автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы системного анализа движения материальных ресурсов в перерабатывающих производствах

На правах рукописи

ПУГАЧЕВ Константин Анатольевич

МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ДВИЖЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ В ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВАХ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара 2003

Диссертация выполнена на кафедре вычислительной техники Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Самарского государственного технического университета

Научный руководитель:

доктор технических наук профессор ОРЛОВ Сергей Павлович

Официальные оппоненты:

- Заслуженный деятель науки Российской Федерации доктор технических наук профессор АБДРАШИТОВ Рамзес Талгатович;

кандидат технических наук доцент ВОХРЫШЕВ Валерий Евгеньевич

Ведущая организация:

ЗАО Научно-производственный центр информационных и транспортных систем НПЦ «Инфотранс», г. Самара

Защита состоится 25 декабря 2003 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 Самарского государственного технического университета в ауд. 28 (корп. 6, ул. Галактионовская, 141).

Отзывы на автореферат просим присылать в 2-х экземплярах по адресу: 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244, главный корпус, Самарский государственный технический университет, на имя ученого секретаря диссертационного совета.

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

Автореферат разослан » 2003 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

кандидат технических наук доцент

ЖИРОВ В. Г.

20702

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

3

Актуальность темы. В настоящее время подъем отечественной промышленности сопровождается интенсивным внедрением современных методов управления производством, реализуемых в рамках автоматизированных информационных систем предприятий. Эта тенденция характерна и для перерабатывающей отрасли аграрно-промышленного комплекса (АПК), основу которой составляют хлебоперерабатывающие и маслоперерабатывающие предприятия.

В силу специфики данных перерабатывающих предприятий одними из наиболее важных вопросов их управления по-прежнему остаются заготовка, хранение и эффективное использование перерабатываемого сырья. При этом особое внимание уделяется качественным показателям сырья, поскольку они самым непосредственным образом определяют себестоимость и качество выпускаемой продукции.

Другая характерная особенность большинства перерабатывающих предприятий АПК заключается в использовании в производстве сырьевых смесей. В односырьевых производствах таких, как мукомольно-крупяное, - это основной путь получения сырья с требуемым составом качественных показателей. В многосырьевых производствах, к которым относится комбикормовое производство, приготовление смесей по определенным рецептам является основой технологии выпуска различных видов продукции.

Большое значение качественных показателей перерабатываемого сырья для производства ставит высокие требования к точности и достоверности результатов планирования снабжения. Поэтому современное управление ресурсами предприятия должно строиться на основе детального анализа рынка ресурсов, текущего состояния запасов и прогнозов их расходования. Однако, сложная организация системы складского хозяйства, а также большое число различных операций внутреннего движения хранящегося сырья создают дополнительные проблемы в планировании его поставок, заставляют совершенство-

вать непрерывный учет его текущего количественно-качественного состояния в звеньях хранения.

Проведенный анализ работ A.A. Самарского по общим вопросам моделирования, а также результатов исследований производственных систем в работах A.A. Первозванского, Ю.И. Рыжикова, Хедли Д. (Hadley G.), Уайтина T. (Whitin Т.), Хэмди A. Taxa (Hamdy A. Taha) и других авторов, показывает, что до настоящего времени мало внимания уделялось исследованиям влияния качественных показателей ресурсов на деятельность предприятия и планирование производства.

В работах И.Т. Мерко, В.А. Бутковского, Н.ГТ. Черняева, посвященных повышению эффективности работы перерабатывающих предприятий АПК и автоматизации их управления, рассматриваются отдельные частные производственные задачи. В то же время в них отсутствует системный подход к исследованию роли материальных ресурсов в производстве.

Таким образом, актуальность данной работы обусловлена с одной стороны острыми потребностями практики, с другой стороны - необходимостью в дополнительных исследованиях по системному анализу влияния качественных показателей материальных ресурсов на деятельность и управление предприятий перерабатывающей промышленности.

Целью работы является исследование влияния качественных показателей сырья на процессы его заготовки и внутреннего движения, а также разработка эффективных методов управления ресурсами перерабатывающего предприятия.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

- сформулирована новая постановка задачи об оптимальном составлении многокомпонентных смесей, отличающаяся от известных критериями оптимизации и составом ограничений;

- сформулирована задача формирования наборов многосырьевых смесей из общих запасов сырья и предложена методика ее решения;

- сформулирована общая математическая постановка задачи о внутрипроизводственном движении материальных ресурсов как многокомпонентных объектов;

- разработана методика оценки запасов сельскохозяйственного сырья для одноресурсных и многопродуктовых производств;

- предложена методика оптимального выбора партий сельскохозяйственного сырья на рынке на основе интегральных оценок его качественных показателей;

- разработана методика оптимизации размещения поступающих ресурсов в звеньях хранения и оценки продуктивных качеств запасов сырья;

- разработана комплексная имитационная модель управления запасами сельскохозяйственного перерабатывающего предприятия, основанная на учете движения материальных ресурсов.

На защиту выносятся следующие положения:

- новая постановка задачи об оптимальном составлении многокомпонентных смесей, отличающаяся от известных как критериями оптимизации, так и составом ограничений;

- постановка и методика решения задачи об оптимальном формировании наборов многоеырьевых смесей ш общих запасов сырья;

- методика анализа запасов сельскохозяйственного сырья для одноресурсных и многопродуктовых производств;

- методика оптимального выбора партий сельскохозяйственного сырья в планировании снабжения предприятия;

- методика оптимизации размещения поступающих ресурсов в звеньях хранения.

Практическая ценность проведенных исследований состоит в применении разработанных методик и имитационной модели в управлении запасами хлебоперерабатывающих и маслоперерабатывающих предприятий. Предаю-

женная модель движения многокомпонентных ресурсов позволяет использовать ее для проведения детального анализа как количественно-качественного состояния ресурсов, так и их себестоимости.

. Проведенные научные исследования имеют практическую направленность и во многих случаях первоначально были вызваны необходимостью в решении различных задач управления производством в рамках создания и внедрения информационных систем управления предприятий перерабатывающей отрасли.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на XXV Самарской областной студенческой научной конференции (г. Самара, 1999); на региональных 59-й и 60-й научно-технических конференциях «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика» (г. Самара, 2002 и 2003 г.г.); на V Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'2002 (г. Санкт-Петербург, 2002); на межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке и образовании» (г. Самара, 2002); на девяюй ежегодной международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва, 2003); на тринадцатой межвузовской конференции «Математическое моделирование и краевые задачи» (г. Самара, 2003).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 3 статьи и тезисы 8 докладов.

Crpyicrypa и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести разделов, заключения, библиографического списка и приложения. Она изложена на 129 страницах, содержит 22 рисунка, 15 таблиц и библиографический список из 112 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертации. Сформулированы научная новизна работы и основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе диссертационной работы проанализирована организация перерабатывающих предприятий, их производственная структура, роль количественно-качественного учета ресурсов внутри предприятия, а также другие вопросы управления запасами и переработки сельскохозяйственного сырья. Это позволило выделить наиболее приоритетные проблемы управления рассматриваемыми предприятиями. К ним были отнесены следующие:

- оптимизация управления внешними потоками сырья;

- исследование процессов внутреннего движения материальных ресурсов;

- оптимизация формирования сырьевых смесей для производства;

- оптимизация расходования запасов сырья с учетом его качественных показателей.

Проведен анализ результатов научных исследований по системному анализу в области моделирования производств, формирования смесей, управления запасами предприятий, моделирования внутреннего движения ресурсов. В целом результаты этих работ носят общий характер, не учитывают специфику предметной области. Кроме того, в них отсутствуют исследования операций по распределению и движению ресурсов, как многокомпонентных объектов.

Были проанализированы многочисленные отраслевые научно-практические работы по большинству из выделенных проблем. Это позволило развить и конкретизировать постановку большинства задач системного анализа в управлении перерабатывающими производствами, но не дало удовлетворительного ответа по методикам их решения.

Второй раздел посвящен исследованию одной из наиболее важных операций перерабатывающих производств - формированию сырьевых смесей. Для односырьевых производств таких, как мукомольное и крупяное, на основе рекомендаций И.Т. Мерко была предложена новая постановка задачи о приготовлении смеси в форме задачи линейного программирования, отличающаяся от известной видом целевой функции и составом ограничений.

В частности, для расширения области решения предложено использовать динамические границы допусков 8р'} и ф* на отклонение показателей

Р' = {pj\jei,m\ качества смеси S = (b',s'',P') от базиса £ = {еу |уе1,/я}, где

Ь', / - количество и себестоимость смеси соответственно. Введение коэффициентов

1, если Pj ограничен сверху; у = 0, если pj ограничен с обеих сторон; -1,если pj ограничен снизу.

позволяет динамические ограничения представить в виде

ф'. = max(yJ; 0) х max(e7 - pf,0)+ ф,., jel,m;

ф* = max(-yj, 0) x max( pj - ep 0) + Spht, j e \,m, где pr - усредненные качественные показатели запасов сырья.

Введены другие дополнительные ограничения, отражающие специфику переработки сельскохозяйственного сырья.

Показано, чго при длительных периодах заготовки значительное изменение цен на сырье не позволяет рассматривать экономический критерий как объективную цель оптимизации формирования смеси. Поэтому в качестве весовых коэффициентов целевой функции предложено использовать показатели предпочтительности партий сырья rt = (bl,sl,Pl),iРассмотрены три варианта таких показателей:

( V

ъ,

I>,

ЫI

р,

_ таx(b,,b')_

~ п »

I*

р,=

Сь-ь')

п

\ I-1

0)

где Ь'- заданный нижний предел остатков партий сырья.

В итоге, предложенная формулировка задачи об односырьевых смесях имеет вид:

п

£ р, х, тах ;

Я и _

¿7, *,<А(610 +Л*);

х, > гшп(6„ 6,°), / е 1,и;

л:, > тт(Ь„ У), I е 1, п;

х,<Ь„ /е1,и.

Здесь Ь^ - ¿¡Ь1 < Ь1 ¿"б19 + Л* - допуски на объем смеси, категория партии, Л - доля сырья первой категории в смеси, Ь, - предельные значения емкости звеньев хранения.

Как показали численные эксперименты на имитационной модели, использование динамических ограничений показателей качества расширяет область решения и позволяет добиться заметного сокращения неперерабатываемого остатка сырья.

Для многопродуктовых производств таких, как комбикормовое, где используется большое количество исполнительных рецептов, сформулирована задача о приготовлении комплекса смесей для одновременного выпуска нескольких видов продукции из общих запасов сырья. В данной задаче рассмотрена целевая функция на основе показателей предпочтительности партий и динамические ограничения на отклонения качественных показателей Р/ = {р'ц | _/ е 1 ,т), к е 1,пг сырья для каждого рецепта.

Задача о формировании комплекса смесей представлена в виде:

р,хь —> тах ;

Я П _____

(«1 м

и я _ _

1 (3)

к ей/,

1=1

Ле1,иг, ге1,и;

<г>,,/б1,и, '

где <5Р/ = {ф^ | у е 1,/и}, <5Р* = {ф^ | у € 1,т}, Л е - допуски на отклонения качественных показателей сырья для каждого из пг рецептов; - количество смеси для к- го рецепта.

Состав сырья для каждого рецепта определяется строками матрицы X = [хк] решения задачи. Суммы по столбцам матрицы определяют расход сырья по видам.

В третьем разделе диссертации проведены исследования в области управления запасами перерабатывающего предприятия. Значительные масштабы запасов, а также большое число контролируемых показателей качества создают серьезные проблемы в их объективной оценке, без которой невозможно оценить объемы сырья базисного качества, а также нетто-потребность. Ввиду этого разработана новая методика анализа запасов сырья для односырьевых и много- -продуктовых производств.

Расчет объема сырья базисного качества в имеющихся запасах приведен к ' форме задачи линейного программирования с целевой функцией в виде максимума количества смеси базисного качества.

Задача о нетто-потребности сформулирована не традиционно в виде расчета количества сырья, необходимого для работы на планируемый период, а как расчет минимального количества сырья х0 и его качественных показателей {х,|/е1,т}, приобретение которого необходимо, чтобы привести показатели

и

качества запасов к базисным значениям. Для односырьевых производств задача сформулирована следующим образом: -> шш;

х0{х, - е,) + Ь(р{ - е,) = 0, / е 1 ,т;

дго>0; , (4)

х/ >е1

Х! — е/ +Ф*>

где 8р\, ф'1- допуски на отклонение показателей качества запасов от базиса е,.

Расчет нетго-потребности носит директивный характер, в то время как сырье требуемого качества может отсутствовать на рынке. Поэтому далее рассмотрена задача оптимизации выбора отдельных партий сырья на рынке по качественному составу.

В качестве интегральной оценки качества сырья предложено использовать метрики в т - мерном пространстве относительных показателей качества

IV = {и-= Ц | у е 1,/п}. Исходя из общей цели улучшения качественных показателей запасов в направлении базисных значений IVь = {и/' (у е 1,т\, сформулирован критерий отбора партии сырья из множества предложений рынка. Он состоит в том, что добавление приобретаемой партии к общим запасам должно в наименьшей мере отклонять вектор №г*1¥ь генерального направления к базису от исходного направления вектора МгГ1¥1' и приводить к сокращению расстояния от базисной точки

до нового положения средних показателей качества запасов. Математическая форма этого критерия имеет следующий вид:

о- =| ¥7¥77■ ш7*)1 = 1 ^К-*/)2. (5)

Кроме выбора по одной партии рассмотрен общий случай, когда выбор партий осуществляется комплексами по две или более партий (рис. 1). Для вы-

бора комплекса в виде к партий из всех возможных вариантов комплексов предложен критерий выбора

\2

.....4 =1 ^¿у т^ ■ ^п2 = IX

(I- л)]

КС

1-1

ЛЬ

(6)

Рис. 1

Возрастание количества вариантов повышает возможности выбора, что особенно важно при небольшом числе партий на рынке.

Управление качеством входного потока сырья еще не достаточно для выпуска продукции с заданными свойствами. Для формирования партий смеси большое значение имеет различие качественных показателей сырья одного вида, хранящегося в разных

звеньях хранения. Бессистемный подход к размещению поступающих партий может привести к большой доле неперерабатываемого сырья, либо вообще к отсутствию допустимого решения даже при хорошем качестве запасов в среднем.

В данном направлении в диссертации исследовано влияние законов распределения сырья по качеству в звеньях хранения. Исследование проводилось на нескольких вариантах непрерывных моделей подсистемы хранения. Для случая одного параметра доказано, что при прочих равных условиях рост нелинейности закона распределения позволяет сократить долю неперерабатываемого сырья в объеме общих запасов. На основании этого вывода степень нелинейности ранжированного дискретного распределения сырья предложено оценивать с геометрической точки зрения. Это позволило представить данный показатель в математической форме

5ч

г, = , '"' ,У"' п -> шах (7)

и разработать методику рационального выбора звена хранения для размещения поступающей партии.

Четвертый раздел посвящен описанию разработанной имитационной модели управления запасами односырьевого перерабатывающего предприятия. Модель разработана на основе проведенных исследований и предложенных методик управления запасами сырья и его переработки.

В модели реализованы следующие основные функции:

- формирование входных потоков и состояния рынка сырья;

- выбор отдельных партий и комплексов на рынке;

- размещение поступающего сырья в звеньях хранения;

- формирование и расходование партий сырьевых смесей.

В разделе приведены результаты экспериментального исследования эффективности предложенных методик средствами имитационного моделирования.

Было установлено, что систематический целенаправленный отбор партий по предложенной методике позволяет заготавливать сырье с усредненными показателями качества близкими к базисным кондициям при значительных колебаниях качества сырья на рынке. Сравнительный анализ результатов экспериментов показал, что при прочих равных условиях отбор сырья комплексами из двух партий дает лучшие показатели качества заготавливаемого сырья по сравнению с отбором по одной партии.

В экспериментах по размещению поступающих партий сырья в подсистеме хранения сравнивались две методики. Первая, используемая в практике предприятий, заключалась в выборе звеньев хранения для размещения по критерию близости качественных показателей. Вторая методика реализована на основа-

нии выводов данной работы. Сравнение показало, что использование новой методики позволяет начать переработку при меньшем объеме заготовленного сырья, в то же время, доля неперерабатываемого сырья сокращается в среднем на .10-20%.

В экспериментах по формированию смесей использовались различные критерии оптимизации. График, демонстрирующий сокращение доли неперерабатываемого остатка сырья, приведен на рис. 2.

0,14

О 2400 4800 7200 9600 12000 14400 16800 19200 21600 24000 26400

Расход сырья, т

-»—Динамические ограничения допусков на качественные показатели для запаса объемом 12000 т - »—Статические ограничения допусков для запаса объемом 12000 т

-л— Динамические ограничения допусков на качественные показатели для запаса объемом 27000 т -к— Статические ограничения допусков для запаса объемом 27000 т

Рис 2

Как видно, применение динамических ограничений на качественные показатели по сравнению с обычными приводит к повышению использования запасов сырья на 5 - 9%.

Пятый раздел посвящен разработке модели внутреннего движения материальных ресурсов на предприятии. Актуальность этой задачи связана со сложностью проведения расчетов по себестоимости и качественному составу ресурсов из-за большой размерности задачи и сложных маршрутов движения, в которых могут встречаться и циклические участки.

Дано формальное определение всех операций движения ресурсов г = (b, s, Р), как многокомпонентных объектов, что позволило представить модель их внутрипроизводственного движения с единых позиций. В частности, операция перемещения доли 8ги ресурса ги из звена а в звено b определена как:

ьш Ьт

Г<ш=Га«~К ■ (8)

На основании этого построена общая модель внутреннего движения ресурсов

Я,(/ + Л/) = #,(/) + SRl0 + ÖS,0 + ХЩ, - SR* - ÖP0I, (/ е Т^г). (9)

Независимость движения отдельных видов ресурсов друг от друга позволила представить систему (9) в виде независимых систем линейных уравнений для компонент каждого ресурса:

ь, (/+дг)=b,(t)+ль,о+f>i>v - А60,, (' е Im); №

s,(t + AI) = 5,(0 + <Чо + - (/ е hm); (10>

1

m _ _

<7* (t + АО = qM) + + Е ^vj, - Aqu,, (V е 1, w; / е 1, от).

Рассмотрена также задача о производстве и распределении собственных ресурсов. Собственные ресурсы G, = {ru\ ие\,п} = {(bm ä„)| uel,n }, ie],m, вырабатываемые m подразделениями, в общем случае связаны между собой по

себестоимости. Движение их между производителями и потребителями в количественном и стоимостном выражении представлено в балансовой форме:

д=IV/>„,(/ей»); (")

У=1

(12)

н н

где В, =(6„|«е1,п) - вектор выпуска ресурсов /-м подразделением, а

я

5, = , - их себестоимость, складывающаяся из себестоимости израсхо-

.И

дованных ресурсов, полученных из других подразделений, и вектора прочих затрат^.

Показано, что задачу о распределении затрат на себестоимость ресурсов можно привести к системе линейных уравнений

т ___

Ь,хя + Т,(Ьрих1и) = г,„,(/ е \,т),(и е 1,и), (13)

>>

где ха = ^-,/е1,т,ие1,л. Ьт

В целом суть методик расчета себестоимости ресурсов и их качественных показателей, разработанных на основании моделей их движения, состоит в преобразовании исходной информации, регистрируемой в системе учета, к форме систем линейных уравнении и решении их известными методами.

В шестом разделе кратко описаны основные функции автоматизированных систем управления перерабатывающих предприятий, разработка которых проводилась с участием автора. Помимо общепринятых для таких систем возможностей по денежному, материальному и производственному учету в них реализованы функции, направленные на решение многих из рассмотренных здесь задач управления запасами.

К настоящему времени автоматизированные системы, в разработке которых использованы научные и практические результаты, рассматриваемые в

диссертационной работе и подтвержденные соответствующими актами, внедрены на следующих предприятиях:

- ОАО «Богатовский элеватор» (Самарская область);

- ОАО «Богатовский маслоэкстракционный завод» (Самарская область);

- ЗАО «Самарский мукомольный завод №2»;

- ЗАО «Уран» (Сорочинский комбинат хлебопродуктов, Оренбургская область);

- ОАО «Толкайский элеватор» (Самарская область);

- ООО СХП «Агрокомплекс-1» (Самарская область).

Опыт внедрения этих систем показал адекватность предложенных методик реальным процессам производственного учета, управления и планирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе были получены следующие результаты:

- обобщены и систематизированы задачи управления ресурсами перерабатывающих предприятий АПК;

- предложена новая постановка задачи о приготовлении сырьевых смесей и наборов смесей для предприятий перерабатывающей промышленности;

- выработан общий подход к управлению ресурсами перерабатывающего предприятия, как многокомпонентными объектами и к способам интегральной оценки их качественного состава;

- предложена методика оценки качественного состояния запасов сырья и расчета нетго-потребности в сырье с позиций обеспечения заданного качественного состава запасов;

- разработана методика выбора партий сырья на рынке на основе анализа качественного состава текущих запасов сырья;

- исследовано влияние закономерности размещения поступающих партий сырья в подсистеме хранения на максимальный объем сырьевой смеси базисного качества и неперерабатываемый остаток сырья;

- предложена новая методика выбора звеньев хранения для размещения поступающих партий сырья;

- дана математическая постановка задачи о внутреннем движении материальных ресурсов предприятия и предложена методика расчета себестоимости и качественного состава видов ресурсов по звеньям хранения;

- разработана имитационная модель управления запасами предприятия по переработке сельскохозяйственного сырья, на которой экспериментально исследована достоверность научных выводов и оценена эффективность предложенных методик управления запасами сырья и формирования сырьевых смесей.

Основные результаты работы отражены в следующих публикациях.

1. Пугачев К.А. Математическая модель производственного процесса предприятия // Вестник СамГТУ, серия «Технические науки», выпуск 15. - Самара: СамГТУ, 2002. - с. 29-34.

2. Пугачев К.А. Система динамических ограничений в задаче оптимального формирования смеси // Вестник СамГТУ, серия «Физико-математические науки», выпуск 19.-Самара: СамГТУ, 2003.-е. 183-185.

3. Пугачев К.А. Планирование производства в условиях неопределенности материального снабжения // Тезисы докл. V Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'2002. - СПб, 2002. - с. 214-215.

4. Пугачев К.А. Моделирование эффективности толлинга при заданных ограничениях // Сб. трудов VIII международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике», Вып.8. - Воронеж: Центрально-Черноземное кн. изд, 2003. - с. 7879.

5. Пугачев К.А. Нечеткая математическая модель распределения многокомпонентных ресурсов // Тезисы докл. девятой ежегодной международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». - Москва, 2003. - с. 112.

6. Пугачев К.А. Задача о многокомпонентных смесях // Тезисы докл. Межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке и образовании». - Самара: СамГТУ, 2002. - с. 14-15.

7. Пугачев А.И., Пугачев К.А. Моделирование внутрипроизводственного движения ресурсов // Тезисы докл. Межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке и образовании». - Самара: СамГТУ, 2002.-е. 4-5.

8. Пугачев К.А. Анализ динамики расходования сырья для перерабатывающего предприятия // Труды тринадцатой межвузовской конференции «Математическое моделирование и краевые задачи». - Самара: СамГТУ, 2003. - с. 102-103.

9. Пугачев К.А. Исследование производственного процесса предприятий маслоперерабатывающей промышленности // Материалы 59-й научно-технической конференции СамГАСА. - Самара: СамГАСА, 2002. - с. 201-203.

10. Пугачев К.А. Оценка запасов ресурсов для односырьевой системы // Материалы 60-й Юбилейной региональной научно-технической конференции по итогам НИР СамГАСА. - Самара: СамГАСА, 2003. - с. 243-244.

11. Пугачев К.А., Пантюшин A.B., Тимонин A.C. Система анализа межотраслевых связей предприятий региона // Тезисы докл. XXV самарской областной студенческой научной конференции - Самара: Самарский областной совет по научной работе студентов, 1999. - с 35.

1с>уо 2. »2 0 70?

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д 212.217.03 (протокол № 11 от 15 октября 2003 г.)

Заказ №1536. Тираж 100 экз. Отпечатано на ризографе.

Самарский государственный технический университет. Отдел типографии и оперативной полиграфии. 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИМИ ПРОИЗВОДСТВАМИ

1.1. Предприятия зерноперерабатывающей отрасли.

1.2. Структура исследуемой производственной системы и внутреннее движение ресурсов.

1.3. Задачи системного анализа в управлении ресурсами предприятия.

1.4. Анализ существующих моделей производственных систем.

1.5. Формирование смесей.

1.6. Управление запасами материальных ресурсов предприятия.

1.7. Внутрипроизводственное движение ресурсов.

1.8. Выводы.

2. ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВ.

2.1. Производственные функции перерабатывающих предприятий.

2.2. Оптимизация формирования многокомпонентных смесей.

2.3. Оптимизация формирования наборов многокомпонентных смесей.

2.4. Выводы.

3. УПРАВЛЕНИЕ МАТЕРИАЛЬНЫМИ РЕСУРСАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1. Анализ запасов односырьевого производства.

3.2. Анализ запасов для многопродуктовых производств.

3.3. Оптимизация выбора партий сырья на рынке.

3.4. Рациональное размещение поступающего сырья.

3.5. Выводы.

4. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ.

4.1. Структура имитационной модели.

4.2. Моделирование отбора и размещения партий.

4.3. Моделирование расходования сырья на выпуск продукции.

4.4. Выводы.

5. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ.

5.1. Операции над материальными ресурсами как многокомпонентными объектами.

5.2. Методика моделирования внутрипроизводственного движения материальных ресурсов.

5.3. Модель производства и распределения собственных ресурсов.

5.4. Методика расчета себестоимости собственных ресурсов.

5.5. Выводы.

6. ВНЕДРЕНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НАУЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ.

6.1. Автоматизированные системы управления перерабатывающих предприятий.

6.2. Автоматизированное управление ресурсами предприятия.

6.3. Учет внутрипроизводственного движения покупных ресурсов и ресурсов собственного производства.

6.4. Выводы.

Наблюдающийся в настоящее время подъем отечественной промышленности сопровождается интенсивным внедрением современных методов управления производством, реализуемых в рамках автоматизированных информационных систем предприятий. Эта тенденция характерна и для перерабатывающей отрасли аграрно-промышленного комплекса (АПК), основу которой составляют хлебоперерабатывающие и маслоперерабатывающие предприятия.

В силу специфики данных перерабатывающих предприятий одними из наиболее важных вопросов их управления по-прежнему остаются заготовка, хранение и эффективное использование перерабатываемого сырья. При этом особое внимание уделяется качественным показателям сырья, поскольку они самым непосредственным образом определяют себестоимость и качество выпускаемой продукции. Необходимость в рациональном управлении запасами сырья и других материальных ресурсов предприятия еще более обострилась в связи с переходом к рыночным формам хозяйствования.

Определяющая роль сырья и его качественных показателей является главной специфической чертой перерабатывающих предприятий АПК. Другая их особенность заключается в использовании в производстве сырьевых смесей. В односырьевых производствах таких, как мукомольно-крупяное, - это основной путь получения сырья с требуемым составом качественных показателей. В многосырьевых производствах, к которым относится комбикормовое производство, приготовление смесей по определенным рецептам является основой технологии выпуска различных видов продукции.

Большое значение для производства качественных показателей перерабатываемого сырья ставит высокие требования к точности и достоверности результатов планирования снабжения. Поэтому управление ресурсами предприятия должно строиться на основе детального анализа текущего состояния запасов и прогнозов их расходования. Сложность данной задачи обусловлена большим числом показателей качества основных видов ресурсов - сырья, что затрудняет объективную оценку текущего состояния запасов и сравнительную оценку партий.

Дополнительными проблемами в планировании поставок, заставляющими совершенствовать оперативный учет количественно-качественного состояния сырья в звеньях хранения, являются сложная организация складского хозяйства, а также большое число различных операций, производимых над хранящемся сырьем.

В этих условиях в перерабатывающей отрасли АПК все большее значение начинает придаваться разработке и использованию научно-обоснованных методов управления материальными запасами предприятий [2, 34,80], а также исследованию влияния внутрипроизводственного движения материальных ресурсов на результаты производства [40, 50, 80].

Вместе с тем проведенный анализ работ А.А. Самарского [74] по общим вопросам моделирования, а также результатов исследований производственных систем в работах А.А. Первозванского [51], Ю.И. Рыжикова [69], Хедли Д. (Hadley G.), Уайтина Т. (Whitin Т.) [83, 96], Хэмди А. Таха (Hamdy A. Taha) [78, 108, 109] и других авторов [16, 20 - 27, 34, 107, 110] показывает, что, несмотря на большое их многообразие, вопросам детального исследования влияния качественных показателей ресурсов на деятельность предприятия и планирование производства до настоящего времени уделялось мало внимания.

В работах И.Т. Мерко [41-40], В.А. Бутковского [8, 9], Н.П. Черняева [88], посвященных исследованию повышения эффективности работы перерабатывающих предприятий АПК и автоматизации их управления, рассматриваются отдельные частные производственные задачи. В то же время в них отсутствует системный подход к исследованию роли материальных ресурсов в производстве.

Таким образом, актуальность данной работы обусловлена с одной стороны острыми потребностями практики, с другой стороны - необходимостью в системном анализе влияния качественных показателей материальных ресурсов на деятельность предприятий перерабатывающей промышленности, а также в разработке методов решения отдельных задач управления ресурсами, связанных с заготовкой, внутренним движением и переработкой сырья.

Целью работы является исследование влияния качественных показателей сырья на процессы его заготовки и внутреннего движения, а также разработка эффективных методов управления ресурсами перерабатывающего предприятия.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

- сформулирована новая постановка задачи об оптимальном составлении многокомпонентных смесей, отличающаяся от известных критериями оптимизации и составом ограничений;

- сформулирована задача формирования наборов многосырьевых смесей из общих запасов сырья и предложена методика ее решения;

- сформулирована общая математическая постановка задачи о внутрипроизводственном движении материальных ресурсов как многокопонентных объектах;

- разработана методика оценки запасов сельскохозяйственного сырья для одноресурсных и многопродуктовых производств;

- предложена методика оптимального выбора партий сельскохозяйственного сырья на рынке на основе интегральных оценок качественных показателей;

- разработана методика оптимизации размещения поступающих ресурсов в звеньях хранения и оценки продуктивных качеств запасов сырья;

- разработана комплексная имитационная модель управления запасами сельскохозяйственного перерабатывающего предприятия, основанная на учете движения материальных ресурсов.

Основные положения, выносимые на защиту:

- новая постановка задачи об оптимальном составлении многокомпонентных смесей, отличающаяся от известных как критериями оптимизации, так и составом ограничений;

- постановка и методика решения задачи об оптимальном формировании наборов многосырьевых смесей из общих запасов сырья;

- методика анализа запасов сельскохозяйственного сырья для одно-ресурсных и многопродуктовых производств;

- методика оптимального выбора партий сельскохозяйственного сырья в планировании снабжения предприятия;

- методика оптимизации размещения поступающих ресурсов в звеньях хранения.

Практическая ценность проведенных исследований состоит в применении разработанных методик и имитационной модели в управлении запасами хлебоперерабатывающих и маслоперерабатывающих предприятий; разработанная модель движения многокомпонентных ресурсов позволяет применить ее для проведения детального анализа как количественно-качественного состояния ресурсов, так и их себестоимости.

Проведенные научные исследования имеют практическую направленность и во многих случаях первоначально были вызваны необходимостью в решении различных задач управления производством в рамках создания и внедрения информационных систем управления предприятий.

Внедрение результатов работы. Научные результаты работы использованы в разработке при участии автора автоматизированных систем управления, внедренных на следующих предприятиях:

- ОАО «Богатовский маслоэкстракционный завод», Самарская область;

- ОАО «Богатовский элеватор», Самарская область;

- ЗАО «Самарский мукомольный завод №2»;

- ЗАО «Уран», (Сорочинский комбинат хлебопродуктов), Оренбургская область;

- ОАО «Толкайский элеватор», Самарская область;

- ООО СХП «Агрокомплекс-1», Самарская область.

Публикации. По теме диссертации опубликовано одиннадцать научных работ, в том числе три статьи и тезисы восьми докладов.

Апробация. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

Система анализа межотраслевых связей предприятий региона // Докл. на XXV самарской областной студенческой научной конференции — Самара: Самарский областной совет по научной работе студентов, 1999.

Исследование производственного процесса предприятий маслоперерабаты-вающей промышленности // Докл. на региональной 59-й научно-технической конференции «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика.» - Самара: СамГАСА, 2002.

Планирование производства в условиях неопределенности материального снабжения // Докл. на V Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'2002 - Санкт Петербург, 2002.

Задача о многокомпонентных смесях // Докл. на межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке и образовании», Самара, 2002.

Моделирование внутрипроизводственного движения ресурсов // Докл. на межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке и образовании», Самара, 2002.

Нечеткая математическая модель распределения многокомпонентных ресурсов // Докл. на девятой ежегодной международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «радиоэлектроника, электротехника и энергетика». -Москва, 2003.

Оценка запасов ресурсов для односырьевой системы // Докл. на региональной 60-й Юбилейной научно-технической конференции «Актуальные проблемы в строительстве и архитектуре. Образование. Наука. Практика.» - Самара: Сам-ГАСА, 2003.

Анализ динамики расходования сырья для перерабатывающего предприятия // Докл. на тринадцатой межвузовской конференции «Математическое моделирование и краевые задачи». - Самара: СамГТУ, 2003.

6.4. Выводы

1. Автоматизация количественно-качественного учета ресурсов по звеньям хранения позволила оперативно проводить полный анализ состояния запасов сырья, проводить автоматический расчет себестоимости ресурсов без ограничений на маршруты их перемещения.

2. В системе автоматизировано распределение затрат цехов вспомогательных производств по производству ТЭР на подразделения-потребители, а также расчет себестоимости полуфабрикатов и готовой продукции.

3. Опытное использование автоматизированных расчетов оптимального состава сырьевых смесей по разработанной методике подтвердил хорошее ее соответствие требованиям производства, как по составу ограничений, так и по критериям оптимизации.

4. Реализованные функции системы управления запасами сырья позволили производить строго обоснованный выбор партий сырья и мест их размещения на элеваторах и складах.

5. Опыт внедрения перечисленных выше автоматизированных систем управления производством подтвердил адекватность представленной модели предприятия перерабатывающей промышленности реальным требованиям производственного учета.

Заключение

В данной работе исследованы производственные процессы различных предприятий перерабатывающей промышленности, а также опыт автоматизации управления такими предприятиями. На основе анализа этого материала и проведенных исследований были получены следующие научные результаты:

- обобщены задачи управления ресурсами перерабатывающих предприятий АПК;

- предложена новая постановка задачи о приготовлении сырьевых смесей и наборов смесей для предприятий перерабатывающей промышленности;

- предложена методика оценки качественного состояния запасов сырья и расчета нетто-потребности в сырье с позиций обеспечения заданного качественного состава запасов;

- разработана методика выбора партий сырья на рынке на основе качественного состава текущих запасов сырья;

- исследовано влияние закономерности размещения поступающих партий сырья в подсистеме хранения на максимальный объем сырьевой смеси базисного качества и неперерабатываемый остаток сырья; на основе проведенного анализа предложена новая методика выбора звеньев хранения для размещения поступающих партий сырья;

- дана математическая постановка задачи о внутреннем движении материальных ресурсов предприятия и предложена методика расчета себестоимости и качественного состава видов ресурсов по звеньям хранения;

- разработана имитационная модель предприятия по переработке сельскохозяйственного сырья, на которой экспериментально исследована достоверность научных выводов и оценена эффективность предложенных методик управления запасами и формирования сырьевых смесей.

Научные результаты данной работы использованы при проектировании нескольких автоматизированных систем управления предприятий Самарской и Оренбургской области. К настоящему времени они внедрены на следующих предприятиях:

- ОАО «Богатовский элеватор», Самарская область;

- ОАО «Богатовский маслоэкстракционный завод», Самарская область;

- ОАО «Самарский мукомольный завод №2»;

- ЗАО «Уран» (Сорочинский комбинат хлебопродуктов), Оренбургская область;

- ОАО «Толкайский элеватор», Самарская область;

- ООО СХП «Агрокомплекс-1», Самарская область.

Опыт внедрения этих систем показал адекватность предложенной математической модели предприятия перерабатывающей промышленности реальным требованиям производственного учета, управления и планирования.

Научные результаты по приготовлению сырьевых смесей могут быть использованы не только на предприятиях переработки сельскохозяйственного сырья, но и в таких отраслях, как металлургия, нефтехимическая, пищевая промышленность и др.

1. Ашманов С.А. Введение в математическую экономику. М.: Наука, 1984.-296 с.

2. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: Иностранная литература, 1960. - 400 с.

3. Беляев А.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1978.

4. Беркутова Н.С., Шведова И.А. Технологические свойства пшеницы и качество продуктов ее переработки. — М.: Колос, 1985.-223 с.

5. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. — Рига: Зинатне, 1990. — 184с.

6. Ботлянский А.А., Виттих В.А., Кораблин М.А., Куклин Г.Н., Сидоров А.А., Шамашов М.А. Цифровая имитация автоматизированных систем. — М.: Наука, 1983.-264 с.

7. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. — М.: Наука, 1977. 240 с.

8. Бутковский В.А. Технология мукомольного, крупяного и комбикормового производства. М.: Колос, 1981. — 256 с.

9. Бутковский В.А., Мерко А.И., Мельников Е.М. Технологии зернопере-рабатывающих производств. М.: Интерграфсервис, 1999. - 472 с.

10. Вабищевич П.Н. Численное моделирование. М.: Изд-во МГУ, 1993. -152 с.

11. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. М.: Факториал Пресс, 2002.

12. Вентцель Е.С. Исследование операций: Задачи, примеры, методология. М.: Наука, 1980. - 208 с.

13. Воробьева Г. Сравнение продуктов из пшеничных и ржаных отрубей. // Комбикорма, 2001, № 7, с. 35-37.

14. Годунов С.К., Рябенький B.C. Разностные схемы (введение в теорию). М.: Наука, 1977. - 440 с.

15. Горнев В.Ф., Ковалевский В.Б. Компьютерная интеграция и интеллектуализация производств на основе их унифицированных моделей // Программные продукты и системы 1998. - №3, с. 12-19.

16. Горский Ю.М. Системно-информационный анализ процессов управления. Новосибирск: Наука, 1988. - 322 с.

17. Данциг Д. Линейное программирование, его обобщение и применение. М.: Прогресс, 1966. - 600 с.

18. Деордица Ю.С., Нефедов Ю.М. Исследование операций в планировании и управлении. Киев: Выща школа, 1991. — 270 с.

19. Дозирование и смешивание ингредиентов комбикормов /М.И. Ше-ферман.-М.: Колос, 1985.

20. Емельянов В.В., Попов Э.В. Интеллектуальное имитационное моделирование в реинжениринге бизнес-процессов // Программные продукты и системы 1998, №3, с. 3-10.

21. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев: Выща школа, 1979. — 391 с.

22. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: Изд-во «Дис», 1998. - 365 с.

23. Иванищев В.В. Автоматизация моделирования потоковых систем. — Л.: Наука, 1986.- 142 с.

24. Ивашкина О.О., Карибский А.В., Шишорин Ю.Р. Анализ эффективности инвестиционных проектов: информационная технология и средства автоматизации // Автоматика и телемеханика 2000. - № 9, с. 156-169.

25. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством /Под ред. Соломатина Н.А., Беляева Г.В., Петроченко В.Ф., Прошляно-вой Е.В. М.: Машиностроение, 1984. - 208 с.

26. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ. ред. А.А. Вавилова. -М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1984.-416 с.

27. Исследование операций. В 2-х т. Методологические основы и математические методы. Том 1. /Под ред. Дж. Моудера и С. Элмаграби. М.: Мир, 1981.-712 с.

28. Исследование операций. В 2-х т. Методологические основы и математические методы. Том 2. /Под ред. Дж. Моудера и С. Элмаграби. — М.: Мир, 1981.-677 с.

29. Калиткин Н.Н., Михайлов А.П. Идеальное решение задачи зачета взаимных долгов // Математическое моделирование. — 1995. — Т. 7, № 6. — С. 111117.

30. Калужнин JI.A. Введение в общую алгебру. М.: Наука, 1973. — 447 с.

31. Карецкас Л.И., Феста Н.Я. и др. Хранение комбикормов и их компонентов. -М.: Колос, 1982.

32. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1986. -286 с.

33. Кпейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Пер. с англ. Вып. 2. - М.: Статистика, 1978. - 335 с.

34. Колесников С.Н. Стратегии бизнеса: управление ресурсами и запасами. М.: "Статус-Кво 97", 2000.

35. Кофман А. Методы и модели исследования операций. М.: Мир, 1966. -523 с.

36. Краснощекое П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. М.: ФЛЗИС, Выч. центр РАН, 2000. - 411 с.

37. Маевская С.Л., Лабутина О.А. Количественно-качественный учет зерна и зернопродуктов. М.: ДеЛи принт, 2002. - 296 с.

38. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989. -608 с.

39. Математическое моделирование / Под ред. Дж. Эндрюса, Р. Мак-Лоуна; пер. с англ. М.: Мир, 1979. - 278 с.

40. Мерко И.Т. Совершенствование технологических процессов сортового помола пшеницы. М.: Колос, 1979. - 191 с.

41. Мерко И.Т. Технология мукомольного и крупяного производства. -М.: Агропромиздат, 1985. 288 с.

42. Мерко И.Т., Моргун В.А., Погирной Н.Е. Структура и эффективность технологических процессов производства муки. — М.: Колос, 1983. 247 с.

43. Методы анализа данных, оценивания и выбора в системных исследованиях: Сб. статей / Отв. ред. Воронов А.А., Тейман А.И. — М.: 1986. 122 с.

44. Михалевич B.C., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983. 207 с.

45. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. -М.: Наука, 1981.-488 с.

46. Монахов А.В. Математические методы анализа экономики. — СПб: Питер, 2002. 176 с.

47. Мухачева Э.А., Рубинштейн Г.Ш. Математическое программирование. — Новосибирск: Наука, 1977. 320 с.

48. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981.-206 с.

49. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. М.: Знание, 1990.-48 с.

50. Панин И. Обеспечение гарантируемых показателей питательности комбикормов. // Комбикорма, 2002. № 5. - с. 35-38.

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

52. Петров А.А. Экономика. Модели. Вычислительный эксперимент. -М.: Наука, 1996.-250 с.

53. Петров Ю.А., Шлимович K.JL, Ирюпин Ю.В. Комплексная автоматизация управления предприятием: Информационные технологии теория и практика. - М.: Финансы и статистика, 2001.

54. Понтрягин JI.C., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. — М.: Гостехиздат, 1961. — 392 с.

55. Порядок учета зерна и продуктов его переработки (утвержден Приказом Государственной хлебной инспекции при Правительстве Российской Федерации от 8.04.2002, № 29, зарегистрирован в Минюсте России 31 мая 2002 г, № 3490).

56. Прохоров С.А. Математическое описание и моделирование случайных процессов. Уральск: Экспо, 2001. — 210 с.

57. Пугачев А.И., Пугачев К.А. Моделирование внутрипроизводственного движения ресурсов // Тезисы докл. на межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке и образовании». — Самара: СамГТУ, 2002. с. 4-5.

58. Пугачев К.А. Анализ динамики расходования сырья для перерабатывающего предприятия // Труды тринадцатой межвузовской конференции «Математическое моделирование и краевые задачи». Самара: СамГТУ, 2003. - с. 102-103.

59. Пугачев К.А. Задача о многокомпонентных смесях // Тезисы докл. на межвузовской научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке и образовании». Самара: СамГТУ, 2002. - с. 14-15.

60. Пугачев К.А. Исследование производственного процесса предприятий маслоперерабатывающей промышленности // Материалы 59-й научно-технической конференции СамГАСА. Самара: СамГАСА, 2002. - с. 201-203.

61. Пугачев К.А. Математическая модель производственного процесса предприятия // Вестник СамГТУ, серия «Технические науки», выпуск 15. -Самара: СамГТУ, 2002. с. 29-34.

62. Пугачев К.А. Оценка запасов ресурсов для односырьевой системы // Материалы 60-й Юбилейной региональной научно-технической конференции по итогам НИР СамГАСА. Самара: СамГАСА, 2003. - с. 243-244.

63. Пугачев К.А. Планирование производства в условиях неопределенности материального снабжения // Тезисы докл. V Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'2002. СПб, 2002. — с. 214-215.

64. Пугачев К.А., Пантюшин А.В., Тимонин А.С. Система анализа межотраслевых связей предприятий региона // Тезисы докл. XXV самарской областной студенческой научной конференции Самара: Самарский областной совет по научной работе студентов, 1999. — с 35.

65. Пугачев К.А. Система динамических ограничений в задаче оптимального формирования смеси // Вестник СамГТУ, серия «Физико-математические науки», выпуск 19. Самара: СамГТУ, 2003. - с. 183-185.

66. Романовский А.Е. Алгоритмы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1978.

67. Рыжиков Ю.И. Управление запасами. М.: Наука, 1978. — 343 с.

68. Саати Т.Л. Аналитическое планирование. М.: Радио и связь, 1991. -223 с.

69. Саати Т.Л. Математические методы исследования операций. М.: Воениздат, 1963.-420 с.

70. Самарский А.А. Введение в численные методы. М.: Наука, 1982. -272 с.

71. Самарский А.А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1989. - 616 с.

72. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2-е изд., испр. М.: Физматлит, 2001.

73. Системный анализ и структуры управления. Под ред. Шорина В.Г. -М.: Знание, 1975. 304 с.

74. Смирнов А.В. Интеллектуальная поддержка реинжиниринга конфигураций производственных систем // Программные продукты и системы — 1998. №3, с. 10-12.

75. Смирнов А.В. Интеллектуальное управление конфигурацией предприятий при их реинжиниринге // Проблемы информатизации — 1996. № 4, с. 6972.

76. Таха Хэмди А. Введение в исследование операций, 6-е издание.: Пер. с англ. М: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 912 с.

77. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981.-257 с.

78. Ушачев И. Организация управления АПК и современные информационные системы/ И. Ушачев // АПК: экономика, управление. -1999. N 9, с. 2435.

79. Форрестер Дж. Мировая динамика. -М.: Наука, 1978. — 167 с.

80. Харин Ю.С. Основы имитационного и статистического моделирования. Минск: ДизайнПРО, 1997. -288 с.

81. Хедли Дж., Уайтин Т. Анализ систем управления запасами. М.: Наука, 1969.-511 с.

82. Хранение и обработка зерна / Отв. ред. Я.А. Трисвятский. М.: ЦНИИ информ. и техн. экон. исслед. м-ва заготовок СССР, 1983. — 110 с.

83. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974.-519 с.

84. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационный подход). М.: Наука, 1985. 175 с.

85. Черепанов Н.В., Пирогов М.В. Концепция построения системы информатизации предприятия на основе сетевой модели проблемной области // Программные продукты и системы 1998. - №3, с. 22-24.

86. Черняев Н.П. Технология комбикормового производства. — М.: Колос, 1985.-225 с.

87. Ahuja R., Magnati Т., Orlin J. Network Flows: Theory, Algorithms and Applications, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1993.

88. Bazaraa M., Jarvis J., Sherall M. Linear Programming and Network Flows, 2nd ed., Wiley, New York, 1990.

89. Beightler C., Philips D. and Wilde D. Foundations of Optimization, 2nd ed., Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1979.

90. Bradley S., Hax A., Magnanti T. Applied Mathematical Programming, Addison-Wesley, Reading, Mass, 1977.

91. Chanrnes A., Glover F., Klingman D. A Note on a Distribution Problem, Operation Research, Vol. 18, pp. 1213-1216, 1970.

92. Chen S. and Hwang C. Fuzzy Multiple Decision Making, Springer — Verlag, Berlin, 1992.

93. Evans J. Creative Thinking in the Decision and Management Sciences, South-Western Publishing, Cincinnati, Ohio, 1991.

94. Hadley G., Whitin T. Analysis of Inventory Systems. Prentice Hall, Upper Saddle River, 1963, № 1.

95. Jacoby S.L.S, Kowalik J.S. Mathematical Modelling with Computers. Englewood Cliffs, N.J.: Printice Hall, Inc., 1980. 292 p.

96. Law A. and Kelton W. Simulation Modeling & Analysis, 2nd ed., McGraw-Hill, New York, 1991.

97. Murty K. Network Programming, Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1992.

98. Nemhauser G., Wolsey L. Integer and Combinatorial Optimization, Wiley, New York, 1988.

99. Nering E., Tucker A. Linear Programming and Related Problems, Academic Press, Boston, 1992.

100. Parker G., Rardin R. Discrete Optimization, Academic Press, Orlando, FL, 1988.

101. Ross S. Introduction to Probability Models, 5th ed., Academic Press, New York, 1993.

102. Salkin H., Mathur K. Foundations of Integer Programming, Notrh-Holland, New York, 1989.

103. Schrage L. LINDO: An Optimization Modeling System, Text and Software, 4th ed., Boyd and Fraser, Danvers, Mass, 1991.

104. Silver E., Peterson R. Decision Systems of Inventory Management and Production Planming, Wiley, New York, 1985.

105. Scarf H. E., Gillford D.M., Shelly M.W. Multistage inventory models and trchniques. Stanf. Univ. Press, Stanf., Calif., 1963.

106. Taha H. Integer Programming: Theory, Applications and Computations, Academic Press, Orlando, FL, 1975.

107. Taha H. Simulation with SIMNET II, 2nd ed., SimTech Inc., Fayette-ville, AR, 1995.

108. Tersine R. Principles of Inventory and Materials Management, 3rd ed., North Holland, New York, 1988.

109. Tijms H.C. Stochastic Models — An Algorithmic Approach, Wiley, New York, 1994.

110. William H. Model Building in Mathematical Programming, 3rd ed., Wiley, New York, 1990.