и управления исследуемой социотехнической системы может обеспечить заметное увеличение эффективности ее работы.

Примеры прогнозирования на основе расходных коэффициентов по январю на остальные месяцы приведены в табл. 2.

Таблица 2

Прогноз изменения ресурсов при увеличении производства стали 0020 на 1000 т

Прогноз по январю на период Расход электроэнергии до изменения Расход электроэнергии после изменения производства, тыс. кВт-ч Расход топлива до изменения Расход топлива после изменения производства, тыс. УТ

производства, тыс. кВт-ч производства, тыс. УТ

март 39003,676 39011,76 24326,55 24331,59

апрель 38197,052 38204,97 27837,797 27843,57

май 40937,893 40946,38 32330,995 32337,69

июнь 53744,498 53755,64 48941,974 48952,12

июль 41524,850 41533,46 33960,813 33967,85

август 55648,593 55660,13 49234,417 49244,62

сентябрь 45144,233 45153,59 39272,822 39280,96

октябрь 59486,636 59498,96 48670,702 48680,79

ноябрь 49528,929 49539,19 40639,959 40648,38

При постоянном суммарном объеме производства, по замене одних видов продукции другими можно оценить изменение затрат.

Увеличение объема производства марок 0020 и 0101 на 1000 т при аналогичном снижении производства марок 0104 и 01 ют привело к снижению расхода электроэнергии на 490 кВт-ч. В то же время при увеличении объема производства марок 0020, 0101 и 0200 на 1000 т и аналогичном снижении производства марок 0104, 0202 и 01 ют происходит увеличение расхода электроэнергии на 500 кВт-ч.

Проведены исследования влияния изменения объема производства и нормированных значений технологических параметров (на примере температуры за черновой группой клетей) на изменение расхода ресурсов. Из анализа полученных результатов следует, что изменение температуры за черновой группой клетей от среднего до минимального позволяет снизить расход электроэнергии на 961 тыс. кВтч.

Для реализации комплекса поставленных задач использовался !1зык высокого уровня С++ с применением среды визуальной разработки приложений C++Buidler фирмы Inprise International. Для доступа к базе данных СУБД Oracle использовалась библиотека Direct Oracle Access 2.2.1.

Таким образом, предложенная методика прогнозирования позволяет управлять изменением расхода ресурсов при изменении условий производства, а также накапливать информацию о затратах и вырабатывать решения по назначению цен при конъюнктурном спросе на выпускаемую продукцию.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ I. Разработаны модели прогнозирования расходов производственных ресурсов на основе обобщенных матриц коэффициентов пропорциональности, позволяющие решать задачи прогнозирования по любому месяцу в течение календарного года. Ошибки прогнозов расхода ресурсов, полученные на основе предложенных моделей, снижены до 5 - 10 %.

2. Разработаны математические модели анализа экономических показателей функционирования предприятия, расширяющие возможности избирательного анализа влияния технологических параметров на расходование энергоресурсов.

3. Разработаны математические модели прогнозирования, позволяющие оценивать изменение затрат по цеху или переделу при изменении объемов производства отдельных марок сталей или типораз-

меров. В условиях меняющейся конъюнктуры рынка возможны прогнозирование суммарных затрат и изменение вклада статей затрат.

4. Разработана методика прогнозирования технологических параметров, определяющих статьи затрат, в условиях отсутствия единой системы слежения за производимой продукцией, ограниченной информации об операциях сквозной технологии и свойствах готовой продукции.

5. Предложена итеративная обработка информации, обеспечивающая лицо, принимающее решение по планированию производства и назначению цен на продукцию, информацией о действительных затратах по всему сортаменту, что дает возможность управлять производством на реальной экономической основе в условиях рыночной экономики.

6. Проведены опробование и внедрение в эксплуатацию и в федеральный компонент учебного процесса результатов диссертационной работы в виде программных продуктов.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России

1. Болотова, Т. В. Анализ потребности в ресурсах на производство металлопродукции при изменении условий производства / А. М. Корно-ев, Т. В. Болотова // Системы управления и информационные технологии. - 2006. - № 4.2(26). - С. 241-245.

2. Мирошникова, Т. В. Методика расчета затрат с учетом влияния технологических факторов / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Системы управления и информационные технологии. - 2007. -№4.2(30).-С. 251-255.

3. Мирошникова, Т. В. Методика поиска оптимальных границ факторов сквозной технологии / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Системы управления и информационные технологии. - 2008. - № 3(33). -С. 93-96.

Публикации в иных изданиях

4. Болотова, Т. В. Исследование влияния технологических факторов на затраты методами дисперсионного и факторного анализа / А. М. Корнеев, О. А. Назаркин, Т. В. Болотова // Теория и практика производства листового проката : сб. науч. тр. - Липецк : ЛГТУ, 2005,-4.2.-С. 12-19.

5. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 4306. Проект системы факторного, дисперсионного и кластерного анализа

для исследования технологических параметров / А. М. Корнеев, Т. В. Болотова, О. А. Назаркин. Дата регистрации 14.02.2005.

6. Извещение о государственной регистрации в национальном фонде неопубликованных документов № 50200500154. Проект системы факторного, дисперсионного и кластерного анализа для исследования технологических параметров / А. М. Корнеев, Т. В. Болотова, О. А. Назаркин. Дата регистрации 14.02.2005.

7. Болотова, Т. В. Генерация массивов технологических факторов / Т. В. Болотова // Социально-экономические проблемы России и перспективы их решения: сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф. -Воронеж, 2007. - Т. 1. - С. 126 - 127.

8. Мирошникова, Т. В. Поиск оптимальных границ факторов сквозной технологии / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Измерение, контроль, информатизация : материалы IX Междунар. науч-техн. конф. - Барнаул : АлтГТУ. - 2008. - С. 115 - 121.

9. Мирошникова, Т. В. Методика организации автоматизированного выбора оптимальных границ факторов при идентификации сложных технологических систем / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Телематика'2008: тр. XV Всерос. науч.-метод. конф. - СПб. : СПбГУИТМО, 2008. - Т. 1. - С. 62-66.

10. Miroshnikova, T. V. Use of discrete space-temporary models at calculation of the prime cost of metal production / A. M. Korneev, T. V. Miroshnikova // Proceedings of the Workshop on Computer Science and Information TechnologiesCSIT'2008.-Antalya, Turkey,2008.-Vol. l.-P. 197-199.

11. Мирошникова, Т. В. Расчет затрат с учетом влияния технологических факторов / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Современные проблемы информатизации в экономике и обеспечении безопасности: сб. науч. тр. - Воронеж : Научная книга, 2009. - Вып. 14. - С. 44-49.

12. Мирошникова, Т. В. Управление технологией при изменении условий производства / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Телемати-ка'2009: тр. XVI Всерос. науч.-метод. конф. - СПб. : СПбГУИТМО, 2009. -Т. 2.-С. 402-404.

13. Miroshnikova, T. V. Management of technology at changing of conditions of production [Text] / A. M. Korneev, T. V. Miroshnikova // Proceedings of the 11 International Workshop on Computer Science and Information Technogies CSIT2009.-Crete, Greece, 2009. - Vol. 3. -P. 212-214.

Научное издание

МИРОШНИКОВА Тамара Владимировна

Специальности: 05.13.18-Математическоемоделирование, численные методы и комплексы программ; 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Редактор В. В. Чувашова Корректор Н. А. Сиделъникова Компьютерная верстка С. В. Денисовой

Подписано в печать 02.02.10. Формат 60х841/16. Усл. печ. л. 1,16. Тираж 100. Заказ № 32.

Издательство ПГУ 440026, Пенза, Красная, 40

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Мирошникова, Тамара Владимировна

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОТИВОРЕЧИЙ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СОЦИОТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ.

1.1 Анализ методов управления затратами на промышленном предприятии как социотехнической системе.

1.2 Анализ методов и моделей расчета затрат в социотехнической системе.

1.3 Постановка задач исследования.

Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ И ЗАТРАТ.

2.1 Обоснования методики расчета технологических параметров.

2.2 Разработка методики прогнозирования технологических параметров по переделам.

2.3 Обоснование выбора нормативных коэффициентов затрат и технологических параметров.

2.4 Разработка методики прогнозирования затрат с учетом влияния технологических параметров.

Выводы.

3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИССЛЕДУЕМОЙ СОЦИОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ.

3.1 Разработка моделей прогнозирования расходов производственных ресурсов.

3.2 Разработка моделей исследования влияния технологических факторов на затраты с использованием методов корреляционного и регрессионного анализа.

3.3 Исследование влияния технологических параметров на затраты с использованием моделей дисперсионного анализа.

3.4 Кластеризация металлопродукции в принятии управленческих решений.

Выводы.

4. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАТРАТ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ УСЛОВИЙ

ПРОИЗВОДСТВА.

4.1 Разработка модели прогнозирования затрат при изменении условий производства.

4.2 Разработка методики прогнозирования изменения затрат при комплексной оценке влияния основных технологических параметров на расход ресурсов.

4.3 Прогнозирование потребности в ресурсах при изменении объемов производства.

4.4 Программная реализация методики прогнозирования затрат.

Выводы.

Введение 2010 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Мирошникова, Тамара Владимировна

Актуальность темы. В настоящее время во всех отраслях промышленности используются различные виды металлопродукции, обладающей широким диапазоном технических характеристик. Повышение конкурентоспособности продукции металлургических предприятий должно опираться на совершенствование процессов анализа затратных показателей и применение моделей прогнозирования затрат при изменении условий и объемов производства. Вопросы разработки и использования новых математических моделей для анализа и управления затратами являются важной составляющей повышения эффективности деятельности металлургического предприятия. Проблемам математического моделирования, обработки информации и управления сложными системами посвящены работы известных специалистов. В их число входят Л. И. Седов, Р. 3. Сагдеев, Л. А. Арцимович, Е. П. Жидков, В. А. Сипайлов и др.

Определение стратегии принятия управленческих решений должно быть тесно связано с динамикой изменения объемов производства и расходом энергоресурсов. Сложившаяся методология оценки затрат на производство проката опиралась на нормативную базу, основой которой были укрупненные характеристики затрат ресурсов. Эти характеристики определялись по фактическим затратам, а их усреднение осуществлялось не только по сортаменту и цехам одного предприятия, но иногда и по группам предприятий. Такая методология не позволяет связать затраты ресурсов с продукцией определенного типа и качества, с отдельными технологическими операциями. Важным направлением достижения высоких результатов является разработка математических моделей и методик прогнозирования затрат, которые должны обеспечивать решение ситуационных задач.

Существующая методика определения затрат, основанная на учете стоимости среднестатистического вида продукции и распределении всей суммы затрат с помощью коэффициентов трудности по группам марок сталей, не дает возможности выявить действительные издержки на производство отдельного вида продукции.

В соответствии с указанной целью диссертационная работа направлена на решение следующих задач:

Объект исследования — математические модели, алгоритмы и программы, обеспечивающие принятие решений в социотехнических системах.

Предмет исследования — математические модели и методика прогнозирования затрат в зависимости от изменяющихся условий производства и спроса на металлопрокат.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложены математические модели анализа затратных показателей предприятия по выпуску металлопроката, которые в отличие от известных значительно расширяют возможности избирательной оценки влияния технологических параметров на расходование энергоресурсов.

4. Алгоритм итеративной обработки информации, обеспечивающий лицо, принимающее решение по планированию производства и назначению цен на продукцию, информацией о реальных затратах по всему сортаменту, и управление производства на реальной экономической основе в условиях рыночной экономики.

Положения, выносимые на защиту:

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях: научной конференции «Теория и практика производства листового проката» (Липецк, 2005); Международной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества CCSQM'2007» (Старый Оскол, 2007); XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2008» (Санкт-Петербург, 2008); Международной научно-практической конференции ИКИ-2008 (Барнаул, 2008); 10th International Workshop on Computer Science and Information Technologies

CSIT'2008 (Antalya, Turkey, 2008); XIV Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 2008); XVI

Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2009» (Санктth

Петербург, 2009); 11 International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT'2009 (Crete, Greece, 2009).

Публикации. Основные материалы диссертации опубликованы в 13 работах, включающих три статьи в журналах, рекомендуемых ВАК; получены свидетельство об отраслевой регистрации разработки и извещение о государственной регистрации в «Национальном информационном фонде неопубликованных документов».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Общий объем работы составляет 156 страниц, в том числе 105 страниц машинописного текста, включая 35 рисунков, 22 таблицы, 124 формулы. Библиографический список содержит 117 наименований.

Заключение диссертация на тему "Математическое моделирование и методика прогнозирования затрат в условиях конъюнктурного спроса на металлопрокат"

4.6 Выводы

1. Разработанная система моделей прогнозирования позволяет оценить изменение затрат по цеху или переделу при изменении объемов производства отдельных марок сталей или типоразмеров, спрогнозировать затраты при изменении технологических условий обработки на отдельных переделах. В условиях меняющейся конъюнктуры рынка возможно прогнозирование суммарных затрат и изменение вклада статей затрат. Моделью (4.25) предусмотрено также прогнозирование изменения расходов ресурсов по переделу.

2. Разработанная методика прогнозирования затрат при комплексной оценке влияния основных технологических параметров на расход ресурсов обеспечивает решение ситуационных задач:

- изменение цены статьи затрат (модель (4.39));

- изменение объемов производства (модель (4.41));

- изменение стоимости j — ого элемента затрат на производство одной тонны масштабирующего типоразмера (модель (4.42)).

Оригинальность предлагаемой методики определяется возможностями расчета затрат в натуральном выражении по отдельным видам ресурсов и в стоимостном по одному или нескольким переделам. Цена ресурса при это играет роль масштабирующего коэффициента, который может меняться пользователем. Дополнительный учет информации о затратах в задачах планирования и управления исследуемой социо- технической системой может обеспечить заметное увеличение эффективности ее работы.

3. Предложенный подход обеспечивает специалистов, отвечающих за планирование производства и назначение цен на продукцию, информацией о реальных затратах по всему сортаменту, что дает возможность планирования производства на реальной экономической основе в условиях рыночной экономики.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Обобщение результатов проведенного исследования позволяет сделать следующие выводы.

В промышленности технологический процесс состоит из взаимосвязанных переделов, и наиболее достоверные данные о себестоимости изделий дает организация учета затрат по отдельным группам изделий, стадиям обработки. При большой номенклатуре изготовляемых полуфабрикатов и готовых изделий, сложном технологическом процессе учет затрат на производство по каждому виду продукции вести не представляется возможным.

Проблема анализа и моделирования затратами относится к одной из наиболее сложных в промышленности. В связи с этим складывается тенденция существенных изменений в методах и системах анализа затрат, направленных на особенности технологического процесса. Разработка моделей и методов становиться комплексной, т.е. должна опираться не только на производственную сторону предприятия, но и иметь под собой научную обоснованность распределения затрат.

Несмотря на известную специализацию основных агрегатов, на большинстве предприятии выпускается продукция разных марок, размеров, отличающаяся своими сортаментными характеристиками, а также характеризующаяся неравномерностью объемов выпуска по отдельным периодам времени, что обусловлено рядом объективных фактов. Наблюдается резкие колебания затрат по предприятиям по причине ценностного характера; имеются также существенные различия в технической оснащенности металлургических агрегатов. Все это в конечном счете определяет необходимость системного анализа затрат в металлургическом производстве.

Приведенные исследования способствовали развитию единых теоретико-методологических предпосылок для изучения проблем анализа затрат в промышленности. Однако, вопросы управления затратами недостаточно полно рассматриваются в специальной литературе. Понятие «система анализа затрат» не сформировано применительно к металлургическим предприятиям. Часто наблюдается упрощенное рассмотрение отдельных элементов системы расчета затрат.

В работе обоснована необходимость разработки методики системного исследования затрат для металлургического производства, на основе которой можно осуществить выбор отдельных элементов системы расчета затрат. Объединение современных методов и инструментов расчета затрат, методов анализа и обработки данных, экономико-математического аппарата позволит на основе единой информационной базы управлять затратами и выбирать наилучший вариант решения возникающих проблем.

Проведенный анализ теоретических подходов к исследованию затрат как объекта управления показал, что многие вопросы не характеризуются однозначностью их решения. Это относится к разработке комплекса моделей и методов управления затратами промышленных предприятий, ориентированных на решение важных прикладных задач анализа, моделирования, оптимизации и механизмов принятия управленческих решений.

Проанализированы возможности использования различных моделей и методов анализа затрат с учетом специфики работы промышленных предприятий.

Аргументирована целесообразность применения методов дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализа для исследования и оптимизации расхода затрат.

Стоимость прокатной продукции в значительной степени определяется затратами на производство. Во многих методиках все затраты на производство проката суммируются, а затем распределяются между отдельными видами прокатной продукции на основе переводных коэффициентов трудоемкости. Однако они не учитывают различий в типоразмерах по каждому виду сортамента. Широкое распространение подхода обусловлено его простотой. Но он не дает возможности выявить рентабельность производства отдельных типоразмеров. Кроме того, он способствует росту затрат вследствие их обезличивания.

Проанализированы действительные затраты производства, осуществлена оценка затраты на технологию производства каждого типоразмера, создана матрица затрат. При изменении цен или условий производства матрица затрат будет изменяться. Она дает возможность формировать реальные коэффициенты трудоемкости производства различных видов металлопродукции.

Проведен анализ связей между затратами и технологическими факторами.

Исследованы особенности производства металлопродукции на различных агрегатах, рассмотрены возможности их отражения в методике расчета и анализа затрат.

Для технологических факторов рассмотрены методы подбора «нормированных» значений для каждой марки стали и профилеразмера.

Предложена методика исправления грубых погрешностей в массивах данных и генерации новых массивов.

Рассмотрены методы реализации процедур выбора оптимальных технологических режимов для исследуемых марок сталей.

Среди технологических характеристик в дальнейшем важную роль играют нормирующие технологические величины, связанные с затратами ресурсов разного типа.

По некоторому критерию (например, наибольший объем производства или минимальный уровень затрат) выбирается масштабирующий типоразмер, с которым соотносятся остальные типоразмеры.

В реальных условиях производства сложно выделить один технологический фактор, оказывающий основное влияние на расход какого-либо вида ресурсов. Поэтому Предложен метод комплексной оценки влияния технологических факторов на расход ресурсов.

Для каждой из статей затрат определяется набор связанных с ней технологических величин (время обработки, работа деформации, температура нагрева и т.д.). Значение нормирующей величины отражает зависимость затрат от типоразмера, марки стали и особенностей технологии. Предложен подход нормирования затрат и технологических параметров по маркам сталей и типоразмерам.

После реализации процедур расчета затрат с учетом влияния факторов технологии может быть сформирована матрица прогнозов элементов затрат в зависимости от использованных технологических факторов.

Разработана методика анализа влияния технологических факторов на расход ресурсов на основе матриц затрат.

Рассмотрены способы анализа влияния факторов с использованием корреляционного и регрессионного анализа.

Предложен подход выбора технологических факторов, оказывающих наиболее значимое влияние на расход элементов затрат.

Предложен метод группировки марок сталей и типоразмеров по схожести расхода ресурсов и нормированных коэффициентов технологических факторов. Исследуемые марки сталей можно сгруппировать в кластеры по нормированным коэффициентам технологических факторов с помощью метода последовательной кластеризации. В качестве исследуемых факторов можно взять факторы, имеющие максимальные коэффициенты в регрессионных моделях. Другой способ кластеризации заключается в использовании основного набора исследуемых технологических параметров.

С использованием кластерного анализа можно осуществить группировку марок сталей по похожести значений технологических параметров или элементов затрат. Кроме того, можно учесть типоразмеры исследуемых марок сталей и осуществить кластеризацию уже внутри одной марки стали для различных толщин и ширин.

Рассмотрены результаты изменения потребности в ресурсах при изменении объема производства, условий производства, замене одних типоразмеров на другие.

Основное содержание работы изложено в публикациях [82-85, 98, 108117].

Библиография Мирошникова, Тамара Владимировна, диссертация по теме Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

1. Организация производства, труда и управления в черной металлургии (справочное пособие) / А.В.Полянский, Д.А. Горелов, A.C. Гугель и др. -Киев: Техника, 1986. 238 с.

2. Ку старев, В. П. Автоматизированное управление затратами на предприятии / В. П. Кустарев и др.: под общ. ред. В.П. Кустарева. -Ленинград.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1990. 226 с.

3. Кузнецов, Л. А. Система расчета затрат на производство проката / Л. А. Кузнецов, A.M. Корнеев, Д.Г. Евсюков, И.В. Степанюк // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. — 1998 г. №9. — С. 72-76.

4. Котляров, С. А. Управление затратами / С. А. Котляров. — СПб.: Питер, 2001.- 160с.

5. Лебедев, В. Г. Управление затратами на предприятии: учебник / В. Г. Лебедев., Т. Г. Дроздова., В. И. Кустарев и др.; под общ. ред. Г. А. Краюхина. СПб.: «Издательский дом «Бизнес — пресса», 2000. - 277с.

6. Филиппов, К. К. Себестоимость производства и реализации продукции. Формирование финансовых результатов / К. К. Филиппов, Б. С. Миталатий. -СПб.: Питер,- 1992.

7. Шим Джей, К. Методы управления стоимостью и анализа затрат / К. Шим Джей, Г. Сигел Джоэл: перевод с англ. М.: Информационно -издательский дом "Филинъ", 1996. — 344 с.

8. Кокинс, Г. Учебник по методологии функционального учёта затрат / Г. Кокинс, А. Стратгон, Д. Хелблинг. М.: ВИП«Анатех», 2000.

9. Другалев, С.М. Расчеты затрат в комплексном производстве по методу прямых измерителей: препринт. Науч. докл. / С.М Другалев, Б.З. Кудинов, З.С. Другалева. Свердловск: УНЦ АН СССР, 1982. -52с.

10. Ластовецкий, В. Е. Учет затрат по факторам производства и центрам ответственности / В. Е. Ластовецкий. — М.: Финансы и статистика, 1988. -163с.

11. Губанов, В.А Введение в системный анализ / В. А. Губанов, В. В. Захаров, А. П. Коваленко. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1988.-232с.

12. Перегудов, Ф. И. Введение в системный анализ / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. -М.: Высшая школа, 1989. 367с.

13. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Дж. Клир. : пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. - 544с.

14. Юрков, Н.К. Модели и алгоритмы управления интегрированными производственными комплексами: Монография; Пензенский государственный университет. Пенза, информационно-издательский центр ПТУ, 2003.-198с.

15. Технология системного моделирования / под общей ред. В. Емельянова и др. М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. - 520с.

16. Месарович, М. Общая теория систем: математические основы / М. Месарович, Я. Такахара. М.: Мир, 1978. - 312 с.

17. Рожков, И. М. Математические модели для выбора рациональной технологии и управления качеством стали / И.М. Рожков, С. А. Власов, Г.Н. Мулько. М.: Металлургия. - 1990. - 184 с.

18. Сургучев, Г. Д. Математическое моделирование сталеплавильных процессов / Г. Д. Сургучев. М.: Металлургия, 1978. 224 с.

19. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара. М.: Мир, 1973. - 344 с.

20. Северцев, Н. А. Надежность сложных систем в эксплуатации и обработке / Н. А. Северцев. М.: Высшая школа, 1989. - 431 с.

21. Буловский, П. И. Проектирование и оптимизация технологических процессов и систем сборки РЭА / П. И. Буловский, В. П. Ларин, А. В, Павлова. М.: Радио и связь, 1989. - 176с.

22. Норенков, И. П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем / И. П. Норенков. М.: Высшая школа, 1986.- 304с.

23. Зуев, С. М. Динамическая модель массового производства / С. М. Зуев, В. М. Хоменко // Информационные системы и моделирование. — Новосибирск, 1975. -С. 32-36.

24. Эйкхофф, П. Основы идентификации систем управления / П. Эйкхофф.- М.: Мир, 1975.-682 с.

25. Тищенко, А. Н. Многофакторные экономико-математические модели анализа и прогнозирования затрат на ремонты /А. Н. Тищенко, Г. П. Сверхина // Организация производства в черной металлургии. — М. —1981. -С. 66 68.

26. Леванова, Н. Г. Совершенствование методов планирования и калькулирование себестоимости продукции в условиях АСУП / Н. Г. Леванова // Экономика и планирование на предприятиях хим. машиностроения. Пермь, 1981.-е. 44-50.

27. Имитационное моделирование производственных систем / Под общей редакцией A.A. Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. -416с.

28. Дюбуа, Д. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике / Д. Дюбуа, А. Прад: пер. с. фр. М.: Радио и связь, 1990. -288с.

29. Амбарцумян, А. А. Логическое управление технологическими процессами на основе обратной связи по отклонению / А. А. Амбарцумян // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2001. - № 4.-е. 5-11.

30. Садыхов, В. С. Показатель остаточного ресурса и его свойства / В. С. Садыхов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1985. - №4. - с. 98102.

31. Прангишвили, И. В. Основы проектирования АСУ сложными технологическими процессами / И. В. Прангишвили, А. А. Амбацурмян. М.: Энергоатомиздат, 1994.

32. Марьин, Н. К. Учет затрат и калькулирование себестоимости продукции в черной металлургии / Н. К. Марьин, В. П. Белянский. М: Металлургия, 1987. - 222с.

33. Кузнецов, Л. А. Система расчета затрат на производство проката / Л.А. Кузнецов, В. А. Бреус, А. М. Корнеев // Сталь. 1995 г. - №3. - С. 63-64.

34. Мюльдорф, Р. Производственный учет. Снижение и контроль издержек. Обеспечение их рациональной структуры / Р. Мюльдорф, М. Карренбауэр: Пер с нем. М.И. Корсакова. М.: ЗАО «ФБК-ПРЕСС», 1996. -160с.

35. Палий, В. Ф. Управленческий учет / В. Ф. Палий, Рей Вандервил. М.: Инфра-М, 1997.

36. Ильин, А. И. Планирование на предприятии: учебное пособие / А. И. Ильин; в 2 ч. Ч. 1. Стратегическое планирование. М.: ООО «Новое знание», 2000.-312с.

37. Осипов, В. И. Информационная структура затрат / В. И. Осипов. -Саранск: издательство Мордов. ун-та, 1991. 91с.

38. Трусов, А. Д. Учет затрат в комплексных производствах / А. Д. Трусов. М.: Финансы и статистика, 1987. 238с.

39. Дьяченко, И. А. Система нормативного учета, контроля и калькулирования себестоимости продукции: учебное пособие / И. А. Дьяченко. Свердловск: Урал, ун-т, 1984. - 72с.

40. Ивашкевич, В. Б. Проблемы учета и калькулирования себестоимости продукции / В. Б. Ивашкевич. М.: «Финансы», 1974.

41. Пыркин, Б. В. Экономический анализ предприятия: учебник для вузов / Б. В. Пыркин. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 360 с.

42. Фальцман, В. К. Основы управления предприятием / В. К. Фальцман, Л. А. Давыдова. М.: ТЕИС, 2000. - 122с.

43. Лебедев, Ю. Г. Методика выделения и оценки временной составляющей затрат / Ю. Г. Лебедев, И. А. Ларионова, А. Д. Руденко // Известия ВУЗов. Черная металлургия. — 2001 г. №8. - с. 73-75.

44. Панфилов, А. С. Системный подход в организации управления предприятием / А. С. Панфилов. М.: Знание, 1989. - 62с.

45. Кузнецов, Л. А. Современный подход к управлению металлургической технологией / Л. А. Кузнецов // Производство проката. 1999 г. - №9. - с. 2734. (Часть 1). - 2000 г., - №3, - с. 34-40. (Часть 2).

46. Черноудов, Н. Н. Планирование и калькулирование себестоимости продукции / Н. Н. Черноудов, Н. М. Юрьев. М.: Экономика, 1971. - 183 с.

47. Неминущий, И. И. Планирование себестоимости проката и прибыли в черной металлургии / И. И. Неминущий. М.: Металлургия, 1980г. - 263 с.

48. Лабзунов, П. М. Организация управления затратами в условиях рыночной экономики России / П. М. Лабзунов // Экономист. — 2002г. —№ 9. -с. 36-39.

49. Терехов, Л. Л. Математические методы и модели в планировании / Л. Л. Терехов, А. Д. Шарапов, А. С. Бернштейн. К.: Высшая школа, 1981. -272с.

50. Волков, А. С. К вопросу автоматизации расчетов планирования себестоимости продукции / А. С. Волков // Теория и практика машинной обработки экономической информации. М.: 1979. - №5 - С. 44 - 50.

51. Гарифуллин, К.М. Автоматизированная подсистема управления себестоимостью продукции по нормативному методу / К. М. Гарифуллин. -НИИ управляющих машин и систем. Пермь, 1983. - 399с.

52. Дрейпер, Н. А. Прикладной регрессионный анализ / Н. А. Дрейпер, Г. И. Смит: В 2-х кн. Пер. с англ. 2-е издание, перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1987.

53. Мостеллер, Ф. Анализ данных и регрессия / Ф. Мостеллер, Дж. Тьюки: В 2-х кн.: пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1982.

54. Максимов, Ю. И. Стохастическое моделирование в промышленности / Ю. И. Максимов. Новосибирск: Наука, 1981. - 285с.

55. Терьян, Б. М. Расчет себестоимости сложных изделий / Б. М. Терьян // Радиопромышленность. -М., 1992. -№3. С. 36-37.

56. Кубанов, Б. А. Построение факторной модели затрат и организация системы управления себестоимости внутри предприятия / Б. А. Кубанов, Е. С. Чижова // Экономические проблемы управления производством. —Л. — 1988. -С.69-78.

57. Рыбина, О. И. Использование модели взаимосвязи факторов изменения себестоимости в управлении предприятием / О. И. Рыбина // Известия

58. Ленинградского электротехнического института. JL, 1977. - №225. — С. 4653.

59. Таалер, Я. Э. О планировании себестоимости продукции по факторам / Я. Э. Таалер // Труды Таллиннского политехнического института. -Таллин, 1975.-№374. -С. 45-50.

60. Juruga Alicia, Kostenin formation beinder productions vor bereitung.// Stat. Prax. 1975, 30, №6. - 57-58. (нем.)

61. Klumpar Ivan V., Slavsky Steven T. Updated cost factors: process equipment.// Chem. Eng. (USA). 1985, 92, №15. - P. 73-75. (англ.)

62. Петрова, В. И. Системный анализ себестоимости / В. И. Петрова. М.: Финансы и статистика, 1986. - 175с.

63. Мелихов, А. Н. Построение многофакторных моделей производственных процессов / А. Н. Мелихов, H. Е. Розинкин. -Всероссийский заочный институт инженеров железнодорожного транспорта. -М.: Финансы и статистика, 1992. — 11с.

64. Шокобаев, Т. Д. Математические модели затрат по стадиям технологического процесса / Т. Д. Шокобаев // Экономика промышленности. вып. 4. - Алма-Ата, 1975. - С. 90-91.

65. Ефимычев, Ю. И. Регрессионный анализ качества сталей и сплавов / Ю. И. Ефимычев. М.: Металлургия, 1976. - 224 с.

66. Ткач, В. И. Управленческий учет: международный опыт / В. И. Ткач, М. В. Ткач. М.: Финансы и статистика, 1994 г. - 144 с.

67. Добкин, В. М. Системный анализ в управлении / В. М. Добкин. —М.: Химия, 1984.-224с.

68. Антонец, А. В. Организация, планирование и управления деятельностью промышленного предприятия / А. В. Антонец. —К.: Высшая школа, 1989.-472с.

69. Кузнецов, JI. А. Система анализа сквозной технологии производства автолиста / JI. А. Кузнецов, А. М. Корнеев, А. И. Останков // Известия вузов. Черная металлургия. 1990. - №9. - С. 54-56.

70. Методика определения плановой трудоемкости и продукции на предприятии / Под ред. В.В. Рожковой. М.: Издательство «Экономика», 1989.-96с.

71. Аптекарь, С. С. Планирование и анализ стоимостных показателей на металлургическом предприятии / С. С. Аптекарь. М.: Металлургия, 1986. — 178 с.

72. Инструкция по планированию, учету и калькулированию себестоимости продукции на предприятиях черной металлургии /МЧМ/. -М.: Металлургия, 1981. 136 с.

73. Киселев, К. П. Информационный продукт ИСУП Магнат / К. П. Киселев, Е. JL Дождикова // Журнал «Экономика и Жизнь» -2003 г. №10. -с. 12-15.

74. Глухов, В.В. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении на металлургических предприятиях / В. В. Глухов, А. А. Спасов. М.: Металлургия, 1992. - 223 с.

75. Савостина, Н. В. Учет продукции и калькуляция себестоимости продукции металлургии / Н. В. Савостина. М.: Металлургия, 1978. - 98 с.

76. Блюмин, С. JL Экономический факторный анализ / С. JI. Блюмин, В. Ф. Суханов, С. В. Чеботарев: Монография. Липецк: ЛЭГИ, 2003. - 148 с.

77. Корнеев, A.M. Расчет затрат на производство металлопродукции»: учебное пособие / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова. Липецк: ЛИРО, 2008. -57с.

78. Корнеев, А. М. Методика поиска оптимальных границ факторов сквозной технологии / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Системы управления и информационные технологии. 2008, - 3(33). - С. 93-96.

79. Остапенко, А. Л. Снижение энергозатрат при прокатке полос / А. Л. Остапенко и др.. К.: Техника, 1983. - 223 с.

80. Коновалов, Ю. В. Расчеты параметров тонколистовой прокатки: справочник / Ю. В. Коновалов, А. Л. Остапенко, В. И. Пономарев М.: Металлургия, 1986. 430 с.

81. Зюзин, В. И. Сопротивление деформации сталей при горячей прокатке / В. И. Зюзин, М. Я. Бровман, А. Ф. Мельников. М.: Металлургия, 1964. -270 с.

82. Григорян, Г. Г. Настройка, стабилизация и контроль процесса тонколистовой прокатки / Г. Г. Григорян и др. — М.: Металлургия, 1975. -368 с.

83. Третьяков, А. В. Теория, расчет и исследования станов холодной прокатки / А. В. Третьяков. М.: Металлургия, 1966. - 255 с.

84. Кузнецов, Л. А. Формализация определения характеристик агрегатов прокатного стана в САПР / Л. А. Кузнецов //Известия вузов. Черная металлургия. -1989. № 7. - с. 92-95.

85. Кузнецов, Л. А. Применение УВМ для оптимизации тонколистовой прокатки / Л. А. Кузнецов. М.: Металлургия, 1988. - 304 с.

86. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов / В. Е. Гмурман. М.: Высшая школа, 1999. — 479 с.

87. Блюмин, С. Л. Дискретное моделирование систем автоматизации и управления / С. Л. Блюмин, А. М. Корнеев: Монография; Липецкий эколого-гуманитарный институт. Липецк: ЛЭГИ, 2005. - 124 с.

88. Корнеев, А. М. Использование информационных критериев связи входных и выходных величин для выбора оптимальной технологии / А. М. Корнеев // Известия вузов. Черная металлургия. 2004. - №9. - с.48 -52.

89. Корнеев, А. М. Методы идентификации сквозной технологии производства металлопродукции: Монография; Липецкий государственный педагогический университет. Липецк: ЛГПУ, 2009. - 286 с.

90. Корнеев, А. М. Методика расчета затрат с учетом влияния технологических факторов / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // Системы управления и информационные технологии. 2007. - №4.2(30). - С. 251 -255.

91. Браверманн, Э. М. Структурные методы обработки эмпирических данных / Э.М. Браверманн, И. Б. Мучник. М.: Наука, 1983 г. — 502 с.

92. Авдеев, В. П. Способы расчета масс материалов конвертерного производства / В. П. Авдеев, Р. С. Айзатулов, Л. П. Мышляев. М.: Металлургия, 1994 г. 190 с.

93. Блюмин, С. Л. Использование сетей Петри при расчете себестоимости продуктов металлургического производства / С. Л. Блюмин, Ю. В. Машковцев // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. -1995 г.-№10.-с. 74-77.

94. Капустин, Е. А Вопросы теории и практики сталеплавильного производства / Е. А. Капустин, А. В. Сущенко // М.: Металлургия. 1991 г. -с. 44-56.

95. Дюран, Б. Кластерный анализ / Б. Дюран, П. Одел: пер. с англ. Е.З. Демиденко, под ред. А.Я. Боярского. М.: Статистика, 1977 г. - 265 с.

96. Гайдышев, И. Анализ и обработка данных: специальный справочник / И. Гайдышев. СПб.: Питер, 2001. - 752 с.

97. Кузнецов, JI. А. Расчет коэффициентов трудоемкости для определения себестоимости производства трансформаторной стали / J1. А. Кузнецов, А. М. Корнеев, Р. В. Смородина, А. М. Федюнин // Вестник ЛГПУ ЛЭГИ.-2001.№1,- с. 134-139.

98. Корнеев, А. М. Прогноз потребности в ресурсах на производство проката / А. М. Корнеев П — В кн. Управление большими системами. Сборник трудов молодых ученых. Выпуск 4, М.: ИПУ РАН. 2003. - с. 20 - 26.

99. Кузнецов, J1. А. Система прогноза расхода ресурсов на производство проката / JI. А. Кузнецов, А. М. Корнеев II В кн.: Теория активных систем. Труды международной научно-технической конференции, М.:ИПУ РАН. -2001.-Том 2.-с. 99-101.

100. Корнеев, А. М. Анализ потребности в ресурсах на производство металлопродукции при изменении условий производства / А. М. Корнеев, Т. В. Болотова // Системы управления и информационные технологии. —2006. — №4. 2(26). — с.241-245.

101. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 4306. Проект системы факторного, дисперсионного и кластерного анализа для исследования технологических параметров / A.M. Корнеев, Т.В. Болотова,

102. О.А. Назаркин; заявитель и правообладатель Липецкий гос. тех. ун-т; зарег. 14.02.2005.

103. Корнеев, A.M., Назаркин О.А., Болотова Т.В. Библиотека программ «Проект системы факторного, дисперсионного и кластерного анализа для исследования технологических параметров». М.: ФАЛ ВНТИЦ, 2005. Per. № 50200500154 14.02.2005

104. Корнеев, A.M. Поиск оптимальных границ факторов сквозной технологии / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова // В кн.: Измерение, контроль, информатизация: Материалы девятой международной научно-технической конференции. Барнаул, АлтГТУ. - 2008. - с.115-121.

105. Корнеев, А. М. Управление технологией при изменении условий производства / А. М. Корнеев, Т. В. Мирошникова// Телематика'2009: Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции, Том 2. Санкт-Петербург, СПбГУИТМО. - 2009. - С. 402-404.

106. Болотова, Т. В. Генерация массивов технологических факторов / Т. В. Болотова // Социально-экономические проблемы России и перспективы их решения: сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф. -Воронеж, 2007. Т. 1. - С. 126 - 127.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00