автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модели и методы оптимального управления производством для зерновых и зерноперерабатывающих компаний

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ ДЛЯ ЗЕРНОВЫХ и ЗЕРНОПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ КОМПАНИЙ

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

2 1 ОПТ 2ою

Москва - 2010

004611161

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

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор Карпов Валерий Иванович. Официальные оппоненты:

доктор технических наук, член-корреспондент РАЕН,

доктор физико-математических наук, профессор Краснов Андрей Евгеньевич; доктор технических наук, профессор Данчул Александр Николаевич.

Ведущая организация: Негосударственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования «Международная промышленная академия»

Защита состоится «23» декабря 2010 г. в 14.30 часов на заседании Совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.148.02 при ГОУ ВПО «Московский государственный университет пищевых производств» по адресу: 125080, г. Москва, Волоколамское ш., д. 11, корп. А, ауд. 302.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУПП.

Отзывы на автореферат (в двух экземплярах), заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 125080, г. Москва, Волоколамское ш., д. 11.

профессор Широков Лев Алексеевич;

Автореферат разослан

Ученый секретарь Совета, кандидат технических наук, доцент

Воронина Н.О.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. На современном этапе развития научно-технического прогресса в области агропромышленного комплекса (АПК) фундаментальной проблемой является недостаточно эффективное управление его важнейшим - зерновым сектором, являющимся одним из основных рыночных и стратегических ресурсов, необходимых для сохранения и обеспечения нормального развития государства и нации.

В России, как и во многих других странах, зерно и продукты его переработки, традиционно называемые хлебопродуктами (х/п), составляют основу агропромышленного производства и продовольственной безопасности страны. Зерновой и зерноперерабатывающий секторы составляют около трети АПК России. При этом качество зерна, выращиваемого в России, сильно различается из-за большого диапазона климатических условий в зернопроизводящих регионах, а расстояния между производителями и потребителями хлебопродуктов очень велики. Это влияет на себестоимость и соответственно на цены х/п.

В России и ближнем зарубежье исторически сложилась ситуация избытка производственных мощностей по переработке зерна при их неравномерном распределении по территориям стран. С учётом давления внешнего рынка внутри России возникла жёсткая конкуренция между производителями как на сырьевых рынках, так и особенно на рынках муки, комбикормов и др. Причём рентабельность подавляющего большинства производств крайне низкая (от 0 до 5-7%), несмотря на высокие показатели интеграции производственных и торговых предприятий в отраслевые и межотраслевые холдинги с достаточно квалифицированным уровнем топ-менеджмента.

Это позволяет утверждать, что основными инструментами, которые могут обеспечить успешное функционирование и развитие российских зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний (далее ЗПК) в условиях высокой конкуренции на внутренних и перспективных внешних рынках, являются более совершенные системы управления производством (СУП). И чем больший цикл функций управления они охватывают, чем выше их техническо-экономические показатели и ниже доля в себестоимости продукции, тем выше

инвестиционная привлекательность ЗПК и их шансы на эффективную работу на традиционных продовольственных рынках и освоение новых.

Основным направлением повышения качества СУП для ЗПК является их комплексная автоматизация, интеллектуализация, интеграция, приближённость к клиентам, гибкость и постоянная адаптация к изменяющимся условиям рынка на основе учёта большого числа необходимых формализуемых и слабоформализуемых факторов с применением системного подхода, интегрирующего цикл функций управления: сбор информации, контроль, учёт, регулирование, планирование, организация, целевое управление и координация.

Важнейшими функциями СУП для ЗПК являются учёт, контроль и планирование зерновых ресурсов, обеспечивающие их рациональное использование и снижение себестоимости х/п.

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы и вычислительная техника» (АС и ВТ) ГОУВПО МГУПП. В диссертации обобщены результаты теоретических и экспериментальных исследований, выполненных в период с 1988 г. по 2010 г. лично автором или при его непосредственном участии в качестве ответственного исполнителя в рамках хоздоговорных и госбюджетных научно-исследовательских работ. Под научным руководством автора защищена кандидатская диссертация.

Целью работы является повышение эффективности функционирования зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний на основе современных информационных технологий управления сложными производственными системами и бизнес-процессами по циклу функций учёта, контроля и под держки принятия решений по планированию производства.

Объектом исследования являются зерновые и зерноперерабатывающие предприятия и компании, которые осуществляют закупку, приём, хранение, реализацию и отгрузку зерна, его переработку в муку, комбикорма и др. виды хлебопродуктов и представляют большой класс типовых объектов автоматизации в самом крупном рыночном секторе АПК РФ.

Предметом исследования являются методы моделирования организационно-технических систем управления производством, модели задач учёта, контроля и планирования для класса объектов - зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний.

Основными задачами исследования, которые необходимо решить для достижения поставленной цели, являются следующие.

1. Анализ производственных бизнес-процессов, стратегий, функций, проблем и существующих решений по управлению на ЗПК, методов исследования и моделирования сложных организационно-технических систем.

2. Формулирование проблемы и общая постановка задачи управления производством на ЗПК.

3. Разработка методологии моделирования систем управления для ЗПК как специфического класса сложных производственных систем с характерными особенностями и соответствующей программной нотации.

4. Концептуальное моделирование подсистем и математическая постановка задач управления производством для ЗПК на основе разработки структур целей, причинно-следственных граф-моделей и теоретико-множественных представлений.

5. Разработка математических моделей процессов производственного планирования для ЗПК: приёма, обработки, размещения, реализации и отгрузки зерна на элеваторе, закупки зерна, формирования зерновых смесей и загрузки производственных линий для мукомольного и комбикормового производств и построение на их основе банка математических моделей СУП ЗПК.

6. Разработка алгоритмов принятия решений по планированию производства на основе постановки общей задачи выбора решений по управлению в ЗПК

7. Разработка методов адаптации моделей и алгоритмов принятия решений в соответствии с условиями функционирования ЗПК.

8. Разработка методики проектирования, внедрения и сопровождения и архитектуры программного обеспечения системы поддержки принятия решений (СППР) корпоративной автоматизированной информационной системы управления (КАИСУ) ЗПК.

9. Разработка типовых подсистем управления КАИСУ ЗПК на основе разработанных методов и моделей.

10. Внедрение и оценка эффективности разработанных моделей, методов, алгоритмов и типовых подсистем управления для ЗПК России.

Методы исследования. Для решения основных задач исследования в

работе использованы следующие теории и методы: теория систем и системный анализ, теория управления, теория автоматического управления, теория больших систем, теория иерархических многоуровневых систем, теория множеств, векторная алгебра, теория информации, теория графов, когнитивные технологии моделирования, структурно-функциональное и информационное моделирование, методы исследования операций, методы производственного менеджмента, методы планирования, методы целевого управления, методы процессного управления, линейное и линейное целочисленное программирование, методы постепенной формализации моделей, методы принятия решений.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем.

1. Впервые на основе системного подхода в многомерном пространстве бизнес-процессов разработана общая структурно-функциональная модель системы и математическая постановка задачи управления производством для ЗПК в теоретико-множественном представлении (ТМП), включающая множества целей, критериев, возмущений, управлений и состояний системы на различных временных горизонтах управления.

2. Разработана методология моделирования сложных систем управления применительно к ЗПК на основе интеграции системного, причинно-следственного, кибернетического, процессного и функционального подходов, когнитивных технологий, концептуального моделирования в ТМП и методов математического программирования, которая, в отличие от известных методологий, наряду с интеграцией подходов, позволяет автоматизировать процесс формирования концептуальных моделей и математических постановок задач для сложных систем управления производством для класса предприятий.

3. Разработаны концептуальные причинно-следственные и теоретико-множественные модели подсистем и постановки задач учёта, контроля и планирования производства от приёма зерна до реализации хлебопродуктов на элеваторах, мукомольных и комбикормовых предприятиях, что позволило создать систему типовых взаимосвязанных моделей актуальных задач управления для ЗПК.

4. Разработаны математические модели процессов: планирования приёма, обработки и размещения зерна; оперативного расчёта рецептов и планирования

помольных и отгрузочных партий зерна, планирования закупки зерна для производства муки; планирования рецептов, закупки сырья и загрузки технологических линий комбикормового производства в выражениях векторной алгебры.

5. Впервые предложена идея создания и использования методов адаптивного оптимального управления на основе банка математических моделей как специального структурированного множества типовых модельных компонентов (ТМК) для ЗПК, формирования из них модельных агрегатов (МА) и синтеза СУ в соответствии с принципами подобия и аналогий. Разработан комплекс ТМК для задач оптимального планирования производства и алгоритм наполнения БМ.

6. Разработана постановка задачи многокритериального выбора и алгоритм принятия решений по планированию производства в ЗПК, использующий методы: декомпозиции и агрегирования, смешанного целочисленного линейного программирования, диалогового итерационного поиска и координации критериев и решений и реализующий адаптивное управление предприятием.

7. Разработан метод адаптации моделей и алгоритмов принятия решений по планированию производства в ЗПК на основе методики постепенной формализации моделей.

8. Разработаны комплексы структурно-функциональных моделей, моделей потоков данных и информационных моделей подсистем учёта, контроля, планирования производства и торговли хлебопродуктами для ЗПК.

Практическую ценность работы составляют следующие полученные результаты.

1. Разработано программное обеспечение для построения системных диаграмм и концептуального моделирования - ББСМ, являющееся САБЕ-средством графического моделирования причинно-следственных связей и постановки задач управления для сложных систем, доступная для специалистов предприятий.

2. Разработан банк моделей задач планирования для СУ ЗПК, который позволяет решать различные задачи планирования для элеваторных, мукомольных, комбикормовых, торговых и др. производственно-

хозяйственных подразделений ЗПК и близких отраслей.

3. Разработана методика адаптации моделей и алгоритмов принятия решений по планированию производства для ЗПК, которая позволяет учитывать опыт специалистов, снизить трудоемкость внедрения и сопровождения комплекса типовых подсистем управления КАИСУ ЗПК.

4. Разработана методика проектирования, внедрения и сопровождения подсистем управления для ЗПК, позволяющая на основе настройки типовых решений сочетать этапы проектирования, обучения, тиражирования и сопровождения систем.

5. Разработаны подсистемы: учёта и контроля грузооборота зерна на автотранспорте (а/т); первичного учёта х/п; СППР планирования работы элеватора, оптимального расчёта рецептов помольных смесей и зерновых смесей для отгрузки на элеваторе, планирования закупки зерна, загрузки линий комбикормового производства и планирования операций по торговле зерном на внутреннем рынке. Данные подсистемы являются компонентами КАИСУ ЗПК.

Реализация научно-технических результатов работы.

1. Разработанные в рамках настоящего исследования методология моделирования сложных систем управления для ЗПК, программная нотация построения системных диаграмм и концептуального моделирования 80СМ, методика адаптации моделей и алгоритмов принятия решений в соответствии с условиями функционирования ЗПК и методика проектирования, настройки, внедрения и сопровождения разработанных подсистем управления КАИСУ ЗПК используются на кафедре АС и ВТ МГУПП при проектировании, внедрении и сопровождении подсистем учёта и контроля грузооборота х/п и поддержки принятия решений по планированию производства в ЗПК, а с 2008г. используются в учебном процессе в курсовом и дипломном проектировании.

2. Подсистема первичного учёта х/п на базе автоматизированой информационной системы комбината хлебопродуктов (АИС КХП) внедрена на нескольких десятках предприятий РФ, в т.ч.: ОАО «Мурманский КХП», ОАО «Хлеб Кубани», Ялуторовском КХП, ОАО «Хлебоприёмное предприятие Отрешково», ООО «Бунге СНГ» филиал в Колодезном, ОАО «Элеватор» (г. Будёновск), ОАО «Усть-Лабинский КХП», ОАО «Камышинская зерновая компания», ОАО «Верхнехавский элеватор», ОАО «Ростовский зерновой

терминал», ОАО «Зерновой терминал «Волга» (г.Кинешма), ОАО «Тульский КХП» и др. Внедрение данной подсистемы позволило устранить дублирование, повысить оперативность и достоверность информации, эффективность использования зерновых и финансовых ресурсов, обоснованность управленческих решений, производительность труда.

Подсистема первичного учёта х/п используется в учебном процессе ФГОУ ВПО «Башкирский государственный аграрный университет» (БГАУ), МГУПП и НОУ ДПО «Международная промышленная академия» (МПА).

На комплексы задач учета качества хлебопродуктов в зерновой и мукомольной производственно-технологических лабораториях (УКХ ПТЛ) и учета зачистки на элеваторах и складах хлебоприемных и зерноперерабатывающих предприятий получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ. За УКХ ПТЛ автор награждён дипломом за I место в Первом Всероссийском смотре на лучшую изобретательскую и рационализаторскую работу в мукомольно-крупяной промышленности (Москва, 2006 г.).

4. Автоматизированная система расчёта оптимальных рецептов помольных смесей (АСР ОРПС) внедрена на предприятиях: ОАО «Мурманский КХП», ОАО «Раменский КХП», ОАО «Усть-Лабинский КХП», ОАО «Элеватор», а также используется в учебном процессе БГАУ, МГУПП и МПА. За АСР ОРПС автор награждён дипломом за II место во Втором Всероссийском смотре на лучшую изобретательскую и рационализаторскую работу в мукомольно-крупяной промышленности (Москва, 2008 г.). На АСР ОРПС получено свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ.

5. СППР планирования производства комбикормов внедрена в ОАО «Мурманский КХП» и позволяет оптимизировать загрузку линий комбикормового цеха.

6. Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений по закупкам и продажам зерна (АИС ПР «Торговля зерном») внедрена в компании «Разгуляй Зерно» и позволяет оптимально планировать как отдельные сделки, так и пакеты торговых сделок на внутреннем рынке зерна.

7. Для автоматизированной системы учёта и контроля грузооборота зерна разработаны технические задания на внедрение в ОАО «Ростовский зерновой

терминал», ООО «Элеватор» (Воронежская обл.) и ЗАО «Орёл Нобель Arpo».

Апробация работы. Основные результаты выполненных исследований были представлены на следующих научных конференциях, выставках и съездах: I Всероссийской научно-практической конференции (НПК) «Современные информационные технологии и системы для отраслей агропромышленного комплекса», Москва, 1999 г.; II международной научной конференции (НК) «Управление свойствами зерна в технологии муки, крупы и комбикормов», Москва, 2000 г.; Юбилейной международной НПК «Пищевые продукты XXI века», Москва, 2001 г.; IV международной НПК «ХЛЕБОПРОДУКТЫ-2002», Одесса.; VI специализированной выставке-конференции «Управление 2002 (методы, средства, технологии)», Москва; Всероссийской научно-технической конференции и выставке (НТКВ)«Качество и безопасность продовольственного сырья и продуктов питания», Москва, 2002 г.; I и II Всероссийском конгрессе зернопереработчиков и хлебопеков «Нивы России», Барнаул, 2001 г. и 2003 г.; международных выставках «Зерно -Комбикорма - Ветеринария», Москва, 2002-2006 г.г.; XI, XII, XIII и XIV международной НПК «Системный анализ в проектировании и управлении», Санкт-Петербург, 2007-2010 г.г.; I и II Всероссийской НТКВ «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», Москва, 2003 г. и 2004 г..; III международной конференции (МК) «Управление технологическими свойствами зерна», Москва, 2005 г.; III МК «Качество зерна, муки, хлебобулочных и макаронных изделий», Москва, 2006 г.; V МК «МЕЛЬНИЦА-2007», Москва; IV МК «Лаборатория для предприятий АПК-2008», Москва.; VIII Съезде мукомольных и крупяных предприятий России, Москва, 2009г.; МК «Лаборатория для предприятий хранения, переработки зерна и хлебопекарной промышленности», Москва, 2010 г.

Публикации результатов работы. По теме диссертации опубликовано 114 научных и учебно-методических работ, в том числе 36 статей в журналах, рекомендованных ВАК, получено авторское свидетельство об изобретении и 7 свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, списка литературы, перечня сокращений и приложений. Общий объем работы составляет 450 страниц. Структура работы приведена на рис.1.

Описание объектов управления - зерновых и

зерноперерабаты-вающих предприятий и компаний (3 ПК)

Анализ производственных, бизнес процессов и систем управления (СУ)ЗПК

Анализ проблем и существующих решений по совершенствованию СУЗПК

Формирование проблемы и общая постановка задач исследования, моделирования и разработки модулей управления производством корпоративной автоматизированной системы (КАИСУ) ЗПК

Глава 1

Анализ методов исследования и моделирования систем управления

Глава 2

Разработка методологии моделирования систем управления ЗПК

! Глава 3

: Глава 4

Глава 5

Исследование системы управления ЗПК и разработка концептуальных моделей основных подсистем на основе предложенной методологии

Учет и контроль потоков хлебопродуктов Планирование производства на элеваторе Планирование мукомольного производства Планирование комбикормового производства

Разработка банка математических моделей (БМ) задач оптимального планирования для СУ ЗПК: загрузка производства, прием, обработка, размещение зерна, формирование зерновых смесей, торговля зерном и др.

Выбор методов и разработка алгоритма принятия решений в системе управления ЗПК

Разработка подсистем управления производством КАИСУ ЗПК, методики адаптации и внедрения подсистем поддержки принятия решений по управлению производством. Оценка эффективности разработанных решений

Глава 6

Рис.1. Структура диссертационной работы

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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

В первой главе проведён анализ зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний (ЗПК) как объектов управления, рассмотрены основные производственные и бизнес-процессы (БП), проанализирована система управления ЗПК, охарактеризованы известные решения по управлению производством для предприятий и компаний, действующих на рынках зерна и продуктов его переработки, сформулирована проблема и представлена общая постановка задачи управления производством для ЗПК.

В работе ЗПК названы предприятия и их объединения, осуществляющие какие-либо из следующих операций: закупка зернового сырья, его приём, размещение, обработка, хранение и отгрузка потребителям, переработка в муку, крупу, комбикорма, другие виды продукции из зерна (отруби, растительное масло, солод и т.п.) и зерновые отходы, реализацию зерна и продуктов его переработки (или хлебопродуктов - х/п) на внутреннем и внешнем рынках.

ЗПК могут включать в себя элеваторно-складские комплексы (ЭСК), мукомольные заводы разного вида помолов, комбикормовые заводы, крупозаводы по переработке разных зерновых культур, предприятия торговли (торговые дома) и побочные производства. К ЗПК также могут быть отнесены заводы по производству растительного масла, зерновые терминалы и др.

Для зернового бизнеса характерна высокая степень интеграции производства и управления. Организационная структура ЗПК определяется типом и степенью его интеграции в компании. Структурно-функциональная схема основных производственных процессов в ЗПК приведена на рис. 1.1.

Как объект управления ЗПК характеризуется следующими чертами.

1. Основным входным материальным потоком является зерновое сырьё, которое в России имеет большой разброс более чем по 20 показателям качества. Закупку основного сырья определяет сезонность сбора урожая. Процессы хранения, переработки и реализации х/п потребителям характеризуются относительной стабильностью в течение всего года. Основным способом стабилизации качества продукции на ЗПК является стабилизация качества входного сырьевого потока.

s о

в службы Административно-управленческие службы

2. Зерно в процессе приёмки, размещения, хранения и отгрузки в зависимости от значений показателей качества формируется по партиям. Формирование крупных товарных партий по целевому назначению в соответствии с требованиями к показателям качества осуществляется из мелких, разнородных по качеству партий зерна.

3. Производства в ЗПК являются многопоточными, многопередельными и включают ряд операций. Для перерабатывающих предприятий процессы являются непрерывными, а для ЭСК они непрерывны только в рамках операций, которые разделены во времени, поэтому особенностью ЗПК является одновременная непрерывность потока в производстве и партионная дискретность в учёте. В процессе обработки, хранения и переработки х/п изменяются их количественные и качественные показатели.

4. ЭСК и перерабатывающие подразделения ЗПК работают по различным временным графикам, требующим согласованности.

ЗПК рассматривается как большая сложная организационно-техническая и производственно-хозяйственная система, обеспечивающая преобразование сырьевых ресурсов в готовую продукцию, полуфабрикаты и услуги.

БП для ЗПК - это определённая совокупность взаимосвязанных операций с привлечением различных ресурсов, направленных на формирование товарных партий, выработку требуемой продукции из зерна и оказание необходимых услуг по его приёму, обработке, хранению, переработке и реализации потребителям. БП может быть описан математической моделью (ММ) — функционалом и множеством ограничений, что является основой для постановки задач управления предприятием.

Производственные БП в ЗПК связаны с основной логистической цепочкой производственного предприятия: закупка сырья - производство -реализация и отгрузка продукции.

Управление в ЗПК рассматривается как последовательность функций, составляющих технологический цикл управления БП для достижения целей в рамках ограничений: сбор информации, учёт, контроль, регулирование, планирование, организация, целевое управление и координация.

Для реализации управления как интегративного свойства СУ необходимы ресурсы, которые ограничены и должны быть распределены эффективным образом. С этих позиций управление есть распределение ресурсов.

Управление также рассматривается как совокупность циклических действий, связанных с выявлением проблем, поиском и организацией выполнения принятых решений на двух уровнях: производственных БП и административных БП.

Управление производством на ЗПК базируется на данных (модели) первичного учёта х/п и не может существовать в отрыве от стратегического управления - верхнего уровня СУ компании, определяющего цели предприятия.

СУ компании должна учитывать основные составляющие бизнес стратегии (БС) и реализовывать их через стратегию управления. ЗПК может включать различные предприятия, обладающие общими или собственными моделями функций управления с разной степенью их автоматизации.

В настоящее время частные проблемы управления производством упираются в общую проблему недостаточной управляемости ЗПК в современных рыночных условиях, связанной с отсутствием комплексной интегрированной СУ, отвечающей следующим основным требованиям:

- подчиняться главной цели компании как системы. Цели элементов системы должны быть с ней согласованы;

- опираться на формализованные модели БП предприятия и компании;

- адаптироваться к условиям неопределённости;

- охватывать цикл функций управления для всех необходимых временных периодов на любом уровне ответственности;

- обеспечивать взаимосвязанное управление по всем звеньям основной производственной логистической цепочки и учитывать значимые возмущения от внутренних активных элементов системы и из внешней среды;

- многокритериальность управления должна обеспечивать принятие решений при любом заданном комплексе условий и ограничений.

Проведён анализ имеющихся решений по СУ для компаний данного класса. Изучены работы современных российских учёных для отрасли хранения и переработки зерна и близких отраслей: И.П.Богомоловой, В.П.Елизарова, В.И.Карпова, А.Е.Краснова, Б.В. Лукьянова, А.Ю.Машковой, И.Г.Панина,

Л.И.Смоляр, Е.В.Терёшкина, В.Б.Фейденгольда, А.Ю.Шаззо и др. Рассмотрены решения по автоматизации управления, предлагаемые рядом отечественных фирм: НПФ ИнСАТ-СПб, «Малленом» (г.Самара), «ЦентрПрограммСистем» (г.Белгород), «ИНФО» (г.Москва), «АльтСофт» (г.Омск), «ИНПРО» (г.Оренбург), «Гела» (г.Воронеж), ПКФ «Информ-Сервис» (г.Азов) и др. Рассмотрены также системы ведущих западных компаний, использующих современные информационные технологии интеллектуальной обработки данных: SAP, Oracle, IBM, Microsoft, PowerSim, на базе которых российскими компаниями-интеграторами разрабатываются решения для крупных холдингов.

На основе рассмотренных подходов и решений сделан вывод, что управление производством по совокупности технологических и экономических показателей для ЗПК предпочтительнее, чем только по экономическим. С другой стороны, предлагаемые системы зарубежного производства слишком дороги, громоздки и не отвечают требованиями специфики деятельности ЗПК, а известные частные отраслевые отечественные решения не дают целостного системного эффекта для управления компанией.

Таким образом, выявлено, что для широкого класса компаний АПК РФ отсутствуют СУ, отвечающие всем указанным требованиям, поэтому необходимо и актуально создание СУП для ЗПК на основе разработки более совершенных методов и инструментов моделирования.

Производственно-хозяйственные и управленческие элементы СУ ЗПК могут быть представлены как пространство БП (с F-функционалом BP), приведенное на рис. 1.2.

Общую постановку задачи исследования можно сформулировать следующим образом. С учётом статических и динамических задач цикла функций управления на всём пространстве производственных БП необходимо разработать методологию моделирования сложных систем, на основе которой создать математическое и программное обеспечение задач учёта контроля и поддержки принятия решения по планированию производства в составе комплексной интегрированной СУП для класса ЗПК.

На основе описания и анализа объектов, функций, стратегий управления и БП для различных производств ЗПК сформулирована проблема управления и разработана функциональная модель СУП ЗПК, (рис.1.3), из которой видно, что

она включает следующие основные функциональные блоки: контроль и учёт грузооборота х/п на автотранспорте (а/т); первичный учёт х/п; планирование производства и реализации х/п.

Категории

Обеспечение.

клиенты/ кадры

Типы оборудования/услуг инженерно-техническое

Фин. средства

финансовое

Сырье. МТС, ОС

материальное.

Рынки сырья, продукции, услуг

Ассортимент продукции

Зиды производства (элеватор,МЗ,ККЗ)

Типы сырья (зерн.культ,незер.)

маркетинг

^закупка сырья лроизв<^ство О

Операции

планирована регулирован^ менеджменте*" ^^Стратегические (целевые;

В" функции

вр = РСВ.О.Э)

Рис. 1.2. Классификация и пространство бизнес-процессов в зерновой и зерноперерабатывающей компании

СГ-инф растр уктура .

Рис. 1.3. Общая функциональная модель СУП ЗПК (БАОТ АО)

Общая математическая постановка задачи управления производством на ЗПК, разработанная в ТМП, в графическом виде показана на рис. 1.4 и может быть также представлена в виде нижеприведенных операторов-отображений:

Р - множество элементов производственного процесса,

ив - множество элементов управляющей системы, Б - множество элементов стратегии управления; V - множество возмущающих воздействий, и - множество управляющих параметров, С - множество параметров состояния системы, У - множество целевых результирующих параметров, К - множество критериев управления, 2. - множество (структура) целей системы (зависящих от условий бизнес среды и бизнес стратегии), Ть Т2, Тэ - упорядоченные множества моментов времени I в соответствии с горизонтами оперативного, тактического и стратегического управления.

Рис. 1.4 .Теоретико-множественное представление общей постановки задачи управления производством в ЗПК ту. V х и х С —> У, (1.1)

ц: V х и х Т! С, у: К х С х Т2 —> и, <р: Ъ х У х Т3 К

Приведенная общая постановка задачи работы подразумевает определённые специфические требования к методологии её реализации.

Вторая глава посвящена разработке методологии моделирования сложных систем управления применительно к ЗПК. Рассмотрены понятия методологии, системы, сложной системы. Изучение существующих современных методов, подходов и методологий исследования и моделирования систем управления производственными компаниями в России и за рубежом показало, что являясь ценным опытом в данной проблемной области, тем не менее ввиду ряда недостатков, каждая из них в отдельности малоприменима и недостаточно эффективна при реализации СУ для класса ЗПК, а также близких отраслей. Необходима их интеграция в виде специализированной методологии, отвечающей следующим требованиям: - подход к проблеме с использованием методов логистики;

- использование наряду с формальными параметрами и аналитическими методами также слабоструктурированных элементов и методов;

- подход к решению задач как многокритериальных;

- исследование СУ ЗПК включает полный цикл функций управления, а создаваемые компоненты СУ относятся практически ко всему диапазону классов информационно-управляющих систем (ИУС) и систем аналитической и интеллектуальной обработки данных.

- доступность и наглядность в применении для решения задач разных уровней абстракции, сложности и ответственности с целью привлечения к созданию моделей систем наряду с аналитиками также профессионалов-практиков.

Анализ специфики СУ ЗПК и существующих методологий исследования и моделирования сложных систем (рассмотренных в главе 2 диссертации) на соответствие требованиям общей постановки задачи управления производством ЗПК дают основание сделать вывод о необходимости разработки специализированной методологии моделирования сложных систем управления для широкого класса производственных предприятий АПК, к которым относятся ЗПК.

В разработанной методологии моделирования для СУ ЗПК используется несколько подходов: системный, диалектический (причинно-следственный или когнитивный), кибернетический, процессный, функциональный, ситуационный.

Проведен анализ известных результатов исследований в теории систем, системного анализа и системотехники, теории управления, когнитивных технологий, исследования систем, теории принятия решений, информационных технологий и интеллектуальных систем, исследования операций и математического программирования, производственного менеджмента, в частности, в трудах учёных:

Ю.И.Черняка, Ф.И.Перегудова, Ф.П.Тарасенко, В.В.Дружинина, СЛ.Оптнера, В.Н.Спицнаделя, В.Н.Садовского, Э.Г.Юдина, А.А.Емельянова, В.С.Анфилатова, И.Н.Дрогобыцкого, В.Н.Волковой, П.М.Хомякова, В.В.Качала, Д.М.Жилина, М.Месаровича, У.Р.Эшби, Н.П.Бусленко, АА.Денисова, В.Н.Буркова, В.И.Максимова, С.А.Юдицкого, А.А.Кулинича, Е.К.Корноушенко, В.В.Борисова, М.М.Герасимова, Г.В.Гореловой, В.М.Мишина, А.В.Катернюка, Е.В.Фрейдиной, И.Г.Черноруцкого, А.М.Баина,

Г.Н.Калянова, Н.М.Абдикеева, В.Н.Гришина, Р.Брауна, Р.Мэзона, А.А.Корбута, Ю.Ю.Финкельштейна, В.П.Корнеенко, Г.Кокинза, С.Г.Фалько и др. учёных.

В диссертации за основу взят системный подход, и СУ ЗПК рассматривается как сложная интегрированная автоматизированная система -ИАСУ. Причём под интеграцией понимается объединение отдельных частей в единое целое - в интегрированную систему, где воедино сводятся элементы, компоненты, ресурсы, процессы для реализации нового, иитегративного свойства (целостности) системы, обеспечивающего достижение её целей.

Интегративные свойства ИАСУ ЗПК отражаются в эффектах (повышение прибыли, конкурентоспособности, качества, выходов продукции и др.), получаемых за счёт наилучшей реализации функций цикла управления.

Разработанная методология моделирования сложных СУ для ЗПК базируется на принципах физичности, моделируемости и целенаправленности (взятых из системотехники) и предполагает взаимосвязанный комплекс методов поддержки основных стадий концептуального и логического моделирования ИУС доя всех уровней и функций цикла управления с использованием формальных и слабоструктурированных агрегированных параметров совместно с концепцией формирования банка моделей.

Методология состоит из следующих этапов, процедур и положений.

1. Изучение предметной области при формулировании проблемы и проблематики проводится с использованием подходов ВРМ (управления результативностью бизнеса), нацеленных на построение системы поддержки принятия решений. Именно с этих позиций изначально определяется главная цель и структура (дерево) целей системы и обуславливаемые ею основные агрегированные элементы (компоненты) с последующей декомпозицией.

2. На основе проанализированной первичной информации определяются основные элементы системы в виде параметров, которые поддаются сравнению. Для оценки системы и поиска решений комплекса взаимосвязанных задач строится диаграмма причинно-следственных связей (ДПСС) или иначе каузальная граф-модель. Техника её построения имеет ряд общих правил с методикой когнитивного моделирования, а именно: вершинами графа являются элементы-параметры; дуги представляют собой положительные (усиливающие) или отрицательные (уменьшающие) причинно-следственные связи между

элементами и т.д., поэтому ДПСС в целом можно называть также «когнитивными картами» с учётом ряда существенных отличий:

- ДПСС предназначены для исследования контуров обратных связей (ОС) в СУ с целью выявления актуальных задач. Контуры могут быть усиливающие, либо уравновешивающие (компенсирующие);

- на дугах выставляются задержки по времени, на основе которых определяются временные горизонты управления;

- в ДПСС используются несколько типов блоков элементов-параметров, отражающих их динамику и определяемых как уровни объектов: 0 - исходное свойство («событие» или «начало»), 1 - изменение свойства («накопитель или «уровень»), 2 - процесс изменения свойства («поток»), 3 - реструктуризация системы (качественный скачок свойства, «трансформация»).

На основе предложенной методики проводится анализ конфигурации усиливающих и компенсирующих контуров ОС в СУ, оценивается логика построения системы, её устойчивость и направления возможного развития.

3. Взаимосвязь решаемых задач должна отражаться на дереве целей, в процессе построения которого ДПСС может корректироваться, включая состав элементов и топологию связей. Таким образом, процесс построения каузального графа-модели и структуры целей системы является итерационным.

4. Строится концептуальная модель СУ, формализованная в ТМП.

В аналитическом виде формальную модель СУ ЗПК, являющуюся структурно-динамической, в соответствии с выражением (1.1) общей постановки задачи управления производством можно представить как:

ц : X хТ-> С, ц : С хТ-» У; (2.1)

Т={1,, / = й};Х={и,У},

и={и,<0|и;(0еОш, ; = й},Ои={Ои/, ¿ = 17},'еТ;

У={у/')1 = 0У={0у',/ = и},/еТ;

С » {С,: С,=/(С,Ь X), и6 Ои, Уе ГеТ}

С, = {с„(^), п = Ц/},(еТ

У = {ут(0, т = й?},'еТ;

У«(0 = Пт(*,С,), геТ, т = \М\

где (X - отображение (оператор) множества X входов на всём интервале времени (множества Т, соответствующего горизонту времени) управления во множество состояний С; ц- отображение множества состояний на горизонте управления во множество выходов (результатов)У; U - множество параметров управляемых входов u(t); V - множество параметров возмущающих (неуправляемых) входов v(t); С, - промежуточное состояние системы в момент времени ГеТ; Y - множество результирующих целевых выходов y(r); Du, Dv -области допустимых значений управляемых и возмущающих параметров.

В зависимости от конкретизации множеств V, U, С, Y , отображений (операторов) ц и ц и интервалов Т можно получить как аналитические так и слабоформализуемые дискретные или непрерывные модели.

5. Результат анализа - концептуальная модель - имеет цель построения моделей более детального - логического уровня для последующей идентификации параметров этих моделей на этапе синтеза системы.

Для получения моделей логического уровня предлагается использовать понятие банка математических моделей (БМ) предметной области (СУ ЗПК). Это обусловлено наличием общей отраслевой специфики, которая может быть реализована в виде структурированных определённым образом типовых модельных компонентов (ТМК) процессов (критерии, условия, связи).

Для него разрабатываются модели на основе тех или иных методов из определяемого исследователем конфигуратора языков системы.

БМ предназначен для синтеза СУП ЗПК и позволяет использовать заранее подготовленные ТМК для решения актуальных задач; на логическом уровне конструировать из них модельные агрегаты (МА) для СУ ЗПК; исследовать возможное поведение систем. Динамика сложной СУ раскрывается через динамику взаимосвязанных МА.

В процессе проведения исследований и развития СУ БМ пополняется новыми моделями, отражающими новые функции и свойства объектов.

Для достижения требуемого уровня адекватности моделей реальным объектам с учётом обязательного использования субъективного опыта специалистов отраслевых предприятий и компаний предусматривается разработка собственных методик постепенной формализации моделей.

С целью автоматизации методологии моделирования сложных СУ разработана программа построения системных диаграмм и концептуального моделирования - SDCM (System Diagram and Conceptual Modeler), позволяющая строить и редактировать граф, анализировать правильность построения и контуры ОС, изменять топологию диаграммы, получать концептуальную модель в ТМП.

В третьей главе проведено системное исследование и концептуальное моделирование основных подсистем и разработаны математические постановки задач СУП ЗПК на основе разработанной методологии.

Проведён анализ подсистемы учёта и контроля движения хлебопродуктов на предприятии (УКДХП) на примере приёма зерна с а/т в период закупок.

Рис.3.1 Дерево целей подсистемы учёта и контроля движения х/п в ЗПК

Автоматизация УКДХП на ЗПК должна обеспечивать достижение целей, приведенных в виде дерева целей на рис.3.1. В соответствии с ним построена ДПСС (рис.3.2), которая включает следующие контуры ОС:

1. С1 - VI - У5 - УЗ - У1 - С1 - усиливающий контур (положительная ОС) -говорит о том, что увеличение грузооборота за счёт привлечения клиентов -поставщиков зерна на а/т с полей в сезон сбора урожая повышает рентабельность хлебозаготовительной деятельности предприятия и, как следствие, его конкурентоспособность.

2. С1 - VI - У5 - СЗ - У4 - С2 - УЗ - У1 - С1 - ослабляющий (компенсирующий) контур (отрицательная ОС) - показывает, что увеличение количества клиентов -поставщиков зерна (при закупке) ограничивается загрузкой приёмного фронта предприятия.

у?

Элементы

Накопитель !

Поток

¡ (количества) накоплений

"1 - отображение изменения чего-либо во времени

Связи

© - суммирующая О - вычитающая ф - с задержкой по времени

Параметры

V - входные возмущающие и - входные управляемые С - состояния (промежуточные) У - выходные результирующие

^^Событие^) - начальное значение, факт

Рис. 3.2. Диаграмма причинно-следственных связей подсистемы УКДХП в ЗПК

Пропустим для краткости контуры с 3 по 13 и перейдём сразу к контуру 14.

14. СЗ - У4 - VI - У5 - СЗ - ослабляющий контур, ограничивающий рост грузооборота загрузкой приёмного фронта, увеличением времени простоя и снижением транспортного потока зерна.

15. У 5 - УЗ - из - С4 - У5 - ослабляющий контур, ограничивающий рост грузооборота возможностями хранения и приёма зерна.

Подобным образом проанализированы остальные контуры ОС (с 3 по 13).

Анализ контуров ОС на ДПСС УКДХП показывает, что в целом данная система регулирования устойчива. Стремление к увеличению грузооборота зерна и к снижению его потерь (влияющих на рентабельность) на основе повышения уровня автоматизации учёта и мониторинга х/п, мотивации персонала предприятия и увеличения количества его клиентов, ограничивается возможностями приёмного фронта с а/т, его загруженностью, а также возможностями размещения и хранения зерна (использования силосов), связанными с разнообразием качества поступающего зерна.

Подсистемы управления оперативного уровня (без задержек на связях) описываются контурами 14 и 15, которые включают общий элемент -грузооборот У5. Отсюда делаем вывод об актуальности решения задачи оперативного управления грузооборотом. При этом учитываем воздействие на него обоих контуров. У5 является критерием управления данной задачи. Его увеличение повышает рентабельность хлебоприёмной деятельности, являющуюся одним из целевых критериев системы в целом.

Контур 14 компенсирует рост грузооборота на основе параметра состояния загрузки приёмного фронта СЗ с учётом возмущающего параметра транспортного потока VI и времени простоя а/т У4, зависящих главным образом от количества клиентов-поставщиков зерна С1 и уровня автоматизации контроля Ш (а также возможных случайных факторов (неравномерность приезда а/т с зерном и др.), которые относятся к внешней среде - надсистеме).

Контур 15 компенсирует грузооборот возможностями раздельного хранения зерна различного качества Ш и возможностями приёма зерна на элеватор С4 (число различных по расходу грузопотоков) с учётом возмущений по качеству привозимого зерна УЗ.

Анализ контуров 1 - 13 показывает, что для тактического (среднесрочного) управления актуальными являются задачи, нацеленные на:

- увеличение рентабельности хлебозаготовительной деятельности УЗ;

- снижение потерь зерна У2;

- уменьшение времени простоя автомобилей с зерном У4;

- снижение трудозатрат на учёт и контроль У6.

Сделан также ряд других выводов.

На основе ДПСС построена концептуальная модель подсистемы УКДХП: Тактическое управление на горизонте Т2 еТ: г| 1: КЗ х Т2—>У1 - конкурентоспособность

т| 2 ■ {ш, 112, 114, УЗ} хТ2-+ У2 - потери зерна

т) з: {С2, У5, У2, У6, У2} х Т2~* УЗ - рентабельность

т] 4: {£//, Ш, СЗ} хГ2—> У4 - время простоя а/т

т] 6: [V]; У5; УЗ; У]; 114: У2; УЗ} х.Т2—>У6 - трудозатраты на учёт и контроль

: У1 —+ С1 - количество клиентов-поставщиков зерна

Иг: У4 —► С2 - материальные потери (штрафы за простой а/т)

Из: {VI, У5} х Т2-> СЗ - загрузка приёмного фронта ц5: {УЗ, 114} хТ2->С5 - применение АИС. (3.1)

Оперативное управление на горизонте Т1 е Г, Г; с:Т2 ■Л 5: (С4, С1, VI) х Г/ —► У5 - грузооборот зерна

ц.4: (У2, УЗ, 1/3) х Т\ —► С4 - возможности приёма (3.2)

На основе анализа ДПСС системы УКДХП и её концептуальной модели поставлены актуальные задачи тактического и оперативного управления:

1. Задача планирования работы (грузооборота зерна) на ЭСК (БКиООр^), предназначенная для реализации задач принятия решений по следующим действиям: прием, размещение, перевалка и отпуск партий зерна.

2. Задача контроля грузооборота зерна (8КиООсоп(г), предназначенная для сбора и анализа данных о движении а/т на территории предприятия.

3. Задача учета грузооборота зерна (8К1ЮОиС1,е1), обеспечивающая функции регистрации и хранения информации о потоках зерна на предприятии.

В теоретико-множественном представлении подсистема учета и контроля грузооборота (БКийО) представлена в виде трех функциональных задач (подмножеств элементов, связей, свойств, целей):

БКШО = {8КШОр1ап, БКиСОсоп^, БКШО^,}, (3.3)

В процессе дальнейшей декомпозиции УКДХП в работе строятся математические постановки вышеприведенных функциональных задач в ТМП. Разработаны также модели подсистем планирования производства:

- планирования работы элеваторно-складского комплекса (ПРЭСК):

- планирования зерновых ресурсов мукомольного производства (ПЗРМП);

- планирования производства комбикормов (ППК);

- планирования операций по торговле зерном (в главе не приводится).

В отличие от подсистемы УКДХП данные подсистемы реализуются как оптимизационные (многокритериальные), поэтому в главе проведено исследование критериев управления, соответствующих разработанным структурам целей данных подсистем.

Так для подсистемы ППК получены целевые критерии, соответствующие ДПСС, приведенной на рис. 3.3 и сведенные в таблицу 3.1. Построенные концептуальная модель подсистем и математические постановки задач позволяют разработать для них математические модели (ММ) логического уровня с введением их в БМ СУ ЗПК для использования в СППР КАИСУ ЗПК.

Рис.3.3. ДПСС подсистемы планирования производства комбикормов

Таблица 3.1

Критерии управления подсистемы ППК

N Задачи Критерии управления Содержание критериев управления Ограничения

1 Расчёт исполняемых рецептов комбикормов FKO,I=min74 иг Минимальная себестоимость комбикорма с управлением по вводу ценных компонентов Качество к/к Y1 е £)с1 ; нормы ввода и замены из

FK012=maxn U1 Максимальное качество (питательность) к/к Цена к/к С2е £)сг

2 Планирование закупки сырья для выработки комбикормов FK021=rain74 1/2 Минимальная себестоимость к/к с управлением по объёмам закупки сырья Качество к/к

3 Планирование загрузки технологическ их линий rco3i=miny4 и 1 FK032=max73 ш Минимальная себестоимость к/к с управлением по загрузке линий Максимальный объём производства и реализации к/к Возможности производства С1 е £)а ; план оттрузки Y1 е £)y¡

Четвёртая глава посвящена разработке банка математических моделей (БМ) на основе типовых модельных компонент (ТМК).

БМ — это структурированный набор формализованных знаний в виде математических выражений с соответствующими описаниями их применений.

Предлагается для класса ЗПК сформировать БМ производственно-ресурсного планирования и использовать его в составе СППР в качестве интеллектуального компонента КАИСУ. При этом БМ представляет собой комплекс математических моделей (ММ) для всех видов деятельности ЗПК, образующих основную производственную логистическую цепочку, и позволяет накапливать и использовать модельные решения для синтеза СУП ЗПК.

БМ позволяет использовать заранее подготовленные формальные ММ и БД классификаторов как ТМК для решения проблемных задач, из которых на логическом уровне синтезируются СУП для ЗПК, а также исследовать возможное поведение систем при разных стратегиях в различных условиях функционирования.

ММ в ТМК сформированы на основе сильных (целевые функции (ЦФ)) и слабых (ограничения) критериев, полученных на основе разработанных в выражениях векторной алгебры моделей производственных БП для подсистем:

- ПРЭСК в составе задач оперативного и тактического планирования приёма, обработки и размещения зерна, формирования отгрузочных партий зерна;

- ПЗРМП в составе задач планирования закупки зерна, рецептов помольных партий на период и расчёта оперативных рецептов помольных смесей (ПС);

- ППК в составе задач оперативного и тактического планирования и расчёта рецептов комбикормов, закупки сырья и загрузки производственных линий.

ММ процессов планирования приёма, обработки и размещения зерна состоит из следующих слабьте и сильных критериев:

Ограничение по приему зерна с автотранспорта:

(Х.Ц/П^ (4.1)

где N„0 - мощность приемного фронта с автотранспорта;

X = (лгу (г/))м - вектор масс партий принимаемого, обрабатываемого и размещаемого зерна в периоды /уе[0;7];

(X, 1) - скалярное произведение вектора X и единичного вектора.

Т— заготовительный период (приёмки зерна с а/т).

Если // не указан, то рассматривается весь планируемый период Т приёма урожая, а показатель является плановым. Так X - план приёма зерна (по массе), а Х(//) - приём зерна на периоде I/ е [0; 7].

Ограничения по техническим возможностям обработки зерна: (Х,ДС\^/Т<Ы, , 1= ЦТ (4.2)

где Ы— мощность линий обработки зерна по ьм показателям качества (соответствующим влияющим на них производственным операциям) ДСЬ = (д/Дгну, - векторы удельных объемов обработки (в плановых

тоннах) для доведения у-ой партии зерна от начального гн до требуемого конечного гк значения по ¿-м показателям качества,¡ — \,1.

Требования к обработке зерна при доведении его качества до необходимых кондиций для хранения по требуемым показателям качества: ДС>, > Д(}х,- ,г=и (4.3)

где ДС>х; = (дц{гну,гх у))м - вектор требуемых удельных объёмов обработки/-ых партий зерна по /-му показателю от начального состояния гн до ограничительной кондиции хранения гх.

(Зх={гаг„ / = 1,1} - множество ограничительных кондиций хранения по всем необходимым ьым показателям качества зерна соответствующей культуры. Ограничения на раздельное размещение зерна по качеству: (Х,\Уг)<лг, г = Г2" (4.4)

где ^ - свободная вместимость (силосов, групп силосов, складов) сегмента г, куда можно размещать зерно с соответствующими показателями качества;

\У2 = (щ7)\х1 - вектор показателей принадлежности у'-ых партий зерна к

__I

сегменту качества г = 1,2 . 2 = {"[А", > число диапазонов /-го показателя

(»1

/ _

качества; г = [_}(Е\к11к, = 1,К,)г,( , у/^ = {0; 1}.

вектор вместимостей по секторам г на период //б[0;7]. Ограничение по наличию в определённых группах силосов (складов) зерна, соответствующего определённому сектору качества г. Соответствует заданию уравнений связи, накладываемых на заданные элементы векторов :

гег, (4.5)

•/ = Кг-,-. ' = 2= г/, ¿ = 1,/) , у*<р_, (4.6)

где г/А - значение /' -ого показателя качества у'-ой партии зерна, г = 1,1; г" - нижняя граница значения показателя качества зерна; г/ - верхняя граница значения / -го показателя качества зерна. Ограничение на общий объём размещения зерна с учётом его отгрузки: (X, 1) -(Х.,1) < 5 (4.7)

где 5 - общая вместимость ЭСК;

Х0 = (дт/ (/?)) 1Х1,— вектор масс партий отгружаемого зерна в периоды /^е[0;7], ХоС X => (Х0,1) 5 (X, 1) (4.8)

Если в закупочный период зерно не отгружается или отгрузкой можно пренебречь, то (Хо, 1) = 0 и ограничение переходит в выражение:

(X, 1) < 5 (4.9)

Ограничение по сегментации общей ёмкости ЭСК: (вж, 1) 2 5 (4.10)

Сильные критерии для задач подсистемы ПРЭСК сведены в табл. 4.1.

Таблица 4.1

Сильные критерии (целевые функции) подсистемы ПРЭСК

Задачи ПРЭСК Целевые функции

Тактическое планирование Оперативное планирование

Приём и размещение зерна FET11 = шах (1, JQ - максимум услуг хранения (объём приёма и размещения); FET12= min(X,(Ag,,l)) - минимум XeDx обработки зерна (себестоимости товарной партии); FET13= max (О:, ЛГ) -(Л',(Д&,1))- максимальная прибыль от реализации зерна и услуг FE011= min (I Sz(jl)-Sz |,1)- наименьшее отклонение от исходного плана размещения (минимум суммы модулей отклонений текущих секторов вместимостей от плановых) FE012= max S-(l,Sz(tl)) SzWHO-.SW.eim максимум остатка пустых емкостей после размещения на оперативном периоде tl. При значительном воздействии возмущающих параметров на сильном отклонении исходного плана приёма и размещения возможно использование FETU, FET12, FET13.

Обработка зерна FET21 = max (X,(AQf,l)) - максимум услуг обработки; FET22 = max (Як,в,Х)- максимум (комплексного показателя) качества зерна; FET23= mm(A" ,(AQ, ,1))- минимум AfiWWV-i,/ удельной себестоимости товарной партии зерна; FET24= тах(Ск, X) -(Х,(Д&,1)) - ДЙ<0,|у-и,ДГ«О« максимальная прибыль от реализации зерна и услуг FE021= min _(Х,(|Д0,.(Г)-Да01)|,1)) - наименьшее отклонение от плана обработки; FE022 = max(A", (У )- наибольшие размеры партий зерна по требуемому качеству z. Целесообразно использование FET21, FET22, FET23 и FET24.

Отгрузочные партии зерна FET31= min(X ,(Ag,.,l)) - минимум удельной себестоимости товарной партии зерна; FET32 = mai (Нк, в, X) - максимум iSMW-V.XeB» (комплексного показателя) качества зерна FET33= max(Cx,X) -(X,(AQi;l))- наибольшая прибыль от продаж зерна FET31, FET32, FET33

Названия целевых функций (ЦФ) соответствуют используемому в БМ кодификатору. В таблице используются следующие выражения и обозначения:

РЕТ12: Д(}=((ЛО,, 1))м - вектор удельных объёмов обработки партий зерна в стоимостном выражении;

Д0/=((<7у,с,-))1х1 - векторы удельных объёмов обработки в стоимостных единицах по показателям качества (операциям) для партий зерна} - . Бх - область определения масс принимаемых партий зерна (по договорам); Л(^е[0;Х] - область определения объёмов обработки по всем операциям; РЕТ32-. ^¡=(гку))Х] - векторы требуемых конечных значений ¿-ого показателя качества по партиям зерна, / = 1,/.

0=($)1х1 - вектор нормированных (к базисным значениям показателей) коэффициентов значимостей показателей качества зерна.

ИЕТЗЗ: Ск - вектор товарных цен зерна различного качества или плановой тонны общих оказанных элеватором клиентам услуг:

- для товарных партий зерна Ск=(^)и1 , .^еТК, где - товарная цена уой партии зерна; ТК - упорядоченное множество - товарный классификатор цен;

- для оказываемых элеватором услуг Ск=((С^,1))1х1, Сц=(су)1х1, суеТи,

где С^- вектор удельных стоимостей (цен) услуг для клиентов по изменению 1-х показателей качества зерна ^ой партии;

(Су,1) - общая цена услуг по изменению всех требуемых показателей качества ]-ой партии зерна; "ГО - тарификатор услуг по операциям с зерном.

РЕ021: ДС2,(7), АС}^]) - векторы удельных объёмов обработки зерна по плану на период Т сбора, урожая и на период // для каждого вида обработки.

В диссертации разработаны модели других процессов планирования.

В общем виде фрагменты БМ для задач планирования производства ЗПК представлены в виде таблиц 4.2 и 4.3 сильных и слабых критериев, которые являются типовыми компонентами.

Таблица 4.2

Фрагмент банка моделей ЗПК - сильные критерии (целевые функции)

/(X) —*пмп Содержание Вид критерия, упрощённый/ полный Бизнес - процессы (задачи предметной области)

1 (Со,Х) Стоимость сырья Линейная (Л) / целочисленная линейная (ЦЛ) Закупки зерна Расчет рецептов ПС Расчет рецептов КК Планирование рецептов ПС и КК на период

2 -(С,Х) Объем продаж Л/ЦЛ Торговля зерном

3 —(ДС,Х) Стоимость услуг Прибыль Л/ЦЛ Планирование работ элеватора, МЗ Торговля зерном Закупка зерна

4 (АС,Х) (Со,Х) Рентабельность Дробно -линейный/ЦЛ Торговля зерном Закупка зерна

5 ~(1,Х) Распродажа остатков Крупность партий (смесей) Л/ЦЛ Торговля зерном Расчет рецептов ПС

6 б\о,х) (1,Х) Стабилизация качества смесей Дробно -линейный /ЦЛ Расчет рецептов ПС Планирование рецептов ПС на период

7 (<2,Х) Улучшение качества смесей Л/ЦЛ Расчет рецептов ПС Расчет рецептов КК

Использованы обозначения: X - операционные массы партий сырья; С,Со - удельные конечные и начальные цены партий зерна; ДС - маржинальные прибыли по сделкам; С> - нормированные показатели качества сырья; Д(3 -нормированные отклонения показателей качества зерна; ДУ - отклонения расчетных выходов продукции от базисных; Т - сроки поступления сырья; К -

компоненты (% от масс партий); Н - приведенные нормы ввода ценного сырья.

Таблица 4.3

__Фрагмент банка моделей ЗПК - ограничения_

N Ограничения Содержание Вид Бизнес - процессы (задачи)

Ограничения вида)? (X) <0

1 Х-ЛСЬ>0 Требования к качеству зерна Требования к объему подработки (изменению качества) Линейные Закупка зерна Торговля зерном Планирование рецептов ПС и комбикормов(КК) Расчет рецептов ПС Расчет рецептов КК Планирование работы элеватора

2 Х-А V > 0 Обеспечение расчетных выходов не ниже базисных (эталона) Кусочно -линейные Закупка зерна для мельзавода (МЗ) Расчет рецептов ПС

3 >р"(у Обеспечение плана по выпуску продукции, продажам, услугам в объеме и ассортименте (Ь) Линейные Закупка зерна Расчет рецептов ПС Расчет рецептов КК Планирование рецептов ПС и КК Планирование работы элеватора и МЗ Торговля зерном

4 £? (К, х; < х Сумма частей не больше целого (по массе) Линейные Планирование рецептов ПС и КК Торговля зерном Закупка зерна

5 й(НД)<0 Нормы ввода ценного сырья Линейные Планирование рецептов ПС и КК Закупка сырья

6 АС >6 Нижний предел маржинальной прибыли Линейные Торговля зерном

7 «(ХМО;Н Число компонентов (отпускных силосов, дозаторов) Нелинейные (релейные) Расчет рецептов ПС

Ограничения вида Ъ(Х) = 0

8 И,(Т,Х)=0 Использование сырья планируемого поступления Линейные Планирование рецептов ПС и КК

9 Зп е ЛЧ Объем сделки кратен вместимости вагона для различных культур (\У) Целочисленно-линейные Торговля зерном Закупка сырья (завоз вагонами)

С учётом модификации одни и те же критерии при разных стратегиях (целях) управления могут выступать как сильные или как слабые.

Разработан алгоритм наполнения БМ СУ ЗПК, основанный на принципе подобия и построения аналогий.

Каждая запись в БМ представляет собой ТМК, из которого формируются модельные агрегаты (МА) - комплекс слабых и сильных критериев, описывающих какой-либо процесс с соответствующей нормативной информацией (классификаторами) для идентификации параметров (реже структуры модели) управления. Цели идентифицируются на уровне запроса.

Для использования ТМК БМ в составе МА и выбора методов решения проведена оценка линейности компонент по структуре и параметрам, от которых зависят области определения и допустимых решений, алгоритмы или в общем случае правила порождения альтернатив и выбора лучшего решения. В результате проведенной линеаризации ряда критериев все ТМК являются линейными в требуемых непрерывных либо дискретных областях определения переменных, т.е. представляют собой линейные или, в общем случае, смешанно целочисленные модели линейного программирования (ЛП, СЦЛП).

Пятая глава посвящена выбору методов и разработке алгоритма принятия решений в системе управления производством ЗПК.

С повышением сложности системы управления растёт её неопределённость. Единственный путь разработки сложных систем, обеспечивающий целостность рассмотрения (адекватность) и при этом исключающий критическое увеличение сложности заключается в создании системы, способной к развитию, посредством чего можно рассчитывать на целенаправленное устранение исходной неопределённости.

Ещё одним условием создания сложных организационно-технических СУ является их адаптивность, которая в работе основана на концепции БМ для генерации моделей и алгоритмов решения прикладных задач различных классов в зависимости от потребностей пользователей.

В связи с тем, что в условиях неопределённости к точности решения трудно предъявлять высокие требования, задача упрощается и решается в условиях определённости. При этом выделяется детерминированная область

приемлемых решений, которые несущественно хуже с точки зрения различных критериев и в её пределах производится окончательный выбор.

Требования к точности реализуются наложением ограничений на области определения переменных с заданием их как целочисленных или смешанно-целочисленных. Таким образом, модели переводятся из непрерывных в разряд дискретных. При этом каждая переменная может иметь собственный шаг целочисленности (порционность).

Решение задач управления осуществляется по нескольким целям (критериям), поэтому должно координироваться.

Для выбора методов решения задач планирования производством в ЗПК проведена их оценка с позиций: линейности, размерности, сложности, трудоёмкости расчётов, неопределённости и точности, сходимости, устойчивости решений. Анализ критериев показал, что задачи целесообразно рассматривать как линейные смешанно-целочисленные.

Решение многих рассматриваемых задач как дискретных имеет как большие преимущества, так и недостатки, главным из которых является высокая размерность, поэтому для их решения необходимо применять рассмотренные процедуры агрегирования параметров и декомпозиции задач.

Для решения поставленных задач планирования производства в ЗПК как многокритериальных предлагается использовать диалоговые процедуры с использованием одного из итеративных алгоритмов в области альтернатив -алгоритма последовательных уступок (возможны также другие).

На каждой итерации решения системы задач многокритериального выбора решаются задачи оптимизации, для решения которых используются методы ЛП или ЦЛП (СЦЛП). При решении задач ЛП используется алгоритм симплекс-метода. В решении задач СЦЛП используется алгоритм метода «ветвей и отсечений». Для решения задач оптимизации планирования на основе БМ СУ ЗПК выбран пакет ЛП вЬРК с открытым программным кодом.

Решение взаимосвязанных задач производственного планирования в СУ ЗПК предложено реализовать в виде двухуровневой иерархической структуры системы задач планирования (СЗП).

Разработанный алгоритм принятия решений по планированию производства в ЗПК (рис.5.1) базируется на использовании БМ, поиске аналогов и агрегировании ТМК в виде МА, их адаптации и координированном итерационном решении.

Основой адаптации для систем данного класса является процесс накопления, анализа и использования информации с целью повышения достоверности определения состояния объекта и СУ, отражаемый в моделях и алгоритмах функционирования. Система способна адаптироваться к внешней среде в соответствии с обобщённым критерием главной (координирующей) задачи СППР производственного планирования в ЗПК.

Разработана методика адаптации СППР, в соответствии с которой адаптация моделей и алгоритмов СЗП для последующего использования в СУ ЗПК представляет собой последовательность операций по настройке системы в соответствии со спецификой производственных БП в ЗПК, целями и бизнес-стратегией компании, а также структурой возмущений внешней среды и включает следующие процедуры:

1. На этапе формулировки задачи определяется главная цель и назначение настраиваемой СЗП.

2. Определяются производственные БП, задействованные в системе.

3. Определяются множества параметров производственных БП, в т.ч.: группы учитываемых показателей качества зерна по культурам; производительность, точность дозирования, количество компонентов, используемые нормативы по различным признакам и т.д.; управляемые параметры - массы компонентов, объёмы обработки, адреса хранения партий зерна и др.

4. Задаётся структура целей системы.

5. Определяется главная задача. В БМ СУ ЗПК идентифицируются сильный и слабые критерии данной задачи в соответствии с главной целью и множествами заданных параметров производственных БП. Формируется МА главной задачи.

6. Определяются параметры координации (управляющие параметры по отношению к задачам нижнего уровня), отражающиеся в сильных и/или слабых критериях задач нижнего уровня.

7. В БМ в соответствии с подцелями и множествами заданных параметров идентифицируются критерии задач нижнего уровня и формируются их МА.

Рис.5.1. Алгоритм принятия решений по планированию производства в ЗПК

8. Для многокритериальных задан нижнего уровня выбирается один из методов поиска наилучшего решения.

9. Для всех задач СЗП задаются области определения управляющих переменных: непрерывные, целочисленные, смешанно-целочисленные. Таким образом, определяются типы используемых задач и выбираются соответствующие алгоритмы оптимизации.

10. Проводится идентификация параметров ЦФ и ограничений в пакете йЬРК для всех решаемых задач в соответствии с классификаторами нормативной информации СЗП, учётных систем и требованиями ЛПР: кондиции по качеству зерна, выходы продукции, порционность и точность дозирования, число компонентов, номера и вместимости емкостей, нормы ввода компонентов, себестоимости продукции по видам, коэффициенты значимости критериев и др.

11. Настраиваются параметры выделяемых вычислительных ресурсов для решения задач в пакете СТ^РК, определяющих точность и скорость вычислений.

В соответствии с методикой постепенной формализации представления систем этапы 1+3 данной методики применяются только на стадии создания и внедрения системы на предприятии, этапы 4н-9 - при внедрении и эксплуатации СЗП на предприятии по мере накопления знаний о функционировании СУ, изменения внешних условий или бизнес-стратегии компании. Этапы 104-11 могут повторяться регулярно в зависимости от изменения качества поступающего сырья, спроса на продукцию, ценовых флуктуаций, а также требований ЛПР к расчётам и т.п.

Шестая глава посвящена разработке и внедрению СУП для ЗПК.

Интеграция функций цикла управления реализуется в виде КАИСУ ЗПК, основными компонентами - носителями отраслевой специфики и предметами специализированных решений которой являются подсистемы первичного учёта и контроля грузооборота х/п, планирования работы ЭСК, зерновых ресурсов мукомольного производства, производства комбикормов и торговли зерном, которые объединены в автоматизированную информационную систему принятия решений (АИС ПР) «Оптимум-зернопродукт» (рис.6.1). Выделенные компоненты, разработанные на основе моделей и алгоритмов в виде программно-технических продуктов, встроены в КАИСУ ЗПК.

Планирование ресурсов мукомольного производства

АСР ОРПС ]

Планирование работы элеватора: прием, размещение, обрабопа

ЛРЭСК

озс 1

Планирование производства комбикормов

озп

Планирование закупки и продажи зерна

СППР «Торговля зерном.)

Сред сто* моделирования . и ааминк-стрнроняния

ВРут

БЭСМ

Корпоративна« интеграционная; шина компании

..........1..........

Первичный учет сырья и продукции ЗПК

Контроль и учёт | ! грузооборота х/л на а/г

Другие интеллектуальные приложения и БД

АИС КХП

ДСУКГО

| Другие учетные и | | управляющие системы | V_/

Рис.6.1. Структура АИС ПР «Оптимум-зернопродукт».

Предложенная методика проектирования, внедрения и сопровождения, основанная на технологии плавного перехода от разработки к внедрению и последующему сопровождению системы, включает следующие этапы:

1. Каузальное (ДПСС) и концептуальное (ТМП) моделирование системы в программной нотации ББСМ и формирование математических моделей актуальных задач с применением БМ СУ ЗПК и методов их решения;

2. Функциональное моделирование подсистем на основе методологии ШЕБО.

3. Информационное моделирование подсистем в методологиях БРО (ГОЕР1Х) и ЕЯ.

4. Моделирование динамики функционирования системы в виде алгоритма функционирования системы управления.

5. Внедрение АИС ПР «Оптимум-зернопродукт» для ЗПК, заключающееся в настройке системы на базе типового решения одновременно с процессами обучения персонала, модификацией и тестированием адаптированной версии, являющееся также элементом проектирования системы при тиражировании.

Разработаны БАОТ, ОРБ и ЕЯ модели АИС ПР«Оптимум-зернолродукт». На основе предложенной методики разработаны следующие подсистемы:

- автоматизированная система первичного учёта х/п ( АС ПУХП АИС КХП);

- автоматизированная система учёта и контроля грузооборота зерна на а/т -«АСУКГО - зерно» (интегрированная с АС ПУХП, рис.6.2);

тот игом

Рис.6.2. Структурная схема «АСУКГО - зерно» (на примере приёма зерна с а/т)

- подсистема планирования ресурсов мукомольного производства (АС ПЗРМП), в основе функционирования которой лежит автоматизированная система расчёта оптимальных рецептов помольных смесей - АСР ОРПС;

- подсистема планирования работы ЭСК (ПРЭСК), одной из задач которой является формирование отгрузочных партий зерна (ОЗС) на базе АСР ОРПС;

- подсистема планирования производства комбикормов (АСППР ППК), главным модулем которой является подсистема планирования оптимальной загрузки производства (ОЗП), интегрированная с АИС КХП и рецептами;

- автоматизированная система принятия решения по планированию торговли зерном на внутреннем рынке - АИС ПР «Торговля зерном».

На основе АИС ПР «Торговля зерном» построена диаграмма анализа эффективности применения АИС ПР «Оптимум-зернопродукт» при разной функциональности (интеллектуальности) в зависимости от сложности системы в разработке. Это позволяет судить об адаптивности системы с позиции совершенства применяемых инструментов управления, которые выбираются и настраиваются в соответствии с потребностями и спецификой бизнеса ЗПК.

Для подсистем оптимального планирования производств и торговли х/п разработаны алгоритмы функционирования.

Программное обеспечение подсистем АИС ПР «Оптимум-зернопродукт» разработано в единой архитектуре, которая приведена на рис.6.3.

Рис. 6.3. Архитектура АИС ПР «Оптимум-зернопродукт»

Разработанные подсистемы нашли широкое применение в промышленности и внедрены на большом количестве российских предприятий и компаний по хранению и переработке зерна, на что имеются соответствующие подтверждающие документы.

Для оценки эффективности принятия решений по планированию производства в ЗПК на основе использования подсистем АИС ПР «Оптимум-зернопродукт» проведены расчёты различных вариантов по разным задачам.

Расчет помольных партий проводился по главному критерию «Наименьшая себестоимость» при соблюдении заданных показателей качества зерна. Исходные условия примера - помольная партия массой не менее 4500 тонн при соблюдении ограничений по качеству: натура - не менее 775 г/л, содержание клейковины не менее 26%, стекловидность - 48-50%, количество компонентов в смеси - не более 3, нижний предел маржинальной прибыли - 50 руб./т. На начальной стадии расчет по критерию «Наибольшая масса» показал, что при заданных ограничениях область допустимых значений - пустая, то есть одну большую помольную партию составить невозможно. Максимальная масса помольной смеси может быть 1243 110 кг, но при этом варианте прибыль не удовлетворяет условиям. Найденной стартовой точкой для оптимизации по главному критерию является 1000 т. Затем осуществлён расчёт по разработанному алгоритму, результаты которого сведены в таблицу 6.1, а «маршрут» итераций расчёта при формировании плана помольных партий приведён на рис. 6.4, где решение графически представлено в виде изображения

Таблица 6.1

Показатели качества Пом.смесь Пом.смесь Пом.смесь Пом.смесь Итоговые

N1 N2 N3 N4 данные

Стекловидность, % 50 49 49 49

Натура, г/л 775 776 774 773

Зольность, % 0 0 0 0

Влажность, % 13,98 14,26 13,75 14,96

Клейковина, % 26,2 26,04 26,01 26,05

Сорная примесь, % 2,56 2,62 2,11 2,481

Зерновая примесь, % 2,83 3,37 3,03 2,24

Число падения, с . . - -

Помольная смесь

Масса, кг 1000000 1000000 800000 600000 3 400000

Выход, % 74,71 74,24 74,97 74,24 74,55

Цены

Цена смеси, руб./г 5667,77 5635,98 5843,17 5734,54 5 711,47

Издержки, рубУт 0,00 0,00 0,00 0,00

Масса продукции, кг 976000 971900 784960 582300 3 315160

Ср. цена прод., руб/г 6023 6013 6015 6020 6 017,65

Марж. прибыль, руб./г 210,68 208,05 58,37 108,01 156,02

Рис.6.4. «Маршрут» (последовательность итераций расчёта) формирования плана помольных партий

С=Ф(М, 1ЧТ,ЗТ)

-эт

значений варьируемых (допустимых уступок) ограничений последовательно перерабатываемых смесей при заданных неизменных граничных показателях. Для данного примера варьируемыми ограничениями являются масса (М) и показатели натуры (ЫТ) и стекловидности (БТ) помольных смесей, а неизменными ограничениями являются: содержание клейковины, прибыль и наибольшее число компонентов смеси. При выбранном главном критерии оптимизации значение функционала себестоимости помольной партии - С = Ф1(М, МТ, 5Т) должно иметь наименьшее значение. Расчёты показывают, что снижение требований к показателям качества, снижает себестоимость, но одновременно понижает выход продукции и соответственно прибыль.

В работе приведены также результаты расчётов отгрузочных партий, а также пример планирования торговых операций, результаты которого показывают, что необходимо ориентироваться не только на прибыльность сделок, но и на финансовые потоки, определяемые платёжными балансами с учётом стоимости кредитов, длительности отгрузки и перевозки и порядка оплаты по договорам. Так, на рис.6.5 условные площади гистограмм платёжных балансов по дням планируемого периода показывают, что выплаты по кредиту в варианте №23 значительно превосходят выплаты в варианте №19, что важно для принятия решения о плане торговых сделок.

Анализ альтернатив решений, осуществлённый для подсистем ПЗРМП, ОЗС и «Торговля зерном» показал преимущества использования разработанных алгоритмов и методов по сравнению с существующими способами.

Рис.6.5. Анализ платёжных балансов на периоде плакирования по вариантам альтернатив групп торговых сделок с зерном

Показаны основные источники экономической эффективности и затрат разработанной АИС ПР «Оптимум - зернопродукт». Расчётный экономический эффект от внедрения АИС ПР «Оптимум-зернопродукт» в зависимости от ЗПК и перечня внедряемых подсистем и задач составляет от 40000 до 3 ООО ООО руб. в месяц и более. При этом срок окупаемости проекта соизмерим со сроком внедрения и составляет от месяца до полугода. Подтверждённый годовой экономический эффект оставляет 1900 тыс.руб.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В представленной диссертации на основании выполненных автором исследований разработаны научно-обоснованные модели и методы оптимального управления производством для зерновых и зерноперерабатывающих компаний, а также реализующие их средства. Тем самым обеспечено решение крупной научной проблемы, имеющей важное практическое значение в зерновом и зерноперерабатывающем секторе АПК РФ и научно-учебном процессе ряда профильных организаций за счёт разработки: методологии моделирования сложных систем управления производством (СУП); комплекса типовых модельных компонент (ТМК), образующих банк математических моделей (БМ) системы управления для ЗПК; типовых автоматизированных подсистем первичного учёта, контроля и планирования производства и реализации хлебопродуктов, внедрённых на нескольких десятках элеваторов, мукомольных и комбикормовых предприятиях, КХП и зерновых компаний.

В работе получены следующие основные результаты.

1. Определена структура и основные функции класса предприятий -зерновой и зерноперерабатывающей компании (ЗПК).

2. Проведён анализ производственных бизнес-процессов (БП) и сформулирована специфика ЗПК как объектов управления.

3. Сформулированы требования к СУП ЗПК и проведён анализ существующих решений для предприятий и компаний, действующих на рынках зерна и продуктов его переработки.

4. Сформулирована проблема и определены требования к СУП ЗПК. Разработана общая постановка задачи создания комплексной интегрированной СУП для предприятий класса ЗПК.

5. Сформулированы требования к методологии моделирования СУП для ЗПК и проведён анализ существующих подходов, методов и технологий моделирования сложных систем управления.

6. Разработана методология моделирования СУП для ЗПК на основе системного подхода, когнитивных технологий, теоретико-множественного представления (ТМП), математического программирования и БМ.

7. Разработана программа БЬСМ построения диаграмм причинно-следственных связей (ДПСС) и концептуального моделирования, обеспечивающая автоматизацию моделирования СУП для ЗПК.

8. На основе созданной методологии разработаны структуры целей, ДПСС и концептуальные модели в ТМП подсистем управления для ЗПК:

- учёта и контроля движения хлебопродуктов;

- планирования работы элеватора;

- планирования зерновых ресурсов мукомольного производства;

- планирования производства комбикормов;

- планирования операций по торговле зерном.

На основе их анализа разработаны математические постановки и критериальные комплексы задач:

- учёт и контроль грузооборота зерна на автотранспорте;

- первичный учёт хлебопродуктов;

- планирование приёма, размещения и обработки зерна;

- планирование товарных (отгрузочных) партий зерна;

- планирование закупок зерна;

- планирование рецептов помольных смесей на период;

- оперативный расчет рецептов помольных смесей;

- расчёт исполняемых рецептов комбикормов;

- планирование загрузки технологических линий.

10. Разработаны математические модели логического уровня в выражениях векторной алгебры для процессов планирования производства.

11. Разработаны основные принципы построения БМ для задач планирования СУП ЗПК на основе представления производственных БП как типовых модельных компонент (ТМК), полученных из сильных и слабых критериев на основе концептуальных моделей и моделей процессов планирования производства. БМ предназначен для накопления и использования модельных решений и синтеза СУП ЗПК. Разработаны ТМК и алгоритм наполнения БМ СУП ЗПК, основанный на принципе подобия и аналогий.

12. Проведена оценка и идентификация разработанных ТМК БМ на предмет линейности и областей линеаризации.

13. Разработана постановка задачи выбора решений для СУП ЗПК, являющегося многокритериальным, которая предполагает замену условий частичной неопределённости на решение задач в условиях определённости путём выделения детерминированной дискретной области приемлемых решений с обязательной возможностью для ЛПР вносить субъективные коррективы с помощью изменения сильных и слабых критериев.

14. Разработан алгоритм принятия решений по планированию производства в ЗПК, основанный на использовании БМ, поиске аналогов и агрегировании ТМК в виде моделей решаемых оптимизационных задач, их адаптации и итерационном решении, включающий: агрегирование параметров и декомпозицию задачи, диалоговые процедуры поиска с использованием итеративных алгоритмов в области альтернатив, методов линейного смешанно-целочисленного программирования, координацию решений в виде двухуровневой системы задач планирования.

15. Разработана методика адаптации моделей и алгоритмов принятия решений по управлению в ЗПК, которая позволяет учитывать опыт специалистов, повышать адекватность моделей и снизить трудоемкость внедрения и сопровождения разработанных подсистем КАИСУ ЗПК.

16. Разработана методика проектирования, внедрения и сопровождения СУП ЗПК, позволяющая на основе настройки типовых решений сочетать этапы проектирования, внедрения, обучения пользователей и сопровождения.

17. На основе предложенных методик разработаны следующие подсистемы КАИСУ ЗПК (включая БАБТ, БРБ и ЕЯ модели):

- автоматизированная система первичного учёта хлебопродуктов - АС ПУХП на базе АИС КХП;

- автоматизированная система учёта и контроля грузооборота зерна на а/т -«АСУ КГО - зерно» (интегрированная с АС ПУХП);

- подсистема планирования ресурсов мукомольного производства (АС ПЗРМП), в основе которой лежит автоматизированная система расчёта оптимальных рецептов помольных смесей - АСР ОРПС;

- подсистема планирования работы ЭСК (ПРЭСК), одной из задач которой является формирование отгрузочных партий зерна (ОЗС) на базе АСР ОРПС;

- подсистема планирования производства комбикормов (АСППР ППК), главным модулем которой является подсистема планирования оптимальной загрузки производства (ОЗП), интегрированная с АИС КХП и рецептами;

- автоматизированная информационная система принятия решения по планированию торговли зерном - АИС ПР «Торговля зерном».

18. Для СППР планирования (ПЗРМП, ОРПС, ПРЭСК, ППК) разработаны алгоритмы функционирования.

19. На основе единой архитектуры разработано программное обеспечение АИС ПР «Оптимум-зернопродукт».

Разработанные подсистемы имеют широкое применение в промышленности и внедрены на большом количестве российских компаний по хранению и переработке зерна, на что имеются соответствующие акты.

20. Проведена оценка эффективности методики и алгоритмов принятия решений по планированию производства в ЗПК с использованием подсистем АИС ПР «Оптимум-зернопродукт». Анализ альтернатив решений показал преимущества использования разработанных алгоритмов и программ по сравнению с существующими способами.

21. Проанализированы источники экономической эффективности разработанной АИС ПР «Оптимум-зернопродукт».

Главным фактором, обусловливающим эффективность внедрения разработанной информационно-интеллектуальной системы управления производством ЗПК, является достижение конкурентного преимущества зерновой и зерноперерабатывающей компании на развивающихся региональных и общероссийских рынках зерна и продуктов его переработки.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Новицкий В.О., Мышенков К.С., Карпов В.И., Автоматизированная информационная система комбината хлебопродуктов // Науч. тр.: В 2 ч. / МГАПП — М.: МГАПП, 1996. — 4.1.-С. 145- 153.

2. Новицкий В.О., Новицкий O.A., Ефимова Т.А. АИС в управлении комбинатом хлебопродуктов И Хлебопродукты. - 2000. - № 6. - С. 8 - 11.

3. Новицкий В.О., Новицкий O.A. Опыт создания отраслевых автоматизированных систем управления предприятием хранения и переработки зерна // Хранение и переработка зерна. - 2000. - К» 8. - С. 53 - 56.

4. Тужилкин В.И., Горбатюк A.B., Новицкий В.О. Создание комплексных информационных систем дли управления предприятиями перерабатывающих отраслей АПК // Сб. науч. тр./ МГУПП-М.:Изд. комплекс МГУПП,2001.-С.393- 395.

5. Карпов В.И., Мышенков К.С., Новицкий В.О. Типовая отраслевая система управления для предприятий агропромышленного комплекса // Пищевые продукты XXI века: Сб. докл. Юбил. Междунар. науч.-практич. конф.: В 2 т. / МГУПП - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2001. Т.2. - С. 211 - 214.

6. Новицкий В.О., Лашкевич Ю.В. Концептуальная постановка задачи управления качеством на предприятиях хлебопродуктов // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. науч. тр. Всеросс. науч.-технич. конф.-выст. / МГУПП - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2003. - С. 246 - 248.

7. Новицкий В.О., Новицкий O.A., Лашкевич Ю.В. Использование информационных технологий для повышения эффективности управления предприятиями хранения и переработки зерна // Сб. науч. тр. Выпуск 1. / МПА. - М.: Изд-во Пищепромиздат, 2003. -С. 135-140.

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

9. Новицкий В.О. Автоматизация первичного учета на хлебоприемных и зерноперерабатывающих предприятиях АПК // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. третьей Юбил. междунар. выст.-конф.: в 2 ч. / МГУПП. -М.: Изд. комплекс МГУПП, 2005. -4.1. - С. 390 - 393.

10. Новицкий В.О. Автоматизация первичного учета//Хлебопродукты.-2006.-№1.-С.64-65.

П.Новицкий В.О. Оптимизация управления и планирования производства для повышения конкурентоспособности мукомольно-крупяных предприятий II Материалы VII Съезда мукомольных и крупяных предприятий России. / МПА. - М.: Изд-во Пищепромиздат, 2006.-С. 74 - 76.

12. Новицкий В.О. Оптимизация плакирования и управления производством И Хлебопродукты. - 2006. - № 8. - С. 68 - 69.

13. Новицкий В.О. Оптимизация планирования закупок зерна, производства муки, и управления формированием помольных партий // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства их реализации: Сб. докл. IV междунар. конф.-выст.: в 2 ч. / МГУПП. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2006. - 4.2. - С. 135 - 139.

14. Новицкий В.О., Фомин В.В. Оптимальное планирование производства комбикормов на предприятии // Там же - С. 146 - 149.

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

16. Новицкий В.О., Маслов С.С. Информационная система поддержки решений по торговле зерном // Хлебопродукты. - 2007. -№ 6. - С. 54 - 55.

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

18. Новицкий В.О., Моревский A.C. Архитектура аналитических приложений для информационных ВРМ-систем перерабатывающих предприятий и компаний // Системный анализ в проектировании и управлении: Тр. XI Междунар. науч.-практ. конф.: В 3 ч. / СПбГПУ - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2007. - Ч. 2. - С. 319 - 320.

19. Новицкий В.О., Маслов С.С. Система принятия решений по торговле зерном // Комбикорма. - 2007. - № 4. - С. 25-26.

20. Новицкий В.О., Моревский A.C. Архитектура аналитических приложений для ВРМ-систем предприятий и холдингов зерноперерабатывающей промышленности // Хлебопродукты. - 2007. - № 8 - С. 62 - 63., - №9 - С.71-73 (окончание)

21. Маслов С.С., Новицкий В.О. Концептуальная модель автоматизации планирования операций по торговле зерном // Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. V юбилейной школы-коиф. с междунар. участ. / МГУПП. - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2007. - С. 356 - 358.

22. Моревский A.C., Новицкий В.О. Разработка систем поддержки принятия решений для управления эффективностью бизнеса зерновых компаний II Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации: Сб. докл. V юбилейной школы-конф. с междунар. участ./ МГУПП,- М.:Изд. комплекс МГУПП,2007.-С. 362-366.

23. Новицкий В.О. Современные системы управления для зерноперерабатывающих компаний // Мельница 2007: Тр. V междунар. конф. - М.: МПА, 2007. - С. 151 - 159.

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

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

2008.-176 с

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

27. Маслов С.С., Новицкий В.О. Алгоритм расчета показателей эффективности сделок в автоматизированной информационной системе поддержки решений по торговле зерном для зерновой компании// Сб. докл. VI научно-технической конференции с международным участием «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства их реализации: эффективное использование ресурсов отрасли», Москва, МГУПП, 2008, с.206-210

28. Новицкий В.О. Информационная технология управления процессом формирования помольных смесей // Тр. МГУПП. Выпуск 1 / под общей редакцией С.А.Хуршудяна. — М.: Издательский комплекс МГУПП, 2008,- с.214 -224.

29. Новицкий В.О. Методология общесистемного проектирования и управления: Учебное пособие.- М.: Международная промышленная академия, 2009,- 118 с.

30. Новицкий В.О., Горбунов В.А. Системный подход к планированию // Комбикорма. -

2009. - №4 - С.47-48.

31. Новицкий В.О. Исследование объектов и постановка задач управления для зерновых и зерноперерабатывающих компаний на основе методологии системного анализа // Системный анализ в проектировании и управлении: Сб.науч.тр. XIII Международной науч.-практ. конф. Ч. 1. - СПб.: Изд-во Политехнич. ун-та, 2009. С. 311 - 315.

32. Горбунов В.А., Новицкий В.О. Исследование системы планирования комбикормового производства // Там же. С. 316 -320.

33. Новицкий В.О. Системный подход к управлению на предприятиях и в компаниях по хранению и переработке зерна // Хлебопродукты.- 2009,- №7 - С.54-56.

34. Новицкий В.О. Оптимизация формирования отгрузочных партий зерна на элеваторах // Хлебопродукты. - 2010. - №5 - С.48-49.

35. Новицкий В.О. Система производственного планирования с использованием банка аналитических моделей // Информационно-управляющие системы - 2010,- №3. - С.75-79

36. Новицкий В.О. Моделирование системы планирования производства комбикормов // Комбикорма. - 2010. - № 5. - C.38-W

37. Новицкий В.О. Разработка банка математических моделей задач управления для зерноперерабатывающих предприятий // Системный анализ в проектировании и управлении: Сб. науч. тр. XIV Международной науч.-пракг.конф. 4.1. - СПб.: Изд-во Политехнич. Ун-та, -2010.-С.140-141

38. Новицкий В.О., Карпов В.И. Методология исследования и моделирования сложных систем управления для предприятий и компаний зернового сектора АПК // Информационные технологии. -М.: Изд-во «Новые технологии», - 2010. - №9. - С.50-56

Отпечатано ООО «Издательство «Проспект» Заказ № 155, Тираж 120 экз., печать ризограф

ВВЕДЕНИЕ.

1. ФОРМУЛИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ.

1.1. Описание зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний (ЗПК) как объектов управления.

1.2. Основные производственные и бизнес процессы ЗПК.

1.3. Анализ процесса и системы управления ЗПК.

1.4. Анализ проблем, требований и известных решений по управлению производством для предприятий и компаний, действующих на рынках зерна и продуктов его переработки.

1.5. Формулирование проблемы и постановка задачи управления производством для ЗПК.

Актуальность проблемы. На современном этапе развития мирового хозяйства продовольственно-сырьевое обеспечение становится важнейшим рыночным и стратегическим ресурсом, необходимым для сохранения и нормального развития государства и нации.

В России, как и во многих других странах, зерно и продукты его переработки (традиционно их называют хлебопродуктами (х/п)) составляют основу агропромышленного производства и продовольственной безопасности страны. За счёт х/п удовлетворяется почти 40% дневной потребности россиянина в пище и до 50% в белке и углеводах [44]. Зерновой и зерноперерабатывающий сектор составляет около трети агропромышленного комплекса (АПК) России .

Производство зерновых культур в России ввиду расположения большей части сельхозугодий в зонах рискованного земледелия с различными климатическими условиями в большинстве регионов нестабильно, но в целом в последнее время неуклонно растёт, достигая общего объёма от 80 до 100 и более млн.т в год. Это дало мощный импульс к увеличению экспорта зерна - до 20 и более млн. т в год, что позволило России занять одно из ведущих мест среди мировых экспортёров зерна. В то же время в стране производится всего лишь около 5% от всего мирового сбора зерновых. При этом качество зерна, выращиваемого в России, из-за большого диапазона климатических характеристик зернопроизводящих регионов сильно различается, а расстояния между предприятиями производителями и потребителями х/п очень велики. Это влияет на себестоимость и соответственно на цены хлебопродуктов. Следует также учитывать современную тенденцию мирового перепроизводства, глобализацию рынков и поддержку своих сельхозпроизводителей западными государствами, что неуклонно ведет к усилению конкуренции на рынках зерна и продуктов его переработки. Это сказывается не только на рынках зерна, муки, крупы, но и растительного масла 1 и особенно продуктов животноводства, где зерно составляет до 70 % состава комбикормов - основы рациона питания скота, рыбы, птицы и др. [235] По прогнозам международных организаций мировая продовольственная ситуация в ближайшие 10 лет будет обостряться [43].

В России и ближнем зарубежье исторически сложилась ситуация избытка производственных мощностей по переработке зерна при их неравномерном распределении по территориям стран. С учётом давления внешнего рынка (включая ближнее зарубежье) внутри России также возникла жёсткая конкуренция между производителями как на сырьевых, так и особенно на рынках муки, комбикормов и др. Причём рентабельность подавляющего большинства производств крайне низкая (от 0 до 5-7%), несмотря высокие показатели интеграции производственных и торговых предприятий в отраслевые и межотраслевые холдинги, возглавляемые управляющими компаниями с достаточно квалифицированным уровнем топ-менеджмента.

Все вышеприведённые факторы позволяют утверждать, что основным инструментом, который может обеспечить не только выживание, но и развитие российских зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний (далее ЗПК) в условиях крайне высокой конкуренции как на внутреннем, так и перспективном внешнем рынках, являются более совершенные системы управления (СУ). И чем больший цикл функций управления они охватывают, чем выше их техническо-экономические показатели и ниже доля в себестоимости продукции, тем выше инвестиционная привлекательность ЗПК и их шансы на эффективную работу на традиционных продовольственных рынках и освоение новых.

Одними из важнейших функций управления для ЗПК являются учёт, контроль и планирование параметров зерновых ресурсов, обеспечивающие их рациональное использование и снижение себестоимости хлебопродуктов.

Основным путем повышения качества СУ для ЗПК является их комплексная автоматизация, интеллектуализация, интеграция, приближённость к клиентам, гибкость и постоянная адаптация к изменяющимся условиям рынка на основе учёта большого числа необходимых формализуемых и слабоформализуемых факторов с применением системного подхода, интегрирующего весь набор (цикл) функций управления: сбор информации, контроль, учёт, регулирование, планирование, менеджмент, целевое управление и координация.

Целью работы является повышение эффективности функционирования зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний на основе современных информационных технологий управления сложными производственными системами и бизнес-процессами по всему циклу функций: учёта, контроля и поддержки принятия решений по планированию производства.

Объектом исследования являются зерновые и зерноперерабатывающие предприятия и компании, который осуществляют закупку, приём, хранение, реализацию и отгрузку зерна, его переработку в муку, комбикорма и др. виды хлебопродуктов и представляют большой класс типовых объектов автоматизации в самом крупном рыночном секторе АПК РФ.

Предметом исследования являются методы моделирования организационно-технических систем управления производством, модели задач учёта, контроля и планирования для класса объектов — зерновых и зерноперерабатывающих предприятий и компаний.

Основными задачами исследования, которые необходимо решить для достижения поставленной цели, являются следующие.

1. Анализ производственных бизнес-процессов, стратегий, функций, проблем и существующих решений по управлению на ЗПК, методов исследования и моделирования сложных организационно-технических систем.

2. Формулирование проблемы и общая постановка задачи управления производством на ЗПК.

3. Разработка методологии моделирования систем управления для ЗПК как специфического класса сложных производственных систем с характерными особенностями и соответствующей программной нотации.

4. Концептуальное моделирование подсистем и математическая постановка задач управления производством для ЗПК на основе разработки структур целей, причинно-следственных граф-моделей и теоретико-множественных представлений.

5. Разработка математических моделей процессов производственного планирования для ЗПК: приёма, обработки, размещения, реализации и отгрузки зерна на элеваторе, закупки зерна, формирования зерновых смесей и загрузки производственных линий для мукомольного и комбикормового производств и построение на их основе банка математических моделей СУП ЗПК.

6. Разработка алгоритмов принятия решений по планированию производства на основе постановки общей задачи выбора решений по управлению в ЗПК

7. Разработка методов адаптации моделей и алгоритмов принятия решений в соответствии с условиями функционирования ЗПК.

8. Разработка методики проектирования, внедрения и сопровождения и архитектуры программного обеспечения системы поддержки принятия решений (СППР) корпоративной автоматизированной информационной системы управления (КАИСУ) ЗПК.

9. Разработка типовых подсистем управления КАИСУ ЗПК на основе, разработанных методов и моделей.

10. Внедрение и оценка эффективности разработанных моделей, методов, алгоритмов и типовых подсистем управления для ЗПК России.

Общая структура диссертационной работы приведена на рис. 1.

Описание объектов управления - зерновых и зерноперерабаты-вающих предприятий и компаний (ЗПК)

Анализ производственных, бизнес процессов и систем управления (СУ) ЗПК

Анализ проблем и существующих решений по совершенствованию СУ ЗПК

Формирование проблемы и общая постановка задач исследования, моделирования и разработки модулей управления производством корпоративной автоматизированной системы (КАИСУ) ЗПК

На результаты работы СУ и компании в целом большое влияние оказывает её торговая деятельность. Поэтому для оценки эффективности КАИСУ ЗПК целесообразно рассмотреть и оценить эффективность решений её важного компонента - автоматизированной подсистемы оптовой торговли х/п на примере расчёта торговых операций с зерном на внутреннем рынке с помощью подсистемы АИС ПР «Торговля зерном».

Для оценки эффективности планируемых торговых операций в большинстве зерновых компаний применяются показатели: прибыль от сделки, маржинальная прибыль и рентабельность.

Необходимо также учитывать затраты на привлечение дополнительных денежных (заёмных) средств, необходимых для проведения торговых операций, которым сопутствуют выплаты по кредитам и затраты на их обслуживание. Их величина зависит от финансовых потоков (приход-, расход, остаток денежных средств на каждый день), образованных не каждой отдельной операцией, а их совокупностью.

Перед службой торговли зерном ЗПК поставлена следующая задача.

Имеется несколько предложений на продажу и закупку зерна, условия которых приведены в табл.6.11. Необходимо рассчитать:

1. Оптимальную единичную сделку;

2. План торговых сделок для группы предложений.

При этом следует понимать, что согласно системному закону целостности план торговых сделок для группы предложений не является суммой показателей оптимальных единичных сделок [17, 14, 9, 29, 30]. Поэтому расчёты для этих двух задач будут разные.

Расчётные параметры единичных сделок сведены в табл.6.12. Вариантам сделок присвоены номера. Для поиска оптимального варианта единичных сделок программа использует алгоритм морфологического перебора. Имеется всего 9 вариантов единичных сделок.

Менеджеры по продажам в торговых компаниях обычно используют алгоритма последовательного выбора сделок с максимальной маржинальной прибылью, в соответствии с которым при ручном расчёте был выбран вариант №7. Как видно, этот алгоритм не даёт оптимального решения. Самым прибыльным является вариант №1, рассчитанный по программе АИС ПР «Торговля зерном».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В представленной диссертации на основании выполненных автором исследований^ разработаны; научно-обоснованные модели и методы оптимального управления. производством для зерновых и зерноперерабатывающих компаний, а также реализующие их средства; обеспечившие решение крупной научной- проблемы, имеющей важное практическое значение в зерновом и зерноперерабатывающем секторе АПК РФ и научно-учебном процессе ряда профильных организаций: методология автоматизированного моделирования сложных систем управления производством; комплекс типовых модельных компонент, образующих банк математических моделей систем управления для зерновых и зерноперерабатывающих компаний; типовые автоматизированные подсистемы первичного учёта, контроля и планирования производства и реализации хлебопродуктов, внедрённые на нескольких десятках элеваторов, мукомольных и комбикормовых предприятиях, комбинатах хлебопродуктов и зерновых компаниях. ,

В работе получены следующие основные результаты.

1. Определена структура и основные функции класса предприятий: зернового и зернопёрерабатывающего сектора АПК РФ - зерновой и* зерноперерабатывающей компании (ЗПК).

2. . Проведён анализ производственных бизнес-процессов и сформулирована специфика-ЗПК как объектов управления. 3. Сформулированы требования к системе управления производством' ЗПК и проведён анализ'существующих решений для предприятий и компаний, действующих на рынках зерна и продуктов его переработки.

4. Сформулирована проблема и определены требования, к системе управления производством в ЗПК. Разработана общая постановка задачи создания комплексной интегрированной системы управления производством для предприятий класса ЗПК на основе методологии исследования и моделирования сложных систем управления производством.

5. Сформулированы требования к методологии исследования и моделирования систем управления производством для ЗПК и проведён анализ существующих подходов, методов и технологий моделирования сложных систем управления.

6. Разработана методология исследования и моделирования систем управления производством для ЗПК на основе системного подхода, когнитивных технологий, теоретико-множественного представления, математического программирования и формирования банка математических моделей.

7. Разработана программная нотация ББСМ построения системных диаграмм и концептуального моделирования, обеспечивающая автоматизацию исследования и моделирования систем управления производством для ЗПК на основе созданной методологии.

8. На основе созданной методологии разработаны структуры целей, диаграммы причинно-следственных связей и концептуальные теоретико-множественные модели'подсистем управления для ЗПК:

- учёта и контроля движения хлебопродуктов;

- планирования работы элеватора;

- планирования зерновых ресурсов мукомольного производства;

- планирования производства комбикормов;

- планирования операций по торговле зерном.

9. Проведён анализ контуров обратных связей, диаграмм причинно-следственных связей и концептуальных моделей подсистем управления ЗПК и на основе теоретико-множественного представления разработаны математические постановки и критериальные комплексы задач:

- учёт и контроль грузооборота зерна на автотранспорте;

- первичный учёт хлебопродуктов;

- планирование приёма и размещения зерна;

- планирование обработки зерна;

- планирование товарных (отгрузочных) партий зерна;

- планирование закупок зерна;

- планирование рецептов помольных смесей на период;

- оперативный расчет рецептов помольных смесей;

- расчёт исполняемых рецептов комбикормов;

- планирование закупки сырья для выработки комбикормов;

- планирование загрузки технологических линий.

10. На основе проведённого концептуального моделирования разработаны математические модели логического уровня для частных задач:

- планирование приёма, обработки и размещения зерна на ЭСК;

- оперативный расчёт рецептов помольных партий, планирования закупки зерна и производства муки на заданный период;

- планирование рецептов, закупки сырья и загрузки технологических линий комбикормового производства.

11. Разработаны основные принципы построения банка математических моделей для задач планирования производства СУ ЗПК на основе представления производственных БП как типовых модельных- компонентов, полученных на основе концептуальных теоретико-множественных моделей и моделей частных задач планирования производства. Из типовых компонент БМ формируются модельные агрегаты, на основе которых реализуются соответствующие системы управления. Таким образом, БМ предназначен для накопления и использования модельных решений и синтеза систем управления производством ЗПК. Разработан алгоритм наполнения БМ СУ ЗПК, основанный на принципе подобия и построения аналогий.

12. На основе разработанных концептуальных моделей подсистем и моделей частных^ задач планирования производства сформирован банк математических моделей в выражениях векторной алгебры на основе сильных целевые функции) и слабых (ограничения) критериев как типовых модельных компонент для решения рассмотренных задач планирования производства и формирования новых задач СУ ЗПК.

Проведена оценка и идентификация 1 разработанных типовых модельных компонент БМ на предмет линейности, возможностей и областей линеаризации.

13. Разработана постановка задачи выбора решений для СУ ЗПК, являющегося многокритериальным. Постановка задачи предполагает замену условий частичной неопределённости на решение задач в условиях определённости путём выделения детерминированной дискретной области приемлемых решений с обязательной возможностью для ЛИР вносить субъективные коррективы с помощью изменения сильных и слабых критериев.

14. Разработан алгоритм принятия решений по планированию производства в ЗПК, основанный на использовании БМ, поиске аналогов и агрегировании модельных компонент в виде моделей „ решаемых оптимизационных задач, их адаптации и скоординированном итерационном решении и включающий: процедуры агрегирования: параметров и декомпозиции задачи, диалоговые процедуры поиска с использованием'одного из итеративных алгоритмов в области альтернатив, использование на каждой итерации метода! линейного смешанно-целочисленного? программирования;, координацию решений по целям, структуре и параметрам в виде двухуровневой иерархической системы задач планирования.

15. Разработана методика адаптации моделей и алгоритмов принятия • решений- по планированию производства в ЗПК на основе методики постепенной« формализации- моделей; которая? позволяет учитывать опыт специалистов, постепенно повышать адекватность моделей условиям работы предприятий и снизить трудоемкость внедрения; и сопровождения разработанного комплекса типовых подсистем КАИСУ ЗПК.

16. Разработана методика проектирования, внедрения и сопровождения систем управления для ЗПК, позволяющая на основе настройки типовых решений системы сочетать этапы проектирования, внедрения, обучения пользователей и сопровождения.

17. На основе предложенных методик разработаны следующие типовые подсистемы АИС ПР «Оптимум-зернопродукт» (включая БАТУТ, БРБ и ЕЯ модели):

- автоматизированная система первичного учёта хлебопродуктов - АС ПУХЛ на базе автоматизированной информационной системы комбината хлебопродуктов АИС КХП;

- автоматизированная система учёта и контроля грузооборота зерна на а/т -«АСУ КГО - зерно» (интегрированная с АС ПУХП);

- подсистема планирования ресурсов мукомольного производства (АС ПЗРМП), в основе функционирования которой лежит автоматизированная система расчёта оптимальных рецептов помольных смесей — АСР ОРПС;

- подсистема планирования работы ЭСК (ПРЭСК), одной из задач которой является формирование отгрузочных партий зерна на базе системы расчёта оптимальных зерновых смесей (ОЗС), аналогичной АСР ОРПС;

- подсистема планирования производства комбикормов (АСППР ППК), главным модулем которой является подсистема планирования оптимальной загрузки1 производства (ОЗП), интегрированная с АИС КХП и программой «КОРМ-ОПТИМА»;

- автоматизированная информационная система принятия решения по планированию торговли зерном - АИС ПР «Торговля зерном».

18. Для СППР планирования (ПЗРМП, ОРПС, ПРЭСК, ППК) разработаны алгоритмы функционирования.

19.' На основе единой архитектуры разработано программное обеспечение АИС ПР «Оптимум-зернопродукт».

Разработанные подсистемы имеют широкое применение в промышленности и внедрены на большом количестве российских предприятий и компаний по хранению и переработке зерна, на что имеются соответствующие подтверждающие документы.

20. Проведена оценка эффективности методики и алгоритма принятия решений по планированию производства в ЗПК с использованием подсистем АИС ПР «Оптимум-зернопродукт». Анализ альтернатив решений показал преимущества использования разработанных алгоритмов и программных инструментов по сравнению с существующими способами.

21. Проанализированы и показаны основные источники экономической эффективности и затрат разработанной АИС ПР «Оптимум-зернопродукт».

Годовой экономический эффект от внедрения АИС ПР «Оптимум — зернопродукт» для ЗПК составляет от 40000 до 3 000 000 и более руб. в мес. При этом срок окупаемости проекта соразмерен сроку внедрения и составляет от месяца до полугода.

Главным фактором, по мнению автора, обусловливающим эффективность внедрения разработанной информационно-интеллектуальной системы управления АИС ПР «Оптимум-зернопродукт», является достижение конкурентного преимущества зерновой и зерноперерабатывающей компании на развивающихся региональных и общероссийских рынках зерна и продуктов его переработки.

340'

1. Автоматизированное управление на комбикормовых предприятиях / M.JI. Тимошишин, А.И. Лугинин, И.Е. Маноха, В.П. Чоботов. М.: Колос, 1984.-239 с.

2. Авторское свидетельство № 1437087 «Способ управления формированием помольных смесей зерна»// Новицкий В.О., Карпин Е.Б., Мучник И.А., Федоренко B.C. № 4133378; Заяв. 14.10.1986 г.; Зарегистр. 15.07.1988 г.

3. Айзикович JI.E. Физико-химические основы технологии производства муки. М.: Колос, 1975. - 239 с.

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

5. Альбом форм первичных документов хлебоприёмных и промышленных предприятий системы хлебопродуктов / Государственный комитет Заготовок Совета Министров СССР. М/: Изд-во Статистика, 1964, -464 с.

6. Аникин Б.А. и др. Логистика : Учеб. пособие под ред. Б.А.Аникина, Т.А. Родкиной. -М. : ТК Велби, Изд-во Проспект, 2008. -408 с.

7. Ансофф И. Стратегическое управление.-М.:Экономика, 1989.- 519 с.

8. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: Учеб. Пособие / Под ред.А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика. 2005. - 368 е.: ил.

9. Ю.Арефьев И.Б., Кезлинг Г.Б., Кукор Б.Л. Интегрированные АСУ в машиностроении. — Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. 224 с.

10. П.Баин A.M. Современные информационные технологии поддержки принятия решений: учебное пособие. М.: ИД «ФОРУМ», 2009. - 240 с. -(Высшее образование).

11. Баронов В.В. Автоматизированное управление предприятием / В.В.Баронов, Г.Н.Калянов, Ю.М.Попов и др.. -М.: ИНФРА-М, 2000.-239 с.

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

13. Берталанфи Л. фон. Общая теория систем: критический обзор // Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969. С. 23-82.

14. Биберштейн Н., Боуз С., Джонс К., Фиаммант М., Ша Р. Компас в мире сервис-ориентированной архитектуры (SOA): ценность для бизнеса, планирование и план развития предприятия /Пер. с англ. -М.: КУДИЦ-ПРЕСС, 2007.-256 с.

15. Бизнес-менеджер: автоматизированная система управления зерновой компанией, http://www.bizman.ru

16. Богданов A.A. Всеобщая организационная наука: Тектология. В 2-х кн. М.: 1905 -1924

17. Бомко A.C. Микро-ЭВМ в системах управления производством. Киев: Техника, 1984, 127 с.

18. Борисов В .В., Бычков В.А., Дементьев A.B., Соловьев А.П. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем. -М.: Изд. «Горячая линия Телеком», 2002.

19. Браун Р., Мэзон Р., Фламгольц Э. И др. Исследование операций: В 2-х томах. Пер. с англ./Под ред. Дж. Моудера, С.Элмаграби. М.: Мир, 1981. Т.1. Методологические основы и математические методы. 712 е., ил.

20. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. -М.: Наука, 1994, 270 с.

21. Бурков В.Н., Коргин H.A., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами: Учебник / Под ред. Д.А.Новикова-М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 264 с.

22. БусленкоН.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. Радио, 1973. - 440 с.

23. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978400 с.

24. Бутковский В.А., Галкина Л.С., Птушкина Г.Е. Современная техника и технология производства муки. — М.: ДеЛи принт, 2006. 319 с.

25. Бутковский В.А., Мельников Е.М. Технология мукомольного, крупяного и комбикормового производства (с основами экологии). М.; Агропромиздат, 1989. - 464 с.

26. Бутковский В.А., Мерко А.И., Мельников Е.М. Технологиизерноперерабатывающих производств. М.: Итерграф сервис, 1999. - 472 с

27. Вдовин В.М. Теория систем и системный анализ: Учебник /

28. B.М.Вдовин, Л.Е.Суркова, В.А.Валентинов. -М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2010. 640 с.

29. Волкова В.Н. Теория систем: Учеб. пособие/ В.Н.Волкова, А.А.Денисов. М.: Высш. Шк., 2006. - 511 е.: ил.

30. Воронин Е.Ю. Microsoft Dinamics конкурентное преимущество для пищевой промышленности // Масложировая промышленность. - 2006.- №3 —1. C.16- 18.

31. Воронов- A.A. Основы теории автоматического управления. Ч. III. Оптимальные, многосвязные и адаптивные системы. Л.: Энергия, 1970. 328 с.

32. Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.: Алане, 1995.

33. Вунш Г. Теория систем.: Пер.с нем. М.: Сов. Радио, 1978. - 288 с.

34. Гафнер JI.A. Организация мукомольного производства.-М.:Колос,1984.-159 с.

35. Гафнер Л.А.,Бутковский В.А.,Родюкова A.M. Основы технологии приёма, хранения и переработки зерна. М., «Колос», 1975, 400 с.

36. Генералова C.B. Методология и механизм индикаторной оценки производственно-экономического потенциала перерабатывающих предприятий зернопродуктового подкомплекса АПК: Автореферат дис. . докт. эк. наук., Саратов, 2007, 37 с.

37. Герасимов М.М. Общая теория систем. М.: МИИТ, 2003. - 334 с.

38. Гиг Дж.ван Прикладная общая теория систем. М.: Мир, 1981. - Т. 1. -336 е., Т.2. - 736 с.

39. Глушков В.М. Флуктуационная системология. Кибернетика, 1979, Т.2, с. 114.

40. Голик М.Г., Делидович В.Н., Мельник Б.Е. Научные основы переработки зерна в потоке. М., «Колос», 1972. 263 с.

41. Гордеев A.B., Бутковский В.А. Россия зерновая держава. М.: Пищепромиздат, 2003. - 508 с.

42. Гордеев A.B., Бутковский В.А., Алтухов А.И. Российское зерно -стратегический товар XXI века. М.: ДеЛи принт, 2007. - 472 с.

43. Горелова Г.В., Захарова E.H., Гинис Л.А. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого развития социально-экономических систем.

44. Ростов н/Д: Изд-во Рост. Ун-та, 2005. -288 с.

45. Гришин В.Н., Панфилова Е.Е. Информационные технологии в профессиональной деятельности: Учебник. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2005.з416 е.: ил.- (Профессиональное образование).

46. Данилин A.C., Братухин А.М. Совершенствование технологических процессов на мукомольных заводах. — М.: Издательство «Колос», 1976. 304 с.

47. Денисов A.A., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления: Учебное пособие для вузов. -JL: Энергоиздат, Ленингр. Отд-ние, 1982.-288 с.

48. Динамическое моделирование и оптимизация на платформе PowerSim. IBS. Корпоративное управление. Интернет-ресурс www.ibs.ru.

49. Доманин А.Б. Концепция управления предприятием на основе системного подхода к информации / Менеджмент в России и за рубежом. — 2003. №6.-с. 123- 165.

50. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике: учеб. пособие — М.: Финансы и статистика, 2007. 512 с.

51. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. М.: Радио и связь, 1985.-200 с.

52. Друри К. Управленческий-и-производственный учёт : Пер. с англ.: Учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 1071 с.

53. Евенко Л. Стратегия в акционерном обществе // Журнал для акционеровъ, 1996, № 7.

54. Елизаров В.П. Информационные технологии в инженерном обеспечении АПК России XXI века // Актуальные проблемы^ растениеводства и животноводства.-М.: ВИМ, 2Ö00.-Т.134, ч.1. С.59 - 65.

55. Емельянова Н.З., Партыка Т.Л., Попов И.И. Информационные системы в экономике: учеб. Пособие М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2009 - 464 с

56. Ильин В. А., Садовничий В. А., Сендов Бл. X. Математический анализ, Изд. 3-е. М.: Велби Проспект, 2004. - 41. - 672 с.

57. Казаков Е.Д. Качество зерна и факторы, его определяющие. М.: ЦНИИТЭИ Минзага ССР, 1976.

58. Как требования пищевой промышленности к ERP реализованы в трех рассматриваемых системах, SAP ERP, Dynamics АХ, 1С 8.0 // IBA-Гомель -http://vmw.belerp.com/modules.php?name=Pages&pa=showpage&pid=80,2007.

59. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, организация и автоматизация бизнес-процессов. М.: Финансы и статистика, 2007. - 240 с.

60. Карпин Е.Б., Новицкий В.О., Федоренко B.C. Управление распределением зерна на предприятии// Агропромиздат, Мукомольно-элеваторная промышленность, №7, 1987, С.40-41

61. Карминский A.M., Оленев Н.И., Примак А.Г., Фалько С.Г. Контроллинг в бизнесе:методологические и практические основы построения контроллинга в организациях .-М.: Финансы и статистика, 1998. 256 с.

62. Карпов В.И. Модели и методы анализа управляемых технологических поточно-транспортных комплексов зерновых элеваторов: дис. . д-ра. техн. наук.-М., 1985.-484 с.

63. Карпов В.И., Мышенков К.С., Новицкий В.О. и др. Концепция развития АСУП и АСУ ТП на предприятиях отрасли хлебопродуктов: Отчет по НИР / МТИПП. М.: МТИПП, 1990. - 406 с.

64. Катернюк A.B. Исследование систем управления. Введение в организационное проектирование: учебное пособие / Ростов н-Д. :Феникс, 2009. -315с.- (Высшее образование)

65. Кацко И.А. Когнитивное моделировании подсистем АПК Краснодарского края /Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XIII Междунар. науч.-практ. конф. Ч. 2.-СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2009., С. 145 154.

66. Качала В.В. Основы теории систем и системного анализа. Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 216 е.: ил.

67. Кларисс. Комбинат хлебопродуктов. Учёт на элеваторе / http://www.altsoft.ru/ru/solutions/claris-khp.

68. Кожарова JI.C. Основы комбикормового производства М.: «Пищепромиздат», 2004, - с.288; иллюстр. 50 - (Учебник). Издание второе, дополненное и переработанное.

69. Козлов С., Ильюкевич Е., Гусев А. Комбикормовый завод 21 века -«прозрачное» предприятие // Комбикорма. -2008. №1 - С.42-44

70. Козьмин П.А., Эйдус И.Т., Барер П.О., Козьмина Е.П., Мукомольное производство. Заготиздат, М., 1940.

71. Козьмина Н.П. Биохимия зерна и продуктов его переработки. М.: «Колос», 1976.

72. Кокинз Г. Управление результативностью: Как преодолеть разрыв между стратегией и реальными процессами / Гэри Кокинз; Пер.с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 315 с.

73. КОРАЛЛ. Новое качество управления сельскохозяйственным производством, http://mix.nm.ru/public ration.htm

74. Корбут А А., Финкелыитейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Издательство «Наука», 1969. 368 с.

75. Корнеенко В.П. Методы оптимизации: Учебник М.: Высш. Шк., 2007. 664 е.: ил.

76. Краснов А.Е., Умеренков Д.Е. Построение детерминированной дискретной динамической модели хозяйственной деятельности предприятия в краткосрочной перспективе // Хранение и переработка сельхозсырья. 2005. № 3, С. И 14.

77. Краснощёкова Г.А., Редькина Т.В. Экономика, организация и планирование производства на предприятиях хранения и переработки зерна.

78. M.: Колос, 1984. 444 с. - (Учебники и учебные пособия для сред. Спец. учеб. Заведений)

79. Кузьмин A.M. Метод «Диаграмы Исикавы». Публикация в сети Интернет http://www.inventech.ru/pub/methods/

80. Кулинич A.A. Систематизация когнитивных карт и методов их анализа. // Сб. трудов «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций», (CASC'2007). VII Межд. научно-практич. конф. «Управление большими системами 2007». - М.: Изд-во ИПУ, 2007, с.50 - 55.

81. Лопухин Л.М. ПАТТЕРН метод планирования и прогнозирования научных работ / Л.М. Лопухин. - М.: Советское радио, 1971. -160 с.

82. Лукьянов Б.В., Лукьянов П.Б. Оптимизация рецептов комбикормов и премиксов одновременно с оптимизацией рационов // Ветеринария и кормление. 2007. - №5 - С.ЗО - 31

83. Маевская С.Л., Лабутина O.A. Количественно-качественный учёт зерна и зернопродуктов. М.: ДеЛи принт, 2002. -296 с.

84. Маклаков C.B. BP Win и ERWin CASE-средства разработки информационных систем. -М.: Диалог-МИФИ, 1999. 256 с.

85. Максимов В.И. Когнитивные технологии от незнания к пониманию. // Сб. 1-й трудов- «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций», (CASC'2001). Тр. Межд. конф.,т.1, С. 4- 18,

86. Мартыненко Е.Д. Интегрированные системы и банк моделей для анализа отдаленных последствий радиационных аварий : дис. . канд. физ-мат. наук. — М., 1995.

87. ЮО.Мачихина Л.И., Алексеева Л.В., Львова Л.С. Научные основы продовольственной безопасности зерна (хранение и переработка). М.: ДеЛи принт, 2007. - 382 с.

88. Машкова Я.Ю. Оптимизация производственной программы промышленного предприятия с учётом влияния различных факторов.: дис. . канд. эк. наук. С-Пб., 2002.

89. Меркулов П.И. Отрасли хлебопродуктов 75 лет. Становление и развитие. Тревоги и надежды.: ГИ "Журнал хлебопродукты", 1997. - 160 с.

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

91. Юб.Мерцалов А.Н., Новицкий В.О. Концептуальная модель системы планирования зерновых ресурсов для мукомольной компании // Сборник докладов VI научно-технической, конференции с международным участием

92. Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства их реализации: эффективное использование ресурсов отрасли»,Москва,МГУПП,2008,с.210-215.

93. Месарович М., Мако Д., Такахара М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара; Пер. с англ. -М.: Мир, 1973.-344 с.

94. Ю9.Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2004, - 719 с.

95. Методические рекомендации по расчету рецептов комбикормовой продукции. // МСХ РФ. М., 2003. 148 с.111 .Методология IDEF0. Функциональное моделирование. М.: Метатехнология, 1993. - 117 с.

96. Методология IDEF1X. Информационное моделирование. М.: Метатехнология, 1993, -120 с.

97. ИЗ.Мишин В.М. Исследование систем управления: Учебник для вузов. -2-е изд., стереотип. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. - 527 с. - (Серия «Профессиональный учебник: «Менеджмент»).

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

99. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975.-526 с.

100. Пб.Морев С.Н. Исследование технологического процесса составления помольных смесей зерна с использованием ЭВМ: Автореферат дисс. . канд. техн. наук-М., 1975.

101. MORQUA. MO.ST платформа для создания управленческих информационных систем с прекрасной визуализацией, http://www.morqua.ru

102. Морозов В. А. Банк моделей и методов для расчета электростатических полей : дис. канд. техн. наук . Новочеркасск., 2003.

103. Мышенков К.С. Модели и методы проектирования автоматизированных систем управления для зерноперерабатывающих предприятий: дис. докт. техн. наук . М., 2005.- 295 с.

104. Нечипоренко В.И. Структурный анализ систем (эффективность и надёжность). М., «Сов.радио», 1977, 216 с.

105. Новицкий В.О. Автоматизация первичного учета // Комбикорма.2005.-№8.-С. 34.

106. Новицкий В.О. Автоматизация первичного учета // Хлебопродукты. —2006. -№ 1.—С.64-65.

107. Новицкий В.О. Автоматизация учета на предприятиях по хранению и переработке зерна// Комбикорма. 2005. - № 4. - С. 34 - 35.

108. Новицкий В.О. Автоматизированная информационная система для предприятий отрасли хлебопродуктов // Новое в технологии хранения и переработки зерна: Науч. тр.: Выпуск 24 / ОГАПТ Одесса: ОГАПТ, 2002. - С. 362-364.

109. Новицкий В.О. Автоматизированное управление потоками зерна на комбинате хлебопродуктов /Дисс. .канд. техн. наук. Москва. 1987,-210 с.

110. Новицкий В.О. Автоматизированные информационные системы управления в отрасли // Комбикорма. 2000. - № 1. - С. 36 - 37.

111. Новицкий В.О. Концептуальная постановка задачи, управления качеством на предприятиях хлебопродуктов // Мельница 2003: Сб. науч. тр. третьей Междунар. конф./ МПА.-М.:Изд-во Пищепромиздат, 2003.-С.51- 54.

112. Новицкий В.О. Методология общесистемного проектирования и управления: Учебное пособие.- М.: Международная промышленная академия, 2009:- 118 с.

113. Новицкий В.О. Моделирование системы.планирования производства комбикормов//Комбикорма.-2010.-№ 5.-С. 38-40

114. Новицкий В.О. Система производственного планирования с использованием банка аналитических моделей // Информационно-управляющие системы. 2010. - №3. - С.75 - 79

115. Новицкий В.О. Система учета и оптимального управления качеством в мукомольном производстве // Хлебопродукты.-2007.-№4 С. 57

116. Новицкий В.О. Система учета и управления качеством на мукомольном производстве // Качество зерна, муки, хлебобулочных и макаронных изделий (Качество 2006): Матер, третьей междунар. конф. / МПА. - М.: Пищепромиздат, 2006. - С. 80 - 82.

117. Новицкий В.О. Системный подход к управлению на предприятиях и в компаниях по хранению и переработке зерна // Хлебопродукты.- 2009.- №7 -С.54-56.

118. Новицкий В:0., Горбунов В.А. Системный подход к планированию // Комбикорма. 2009. - №4. - С.47-48.

119. Новицкий В.О., Кузьмин А.Г. Программные комплексы для лабораторий // Хлебопродукты. 2002. - № 2. - С. 24.

120. Новицкий В,О., Кузьмин А.Г. Программные комплексы технологических лабораторий для хлебоприемных и зерноперерабатывающих предприятий // Сб. науч. тр. / МГУПП М.: Изд. комплекс МГУПП, 2001. - С. 411-414.

121. Новицкий В.О., Лашкевич Ю.В. Эффективное управление в отраслевой производственной компании на основе автоматизации // Хлебопродукты. 2003. - № 10. - С. 32 - 33.

122. Новицкий В.О., Маслов. С.С. Информационная система' поддержки решений по торговле зерном // Хлебопродукты. 2007. - № 6. - С. 54-55.

123. Новицкий В.О., Маслов С.С. Система принятия решений по торговле зерном // Комбикорма. 2007. - № 4. - С. 25 - 26.

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

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

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

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

128. Новицкий В.О., Моревский A.C. Архитектура аналитических приложений для ВРМ-систем предприятий и холдингов зерноперерабатывающей промышленности // Хлебопродукты. 2007. - № 8 -С. 62 - 63., - №9 - С.71-73 (окончание)

129. Новицкий В.О., Мышенков К.С., Карпов В.И., Автоматизированная информационная система комбината хлебопродуктов // Науч. тр.: В 2 ч. / МГАПП-М.: МГАПП, 1996.-4.1.-С. 145-153.

130. Новицкий В.О., Новицкий O.A. Автоматизированные информационные системы для предприятий перерабатывающих отраслей // Хлебопродукты. 1999. - № 7. - С. 13 - 14.

131. Новицкий В.О., Новицкий O.A. Опасайтесь дешевых решений // Хлебопродукты. 2002. - № 7. - С. 10 - 12.

132. Новицкий В.О., Новицкий O.A. Опыт создания отраслевых автоматизированных систем управления предприятием хранения и переработки зерна // Хранение и переработка зерна. 2000 - № 8 - С. 53 - 56.

133. Новицкий В.О., Новицкий O.A., Ефимова Т.А. АИС в управлении комбинатом хлебопродуктов // Хлебопродукты. 2000. - № 6. - С. 8 — 11.

134. Новицкий В.О., Новицкий O.A., Карпов В.И. Автоматизированная информационная система управления комбинатом хлебопродуктов // Хлебопродукты. 1998. -№ 1. - С. 19.

135. Новицкий В.О., Новицкий O.A., Лашкевич Ю.В. Использование информационных технологий для повышения эффективности управления предприятиями хранения и переработки зерна // Сб. науч. тр. Выпуск 1. / МПА. М.: Изд-во Пищепромиздат, 2003. - С. 135 - 140.

136. Новицкий В.О., Фомин В.В. Автоматизация планирования и учета при производстве комбикормов // Комбикорма. 2006. - №8. - С. 36.

137. Панин И.Г. Методологические и технологические аспекты оптимизации гарантируемой питательной ценности комбикормовой продукции: дис. докт. техн. наук . М., 2005.- 255 с.

138. Перегудов Ф.Й., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учеб. Пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1989. - 367 с.

139. Платонов П.Н., Пунков С.П., Фасман В.Б. Элеваторы и склады / 3-е изд., перераб. и доп. М.: Агропромиздат, 1987. - 319 с.

140. Подсистема «Количественно-качественный учет зерна, сырья и готовой продукции на хлебоприемных, мукомольных, крупяных и комбикормовых предприятиях» // ЦентрПрограммСистем -www. 1 cps.ru/help 1 .html

141. Порядок учёта зерна и продуктов его переработки. — Москва: Издательство «Полтекс», 2002. 95 с.

142. Построение интегрированной системы управления пищевым холдингом. -М., Пищевая промышленность, №7, 2007, С. 12-13183 .Правила организации и ведения технологического процесса на крупяных предприятиях (часть 1, часть 2).- М.: ВНПО «Зернопродукт», 1990.

143. Правила организации и* ведения технологического процесса на мукомольных заводах / ВНИИЗ: в 2 ч. М.: ВНПО «Зернопродукт», 1991. -4.1.-76 с.

144. Правила организации и ведения технологического процесса на элеваторах и хлебоприёмных предприятиях. М.: ЦНИИТЭИ Минзага СССР, 1984.-123 с.

145. Правила организации и ведения технологического процесса производства продукции комбикормовой промышленности. Воронеж: ВНПО «Комбикорм», 1997.

146. Прангишвили И.В. Системный подход, когнитивный анализ и вопросы управления // Сб. трудов «Когнитивный анализ и управлениеразвитием ситуаций», (CASC'2003). Тр. 3-й Межд. конф. М.: Изд-во ИПУ, 2003. Т.2, с.5 - 12

147. Приказ Минхлебопродуктов СССР от 24.06.1988 N 185 "Об утверждении Инструкции по хранению зерна, маслосемян, муки и крупы" (вместе с "Инструкцией N 9-7-88 по хранению зерна, маслосемян, муки и крупы").

148. Программа формирования помольной партии / http://www.mallenom.ru/pomol.php

149. Программный комплекс количественно-качественного Учета «Зерно» / http://www.gela-it.ru/?q=grain

150. Птушкин А.Т. и др. Автоматическое управление на мукомольных заводах. -М.: Издательство «Колос», 1975. 288 с.

151. Птушкин А.Т., Новицкий O.A. Автоматизация производственных процессов в отрасли хранения и переработки зерна. 2-е изд. доп. и перераб. -М.: Агропромиздат, 1985. - 318 е., ил. - (Учебники и учеб. пособия для высш. учеб. Заведений).

152. Пугачёв К. А. Система динамических ограничений в задаче оптимального формирования смеси // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. / Сер. Физ.-мат. науки, 2003, № 16. С. 183-185.

153. Резчиков В. А., Налеев О.Н., Савченко C.B. Технология зерносушения. Алма-Аты: Изд-во АТУ, 2000. - 363 с.

154. Решение «ИНПРО: Элеватор 8.0» / http://www. 1 cural.ru/specialsolutions. html?cid=5 0 8

155. Романова О.С. Процессное управление предприятиями хлебопекарной промышленности. Монография. М.: «Хлебпродинформ», 2006. -256 с.

156. Рябова Т.Ф., Чешинский JI.C. Экономика предприятий по хранению и переработке зерна. Микроэкономика. Макроэкономика. Учебник для вузов. -М.: Гуманитарный центр «Монолит», 2000. 696 с.

157. Самуйлов К.Е. Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении телекоммуникационными компаниями /К.Е.Самуйлов, А.В.Чукарин, Н.В.Яркина. М.: Альпина Паблишерз, 2009. - 442 с.

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

159. Сенянский М., Солнцев К., Штительман Б. Автоматизированное весовое дозирование для составления помольных смесей // Хлебопродукты. -2007. № 8 - С.35-36, - № 9 - С.31-32

160. Сигал И.Х., Иванова А.П. Введение в прикладное дискретное программирование: модели и вычислительные алгоритмы: Учеб. пособие: -Изд. 2-е, испр. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 240 с.

161. Система автоматизированного количественно-качественного учета «Анализ-Агро» / http://www.analiz-agro.ru

162. Скляренко В.В. Разработка системы моделей по поддержке управленческих решений в коммерческом банке: дис. .канд. экон. наук СПб., 1996., 289 с.

163. Скляров И.Ф. Моделирование систем. М.:Деп. В ВИНИТИ 11.03.86, № 1699-В86. 1986.

164. Сорокер Л., Хадзарогова Е., Баева А. АСУ производства мяса птицы // Комбикорма. 2007. -№3 - с.47

165. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: Учеб. Пособии. -Спб.: Издательский дом «Бизнес-пресса», 2000. 326. с.

166. Стивенсон В.Д. Управление производством / Пёр. с англ. М.: ООО «Изд-во «Лаборатория базовых знаний», 1998. - 928 с.г

167. И.Стрелков: Е.В. Проблемы формирования и регулирования современного зернового рынка в России. Теория* . и практика. — М.: Хлебпродинформ; 1997. 138 с.

168. Сурмин B.H. Основы; системного анализа: Учеб. Пособие. Киев: МАУП, 2003. - 368 с.

169. Терёшкин Е.В. Принципы построения и оптимизации модели смесей однотипных компонентов // Электронный научный журнал «Исследовано в России», http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/109.pdf

170. Теслинов А.Г. Стратегии бизнеса: аналитический справочник. -http://www.teslinov.ru/public/tekushee/index.html

171. Техно логические и транспортирующие линии хлебоприёмного элеватора. Производительность, методика определения. РТМ 8.41.00.1-89 / В.Б.Фейденгольд, А.В.Додин и др. М.: ЦНИИТЭИ Минхлебопродукта СССР, 1989.-56 с.

172. Технология переработки зерна / Куприц Я.Н., Егоров P.A., Гинзбург М.Е. и др. М.: «Колос», 1977.

173. Технология хранения зерна: Учебник для вузов / Под ,ред. Е.М. Вобликова. — СПб.: Издательство «Лань», 2003. 448 с

174. Г.Тимченко Т.Н. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие.-М.: РИОР, 2008.- 161 с.

175. Торжинская JI.P., Яковенко В.А. Технохимический контроль хлебопродуктов. Изд. 2-е. -М.: Агропромиздат, 1986. 399 с.

176. Трисвятский JI.A. Хранение зерна.-М.:Агропромиздат, 1986.-352 с.

177. Тужилкин В.И., Горбатюк A.B., Новицкий В.О. Создание комплексных информационных систем для управления предприятиями перерабатывающих отраслей АПК // Сб. науч. тр. / МГУПП М.: Изд. комплекс МГУ11П, 2001. - С. 393 - 395:

178. Умеренков Д.Е. Моделирование хозяйственной деятельности предприятия пищевойшромышленности: автореф. д ис. . канд. техн. наук.- М., 2006.-27 с.

179. Управление эффективностью бизнеса. Концепция Business Performance Management / Е.Ю.Духонин, Д.В.Исаев, Е.Л.Мостовой и др.; под ред. Г.В.Генса. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. - 269 с.

180. Фалько С. Г., Расселл К. А., Левин Л. Ф. Контроллинг: национальные особенности российский и американский опыт // Журнал объединения контроллеров «Контроллинг. Технологии управления». М.: 2003 г., № 2

181. Фейденгольд В.Б. Методы технологического проектирования и научного обеспечения эффективной эксплуатации заготовительных элеваторов: Монография. М.: Издательский комплекс МГУПП. 2005.- 370 с.

182. Фрейдина Е.В. Исследование систем управления: учеб. Пособие по специальности «Менеджмент организации» / под ред. Ю.В.Гусева. 2-е изд., стер. - М.: Издательство «Омега-Л», 2009. - 368 с. - (Высшая школа менеджмента).

183. Хан Д., Планирование и контроль: концепция контроллинга / Пер. с нем. М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.

184. Хомяков П.М. Системный анализ: Экспресс-курс лекций / Под ред. В.П.Прохорова. Изд. 3-е. М.: Издательство ЛКИ, 2008. - 216 с.

185. Хориков С.А., Новицкий- В.О. Корпоративная информационная система управления перерабатывающим предприятием // Пищевая, промышленность. 2007. - № 4. - С. 36 - 37.

186. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. Спб.: БХВ-Петербург, 2005.-416 с.

187. Черных М.В.Разработка и исследование методов и моделей для автоматизации планирования, инвариантного к специфике конкретного производства: дис. . канд. техн. наук. Липецк, 2005. 284 с.

188. Черняев Н.П. Производство комбикормов. М. : Агропромиздат, 1989. - 224 с.

189. Черняев Н.П. Сборник задач и упражнений по технологии комбикормов. М.: ЦНИИТЭИ «ХЛЕБПРОДИНФОРМ», 1995, - 128 е., ил.

190. Учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по спец. «Технология хранения и переработки зерна»).

191. Чешинский JI.C. Конкурентная стратегия на товарном рынке. На примере системы хлебопродуктов. М.: Хлебопродукты, 1999. - 302 с.

192. Чешинский JLC. Организация рынка зерна' и продуктов его переработки. М.: Хлебпродинформ, 1999. - 367 с.э

193. Шаззо А.Ю. Усатиков С.В. Нелинейная оптимизация состава помольных партий зерна по показателям, подчиняющимся закону аддитивности // Изв. вузов. Пищ. технология, 1998; №4. С. 47-52

194. Шаззо, А.Ю., Усатиков С.В., Бахмет М.П., Погорелова И.И., Гез В.И. Многокритериальная оптимизация помольных смесей для производства муки с улучшенными потребительскими и хлебопекарными свойствами // Изв. вузов. Пищ. технология, 2005; №5-6. С. 10-14

195. Ширяев В.И., Ширяев Е.В. Управление бизнес-процессами: учеб.-метод.пособие, М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009. - 464 е.: ил.

196. Эшби У.Р: Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959. 433 с.

197. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Предпроектное моделирование функционирования организационных систем. М.: Научтехлитиздат, 2004,-120 с.

198. Юкиш А.Е., Хувес Э.С. Справочник работника- элеваторной промышленности. -М.: Колос, 1983. 304 с.

199. Янг П. Системное управление организацией.М::Сов.радио,1972.-456с.

200. GLPK(GNU Linear Programming Kit), http.-//www.gnu.org/software/glpk/

201. GNU Linear Programming Kit, Reference Manual, 2009

202. Sah R.K., Stiglitz J.E. Commitees, Hierarchies and Polyarchies // The Economic Journal, 1988, Vol.98. № 391. P.451-470.1. ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

203. АИС КХП автоматизированная информационная система комбината хлебопродуктов.

204. АИС ПР автоматизированная информационная система принятия решений.' АПК - агропромышленный комплекс.

205. АС ПУХЛ автоматизированная система первичного учёта хлебопродуктов. АСР ОРПС - автоматизированная система расчётов оптимальных рецептов. АСУ — автоматизированная система управления.

206. АСУКГО автоматизированная система учёта и контроля грузооборота.

207. БМ банк математических моделей.1. БП бизнес-процесс.1. БС — бизнес-стратегия.

208. ГХИ Государственная хлебная инспекция.

209. ДАУ дистанционное автоматизированное управление.

210. ДМ динамическое моделирование.

211. ДП дискретное производство.

212. ДПСС диаграмма причинно-следственных связей.ж/д железная дорога.

213. ЗПК — зерновые и зерноперерабатывающие предприятия и компании. ИАСУ интегрированная автоматизированная система управления. ИИУС - интеллектуальная информационно-управляющая система. ИС - информационная система. ИУС - информационно-управляющая система.

214. КАИСУ корпоративная автоматизированная информационная системауправления. КК когнитивная карта, к/к - комбикорма. ККЗ — комбикормовый завод. КХП - комбинат хлебопродуктов. ,

215. ЛП линейное программирование.

216. ЛПР лицо, принимающее решение.1. МА модельный агрегат.1. ММ математическая модель.

217. МПА международная промышленная академия.

218. НП непрерывное производство.

219. ОЗП — оптимальная загрузка производства.

220. ОЗС — оптимизация зерновых смесей.

221. ОП оперативное планирование.

222. ОРПС — оптимальные рецепты помольных смесей.1. ОУ объект управления.

223. ПЗЗ — планирование закупки зерна.

224. ПЗРМП планирование зерновых ресурсов мукомольного производства. ПЗС — планирование закупки сырья. ПО - программное обеспечение. 1111 - помольная партия.

225. ППК планирование производства комбикормов.

226. ПРЭСК планирование работы элеваторно-складского комплекса.

227. ПТЛ производственная технологическая лаборатория.

228. ПХПЗ предприятия хранения и переработки зерна.1. CA системный анализ.

229. СЕЗ — стандартные единицы задач способ формализации ТП.

230. СЗП — система задач планирования.

231. COA — сервис ориентированная архитектура.

232. СППР система поддержки принятия решений.1. СУ — система управления.

233. СУП система управления производством.

234. СЦЛП смешанно-целочисленное линейное программирование.

235. ТМК типовой модельный компонент.

236. ТП технологический процесс.

237. ТМП теоретико-множественное представление.

238. УКДХП учёт и контроль движения хлебопродуктов.1. УС управляющая система.х/п хлебопродукты.

239. ЦЛП целочисленное линейное программирование.1. ЦФ целевая функция.

240. ЭСК — элеваторно-складской комплекс.

241. SDCM System Diagram Conceptual Modeler.

242. Ограничительные кондиции на качество зерна основных культур

243. Показатели качества Культура

244. Пшеница Рожь Ячмень Овес

245. Влажность, %<= 19,0 19,0 13,5 14,5 14 5 17,0 19,0 15,5 14,5 19,0 14,5 15,5 19,0 13,5 15,5

246. Головневые зерна, % <= 10,0 10,0 10,0 10,0 10,0

247. Зерновая примесь, % <= 15,0 15,0 5,0 5,0 15,0 15,0 15,0 3,0 15,0 7,0 15,0 15,0 7,0 15, 0в т.ч. проросших 5,0 5,0 н/о н/о 5,0 2,0 5,0 2,0

248. Зараженность, шт/кг н/д к/л.1 I н/д КЛ.11 н/д КЛ.11 н/д клИ н/д КЛ.11 н/д кл.П н/д кл.Н н/д кл 11 н/д КЛ.11 н/д кл II н/д кл.П н/д кл.Н н/д кл.П н/д кл I I

249. Состояние н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г

250. Запах норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм нор м

251. Цвет норм норм. норм . норм норм норм норм Г норм СИ зд желт св зд доп поте м доп поте м норм доп пот ем

252. Мае. доля клейковины н/о н/о

253. Качество клейковины н/о н/о

254. Число падения, с <80 н/о =>1 601. Стекловидность н/о н/о

255. Натура, г/л >= н/о н/о 715 н/о 630 н/о н/о 520

256. Трудноотделимые примеси, % <= 5,01 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15в т.ч. минеральные примеси 0,3 0,3 1,0 1,0 0,2 1,0 с/п 0,3 1,0

257. Мелкие зерна, % <= н/о 5,0 н/о н/о 5,0

258. Мертвые вредители н/о 15

259. Кислотность, град <= н/о н/о

260. Содержание ядра, % >= 63

261. Зерна с розовым окрасом, н/о н/о

262. Посторонняя примесь,% <= 3,0

263. Мелкие зерна, % <= н/о 5,0 н/о н/о 5,0

264. Мертвые вредители н/о 15

265. Показатели качества Культура

266. Кукуруза Просо Рис Гречиха Сорго

267. Загот. Перераб. в крупу Птцеконцентр. примесь Перераб. в крахмал Дет.пит. Корм, цели Загот. ! Перераб. в крупу На комб. корм Загот. о С Загот. Перераб. в крупу Загот. Постав. Коне. пром.1 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

268. Влажность, %<= 25,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0 19,0 13,5 13,5 19,0 15,0 19,0 14,5 20,0 15,0 14,0

269. Сорная примесь, % <= 5,0 2,0 1,0 3,0 2,0 5,0 8,0 3,5 8,0 5,0 2,0 8,0 3,0 8,0 8,0 0,5в т.ч. испорченны с/п 1,0 0,5 1,0 н/д с/п 1,5 0,5 0,5 0,5 0,5 з/п з/пгалька 1,0 0,1 1,0 0,1 вредная примесь 1,0 0,2 0,2 0,2 н/д 1,0 1,0 0,2 0,2 1,0 0,1

270. Головневые зерна, % <= н/о

271. Зерновая примесь, % <= 15,0 7,0 7,0 7,0 3,0 15,0 15,0 8,0 15,0 10,0 6,0 7,0 5,0 15,0 15,0 2,0в т.ч. проросших 5,0 2,0 н/д 5,0 5,0 2,0 3,0 3,0 3,0 3,0 5,0 5,0обрушенны X з/п 6,0 4,0 3,0 4,0 3,0

272. Заражен, шт/кг н/д кп II н/д кл I н/д н/д кл.1 н/д н/д кл II н/д кл I н/д кл I • н/д кл I п/д кл II н/д кл I. н/д кл11 н/д кл I н/д кл 11 н/д кл I н/д

273. Состояние н/г н/г н/г н/г н/г. н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г н/г

274. Запах норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм норм

275. Цвет норм норм норм норм норм норм норм норм норм корм норм норм норм норм норм норм

276. Трудноотде лимые примеси, % <= ■ • • з/п 2,0 2,0 1,5 2,0 2,0в т.ч. минерал примеси с/п з/п 0,3 1,0 0,2 1,0 1,0 0,5 , 1,5 0,2 з/п 0,1

277. Мелкие зерна, % <= 1,0 н/о н/о

278. Мертвые вредители 15 15 15 15

279. Содержание ядра, % >= 74 69,0 70,0

280. Початки в обертке, % <= 2,0

281. Поврежден ные зерна, %<= с/п 1,0 1,0 7,0 н/д с/п 2,0 ■ >1 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31

282. Крупность, %<= н/о 80,0

283. Меловые в рисе, % <= 4,0 3,0

284. Пожелтев шие, %<= 4,0 4,0

285. Красные зерна, % <= 15,0 15,0

286. Глютиноз ные, % <= 1,0 1,0

287. Поврежден ные гороховые зерна, % <= 0,5

288. Показатели качества Культура

289. Горох Нут Чина Люпин кормовой Вика Бобы кормовые Чечевица мелкосеме иная

290. Влажность, % 20,0 15,0 14,0 20,0 14,0 16,0 20,0 16,0 20,0 16,0 20,0 17,0 20,0 16,0 20,0 17,0

291. В числе минерально й примеси част. гальки, шлака и руды 0,1 н/д п/д

292. Зерновая примесь, % 15,0 3,0 2,0 15,0 2,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0 15,0в т.ч. проросшие семена 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0 5,0

293. Содержание алкалоидны х семян люпина, % 3,0 3,0

294. Сем,повр гор зернов и листоверт. 0,5 0,51 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47в числе повреждены ых семена с наличием живых жуков или их личинок н/д

295. Описание контуров обратных связей ДПСС системы планирования работы элеваторно-складского комплекса ЗПК

296. Возмущающие параметры: VI — количество принимаемого зерна с а/т, У2 влажность и сорность принимаемого зерна, УЗ - объём отгрузки зерна на ж/д (рынок), У4 - цена зерна.

297. Управляемые параметры: Ш план закупок, приёма и размещения зерна, Ш - массы партий зерна, ИЗ - объёмы операций обработка зерна, и4 - остаток пустых силосов для размещения зерна, Ш - объём приёма зерна с ж/д, и6 - масса и сроки (объём) хранение зерна.

298. Параметры состояния: С1 количество партий зерна по качеству, С2 - объём услуг,

299. СЗ остаток мощностей (производительности)приёма и обработки зерна, С4 - качество зерна по основным показателям.

300. Выходные результирующие (целевые) параметры: У1 рентабельность услуг и/или продаж, У2 - себестоимость 1 т. товарной партии зерна.

301. Контуры обратных связей: 1. VI У2 - из - С2 - У1 - Ш - С1 - и4 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

302. VI У2 - из - С2 - У1 - И1 - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

303. VI У2 - Ш - С2 - У1 - Ш - 1Л - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

304. VI У2 - Ш - С2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

305. VI У2 - Ш - С2 - У2 - У1 - И5 - С1 - Ш - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий (ослабляющий).

306. VI У2 - ИЗ - С2 - У2 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

307. VI У2 - ИЗ - С2 - У2 - У1 - и4 - и1 - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

308. VI У2 - Ш - С2 - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

309. VI У2 - из - С4 - С1 - И2 - У2 - У1 - и1 - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

310. VI У2 - ИЗ - С4 - С1 - и2 - У2 - У1 - Ш - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

311. VI У2 - из - С4 - С1 - Ш - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

312. VI У2 - ИЗ - С4 - С1 - Ш - Ш - УЗ - С2 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

313. VI У2 - из - С4 - С1 - и4 - Ш - УЗ - С2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

314. VI У2 - из - С4 - С1 - и4 - и5 - УЗ - С2 - У2 - У1 - и1 - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

315. VI У2 - из - С4 - С1 - и4 - Ш - УЗ - С2 - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

316. VI У2 - из - С4 - С1 - и4 - Ш - VI. Усиливающий.

317. VI У2 - из - С4 - С1 - И4 - И1 - иб - С2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

318. VI У2 - ИЗ - С4 - С1 - и4 - Ш - V6 - С2 - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой времени. Компенсирующий.

319. VI У2 - Ш - С4 - У4 - У1 - Ш - С1 - Ш - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

320. VI У2 - из - С4 - У4 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

321. VI У2 - ИЗ - С4 - У4 - У1 - V4 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

322. VI У2 - из - С4 - У4 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

323. VI У2 - из - СЗ - VI. Компенсирующий.

324. VI С1 - VI - У2 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

325. VI С1 - и2 - У2 - У1 - и4 - и1 - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

326. VI С1 - VI - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

327. VI С1 - И4 - Ш - УЗ - С2 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

328. VI С1 - и4 - и5 - УЗ - С2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

329. VI С1 - и4 - и5 - УЗ - С2 - У2 - У1 - VI - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

330. VI С1 - и4 - и5 - УЗ - С2 - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

331. VI С1 - и4 - Ш - VI. Компенсирующий.

332. VI С1 - и4 - и1 - иб - С2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

333. VI С1 - И4 - Ш - иб - С2 - У2 - У1 - С3 - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

334. VI С2 - У1 - И5 - С1 - И4 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

335. VI С2 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

336. VI С2 - У1 - И4 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

337. VI С2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

338. VI С2 - У2 - У1 - и5 - С1 - Ш - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

339. VI С2 - У2 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

340. VI С2 - У2 - У1 - И4 - и1 - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

341. VI С2 - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

342. VI УЗ - С2 - У1 - И5 - С1 - Ш - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

343. VI УЗ - С2 - У1 - Щ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

344. VI УЗ - С2 - У1 - и4 - Ш - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

345. VI УЗ - С2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Усиливающий.

346. VI УЗ - С2 - У2 - У1 - и5 - С1 - Ш - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

347. VI УЗ - С2 - У2 - У1 - Ш - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

348. VI УЗ - С2 - У2 - У1 - И4 - и1 - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

349. VI УЗ - С2 - У2 - У1 - СЗ - VI. С задержкой по времени. Компенсирующий.

350. Ш Ш - С2 - У1 - Ш - С1 - Ш - Ш. С задержкой по времени. Усиливающий.

351. Ш иб - С2 - У1 - Ш. С задержкой по времени. Усиливающий.

352. Ш -116 С2 - У1 -114 - Ш. С задержкой по времени. Усиливающий.

353. Щ иб - С2 - У2 - У1 - И5 - С1 - И4 - Ш. С задержкой по времени. Компенсирующий.

354. Щ иб - С2 - У2 - У1 - Ш. С задержкой по времени. Компенсирующий.

355. Ш Иб - С2 - У2 - У1 - И4 - Ш. С задержкой по времени. Компенсирующий.

356. С1 112 - У2 - У1 - и5 - С1. С задержкой по времени. Усиливающий.

357. С1 И2 - У2 - У1 - и4 -115 - С1. С задержкой по времени. Усиливающий.

358. С1 И4 - Ш - С1. Усиливающий.

359. И4 и5 - УЗ - С2 - У1 -114. С задержкой по времени. Усиливающий.

360. И4 И5 - УЗ - С2 - У2 - У1 - и4. С задержкой по времени. Компенсирующий.

361. С2 У1 - и5 - УЗ - С2. С задержкой по времени. Усиливающий.

362. С2 У2 - У1 - И5 - УЗ - С2. С задержкой по времени. Компенсирующий.