автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математическое моделирование процессов принятия решений в сетевых системах управления запасами

На правах рукописи

005055990

ВОЙТОВСКИЙ Илья Андреевич

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СЕТЕВЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

Специальность: 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 9 НОЯ 2012

Воронеж - 2012

005055990

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный руководитель Бурковский Виктор Леонидович,

доктор технических наук, профессор, Воронежский государственный технический университет, заведующий кафедрой электропривода, автоматики и управления в технических системах

Официальные оппоненты: Лапшнна Марина Леонидовна,

доктор технических наук, профессор, Воронежский государственный технический университет, профессор кафедры высшей математики и физико-математического моделирования;

Некрасова Наталья Николаевна,

кандидат технических наук, Воронежский государственный архитектурно-строительный университет, старший преподаватель кафедры высшей математики

Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Липецкий государственный

технический университет»

Защита состоится 13 декабря 2012 г. в II00 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.01 ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Автореферат разослан «_» ноября 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Барабанов В.Ф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В современных условиях процесс управления запасами реализуется в рамках объектов, имеющих принципиальную сетевую структуру. К таким объектам относятся сети производственных объектов, сети автозаправочных станций, сети магазинов продовольственных и промышленных материальных объектов, фармацевтические сети различных уровней и т.д.

Главной особенностью таких объектов является сложная структуризация циркулирующих в них материальных потоков. Кроме того, данные объекты функционируют в условиях воздействия на них высоко-динамичных факторов внешней среды. Это определяет стохастичность протекающих в рамках таких объектов процессов. Всё это существенно ограничивает возможность использования в рамках соответствующих систем управления запасами классических моделей и методов.

Альтернативой здесь является разработка новых моделей, обеспечивающих эффективность функционирования сетевых систем управления запасами на основе реализации современных информационных технологий.

Таким образом, актуальность тематики диссертационной работы продиктована необходимостью создания математических и информационных моделей управления запасами, повышающих качество принимаемых решений в процессе формирования, распределения и перераспределения материальных потоков в рамках сложно-структурированных сетевых систем.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Вычислительные комплексы и проблемно-ориентированные системы управления».

Цель работы н задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка математических моделей и программных средств поддержки процессов принятия решений в рамках сетевых систем управления запасами, обеспечивающих повышение эффективности их функционирования за счет рационального формирования, распределения и перераспределения материальных потоков.

Исходя из поставленной цели в работе определены и решены следующие задачи:

- системный анализ проблематики управления запасами в условиях " сетевых систем и определение основных задач, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования;

-разработка формализованного описания процесса функционирования сетевой системы управления запасами;

- разработка процедуры формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций;

- разработка моделей процессов распределения и перераспределения материальных запасов на основе численных методов и алгоритмов, реализующих эвристические процедуры обработки данных натурных экспериментов;

-разработка моделей принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных натурных экспериментов;

- разработка проблемно-ориентированного программного обеспечения моделей принятия решений и его практическая апробация в условиях фармацевтической сети.

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории математического моделирования, теории управления запасами, теории построения информационных систем, теории принятия решений, методы объектно-ориентированного программирования.

Результаты соответствуют следующим пунктам паспорта специальности: п. 4 «Разработка, обоснование и тестирование эффективных численных методов с применением ЭВМ», п. 5 «Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента», п. 8 «Разработка новых математических методов и алгоритмов интерпретации натурного эксперимента на основе его математической модели».

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, отличающееся реализацией процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов;

- процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов, отличающаяся учетом параметров взаимозаменяемости и позволяющая получить оценку потенциальных

возможностей использования объектов в рамках различных классов материальных запасов;

- модель распределения материальных запасов, отличающаяся учетом условий их использования и обеспечивающая рациональное перераспределение материалопотоков, соответствующих данному центру;

- модель перераспределения материальных потоков, отличающаяся реализацией двухуровневой эвристической процедуры и обеспечивающая формирование классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов;

- модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы, отличающаяся реализацией процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов и обеспечивающая повышение качества принятия решений по управлению запасами;

- структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, отличающаяся использованием механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что обеспечивает реализацию потенциальных возможностей комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распределения/перераспределения материальных объектов.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе модели принятия решений по управлению запасами в рамках сетевых систем, а также средства их информационной поддержки решшзованы в составе проблемно-ориентированного программного обеспечения. Использование результатов работы позволяет значительно сократить логистические издержки путем снижения уровня запасов по всей сетевой компании за счёт создания центров экспресс-обслуживания (объектов - доноров).

Кроме того, результаты работы в рамках решения задач прогнозирования интенсивности использования запасов, а также пополнения, распределения и перераспределения материальных запасов дает возможность получить экономический эффект за счет рационального использования ресурсов и максимального охвата и удовлетворения потребностей использования запасов.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические результаты работы практически реализованы в рамках задач прогнозирования интенсивности использования запасов, формирования партии заказа, распределения и перераспределения материальных объектов компании ООО «КЛК». Экономический эффект от внедрения достигается за счет оптимального планирования использования ресурсов развития и увеличения объемов предоставляемых логистических услуг. Результаты диссертационной

работы используются также в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» в рамках дисциплины «Моделирование систем управления».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж, 2010); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2010); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2010); научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах по дисциплинам «Моделирование систем» и «Математические методы принятия решений» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2009-2012).

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 12 научных работах, в том числе 4 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем предложены: модель распределения запасов между центрами сетевой компании, отличающаяся возможностью анализа альтернативных структур системы и параметров составляющих элементов, а также реализацией механизма управления запасами в условиях высокой динамики использования запасов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 130 наименований. Основная часть работы изложена на 150 страницах, содержит 21 рисунок и 13 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблематики управления запасами в условиях сетевых систем, даётся краткий обзор и анализ состояния реализованных решений в данной области, определены цели и задачи исследования, их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен анализ существующих моделей процессов принятия решений в условиях сетевых систем управления запасами. Выявлены особенности и способы повышения эффективности системы управления процессами хранения и перемещения запасов. Рассмотрены существующие

модели и методы управления запасами. Предложены пути решения задач управления запасами в рамках сетевых систем.

Основной функцией сетевой системы управления запасами является комплексный учет движения материальных запасов в рамках распределенной сети центров реализации. Для получения информации об остатках запасов материальных объектов в центрах сети необходимо наличие информационной системы учета. В данной главе рассматривается информационная модель учета движения материального запаса в рамках сетевой системы управления запасами (рис. 1).

Рис. 1. Информационная модель движения материального потока по видам

запасов

Данная модель регламентирует процесс движения соответствующей материальной позиции по видам запасов в системе распределения, которые включают:

- запас, находящийся в пути от поставщика;

- запас головного центра;

- запас, находящийся в пути с головного центра до точек-доноров;

- запас, находящийся в пути с головного центра до объекта сети;

- запас на точках донорах;

- запас, находящийся в пути от точек-доноров до объекта сети;

- запас на объектах сети.

При этом предполагается, если время доставки от точек-доноров до объектов сети минимально, то транспортным запасом можно пренебречь. Для решения задачи учета материальных запасов в рамках всей системы необходимо оперативно получать сведения об остатках в каждом канале сетевой системы. Для формирования остатков складов центров перераспределения необходимо располагать информационной системой учета, в которой актуализация поступающих данных осуществляется на основе инвентаризаций в реальном масштабе времени, но без ущерба для работы всей системы. Данная информационная модель положена в основу формализованного описания процессов функционирования сетевой системы управления запасами

Вторая глава посвящена разработке формализованного описания процессов функционирования сетевой системы управления запасами распределения и перераспределения материальных потоков, а также комплексной модели, процедуре формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций.

В основу процесса распределения и перераспределения материальных объектов положен следующий критерий, регламентирующий порядок выбора точек-доноров и точек-реципиентов. Данный критерий используется в случаях, когда в двух и более центрах сети имеется одноименная материальная позиция в сверхзапасе, и/или имеются две и более возможные точки-реципиенты по данной позиции. В таком случае необходимо четко определить точку-донора и точку-реципиента, применяя критерий выбора последовательно ко всем центрам сети.

В

4,

где - эффективность перемещения, Ач - расходы на перемещение, -

доходы от перемещения. Далее определяются расходы/доходы на перемещение. Для вычисления расходов необходимо взять показатель использования из точки-донора - С*, а при расчёте дохода от перемещения необходимо брать показатель использования запаса из точки-реципиента - С*, т.к. в случае успешного перемещения выбранная материальная позиция будет перемещена согласно данному показателю использования.

Под расходами от перемещения подразумевается полученная выгода от перераспределения в точке-доноре плюс затраты на перемещение в точку-реципиент. В результате величина расходов определяется по следующей формуле:

= ;хс;, (2)

к

где Ац - расходы на перемещение, - затраты на доставку, х С' - выгода от

реализации в точке-доноре.

Под доходами от перемещения подразумевается выручка, полученная от реализации в точке-реципиенте. Для расчёта используется формула

Я^ЭДхС^а + М)4, (3)

где В у - доходы от перемещения, М - доходность высвобожденных средств, х ^ - выручка от реализации в точке-реципиенте, - выигранное от перемещения время.

Фактически, после перемещения оба центра сети начнут вместе использовать общие остатки, следовательно, интенсивности использования и остатки суммируются:

о;+о;

™г/1 ггк '

У + У

' ]

где О' - свободные текущие остатки на момент расчёта в /-м центре сети по кой позиции, включая все осуществляемые перемещения по этой позиции в данном центре реализации, V.1 - спрос в /-м объекте сети по к-й позиции. Для определения выигранного времени необходимо вычесть полученное время от времени реализации остатков точки-донора. В результате рассчитывается период времени, который используется для определения эффекта от вложения высвобожденных средств

О" О" +0" О' х V" - Ок х V*

—!---!-'- = -1-1-1-(5)

У' У." У'х(У'+У*)

Данную процедуру не рекомендуется применять для новой номенклатурной позиции, по которой ещё не сформирована статистика потребления, для того чтобы не производить неэффективных перемещений. Также необходимо учесть время доставки для исключения ситуации, когда из центра сети предпринимается попытка реализации «виртуального» объекта. Для решения данной проблемы предлагается скорректировать выигранное время на разницу между коэффициентом складского запаса точки-реципиента и временем доставки:

'о;

у к II'

\ 1

(6)

В случае, если запас из точки-донора в точку-реципиент будет доставлен до

О"

момента исчерпания номенклатурной позиции, то есть Т <—данный

^!

минимум будет равен нулю. Данные сведения уже имеются в нужном формате выигрыша во времени. Следовательно, для учёта данного показателя достаточно принять в расчёт разницу между средними отсрочками пополнения двух центров сети Р' - Р*.

О" х V — Ох К Ь',= ' ' ' . ' +шш К'х^+К/)

и

о*

—~т -о к* *

/,* - чистый выигрыш по времени от реализации номенклатурной позиции в точке-реципиенте.

В результате формируется итоговое неравенство критерия наилучшего

эффекта перемещения материальной позиции: С] < С* х (1 + М)'", где С* -

показатель использования материальной позиции в точке-доноре, С'-

показатель использования материальной позиции в точке-реципиенте, А/ -доходность высвобожденных средств. Эффективность перемещения определяется по формуле

к

где суммы считаются по всем к, для которых соответствующие перемещения являются выгодными, т.е. выполняется неравенство, представленное выше. В процессе определения количества материальных объектов, которые необходимо переместить, возникают три возможные ситуации, одна из которых позволяет выполнить перемещение позиции между центрами сети без риска, в условиях высокой динамики использования запаса. Если точка-донор не имеет сверхзапаса по позиции: О* < К4 х , то перемещение не имеет смысла. Если точка-реципиент имеет сверхзапас по позиции: О' > V* х ТУ*, то данное перемещение также не имеет смысла. Остаётся только случай, когда в точке-доноре имеется сверхзапас, а в точке-реципиенте наблюдается нехватка материальной позиции для поддержания страхового запаса. Перемещение будет происходить до тех пор, пока не наступит одна из стоп-ситуаций. Следовательно, перемещение будет равно минимуму между запасом сверхнорматива точки-донора и нехваткой до нормы в точке-реципиенте:

гшп(о" - V* х N^; К/ х Nt| - О;). (9)

Затем для всех центров сети и всех позиций рассчитывается предварительный объём перемещения каждой позиции по формуле

Д' = тах(ггнп(о' - V.1 х ¿V*; К' х Л^' - О* )$). (10)

Критерий эффективности перемещения к-й позиции из /-го центра сети в _/-й имеет следующий вид:

с; < с; х (1+м)

• (11)

'о; хг'-о^к'

Далее по всем позициям, удовлетворяющим критерию (11), вычисляется коэффициент эффективности данного перемещения:

(СУ } \

- + шт С —1—Т ;0 у »' Ч 1 + рк - р* У

Л. =

„ . . | О* хУ* - О1 х Ук (О".

У Д X с* X (1 + М)\ -- ' V + ппп - Т ;0

* ' I У"х[Ук+Ук) '

+ р1 - рк

-1. (12)

где суммирование осуществляется по всем к, для которых соответствующие перемещения являются рациональными, т.е. выполняется предыдущее неравенство.

Данные процедуры реализуются до тех пор, пока не останется эффективных перемещений в сформированном списке.

Третья глава посвящена разработке модели принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных натурных экспериментов в условиях сетевой системы.

Рассмотрим структуру ОЬАР-куба применительно к решению задачи управления запасами в рамках сетевой системы. Данная структура включает:

- количественный показатель - число использованных материальных объектов;

- три измерения:

- центры перераспределения материальных объектов, ось оХ;

- вид материального объекта, ось оУ;

- временное измерение с единицей «день», оЪ.

Обозначим X, У, Ъ - множества элементов соответствующих измерений «наименование материальных объектов», «центры сети», «месяцы». Также обозначим количество элементов в каждом из измерений рх = ру-= \ К|, р2 = Щ. Элементы данных измерений следует обозначать соответственно Ьх, Ьу Ъ2.

Для получения агрегированных значений в разрезе центров сети и месяцев следует просуммировать первоначальные значения показателей по всем материальным объектам для каждой комбинации (Ьу, Ьг) центров сети и месяцев. Количество агрегированных значений равно рурх. Агрегированные значения показателей можно расположить на плоскости (оК, о7).

Аналогично получим число агрегатов для всех комбинаций (Ьх, Ь2) при суммировании показателей по всем элементам измерения «центры сети». Оно равно РгРг- Количество агрегатов для всех комбинаций (Ьх, Ьу) при агрегации по временному измерению равно рхру.

Необходимо получить число агрегатов в разрезе элементов одного из измерений. Количество таких агрегатов равно числу членов соответствующего измерения рх, ру и р2.

Учитывая значение полного агрегата, определяющее суммарный объём использования запасов по всем материальным позициям, центрам сети и всему временному периоду, получим суммарное количество всех агрегатов:

Г* = РхРу + PxPz + P)Pz + Рх + Ру + Pz + I. (13)

Важной особенностью многомерной модели является полноправность масштабных координат как членов измерения, т.е. элементы могут использоваться в качестве координат измерений для адресации ячеек гиперкуба точно так же, как обычные факт-координаты. Масштабным координатам в гиперкубе соответствуют так называемые агрегированные или сводные ячейки (Aggregate / Pivot Cells), в отличие от ячеек фактов (Fact Cells), у которых все координаты являются факт-координатами.

Значения, содержащиеся в сводных ячейках, соответствующих укрупненным координатам некоторого уровня иерархии, должны формироваться на основе значений ячеек, соответствующих координатам нижестоящих уровней иерархии. При рассмотрении некоторое измерение X OLAP-куба каждой укрупненной координате _х некоторого уровня иерархии измерения X соответствует множество Cl(x*) = fxl, х2, хЗ, ...} дочерних координат нижестоящего уровня этой иерархии. Указанные ячейки содержат значения некоторого показателя F:

fx 1, z} — F(xl |z), {x2, z} — F(x2\z),

{x3, z} — F(x3\z).....fx*, z} ->■ F(x*\z).

В таком случае имее место зависимость: F(x*\z) = Aggr fF(xl\z), F(x2\z), ...} = =Aggr F(y\z), УеП(х*), где Aggr - некоторая функция агрегации (Aggregate Function), задающая правила вычисления агрегированных показателей сводных ячеек на основе исходных показателей масштабных ячеек. Суммирование часто применяется в качестве функции агрегации, в этом случае сводные ячейки содержат сумму показателей своих нижестоящих в иерархии ячеек, т. е. F(x*\z) = F(xl\z) + F(x2\z) + ... = EF(y\z), ye,П(х*).

Наличие функциональных зависимостей между измерениями приводит к тому, что сведение показателей выполняется не во всем пространстве факт-ячеек, а лишь в подпространстве связанных факт-ячеек. Для подсчета сводного показателя выполняется агрегация Aggrtn f(p,q) по некоторому

подмножеству Пе факт-координат д неидентифицирующих измерений для фиксированных факт-координат р идентифицирующих измерений. Для фиксированных координат р имеются соответствующие им координаты неидентифицирующих измерений С(р), которым, в свою очередь, не более одной факт-ячейки.

При выполнении процедуры сведения показателей по измерениям в многомерной модели данных следует учитывать функциональные зависимости между измерениями. Предложенное формализованное описание операции сведения по измерениям распространяется на случай функционально зависимых измерений. Модель предварительного оперативного формирования агрегатов должна обеспечивать минимальное время выполнения пользовательских запросов в рамках системы принятия решений при фиксированном объёме дискового пространства, занимаемого агрегатами. Формализация механизма агрегации позволила свести эту задачу к задаче сетевой оптимизации.

Таким образом, разработанная модель позволяет решать проблему роста объёма дискового пространства для хранения агрегатов, формирующихся на основе данных натурных экспериментов в случае больших производственных ОЬАР-кубов, что типично в рамках сетевых систем управления запасами.

Четвертая глава посвящена разработке структуры проблемно-ориентированного программного обеспечения моделей управления запасами, отличающейся реализацией механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие».

Разработанное в рамках диссертационного исследования проблемно-ориентированное программное обеспечение представляет собой комплекс взаимосвязанных модулей и компонентов, обеспечивающих реализацию комплексной математической модели анализа динамики использования запасов, распределения/перераспределения материальных объектов, обеспечивающей повышение эффективности управления запасами в рамках сложно-структурированной сетевой системы управления запасами (рис. 2).

Рис. 2. Структура сетевой системы управления запасами

Разработанный проблемно-ориентированный программный комплекс прошел практическую апробацию в условиях городской фармацевтической сети. На рис. 3 представлены результаты, свидетельствующие об эффективности реализации разработанной модели управления запасами.

Измерение рентабельности продукции

года

* Рентабельность продаж

Рентабельность накладных расходов ■ Рентабельность запасов

Рис. 3. График рентабельности

Показатель общей рентабельности (рентабельности продаж) за отчетный период вырос с 3,75% в 2009 г. до 6,75% в 2010 г. В то же время рентабельность запасов возросла с 9% до 25,5%, что говорит о возросшей эффективности управления структурой ТМЦ компании. На протяжении 2011 года показатели рентабельности в целом продемонстрировали отсутствие резкой динамики. Рентабельность продаж увеличилась незначительно, менее чем на один процент, и произошло это в большей части за счет роста доли текущих накладных расходов (куда относятся в том числе транспортные затраты и коммунальные платежи) в структуре общих расходов компании в связи с повышением стоимости ГСМ и тарифов ЖКХ. По этой же причине за указанный период незначительно сократилась и рентабельность самих запасов. Тем не менее внедрение разработанного программного обеспечения в компании в целом позволило улучшить показатели рентабельности и оборачиваемости запасов, обеспечить бездефицитное функционирование и, как следствие, повысить рентабельность всей компании в целом.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен системный анализ проблематики управления запасами в условиях сетевых систем и определены основные задачи, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования.

2. Разработано формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, базирующееся на реализации процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов.

3. Разработана процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов, учитывающая параметры взаимозаменяемости и позволяющая оценивать потенциальные возможности использования объектов в рамках различных классов материальных запасов.

4. Разработана модель распределения материальных запасов с учетом условий их использования, что позволяет рационально перераспределять материалопотоки, соответствующие данному центру.

5. Разработана модель перераспределения материальных потоков, включающая двухуровневую эвристическую процедуру формирования классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов.

6. Разработана модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы на основе реализации процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов, что позволяет повысить качество принятия решений по управлению запасами.

7. Разработана структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, базирующаяся на использовании механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что позволяет реализовать потенциальные возможности комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распределения/перераспределения материальных объектов.

8. Результаты практической апробации в условиях городской фармацевтической сети свидетельствуют об эффективности разработанных моделей управления запасами.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Войтовский И.А. Алгоритмизация управления запасами лекарственных средств в региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011. Т. 7. № 9. С. 58-60.

2. Войтовский И.А. Алгоритмизация процесса перераспределения запасов лекарственных средств в региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011. Т. 7. № 12-1. С. 11-13.

3. Войтовский И.А. Реализация АВС-анализа в условиях региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011 Т. 7. № 10. С. 30-32.

4. Войтовский И.А. Информационная модель управления запасами на основе реализации ОЬАР-технологии // И.А. Войтовский // Системы управления и информационные технологии: научно-технический журнал. 2012. № 3(49). С. 67-72.

Статьи и материалы конференций

5. Войтовский И.А. Средства повышения эффективности управления объектами фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 174-175.

6. Войтовский И.А. Управление запасами на объектах фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 192-193.

7. Войтовский И.А. Проблематика управления запасами региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 12-13.

8. Войтовский И.А. Управление ассортиментом в рамках региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 175.

9. Войтовский И.А. Подход к прогнозированию потребительского спроса / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 68-69.

10. Войтовский И.А. Модель распределения запасов между объектами товарно-сбытовой системы / И.А. Войтовский, ВЛ. Бурковский // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 87-88.

11. Войтовский И.А. Многоуровневая структура системы управления запасами региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В .Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2011. С. 256-257.

12. Войтовский И.А. Управление запасами фармацевтической продукции в условиях высокой динамики потребительского спроса / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2011. С. 258.

Подписано в печать 06.11.2012. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 80 экз. Заказ № /У/

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К ПРОЦЕССАМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ СЕТЕВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ.

1.1 Обзор моделей и методов принятия решений в системах управления запасами.

1.2 Модели управления запасами на основе технологии АВС-анализа.

1.3 Информационная модель учета движения материалопотоков в рамках сетевой системы управления запасами.

1.4 Цель работы и задачи исследования.

ГЛАВА 2 МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ В УСЛОВИЯХ СЕТЕВЫХ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ.

2.1 Процедура формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций.

2.2 Формализованное описание процесса функционирования сетевой системы управления запасами.

2.3 Модель процесса перераспределения материальных объектов.

2.4 Модель модифицированного «двойного» ABC - анализа.

2.5 Модель распределения материальных объектов.

Выводы.

ГЛАВА 3 МОДЕЛЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ЗАПАСАМИ НА ОСНОВЕ РЕАЛИЗАЦИИ ОЬАР-ТЕХНОЛОГИИ.

ЗЛ Многомерная модель данных.

3.2 Средства структуризации многомерных данных.

3.3 Анализ вычислительных затрат на агрегирование.

3.4 Процедуры оперативного формирования агрегатов.

Выводы.

ГЛАВА 4 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ АПРОБАЦИИ В УСЛОВИЯХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ СЕТИ.

4.1 Выбор платформы для программной реализации моделей управления запасами.

4.2 Структура программного обеспечения процессов принятия решений.

4.3 Технологические средства разработки.

4.4 Пользовательский интерфейс - Справочники.

4.5 Пользовательский интерфейс - Документы.

4.6 Пользовательский интерфейс - Обработки.

Актуальность темы. В современных условиях процесс управления запасами реализуется в рамках объектов, имеющих принципиальную сетевую структуру. К таким объектам относятся сети производственных объектов, сети автозаправочных станций, сети магазинов продовольственных и промышленных материальных объектов, фармацевтические сети различных уровней и т.д.

Главной особенностью таких объектов является сложная структуризация циркулирующих в них материальных потоков. Кроме того данные объекты функционируют в условиях воздействия на них высокодинамичных факторов внешней среды. Это определяет стохастичность протекающих в рамках таких объектов процессов. Всё это существенно ограничивает возможность использования в рамках соответствующих систем управления запасами классических моделей и методов.

Альтернативой здесь является разработка новых моделей, обеспечивающих эффективность функционирования сетевых систем управления запасами на основе реализации современных информационных технологий.

Таким образом, актуальность тематики диссертационной работы продиктована необходимостью создания математических и информационных моделей управления запасами, повышающих качество принимаемых решений в процессе формирования, распределения и перераспределения материальных потоков в рамках сложно-структурированных сетевых систем.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Вычислительные комплексы и проблемно-ориентированные системы управления».

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка математических моделей и программных средств поддержки процессов принятия решений в рамках сетевых систем управления запасами, обеспечивающих повышение эффективности их функционирования за счет рационального формирования, распределения и перераспределения материальных потоков.

Исходя из поставленной цели, в работе определены и решены следующие задачи:

- системный анализ проблематики управления запасами в условиях сетевых систем и определение основных задач, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования;

- разработка формализованного описания процесса функционирования сетевой системы управления запасами;

- разработка процедуры формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций;

- разработка моделей процессов распределения и перераспределения материальных запасов на основе численных методов и алгоритмов, реализующих эвристические процедуры обработки данных натурных экспериментов;

- разработка моделей принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных натурных экспериментов;

- разработка проблемно-ориентированного программного обеспечения моделей принятия решений и его практическая апробация в условиях фармацевтической сети.

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории математического моделирования, теории управления запасами, теории построения информационных систем, теории принятия решений, методы объектно-ориентированного программирования.

Результаты соответствуют следующим пунктам паспорта специальности: п. 4 «Разработка, обоснование и тестирование эффективных численных методов с применением ЭВМ», п. 5 «Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента», п. 8 «Разработка новых математических методов и алгоритмов интерпретации натурного эксперимента на основе его математической модели».

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, отличающееся реализацией процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов;

- процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов, отличающаяся учетом параметров взаимозаменяемости и позволяющая получить оценку потенциальных возможностей использования объектов в рамках различных классов материальных запасов;

- модель распределения материальных запасов, отличающаяся учетом условий их использования и обеспечивающая рациональное перераспределение материалопотоков, соответствующих данному центру;

- модель перераспределения материальных потоков, отличающаяся реализацией двухуровневой эвристической процедуры и обеспечивающая формирование классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов;

- модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы, отличающаяся реализацией процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов и обеспечивающая повышение качества принятия решений по управлению запасами;

- структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, отличающаяся использованием механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что обеспечивает реализацию потенциальных возможностей комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распределения/перераспределения материальных объектов.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе модели принятия решений по управлению запасами в рамках сетевых систем, а также средства их информационной поддержки, реализованы в составе проблемно-ориентированного программного обеспечения. Использование результатов работы позволяет значительно сократить логистические издержки, путем снижения уровня запасов по всей сетевой компании за счёт создания центров экспресс-обслуживания (объектов - доноров).

Кроме того, результаты работы в рамках решения задач прогнозирования интенсивности использования запасов, а также пополнения, распределения и перераспределения материальных запасов дает возможность получить экономический эффект за счет рационального использования ресурсов и максимального охвата и удовлетворения потребностей использования запасов.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические результаты работы практически реализованы в рамках задач прогнозирования интенсивности использования запасов, формирования партии заказа, распределения и перераспределения материальных объектов компании ООО «КЛК». Экономический эффект от внедрения достигается за счет оптимального планирования использования ресурсов развития и увеличения объемов предоставляемых логистических услуг. Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» в рамках дисциплины «Моделирование систем управления».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на: Всероссийской конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж, 2010); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2010); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2010); а также на научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах по дисциплинам «Моделирование систем» и «Математические методы принятия решений» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2009-2012).

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 12 научных работах, в том числе 4 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце диссертации, лично соискателем предложены: модель распределения запасов между центрами сетевой компании, отличающаяся возможностью анализа альтернативных структур системы и параметров составляющих элементов, а также реализацией механизма управления запасами в условиях высокой динамики использования запасов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из 150 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 130 наименований, иллюстрации, таблицы, формулы.

Во введении обоснована актуальность проблематики управления запасами в условия сетевых систем, даётся краткий обзор и анализ состояния реализованных решений в данной области, определены цели и задачи исследования, их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен анализ существующих подходов к процессам принятия решений в условиях сетевых систем управления запасами. Выявлены особенности и способы повышения эффективности системы управления процессами хранения и перемещения запасов. Рассмотрены существующие модели и методы управления запасами. Предложены пути решения проблем управления запасами в рамках сетевых систем.

Вторая глава посвящена разработке моделей процессов распределения и перераспределения материальных потоков, а также разработке процедуры формирования однородных групп потребительских объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций

Третья глава посвящена разработке модели управления и анализа большого количества ассортиментных позиций в разрезах различных показателей, разработке моделей принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных, разработке модели принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы.

Четвертая глава посвящена разработке структуры проблемно-ориентированного программного обеспечения моделей управления запасами, отличающегося реализацией механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие».

В заключении приведены основные выводы, положения и результаты диссертационной работы.

Выводы

1. Задачи управления запасами можно свести к аналитическому анализу данных на основе OLAP-технологии.

2. Для адекватного моделирования процессов принятия решений представлена математическая модель агрегации данных OLAP-куба в виде сетевой модели;

3. Алгоритмы предварительного оперативного формирования агрегатов должны обеспечивать минимальное время выполнения пользовательских запросов при фиксированном объёме дискового пространства, занимаемого агрегатами. Формализация механизма агрегации позволила привести эту задачу к задаче сетевой оптимизации. Безусловно, полученная модель, как и любая другая, имеет определённые ограничения и допущения, однако, она существенно упрощает разрешение проблемы роста объёма дискового пространства для хранения агрегатов в случае больших производственных OLAP- кубов.

ГЛАВА 4 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ АПРОБАЦИИ В УСЛОВИЯХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ СЕТИ 4.1 Выбор платформы для программной реализации моделей управления запасами

Существующие подсистемы управления закупками, сбытом, финансами и складирование успешно реализованы на базе таких программных продуктов как «1С Предприятие», «Рарус», «Галактика». Большинство интеллектуально-аналитических задач управления запасами решаются с помощью таких систем как «SAP Business Suite» (потомок «SAP R/З»), «BAAN», «Oracle Applications». Однако, последние предназначены для производственных предприятий, и стоимость их внедрения составляет от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов долларов, данные масштабные денежные вложения не под силу даже крупным фармацевтическим компаниям. Поэтому в данной диссертационной работе ставится задача по созданию более доступного программного решения, как с точки зрения внедрения, так и с точки зрения дальнейшей поддержки и модификации. А также гибкость для согласования работы системы со сторонними программными средствами и аппаратным оборудованием.

Основная цель математического программного обеспечения процессов принятия решений (МПОППР) - анализ и поддержка принятия решений, поэтому МПОППР может быть отнесена к плановым информационным системам. Для плановых систем может быть применено стандартное программное обеспечение с адаптацией под конкретную компанию.

МПОППР должна эффективно и в режиме реального времени взаимодействовать со сторонними программными средствами и аппаратным оборудованием. Поэтому при выборе платформы для технической реализации МПОППР необходимо руководствоваться следующими критериями:

1 л

- открытость - платформа должна поддерживать связь с внешними приложениями посредством механизмов DDE и OLE Automation, а также с помощью стандартизированной структуры XML-файлов;

- WEB-интегрированность - платформа должна иметь возможность работы в режиме реального времени в сети Интернет;

- уровень автоматизации рутинных операций - платформа должна обеспечивать высокую скорость и простоту выполнения рутинных операций;

- подключение торгового оборудования - платформа должна иметь возможность обмена данными (в онлайн и оффлайн режимах) с торговым оборудованием: POS-терминалами, фискальными регистраторами, сканерами штрих-кодов и т.д.;

- распространенность - платформа должна быть знакома и популярна среди российских компаний;

- простота внедрения - программное обеспечение на основе данной платформы должно легко изменяться, в том числе и функционально;

- стоимость базового модуля - платформа должна иметь приемлемую для компании цену;

- стоимость внедрения - программное обеспечение на основе данной платформы должно иметь приемлемую стоимость внедрения;

- стоимость сопровождения - программное обеспечение на основе данной платформы должно иметь приемлемую стоимость сопровождения для компании.

В таблице ниже приведена формализованная оценка программных платформ для автоматизации деятельности компании. Оценка каждого критерия может иметь значение от 0 до 3. Итоговая оценка нормирована и выражена в процентах к максимально возможной оценке. Веса критериев и баллы проставлены на основании опроса экспертов-практиков: руководителя компании, специалистов компании внедряющих системы автоматизации, специалистов отделов продаж, логистики и информационных технологий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования получены следующие основные выводы и результаты:

- проведен системный анализ проблематики управления запасами в условиях сетевых систем и определены основные задачи, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования;

- разработано формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, базирующееся на реализации процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов;

- разработана процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов учитывающая параметры взаимозаменяемости и позволяющая оценивать потенциальные возможности использования объектов в рамках различных классов материальных запасов;

- разработана модель распределения материальных запасов с учетом условий их использования, что позволяет рациональное перераспределение материалопотоков, соответствующих данному центру;

- разработана модель перераспределения материальных потоков, включающая двухуровневую эвристическую процедуру, формирования классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов;

- разработана модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы на основе реализации процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов, что позволяет повысить качество принятия решений по управлению запасами;

- разработана структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, базирующаяся на использовании механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что позволяет реализовать потенциальные возможности комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распре дел ения/перераспре деления материальных объектов;

- результаты практической апробации в условиях городской фармацевтической сети свидетельствуют об эффективности разработанных моделей управления запасами.

1. Axo А. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. Пер с. англ.; Под ред. Ю.В. Матиясевича.М.: Мир, 1979. -536 с.

2. Авен О. И. Оценка качества и оптимизации вычислительных систем. М.:1. Наука, 1982.-464 с.

3. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. М.: Финансы истатистика, 1999. 248 с.

4. Альбрехт Э.Г. О динамических моделях макроэкономики //

5. Информационные технологии в экономики : теория, модели и методы : сб. науч. тр. Екатеринбург : Изд-во УрГЭУ, 2005. с. 3-17.

6. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.:

7. Финансы и статистика, 2001. 228 е.: ил.

8. Барнгольц С.Б. Методология экономического анализа деятельностихозяйствующего субьекта: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003.-240 е.: ил.

9. Барсегян А. А. и др.. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data

10. Mining/ СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.

11. Бауэрсокс Дональд Дж., Клосс Дэйвид Дж. Логистика: интегрированнаяцепь поставок. М.: Олимп-Бизнес, 2001. - 640 с.

12. Беляев Ю.А. Дефицит, рынок и управление запасами. М.: Ун-т дружбынародов, 1991.-228 с.

13. Бергер А. Б. и др.. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 928 с.

14. Бороненкова С.А. Управленческий анализ. М.: Финансы и статистика, 2001.-384 с.

15. Бродецкий Г.Л. Управление запасами: Учебное пособие. М.: Эксмо, 2008. 352 с.

16. Броненкова С.А. Управленческий анализ. М.: Финансы и статистика, 2001. 384 с.

17. Букан Дж. Кенигсберг Э. Научное управление запасами / Пер. с англ. -М.: Наука, 1967.

18. Бусленко Н.П. Математическое моделирование производственных процессов на цифровых вычислительных машинах. М.: Наука, 1978. -210 с.

19. Боровиков А.А Вероятностные процессы в теориии массового обслуживания. М.: Наука, 1972. -288 с.

20. Вальтух К.Е. Кругооборот и оборот фондов предприятия. М.: Финансы, 1960.-236 с.

21. Вендеров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических программных систем. М.: Финансы и статистика, 2002. -352 с.

22. Вентцель А.Д. Курс теории случайных процессов. М.: Наука, 1975. -452 с.

23. Войтовский И.А., Бурковский B.JI. «Управление запасами на объектах фармацевтической сети» Труды Всероссийской Конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 192-193

24. Войтовский И.А., Бурковский B.JI. «Проблематика управления запасами региональной фармацевтической сети» Труды Всероссийской Конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 12-13

25. Войтовский И.А., Бурковский B.JI. «Управление ассортиментом в рамках региональной фармацевтической сети» Труды Всероссийской

26. Конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 175

27. Войтовский И.А., Бурковский В.Л. «Системный подход к прогнозированию потребительского спроса» Труды Всероссийской Конференции «Интеллектуальные информационные системы» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 68-69

28. Войтовский И.А., Бурковский В.Л. «Модель распределения запасов между объектами товарно-сбытовой системы» Труды Всероссийской Конференции «Интеллектуальные информационные системы» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 87-88

29. Войтовский И.А., Бурковский В.Л. «Алгоритмизация управления запасами лекарственных средств в региональной фармацевтической сети» Вестник ВГТУ т. 7, № 9 2011 г. стр. 58-60

30. Войтовский И.А., Бурковский В.Л «Алгоритмизация процесса перераспределения запасов лекарственных средств в региональной фармацевтической сети» Вестник ВГТУ т. 7, № 12-1 2011 г. стр. 11-13

31. Войтовский И.А., Бурковский В.Л «Реализация АВС-анализа в условиях региональной фармацевтической сети» Вестник ВГТУ т. 7, № 10 2011 г. стр. 30-32

32. Войтовский И.А., Бурковский B.JI «Информационная модель управления запасами на основе реализации OLAP-технологии» Системы управления и информационные технологии, №3(49), 2012. С. 67-72

33. Волгин В.В. Склад: Практическое пособие. М.: Издательский дом «Дашков и К», 2000. - 315 с.

34. Гаджинский A.M. Основы логистики: Учеб. пособие. 3-е изд. - М.: ИВЦ «Маркетинг», 1997. 124 с.

35. Голенко Д.И. Моделирование в технико-экономических системах (управление запасами). Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1975. - 197 с.

36. Грызанов Ю.П., Файницкий А.И. Управление товарными запасами в торговле. М., 1975.

37. Дубова H. Н., Кутукова Е.М. Unicenter TNG управление распределенной корпорацией // Открытые системы. 1998. № 2 - с. 54-59.

38. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе : учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2001. -224 с.

39. Евдокимов В.П., Мановицкий В.И., Семенишин Ю.А. Моделирование систем сбора и обработки данных М.:Наука, 1983. - 128 с.

40. Емельянов A.A., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов М.: Финансы и статистика, 2002. - 352 с.

41. Зайнашев Н.К., И.Р. Губанова Методика оптимизации товарных запасов предприятия розничной торговли // Периодический научно-практический журнал. Ижевск : Иж. 2005 №4 с. 16-21.

42. Зеваков A.M. Методические основы решения задач по управлению запасами: учеб. пособие. Караганда, 1989. - 98 с.

43. Зермати П. Практика управления товарными запасами / Пер. с фр. М.: Экономика, 1982. - 112 с.

44. Иванов В.Б., Куликов Г.Г., РечкаловЯ.А. Автоматизированное управление запасами предприятия. Уфимск. гос. Авиац. Техн. ун-т. -Уфа, 2002.-104 с.

45. Кале В. Внедрение SAP R/3. Руководство для менеджеров и инженеров: Пер. с англ. П.А. Панов М.: Компания АйТи, 2004. - 470 е., ил.

46. Калянов Г.Н. CASE технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес - процессов / 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Горячая линия -Телеком, 2000. - 320 с.

47. Карминский A.M. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997. - 416 с.

48. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Регулярная и хаотическая динамика, 2003. - 648 с.

49. Кудрявцев Б.М. Модели управления запасами. М.: Ин-т управления им. С. Орджоникидзе, 1987. - 52 с.

50. Кузнецов С. Д., Кудрявцев Ю. А. Математическая модель OLAP-кубов // Программирование. 2009. Т. 35, № 5. С. 26-36.

51. Кутукова Е.М. Системы управления распределенными информационными ресурсами // Открытые системы. 1998. № 3. - С. 36-41.

52. Кочегаров. В.А., Фролов Г.А. Проектирование систем распределения информации. Марковские и немарковские модели. М.: Радио и связь, 1991,-216 с.

53. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание: теория и приложения. М.: Мир, 1965.-470 с.

54. Казанский Д.И. Системы ERP: основные задачи и область применения // Сети и системы связи. 1998. № 2. С. 30-35.

55. Кузнецов C.B., Ириков И.В. Математическое моделирование задач управления финансовыми потоками // Исследовано в России.

56. Лагуткин В.М. Автоматизированные системы управления материально-техническим снабжением. -М.: Экономика, 1975. 271 с.

57. Лагуткин В.М., Соколов Р.Г. Комплексное снабжение: проблемы и перспективы. -М.: Знание, 1978. 64 с.

58. Лагуткина. «Экономико-математические методы в снабжении» М.: Экономика, 1971. - 367 с.

59. Ледин М.И. Управление запасами (экономико-математические методы). -М.: Знание, 1978.-64 с.

60. Лисициан П. Оборотные средства, процесс обращения стоимости капитала, неплатежи. // Вопросы экономики, 1997. - №9. - С. 44 - 54.

61. Лотоцкий В.А., Мандель A.C. Модели и методы управления запасами. -М.: Наука, 1991.- 188 с.

62. Лялин В.Е. Математические модели и информационные технологии для совершенствования организации производства интеллектуальным предприятием: монография. Мурманск-Ижевск : Изд-во КНЦ РАН, 2006. 304 с.

63. Лотоцкий В.А., Мандель A.C. Модели и методы управления запасами. М.: Наука, 1991. 258 с.

64. Майоров С.А., Новиков Г.И., Алиев Т.И., Махарев Э.И., Тимченко Б.Д. Основы теории вычислительных систем М.:Высшая школа, 1978. - 408 с.

65. Математические модели социальных систем: Учебное пособие. Омск: Омск. гос. ун-т, 2000. - 256 с.

66. Марка Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования / пер. с англ. М.: 1993. - 240 с.

67. Модели управления запасами: учеб. пособие. М.: Мое. ин-т управления, 1987. - 52 с.

68. Миронов В. В., Юсупова Н. И. Концептуальные модели баз данных. Многомерные модели. Уфа: УГАТУ, 2010. 83 с.

69. Микитьянц С.Р., Голдобина H.H. Применение математических методов в управлении запасами. Л.: ЛФЭИ, 1982. - 69 с.

70. Михно М.К., Лобанова J1.C. Моделирование систем снабжения. Киев: Наукова думка, 1976. - 163 с.

71. Нейман В.И. Теоретические основы единой автоматизированной сети связи. М.: Наука, 1984. 221 с.

72. Неруш Ю.М. Коммерческая логистика: Учебник. М.: ЮНИТИ. - 271 с.

73. Никитин В.П. Теория управления запасами : учеб. пособие. Рига : Латвийский гос. ун-т, 1973. 118 с.

74. Основы логистики: Учеб. пособие / Под ред. Л.Б. Миротина и В.И. Сергеева. М.: ИНФРА-М, 1999. - 200 с.

75. Первозванская Т.Н., Первозванский A.A. Элементы теории управления запасами : учеб. пособие. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1983. - 109 с.

76. Плоткин Б.К. Экономико математические методы и модели в управлении материальными ресурсами : учеб. пособие - СПб. ун-т экономики и финансов, 1992. - 63 с.

77. Понков В.П., Маркитанов И.Б. Методы и модели создания конкурентоспособной продукции : СПб.: Изд-во «Нестор», 2004.

78. Проценко О.Д., Рексин В.Д. Управление материальными запасами. М., 1968.-45 с.

79. Розенберг В.Я., Прохоров А.И. Что такое теория массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1965. - 180 с.

80. Рубальский Г.Б. Вероятностные и вычислительные методы оптимального управления запасами. М.: Знание, 1987. - 115 с.

81. Рыжиков Ю.И. Управление запасами. М.: Наука, 1969. 344 с.

82. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания с применениями. М.: Сов. радио, 1965. - 262 с.

83. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. / 5-е изд. Минск: ООО «Новое знание», 2001. - 688 с.

84. Сакович В.А. Модели управления запасами. Минск: Наука и техника, 1986.-319 с.

85. Сакович В.А. Управление компьютерными поставками. Минск: Вышэйшая школа, 1989. - 175 с.

86. Сизоненко П.З. Методы оптимального управления запасами: учеб. пособие. Одесса. 1979. - 61 с.

87. Соколов Р.Г., Демьянов А.А. Системный анализ и управление снабжением. Л.: Стройиздат, 1975. - 216 с.

88. Такач Л. Комбинаторные методы в теории случайных процессов. М.: Мир, 1968.-276 с.

89. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности / Пер. с англ. М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. - 432 с.

90. Уваров С.А. Логистика: общая концепция, теория и практика. СПб.: ИВЕСТ-НП, 1996.-232 с.

91. Ушаков И.А. Методы решения простейших задач оптимального резервирования. -М. Сов. Радио, 1969. 176 с.

92. Федоренко Р.П. Решение задач оптимального управления. М. :Наука, 1978.-486 с.

93. Феклисов Г.И. Математическое обеспечение систем управления запасами. М.: Статистика, 1977. - 112 с.

94. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем. -Воронеж: ВГТУ, 1997. 151 с.

95. Хазанович Э.С., Шестаков В.И. Управление материальными ресурсами. М.: Экономика, 1987. - 159 с.

96. Хедли Дж., Уайтин Г. Анализ систем управления запасами / Пер. с англ. М.: Наука-Физмат, 1969. 512 с.

97. Хинчин А .Я. Работы по математической теории массового обслуживания.-М.: Физматгиз, 1963. 390 с.

98. Хэнссменн Ф. Применение математических методов в управлении производством и запасами / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1966. 372 с.

99. Ченцов В.М. Системы распределения информации. М.: Связь, 1980. -142 с.

100. Шеер А.В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы : Пер. с англ. / 2-е изд., перераб. и доп. М.: Весть, 1999. - 152 с.:ил.

101. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие. М.: Дело, 2000. - 440 с.

102. Юсупов P.M., Заболотский В.И. Научно-методологические основы информатизации. СПб: Наука, 2000. - 455 с.

103. Шульга Ю.Н. Математическая модель управления обслуживанием в сетевых системах // Кибернетика. 1977. № l.-c. 117-125.

104. Шульга Ю.Н. Элементы теории объемных стохастических сетей массового обслуживания и ее приложения. Киев: Наук, думка, 1990. -160 с.

105. Codd Е. F. Providing OLAP for end-user analysis: An IT mandate. Computer World, 1993.

106. Date C. J. An Introduction to Database Systems. 2004.

107. Gupta D., Gerchak Y., and Buzacott J.A. On optimal priority rules for queues with switchover costs. Working Paper. Department of Management Sciences. University of Waterloo. 1987.

108. Hajela, P. and Lin, C.-Y. Genetic search strategies in multicriterion optimal design. Structural Optimization 4, 1992. pp. 99-107.

109. Higuchi, Т., ed., Workshop on Evolvable Systems. International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 27-32.

110. Hofri M., Ross K.W. On the optimal control of two queues with server setup times and its analisys. SIAM Journal of Computing, 1987. pp. 399-420.

111. Holland, J. Adaption in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, 1975.

112. Jackson J. R. Networks of waiting lines. Operations Res., 1957. pp. 518— 521.

113. Jaiswal, N. K. Priority Queues. Academic Press, New York, 1968.

114. Emerging cubes for trends analysis in OLAP databases / S. Nedjar et al. // DaWaK. Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2007. Vol. 4654. P. 135-144. DOI: 10.1007/978-3-540-74553-2J3.

115. Harinath S., Quinn S. Professional SQL Server Analysis Services 2005 with MDX. N. Y.: Wiley, 2007. 848 p.

116. Spofford G., Harinath S. MDX Solutions: With Microsoft SQL Server Analysis Services 2005 and Hyperion Essbase. N.Y.: Wiley, 2006. 744 c.

117. Blanchini F., Rinaldi F., Ukovich W. Least inventory control of multi-storage systems with non-stochastic unknown input // IEEE Transaction on robotics and automation. 1997. Vol. 13, P. 633-645.

118. Evolvable Systems. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1997. pp. 27-32.

119. Koza, J. R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 1992.

120. Miller L.W., Schrage L. The queue M/G/l with the shortest remaining processing time discipline // Operat. Res. 1966. 14, N 4. - pp. 670-684.

121. Mitchell, M. An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press, 1996.

122. Nain P. Interchange arguments for classical scheduling problems in queues. Systems Control Letters, 1989. pp. 177-184.

123. Prabhu N. U. Queues and Inventories: A Study of Their Basic Stochastic Processes. Wiley, New York, 1965.

124. Reeves, C.R. Using Genetic Algorithms with Small Populations. In Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, 1993. pp. 92-99.

125. Reich E. Waiting times when queues are in tandem. Ann. Math. Statist, 1957. pp. 768-773.

126. Reiman M.I., Wein L.M. Dynamic Scheduling of a Two-Class Queue with Setups. Technical Report. Sloan School of Management. M.I.T., Cambridge, MA 02139. 1994

127. Schräge L. A proof of optimality of the shortest remaining processing time discipline // Operat. Res. 1968. 16, N 3. - pp. 687-690.

128. Schwefel, H.P. Numerische Optimierung vonComputer-Modellen mittels der Evolutionsstrategie ("Numeric Optimization of Computer Models by Means of an Evolution Strategy"), Interdisciplinary System Research, Volume 26. Bassel: Birkhauser, 1977.

129. Walrand J. An Introduction to Queueing Networks. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1988.