Система поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования

Гайсин, Вадим Фаимович

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования

кандидата технических наук: Гайсин, Вадим Фаимович
город: Самара
год: 2011
специальность ВАК РФ: 05.13.01

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Система поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования»

Автореферат диссертации по теме "Система поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования"

На правах рукописи

Гайсин Вадим Фанмович

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ГРУППЫ ПРЕДПРИЯТИЙ С УЧЕТОМ МЕХАНИЗМА ДЕМПФИРОВАНИЯ

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

- 8 ДЕК 2011

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара - 2011

005004033

Работа выполнена на кафедре "Информационно-измерительная техника" Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет»

Научный руководитель: Заслуженный деятель науки и техники РСФСР,

доктор технических наук, профессор Куликовский Константин Лонгинович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

БАТИ1ЦЕВ Виталий Иванович

кандидат технических наук ФЛЙНБЕРГ Дмитрий Владимирович

Ведущая организация: Научно-производственный центр "Инфотранс"

(г. Самара)

Защита диссертации состоится 23 декабря 2011 г. в ГЗ часов 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 ФГБОУ ВГ10 Самарский государственный технический университет по адресу: г. Самара ул. Галактионовская 141, корпус 6, аудитория 33.

Отзывы по данной работе в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: Россия, 443100, Самара, ул. Молодогвардейская 244, Главный корпус на имя ученого секретаря диссертационного совета Д 212.217.03; факс: (846) 278-44-00.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета (ул. Первомайская, 18)

Автореферат разослан 21 ноября 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.217.03

Губанов Н.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Крупные промышленные предприятия (группы предприятий) оказывают существенное влияние на социально-экономические процессы в обществе и экономическую среду в современной России. Однако, в свою очередь, неблагоприятные условия воздействия гетерогенной среды значительно воздействуют на результаты их деятельности. Под группой предприятий (ГП) будем понимать объединение нескольких независимых до этого предприятий с целью повышения эффективности деятельности, централизации управления. Кроме ГП существуют другие формы объединений: холдинги, корпорации, финансово промышленные группы, концерны. В рамках данной работы их отличия не существенны, поэтому для краткости под термином ГП будем понимать все формы объединений предприятий.

Особенность современной российской экономики состоит в том, что многим ГП приходится работать в условиях гетерогенной среды. К ее характерным чертам можно отнести: кризисы; динамику курсов основных валют; высокую степень монополизации производства; ограниченную информационную прозрачность и сильную волатильность ресурсно-товарных, финансовых рынков; низкую контрактную дисциплину производителей и поставщиков товаров и др. Кроме этого, в процессе функционирования ГП могут возникать различные чрезвычайные ситуации. К таким ситуациям можно отнести промышленные аварии, стихийные бедствия (паводки, землетрясения, цунами). Изменение ставки рефинансирования, курса иностранной валюты, налогового законодательства также могут сказываться на величине или скорости изменения финансового потока (ФП), что создает дополнительные трудности при планировании распределения ресурсов ГП.

Все вышесказанное свидетельствует о том, что в условиях реальной действительности принятие управленческих решений в процессе управления группой промышленных предприятий осуществляется в условиях неполной и неточной исходной информации. При этом качество управленческих решений существенно ухудшается. К тому же, существующие системы управления крупными предприятиями или группами предприятий, основанные на стандартных методах управления и моделях планирования распределения ресурсов, не обеспечивают требуемого качества поддержки принятия решений и эффективного формирования управляющих воздействий в условиях недостаточной априорной информации о внешней и внутренней гетерогенной среде функционирования ГП.

ресурсов ГП является ключевым аспектом функционирования группы предприятий. При соответствующей организации механизмов демпфирования, они позволят сделать процесс планирования распределения финансовых ресурсов ГП более адаптированным к изменениям гетерогенной среды функционирования, а также адекватно реагировать, сглаживать, демпфировать целый комплекс негативных последствий от внешних и внутренних воздействий среды, что позволит ГП избегать нестабильного состояния.

Процесс развития конкретной системы поддержки принятия управленческих решений в сфере планирования распределения финансовых ресурсов ГП осуществляется через регулирование связей и отношений между образующими систему внутренними активными элементами (АЭ), а также взаимодействие системы с изменяющейся внешней и внутренней средой.

Поэтому разработка системы поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования является своевременной и актуальной задачей, реализация и внедрение которой позволит существенно улучшить производственные показатели деятельности ГП.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка системы поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов группы промышленных предприятий с учетом механизма демпфирования, необходимого для принятия эффективных решений в условиях неблагоприятных воздействий гетерогенной информационной среды.

Цель исследования обусловила необходимость постановки и решения этапных задач, отражающих логическую структуру и последовательность проведенного исследования, агрегированных в следующие блоки:

1. Разработка концепции мультиагентной системы поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов ГП, с учетом механизма демпфирования.

2. Создание и исследование математических моделей, необходимых для построения системы поддержки принятия решений, соответствующих функциям, задачам, а также организационно-функциональной структуре ГП.

3. Разработка методики построения СПГ1Р.

4. Разработка базовой архитектуры мультиагентной СППР при планировании распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования.

5. Реализация по разработанным моделям и принципам устойчивой к чрезвычайным ситуациям СППР при планировании распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования.

Методы исследования. Полученные результаты исследования базируются на использовании методов и средств системного анализа.

математического моделирования, теории прииятия решений, теории активных систем, а также теории построения автоматизированных информационных систем.

Основными научными результатами работы являются:

1. Концепция СППР при планировании распределения ресурсов группы предприятий, основанная на агентно-ориентированном подходе с применением мультиагентных технологий, отличающаяся введением уровней иерархии в мультиагентную структуру, а также механизмов демпфирования в систему финансового планирования, обеспечивающих информационную интеграцию территориально распределенных подразделений группы в целях поддержки принятия решений и обработки информации.

2. Механизм демпфирования при планировании распределения финансовых ресурсов ГП, позволяющий осуществлять принудительное подавление колебаний финансовых потоков системы или уменьшение их амплитуды до допустимых значений, заложенных в план в условиях неблагоприятных воздействий гетерогенной среды.

3. Формальная модель активного элемента системы поддержки принятия решений, обладающая собственной базой данных (БД) произвольной структуры, в отличие от традиционных объектов, оперирующих с внешними (центральными БД) имеющими строгие ограничен™ (например, фиксированные наборы таблиц и размеры полей), позволяющая самостоятельно накапливать необходимую информацию по всем входам и параметрам;

4. Математическая модель поведения АЭ в сетевых структурах финансового планирования, включающая в себя четыре основных состояния системы, для которых разработаны механизмы демпфирования, которые позволяют поддерживать стабильное состояние системы в условиях гетерогенной среды, а также помогают снизить затраты времени на разработку финансовых планов ГП.

5. Методика построения мультиагентной СППР при планировании распределения финансовых ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования, соответствующая основным принципам создания подобных систем, но отличающаяся от известных методик следующими особенностями:

-наличием механизма демпфирования; - разделением мультиагентной системы по уровням иерархии. Практическая полезность работы определяется разработанными и проверенными на практике методическими рекомендациями, технологиями и практическими руководствами по проектированию и созданию СППР при планировании распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования.

Также предложенные алгоритмы, модели и методы, в том числе механизм демпфирования используемые в разработанной СППР, могут быть применены для планирования распределения и других видов ресурсов.

Реализация результатов работы. Разработанная СППР планирования распределения финансовых потоков ГП, созданная на основе предложенных автором методов и механизмов реализована на российской группе компаний ООО ГК "СТРОЙТЕХНОКОНТАКТ" (г. Москва), в результате чего получено реальное улучшение финансовых результатов деятельности всей группы предприятий в целом, что подтверждено актом внедрения.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на:

Всероссийской научно-практической конференции: "Нефтегазовые и химические технологии" (г. Самара 2007 г.);

Всероссийской научно-практической конференции: "Современное общество: Актуальные проблемы и перспективы" (Волгоград 2009 г.); Международной заочной научно-практической конференции: "Современные направления научных исследований" (Екатеринбург 2010 г.); III Международной научно-практической конференции: "Наука в современном мире" (г. Таганрог 2010 г.);

III ежегодной международной научно-практической конференции:

"Перспективы развития информационных технологий"

(г. Новосибирск 2011 г.), а также на семинарах кафедры в период с 2007-2011

гг.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ, в том числе из перечня, рекомендованного ВАК России - 3.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 разделов и заключения. Общий объем работы составил 135 страниц, включая 27 рисунков и 3 таблицы, список использованных источников из 92 наименований. Также 2 приложения объемом 8 страниц и акт внедрения. Положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Концепция мультиагентной системы поддержки принятия решений планирования распределения ресурсов ГП с учётом механизма демпфирования.

2. Механизм демпфирования применительно к планированию распределения ресурсов ГП.

3. Формальная модель активного элемента мультиагентной СППР при планировании распределения ресурсов ГП.

4. Математическая модель поведения активного элемента в сетевых структурах планирования распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования.

5. Методика построения мультиагентной СППР при планировании распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении показана актуальность темы, сформулирована цель работы, дана общая характеристика, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены основные организационные структуры управления группами промышленных предприятий, в том числе наиболее современные и эффективные - комбинированные структуры управления. Сформированы требования к разрабатываемой системе поддержки принятия решений с учетом механизма демпфирования, а также произведен анализ существующих подходов при создании и проектировании СГТПР с учетом данных требований.

Под группой промышленных предприятий понимается объединение нескольких независимых до этого предприятий с целью повышения эффективности деятельности и централизации управления. Объектом управления является совокупность независимых друг от друга промышленных предприятий, которые взаимодействуют между собой. Управлением в данном случае является процесс выработки и осуществления управляющих воздействий субъектом управления с целью достижения ранее намеченных результатов.

Основой для анализа и разработки моделей принятия решений в СППР является логическая структура. По мнению автора: логическая структура СППР должна рассматриваться не только как иерархическая структура, с точным определением уровней и подчиненности компонентов системы, но и как мультиагентная система (Рисунок 1)

Планирование распределения финансовых ресурсов является одной из наиболее важных сфер управления ГП. Основная цель СППР при планировании распределения финансовых ресурсов - обеспечить выработку эффективных рекомендаций в условиях различных неблагоприятных воздействий внешней и внутренней гетерогенной среды, помогающих распределить финансовые ресурсы ГП с минимальными потерями для достижения поставленных целей.

Значительно снизить влияние данных воздействий на функционирование ГП, а также адекватно реагировать, вырабатывая необходимые рекомендации в целях минимизации последствий данных воздействий, возможно с помощью применения в рамках СППР эффективных методов и механизмов при планировании распределения финансовых ресурсов, таких как механизмы демпфирования.

При анализе существующих методик построения СППР учитывающих данные особенности, наиболее применимыми для реализации заявленной концепции оказались подходы:

- базирующиеся на задачно-ориентированных методах;

- базирующиеся на объектно-ориентированных методах и технологиях;

- использующие традиционные методы инженерии знаний.

Рисунок 1 - Комбинированная структура управления ГП

В основе первого подхода лежит многоуровневая модель рассмо трения процесса принятия решения, моделирование конкретных типов задач, релевантных технологии традиционных экспертных систем (подход «от задачи»), методы и способы построения модели архитектуры СППР и соответствующих программных компонентов на каждом уровне иерархии.

В методиках второй группы разрабатываются расширения объектно-ориентированных систем и технологий. Основными характеристиками данных систем являются: интенсивная поддержка групповой разработки СППР; автоматическая генерация объектного кода; прямое и обратное проектирование (round-trip engineering) без потери данных и без использования маркеров кода.

Третья группа методик строится на расширении традиционных методов инженерии знаний. Эти методики обеспечивают формальные и композиционные языки, моделирования для верификации, структуры, системы и функций. Эти подходы хорошо применимы к моделированию знаний и информационно-ориентированных агентов.

Однако, анализ существующих подходов и методик построения СППР, показал, что известные подходы, рассматриваемые по отдельности не в состоянии решить весь комплекс задач построения СППР, поскольку отличаются в концептуальных установках, преследуемых целях и используемых математических моделях. Также в них совершенно не учитывается специфика комбинированной структуры управления ГП, а также возможность планирования распределения финансовых ресурсов с применением механизма демпфирования. В связи с этим автор диссертационной работы решает задачу создания методики построения СППР.

Вторая глава посвящена проблемам формулировки и определения целевой функции ГП, целевых функций компонентов группы предприятий, а также разработки математической модели финансовых потоков ГП с целью создания основы для разработки модели АЭ системы, моделей его поведения, а также математической модели механизма демпфирования.

Как правило, все цели можно свести к увеличению текущих доходов собственника и стоимости ГП, поэтому главной целевой функцией управляющей компании является капитализация - другими словами повышение стоимости чистых активов (ЧА) всей ГП, при этом речь не всегда идет о максимизации чистых активов каждого предприятия, входящего в группу.

Существуют ситуации, когда для общего успеха всей ГП необходимым условием становится снижение стоимости какого-либо предприятия для появления достаточного объема свободных ресурсов, необходимых для их инвестирования в развитие другого предприятия, отдача от которого в дальнейшем не только компенсирует понесенные затраты, но и поспособствует общему повышению прибыльности ГП и, соответственно, увеличению ее чистых активов. Поэтому ЦФ какого-то конкретного предприятия может иметь свой особенный вид и отличаться от целевой функции всей ГП.

Изменение ЧА является функцией от финансового потока: АЧЛ(Т) = f (CF(T)), где С/7(7') - финансовый поток на конец планового периода, вычисляется по формуле:

CF(T) = CF°+j][I(tt)-C(lk)l ы 1

где CF0 - финансовый поток на начало периода Т, I(tk) - поток поступлений за момент времени tk е [О, Г], [О, Г] - плановый период, C(tk) -

поток платежей за то же время.

Изменение ЧА за период Т рассчитывается по формуле:

АЧАЮ-^^Ж tí 0 + «0'

где d - ставка дисконтирования;

Таким образом, ГЦФ сводится к задаче наличия на конец планового периода максимального уровня финансового потока: ГЦФ = CF(T) —> max

При этом, наиболее важными критериями при планировании распределения финансовых ресурсов для промышленного производства ГП становятся:

1. изменение объема финансового потока, направленного на производство, за период [О,Т]

<?Д) = &CFÍT) = CF(I) - CF„ = ¿(/(г) - С(0)

í=l

2. прирост стоимости производства: ^ ^ _ ^ЧА(Т) = £ , где d - ставка дисконтирования;

3. поступления за период <р^(Т) = 1А(Т) = /(0'

(■■=1

« *

4. период Т достижения заданной цели (производственный цикл) (р

<р4СГ) = Т-Т';

5. объем вложений в производство, необходимый для достижения

заданной цели (р за заданный период Т <р_, (Г) = СР° - СА{Т), где

СА - платежи нарастающим периодом. В главе 3 разработаны алгоритмы поддержки принятия решений, необходимые для формирования системой ППР при планировании распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования. Подробнее рассмотрим непосредственно алгоритм демпфирования.

Демпфирование - это принудительное подавление колебаний финансовых потоков системы или уменьшение их амплитуды до допустимых значений, заложенных в план. Демпфирование, в данном случае, можно рассматривать как инструмент для поддержания устойчивости системы.

Применительно к финансовым потокам это будет выглядеть так (рисунок 2). Имеется поток с заранее определенным объемом. Под влиянием внешней или внутренней среды объем потока может изменяться. Изменения потока могут быть как отрицательными, так и положительными. В качестве примера положительных изменений можно привести увеличение потока прибыли относительно запланированной величины. Такие изменения также требуют корректировки объема потока. В отличие от положительных, которые в разрабатываемой системе идут на пополнение резерва финансовых ресурсов, отрицательные изменения необходимо компенсировать. Например, в результате форс-мажорных (непредвиденных) обстоятельств объем необходимых инвестиций увеличился относительно запланированного. В этом случае необходимо произвести корректировку объема потока за счет имеющегося запаса финансовых ресурсов - демпфера.

Возможности по корректировке при помощи демпфера напрямую зависят от величины требуемой корректировки, а также от объема самого демпфера. Расчет величины демпфера представляется отдельной задачей, зависящей от многих факторов.

Необходимым базисом для формализации мультиагентной СППР является модель АЭ. Анализ известных моделей, сложившихся в объектно-ориентированном проектировании показал, что данные модели не позволяют формализовать основные свойства активных элементов разрабатываемой СППР и не удовлетворяют всем предъявляемым требованиям.

Финансовый поток

Резервы

^ Информация —— —^ Финансы

Рисунок 2 - Алгоритм механизма демпфирования

Разработка формальной модели АЭ, основанной на логике первого порядка, позволяет описывать активные элементы в рамках формальной объектной системы.

Далее рассмотрим функционирование АЭ системы в переходном режиме, либо нештатных ситуациях. Различают:

- нормальный режим работы АЭ, т. е. в нормальных условиях с нормальными показателями качества и отсутствием аварий;

- утяжеленный режим, т. е. функционирование АЭ с ухудшенными показателями под воздействием внешней, гетерогенной среды, когда существует повышенная опасность аварийных нарушений схемы и режима работы;

- аварийный режим, т. е. работу АЭ при чрезвычайных ситуациях;

-послеаварийный режим, т. е. состояние объекта после воздействий

среды.

Нормальный режим. При этом СППР используется для коррекции запланированных состояний и режимов работы АЭ. Эта коррекция выполняется для создания лучшего режима работы при небольших отклонениях состояния внешней среды от нормы. В данном режиме все члены АС ведут себя добросовестно и сообщают только достоверную, не меняющуюся во времени информацию, то есть стратегией каждого АЭ

является сообщение центру некоторой информации е О.^, / = 1, п/, / = 1, п.

Центр на основании сообщенной ему информации назначает АЭ планы Хц = Ри(1), где рц -процедура (механизм) планирования. Подобный случай является прямым механизмом планирования, в котором план для некоторого АЭ ставится в соответствие с его сообщением.

Но, для определения оптимальной величины финансового потока, необходимой для функционирования ГП необходимо определить количество

ресурса хт, получаемого всеми подсистемами АС в равновесии.

Принято, что все АЭ имеют полную информацию о целевых функциях друг друга, поэтому логично рассматривать равновесие Нэша в качестве решения данной задачи.

При построении целевой функции подсистемы Т считается, что существует другая подсистема, претендующая на ресурс М. Тогда равновесие Нэша в игре Т и М будет равновесием Нэша игры двух лиц с векторными стратегиями. Перейдем от векторных стратегий АЭ к скалярным, воспользовавшись непрерывностью и монотонностью механизма распределения.

Рисунок 3 - Механизм планирования в активных системах

Пусть некоторая векторная заявка SrA3 Т при фиксированной заявке SM дает суммарное значение ресурса подсистемы Т

кТ ir-T

Тогда, по лемме о непрерывности, для подсистемы Т существует такая допустимая скалярная заявка ит{хт) что, если все участники подсистемы заявят UT(xT), то подсистема получит столько же, сколько и при исходных заявках. Для доказательства положим сначала ит = 0. При этом, по свойствам монотонных механизмов, ресурс в распоряжении подсистемы Т не

больше, чем при произвольной векторной заявке. Затем положим IIт = Я (при этом ресурс не меньше, чем при произвольной векторной заявке) и заметим, что рост заявки ит от 0 до ¡1 приводит к непрерывному росту хт(ит,эм).

При этом подсистема М не заинтересована в изменении своих заявок, так как получаемое ими количество ресурса не меняется. Аналогично и их заявки

можно заменить единой заявкой ии.

Утяжеленный режим. В этом режиме первоочередная задача — выявление возможных воздействий среды на АЭ и рекомендаций ЛПР, направленных на уменьшение этих воздействий, или предотвращение, или использование для улучшения работы АЭ. Здесь информация, поступающая от АЭ изменяется во времени, но на величину заранее спрогнозированную, укладывающуюся в пороги реагирования. Величина данного параметра рассчитывается, используя Метод пороговых критериев, который часто применяется в задачах обеспечения (удовлетворения), например, при планировании и проектировании, когда ограничения задаются в виде:

К^(х)> = \,...п., где пороговые значения

критериев. Их набор обычно характеризует некоторый аналог (базовый уровень)В данном случае создается "коридор" или область допустимых значений данного показателя П^, границами которого и являются пороги

реагирования (рисунок 4).

Рисунок 4 - Область допустимых значений показателя

В случае, если от АЭ поступает информация, превышающая запланированное значение данного показателя то есть / е£2 , то

происходит сглаживание данной величины до уровня порога реагирования за счет запланированного демпферного фонда, и наоборот, в случае если, АЭ сообщает информацию ниже запланированной, то происходит корректировка по уровню, тем самым излишки пополняют демпферный фонд.

Будем говорить, что устойчивость системы сохраняется лишь в том случае, когда все её параметры постоянно находятся в области допустимых значений параметров данной системы. Выбросы в область критических значений, не является штатным режимом работы системы, но рассмотренный механизм демпфирования позволяет системе сохранить стабильность и устойчивость.

Возникновение нештатного режима, а именно выброс значений параметров системы за пределы критической области, можно называть критической ситуацией или даже катастрофой.Что, безусловно, требует вмешательства ЛПР, в противном случае, это приведет к финансовым, производственным и другим потерям.

В этой ситуации от СППР требуется выдача информации ЛПР о его немедленных действиях. При дефиците финансовых ресурсов решение о финансировании, либо функционировании того или иного объекта ГП должно приниматься незамедлительно. Предпочтение необходимо отдавать на основании единых критериев репутации и полезности АЭ для ГП в целом. Рассмотрим ситуацию, когда всем субъектам ГП предстоит путём обмена своими начальными мнениями последовательно (в Т моментов времени) решить Т независимых вопросов, сформировав по каждому го них общее результирующее мнение:

Где

Ъ' = (й,',...,/;',) - вектор начальных мнений АЭ группы в период г; / _ (,-',..., гп') - вектор начальных репутаций А Э группы в период I;

В' - результирующее мнение в период I;

° 7? - суммарная репутация АЭ в начале периода I;

Демпфирование

(

Рисунок 5 - Механизм демпфирования параметров системы

Под репутацией в данном случае понимается «весомость» мнения АЭ, определяемая предшествуемой олравдываемостью его суждений и/или эффективностью его деятельности . При этом считается, что репутация члена группы в каждый момент времени зависит от начальных и конечных мнений всех АЭ, а также от их репутаций во все предыдущих периодах. Таким образом, репутацию АЭ можно представить в качестве функции, убывающей

по разности репутации АЭ.

-В''1 и возрастающей по предшествующим значениям

г; г'ч,Ь\...,Ь'-1,В1,..., В'-1),¡£N,1 = 2,Т

В качестве частного закона изменения репутации используется следующий:

г'-1 _

г' --- ; е дг / = о т

а + Щ -В

где а £ (0,1],/? > 0 заданные константы.

Система является динамической системой изменения репутации. На основе такой системы ставится задача информационного управления: формирование у АЭ такой информированности, чтобы принимаемые ими решения были наиболее выгодны для ЦУК. Причем, более высокая репутация манипулирующего АЭ дает ему более мощные возможности по влиянию на итоговое мнение всех АЭ группы. При такой постановке, управляющий субъект в течение последовательных Т-1 периодов должен будет преследовать цель максимизации собственной репутации, а на последнем шаге, получив достаточно высокую репутацию, он сможет необходимым ему образом повлиять на коллективное результирующее мнение.

Задача максимизации репутации АЭ выглядит следующим образом:

К'

/>1

\>Ь["

->тт

И решением её будет: = ~1|>1 1 -

Таким образом, можно сделать вывод, что в стремлении к максимальной выгоде (максимизации увеличения репутации) АЭ группы вынужден высказывать «средневзвешенное» мнение остальной части ГП.

В главе 4 система поддержки принятия решения является сложным программным комплексом, разработанным, а также реализованным путем её внедрения в существующую систему планирования распределения финансовых ресурсов ГП.

Структурную схему СППР при планировании распределения финансовых ресурсов Г11 с учетом механизма демпфирования можно разделить на ряд модулей, взаимодействующих между собой.

Основными модулями в составе СППР являются:

1. Модуль управления процессами обработки информации (динамическая экспертная система реального времени);

2. Модуль математического моделирования.

3. Модуль исполнения.

4. Модуль программных средств, позволяющих расширить возможности системы при планировании распределения финансовых ресурсов.

5. База данных.

6. АРМ руководителя (ЛПР).

Модуль управления процессами обработки информации постоянно проводит мониторинг данных, поступающих из внешней и внутренней среды, системы финансового планирования ГП, и хранящихся данных в БЗ. Происходит классификация ситуации, которая сложилась на данный момент в финансовой сфере деятельности группы компаний. Если в БЗ имеются данные, удовлетворяющие критериям кризисной ситуации, то определяется элемент в структуре ГП, требующий воздействия. ЛПР получает рекомендации по принятию решения в сложившейся ситуации. Необходимая информация передается в модуль программных средств для дальнейшей интерпретации (трансформации) конкретному АЭ системы.

В главе 5 показаны преимущества разработанной в данной работе системы поддержки принятая решений, которые позволяют осуществлять процессы поддержки планирования распределения финансовых ресурсов внутри группы промышленных предприятий на основе их плановых показателей, с применением механизмов демпфирования и тем самым осуществлять формирование оптимального консолидированного плана всей ГП, защищенного от негативных последствий воздействия внешней внутренней среды.. Также рассмотрено внедрение разработанной системы на примере группы компаний "СТРОЙТЕХНОКОНТАКТ" (г. Москва).

Полученные результаты дали возможность защитить консолидированные финансовые планы ГК "СТК", а также планы предприятий входящих в ГК "СТК" от неблагоприятных воздействий внешней и внутренней среды функционирования ГК. Разработанные в диссертационной работе математические модели и алгоритмы были использованы в качестве информационно-аналитической основы для принятия управленческих решений при планировании распределения финансовых ресурсов. Их применение позволило проводить сводный оперативный мониторинг и перестройку процедур планирования распределения финансовых ресурсов предприятий, выстраивать консолидированную систему финансового планирования, а также осуществлять контроль и корректировку выполнения финансовых планов предприятий, входящих в группу.

Разработанная СППР при планировании распределения финансовых ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования позволяет оперативно обрабатывать большой объем разнородной информации, гибко реагировать на изменение как внешней, так и внутренней среды функционирования ГП, предлагая варианты плана эффективного распределения финансовых ресурсов. Механизм демпфирования позволяет свести к минимуму негативные последствия неблагоприятных воздействий среды, тем самым улучшая финансовый результат на предприятиях группы, что, в конечном итоге, приводит к увеличению чистых активов ГК "СТК" в целом.

Научная новизна и практическая значимость предложенных технических решений по применению разработанных моделей планирования распределения финансовых ресурсов ГП позволяет производить анализ динамики показателей гетерогенной среды, оказывающих наибольшее влияние на работу промышленных предприятий ГК "СТК" с течением времени.

Использование разработанной СППР позволяет принимать обоснованные управленческие решения при планировании распределения финансовых ресурсов на предприятиях ГК "СТК" в условиях современной нестабильной экономической ситуации.

В заключении данной диссертационной работы сформулированы следующие основные выводы:

1. Разработана концепция СППР при планировании распределения ресурсов группы предприятий, основанная на агентно-ориентированном подходе с применением мультиагентных технологий, отличающаяся введением уровней иерархии в мультиагентную структуру, а также механизмов демпфирования в систему финансового планирования, обеспечивающих информационную интеграцию территориально распределенных подразделений группы в целях поддержки принятия решений и обработки информации;

2. Разработана главная целевая функция деятельности ГП, комплекс целевых функций ГП, а также целевые функции каждого из элементов структуры ГП;

3. Разработаны алгоритмы поддержки принятия решения при планировании распределения ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования;

4. Разработан механизм демпфирования при планировании распределения финансовых ресурсов ГП, позволяющий осуществлять принудительное подавление колебаний финансовых потоков системы или уменьшение их амплитуды до допустимых значений, заложенных в план в условиях неблагоприятных воздействий гетерогенной среды.

5. Создана формальная модель активного элемента системы поддержки принятия решений, обладающая собственной базой данных (БД) произвольной структуры, в отличие от традиционных объектов, оперирующих с внешними (центральными БД) имеющими строгие

ограничения (например, фиксированные наборы таблиц и размеры полей), позволяющая самостоятельно накапливать необходимую информацию по всем входам и параметрам.

6. Создана математическая модель поведения АЭ в сетевых структурах планирований распределения ресурсов ГП, включающая в себя четыре основных состояния-' системы, для которых разработаны механизмы демпфирования, которые не позволяют системе находиться в нестабильном состоянии в условиях гетерогенной среды, а также помогают снизить затраты времени на разработку производственных планов ГП.

7. Разработана методика построения мультиагентной СППР при планировании распределения финансовых ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования, соответствующая основным принципам создания подобных систем, но отличающаяся от известных методик следующими особенностями:

-наличием механизма демпфирования;

-разделением мультиагентной системы по уровням иерархии.

8. Разработана СППР при планировании распределения ресурсов с учетом механизма демпфирования, обеспечивающая эффективную поддержку принятия управленческих решений, направленных на существенное улучшение производственных показателей деятельности ГП в условиях неблагоприятных воздействий гетерогенной среды;

9. Разработана методика внедрения СППР в группах предприятий;

10. Проведена экспериментальная проверка разработанной СППР на российской группе промышленных предприятий.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНО В

РАБОТАХ:

1. Куликовский К.Л., Гайсин В.Ф. Построение формальной модели активного элемента мультиагентной системы поддержки принятия решению по планированию распределения финансовых ресурсов группы предприятий/ЛЗестник Самарского Государственного Технического Университета Серия «Технические науки» № 1 (29) - Самара 2011 г. -с.32-39

2. Гайсин В.Ф. Методика построения мультиагентной системы поддержки принятия решений планирования распределения финансовых ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования// Прикаспийский журнал - управление и высокие технологии № 1(13). Астрахань 2011 г.-с.20-24

3. Вейс А.А., Ровснская В.Р., Гайсин В.Ф. Система поддержки принятия решений по управлению финансовыми потоками группы предприятий в условиях жестких временных ограничений и наличия различного рода

неопределенностей// Прикаспийский журнал - управление и высокие технологии 2008 № 2 (2). Астрахань 2008. - с.41-48

4. Гайсин В.Ф. Использование мультиагентных технологий в системе поддержки принятия решений при планировании распределения финансовых ресурсов группы предприятий// "Современные направления научных исследований. Технические науки". Материалы Международной заочной научно-практической конференции -Екатеринбург 2010 г. с.24-29

5. Гайсин В.Ф. Математическая модель активного элемента системы планирования распределения финансовых ресурсов группы предприятий// «Наука в современном мире» Материалы III Международной научно-практической конференции г. Таганрог 30 октября 2010 г. с.56-60

6. Гайсин В.Ф. Математическая модель поведения активного элемента в сетевых структурах планирования распределения финансовых ресурсов// «Перспективы развития информационных технологий» Материалы Ш ежегодной международной научно-практической конференции, г. Новосибирск 2011 г. - с.22-25

7. Гайсин В.Ф., Ровенская В.Р. Система планирования распределения финансовых ресурсов в условиях оперативной обработки данных//«Технические науки: проблемы и перспективы». Материалы международной, заочной научной конференции - Санкт-Петербург, март 2011 г.-с.25-27

8. Гайсин В.Ф. Механизм демпфера при распределении финансовых ресурсов//Нефтегазовые и химические технологии сборник научных трудов. По материалам IV Всероссийской научно-практической конференции г. Самара 14-18 сентября 2007 г. - с.287

9. Вейс A.A., Гайсин В.Ф. Сети согласования спроса и предложения на финансовые ресурсы для управления предприятиями// Современное общество: актуальные проблемы и перспективы. Материалы всероссийской научно-практической конференции - Волгоград, 2009 г. -

с.185-188

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212.217.03 ФГБОУ ВПО Самарский государственный технический университет (протокол № 6 от 16 ноября 2011 г.)

Заказ № 1122 Тираж 100 экз.

Отпечатано на ризографе. ФГБОУВГТО Самарский государственный технический университет Отдел типографии и оперативной печати 443100 г. Самара ул. Молодогвардейская, 244

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Гайсин, Вадим Фаимович

Введение.

1 Анализ существующих структур групп предприятий и формирование требований к разрабатываемой системе поддержки принятия решений.

1.1 Объект и задачи управления.

1.2 Анализ существующих методик построения систем поддержки принятия решений.

2 Разработка математических моделей компонентов системы поддержки принятия решений.

2.1 Целевая функция группы предприятий.

2.2 Целевые функции элементов группы предприятий.

2.3 Математическая модель финансовых потоков группы предприятий.

3 Разработка механизмов демпфирования при планировании распределения финансовых ресурсов группы предприятий.

3.1 Алгоритмы демпфирования при планировании распределения финансовых ресурсов группы предприятий.

3.2 Формальная модель активного элемента СППР планирования распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования.

3.3 Математические модели поведения активного элемента в сетевых структурах финансового планирования с учетом механизма демпфирования.

3.4 Разработка математической модели планирования распределения финансового ресурса с учетом механизма демпфирования.

4 Разработка системы поддержки принятия решений при планировании распределения финансовых ресурсов гп с учетом механизма демпфирования.

4.1 Структурная схема СППР при планировании распределения финансовых ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования.

4.2 Модуль управления процессами обработки информации (динамическая экспертная система реального времени).

4.3 Модуль математического моделирования и модуль программных средств.

4.4 Структурно-логическая модель разрабатываемой системы поддержки принятия решений.

5 Внедрение системы поддержки принятия решений при планировании распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования.

5.1 Регламент процесса планирования распределения с учетом механизма демпфирования финансовых ресурсов в группе промышленных предприятий.

5.2 Техническая реализация СППР.

Введение 2011 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Гайсин, Вадим Фаимович

В процессе своей деятельности и развития промышленные предприятия могут преобразовываться в более сложные организационные структуры, такие как холдинги, корпорации или группы промышленных предприятий. Объединение может происходить как в технологические цепочки, так и по факту единого собственника (группы собственников) [7, 8].

Под группой промышленных предприятий (ГП) будем понимать объединение нескольких независимых до этого промышленных предприятий с целью повышения эффективности деятельности, централизации управления.

Объединение в ГП имеет как преимущества, так и недостатки. К преимуществам отнесем стабильность и продолжительность существования. Кредиторы, клиенты и государство имеют дело только с одним экономическим субъектом, а не с рядом партнеров. Перед собственником отчитывается управляющая компания (УК), а не каждое предприятие в отдельности. Собственник рискует лишь своей долей, что защищает его и обеспечивает вложения собственникам с небольшой долей.

Сложность организационной, как правило, территориально-распределенной, структуры ГП порождает проблемы, связанные с управлением имеющимися ресурсами. Создание благоприятных условий для эффективного управления ресурсами ГП требует в первую очередь изменений в области управления финансами, поскольку именно финансовые ресурсы являются наиболее дефицитными и дорогостоящими. Далеко не последней причиной этому является неразвитость и не традиционность для России рыночных механизмов. Но основная причина состоит в том, что процесс управления не возможен или оказывается неэффективным без предварительного планирования хозяйственной деятельности ГП. В планировании распределения ресурсов ГП особое место занимает планирование распределения финансовых ресурсов, а именно, построение системы финансового планирования как единого для всех предприятий 4 группы комплекса, состоящего из методологии, организационных мер и информационной системы.

Основная проблема планирования распределения ресурсов в ГП вытекает из ее структуры. Разрозненность и разноплановость получаемой от предприятий информации создают проблему составления консолидированной отчетности. Порой просто невозможно получить полную информацию о функционировании всех предприятий в конкретный момент времени. На ее подготовку уходит дополнительное время, которое могло быть использовано более эффективно.

К существенным проблемам также отнесем переизбыток несущественной и недостаток необходимой оперативной управленческой информации, что снижает уровень контроля по многим направлениям деятельности ГП.

Большая инерция в реализации управленческих решений приводит к неэффективности управления из-за устаревания информации и, следовательно, неактуальности управляющих воздействий. Поскольку в ГП управленческие решения исходят от УК и доводятся до сведения всех предприятий, входящих в ГП, это также порождает временные издержки.

Ограниченность времени на принятие управленческого решения порождает риск принятия неэффективного решения при слишком малом времени на обдумывание, а также и при слишком большом. На принятие очередного решения требуется определить оптимальное время. Более того, для принятия решений по разным направлениям требуется различное количество времени и его требуется определять оперативно.

ГП функционирует в условиях различного рода неопределенностей, которые необходимо учитывать при принятии управленческих решений. Источниками неопределенности являются практически все контрагенты, с которыми контактирует ГП, начиная от клиента и заканчивая государством. Колебания спроса и предложения порождают известную неопределенность рынка сбыта и маркетинговой политики. Имеющаяся непредсказуемость 5 курса национальной валюты находит отражение на закупочных ценах предприятий-импортеров. Государство может изменить налоговую политику настолько, что заставит лицо (либо группу лиц), принимающего решения (ЛПР) срочно изменить параметры целевой функции ГП. Наличие нештатных, чрезвычайных или даже кризисных ситуаций всегда сопряжено с высоким коммерческим риском, влияние которого на деятельность хозяйствующих субъектов в практике российского финансового рынка недостаточно учтено. Очевидно, что только лишь опыт и интуиция ЛПР не могут обеспечить принятие правильных решений при постоянном функционировании ГП в подобных условиях.

Наиболее важным помощником руководителя становятся информационные системы поддержки принятия управленческих решений, которые позволяют смоделировать ситуацию и предлагают выбрать наилучший план действий. В настоящее время руководители крупных холдингов во всем мире воспринимают системы поддержки принятия решений (СППР) как один из факторов, способствующих получению преимуществ в условиях рыночной конкуренции. СППР предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Такого рода системы создаются только в том случае, когда структура управления уже достаточно определена и имеются основания для обобщения и анализа не только данных, но и процессов их обработки. Однако подобные системы не применимы к современным ГП, имеющим сложную территориально-распределенную структуру, а также функционирующих в условиях кризисных либо чрезвычайных ситуаций.

Один из современных подходов к управлению ГП связан с построением их в виде сетевых структур, подразделения которых рассматриваются как автономные предприятия. В отличие от традиционных, сетевая ГП по своему устройству является открытой, т.к. входящие в ее состав предприятия могут напрямую взаимодействовать с другими предприятиями, которые также могут интегрироваться в ее структуру или наоборот выходить из нее в зависимости от ситуации на рынке. Как следствие в таких ГП ужесточаются требования по согласованности, гибкости и оперативности принятия решений по ряду вопросов. Для таких ГП, обладающих распределенным сетевым характером, высокой динамикой изменений и априорной неопределенностью условий функционирования, традиционные программные СППР по планированию распределения ресурсов, разработанные такими компаниями как: Cognos, SAP, BAAN, Navision и др. оказываются недостаточно эффективными. Их ключевой проблемой становятся отсутствие механизмов планирования распределения ресурсов, а также соответствующих моделей поведения участников ГП в кризисных ситуациях, которые позволили бы демпфировать нежелательные воздействия, не позволяя системе находиться в нестабильном состоянии. А также методик выработки необходимых предложений в принятии решений при различных изменениях во внешней среде, позволяющих оперативно принимать эффективные управленческие решения при планировании распределения финансовых и других ресурсов [10,21,23,52,82].

Чем выше неопределенность, чем более распределенный характер имеют процессы принятия решения и чем чаще происходят незапланированные события - тем ниже эффективность существующих схем и методов, способных справляться с этими неопределенностями, принимать решения и автоматически перестраиваться под возникающие изменения. Также необходимо отметить, что любая модификация схем принятия решения либо структуры управления в традиционных системах представляет собой сложный и трудоемкий процесс и требует высокой квалификации исполнителей, что делает разработку и эксплуатацию таких систем крайне дорогостоящими.

Имеется в виду, что для 111 IP в штатных (стандартных) ситуациях существует возможность использовать классические методы принятия решения, в то время как в нештатных (кризисных, чрезвычайных) ситуациях требуется использование методов решения нестандартных неформализованных задач, интеллектуальных методов поиска решений.

На передний план данной работы выдвигается задача повышения уровня интеллектуальности СППР, вытекающая из противоречий, сложившихся между возрастающей сложностью организационной структуры ГП в условиях ограниченных возможностей человека по приёму и обработке информации, и неспособностью традиционных СППР преодолеть эту сложность: освободить человека от анализа деталей и фактов на уровне мелких подробностей, принятия решений в условиях большого числа переменных состояний объектов и среды, и ограниченного времени. Новый подход к решению задачи оперативной обработки информации в процессах принятия решений связывается с применением мультиагентных технологий, получивших интенсивное развитие в последние 15 лет, на стыке методов искусственного интеллекта, объектно-ориентированного программирования, параллельных вычислений и телекоммуникаций.

В основе этих технологий лежит понятие «агента», программного объекта, способного воспринимать ситуацию, принимать решения и взаимодействовать с себе подобными. Эти возможности отличают мультиагентные системы (MAC) от существующих жестко организованных систем, обеспечивая им такое принципиально важное свойство как способность к самоорганизации. При этом агенты могут действовать от имени и по поручению лиц, принимающих решения и на их основе вести переговоры, находить варианты решений и согласовывать их друг с другом. Уже сегодня агентно-ориентированный подход находит широкое применение в таких областях как распределенное решение сложных задач (и эффективное решение распределенных задач), совмещенное проектирование изделий, реинжиниринг бизнеса и построение виртуальных предприятий, имитационное моделирование интегрированных производственных систем и электронная торговля, организация работы коллективов роботов и распределенная (совмещенная) разработка компьютерных программ. Разработка и проектирование СППР с использованием технологии МАС базируется на реализации моделей коммуникативных связей между агентами спроса и предложения на ресурс. Основываясь на этих связях и моделях, формируется согласованное решение. Проблема состоит в том, что указанные модели функционируют только в условиях определенности, когда все участники взаимодействия являются постоянными, и нет необходимости в изменении принятых ранее решений при формировании новых спроса и предложения, что является характерным для рассматриваемых открытых систем. В ряде случаев для принятия решений в рассматриваемых системах могут использоваться и классические методы. В таких случаях если ситуация является хорошо определенной, имеется адекватная математическая модель рассматриваемых процессов и у системы достаточно времени на получение строгого решения.

Однако, в современных рыночных условиях наличие у ГП постоянно меняющейся информации под воздействием внешних и внутренних факторов, приводит к снижению эффективности управления. То есть архитектура СППР помимо своей «гибкости» должна обладать и оперативностью. Разработка и внедрение в структуру СППР механизмов, позволяющих: адекватно реагировать, сглаживать, помогать в принятии управленческих решений, на целый комплекс внешних и внутренних воздействий также является задачей, для решения которой, необходимо определить механизм демпфирования системы планирования распределения финансовых ресурсов, который не позволит системе находиться в нестабильном состоянии.

Степень разработанности проблемы. Важные теоретико-методологические аспекты совершенствования систем управления и теории принятия решений отражены в работах отечественных ученых: В.Н. Буркова, Д.А. Новикова, А.А. Воронина, А.П. Караваева, И.Г. Поспелова и других. Большой вклад в разработку концептуальных подходов к исследованию 9 проблем создания систем поддержки принятия управленческих решений на предприятиях внесли А.Г.Аганбегян, A.A. Первозванский, H.H. Моисеев, A.B. Щепкин, СВ. Жак, В.А.Горелик, В.А. Кардаш, СГ. Тяглов и другие.

Отдельные аспекты моделирования процессов в СППР рассмотрены в научных трудах зарубежных ученых: Дж. JI. Гибсона, Т. Уайтина, Дж.Хедли, А. Прекопа, Е. Харольда и других.

Актуальность работы. Крупные промышленные предприятия (группы предприятий) оказывают существенное влияние на социально-экономические процессы в обществе и экономическую среду в современной России. Однако, в свою очередь, неблагоприятные условия воздействия гетерогенной среды значительно воздействуют на результаты их деятельности. Под группой предприятий (ГП) будем понимать объединение нескольких независимых до этого предприятий с целью повышения эффективности деятельности, централизации управления. Кроме ГП существуют другие формы объединений: холдинги, корпорации, финансово промышленные группы, концерны. В рамках данной работы их отличия не существенны, поэтому для краткости под термином ГП будем понимать все формы объединений предприятий.

В то же время, применение систем поддержки принятия решений (СППР), для решения данной задачи, требует внесения адекватных изменений в подобные системы, а зачастую разработку этих систем с нуля, так как именно финансовые ресурсы являются наиболее востребованными и дорогостоящими, а следовательно, планирование распределения финансовых ресурсов ГП является ключевым аспектом функционирования группы предприятий. При соответствующей организации механизмов демпфирования, они позволят сделать процесс планирования распределения финансовых ресурсов ГП более адаптированным к изменениям гетерогенной среды функционирования, а также адекватно реагировать, сглаживать, демпфировать целый комплекс негативных последствий от внешних и внутренних воздействий среды, что позволит ГП избегать нестабильного состояния.

11 также взаимодействие системы с изменяющейся внешней и внутренней средой.

3. Разработка методики построения СППР.

5. Реализация по разработанным моделям и принципам устойчивой к чрезвычайным ситуациям СППР при планировании распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования. I

Методы исследования. Полученные результаты исследования базируются на использовании методов и средств системного анализа, математического моделирования, теории принятия решений, теории активных систем, а также теории построения автоматизированных информационных систем.

Основными научными результатами работы являются:

3. Формальная модель активного элемента системы поддержки принятия решений, обладающая собственной базой данных (БД) произвольной структуры, в отличие от традиционных объектов, оперирующих с внешними (центральными БД) имеющими строгие ограничения (например, фиксированные наборы таблиц и размеры полей), позволяющая самостоятельно накапливать необходимую информацию по всем входам и параметрам;

13 состояние системы в условиях гетерогенной среды, а также помогают снизить затраты времени на разработку финансовых планов ГП. 5. Методика построения мультиагентной СППР при планировании распределения финансовых ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования, соответствующая основным принципам создания подобных систем, но отличающаяся от известных методик следующими особенностями:

-наличием механизма демпфирования;

- разделением мультиагентной системы по уровням иерархии. Практическая полезность работы определяется разработанными и проверенными на практике методическими рекомендациями, технологиями и практическими руководствами по проектированию и созданию СППР при планировании распределения ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на:

Всероссийской научно-практической конференции: "Нефтегазовые и химические технологии " (г. Самара 2007 г.);

Всероссийской научно-практической конференции: "Современное общество: Актуальные проблемы и перспективы" (Волгоград 2009 г.);

Международной заочной научно-практической конференции: "Современные направления научных исследований" (Екатеринбург 2010 г.); III Международной научно-практической конференции: "Наука в современном мире" (г. Таганрог 2010 г.);

III ежегодной международной научно-практической конференции:

Перспективы развития информационных технологий" г. Новосибирск 2011 г.), а также на семинарах кафедры в период с 2007-2011 гг.

Заключение диссертация на тему "Система поддержки принятия решений при планировании распределения ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования"

Выводы по главе

1. На основе разработанных архитектур агентов и MAC для проектирования и применения СППР автором предложена архитектура базовой системы и базовая архитектура агента, позволяющая накапливать, обрабатывать и использовать знания ГП для ее адаптации к неблагоприятным воздействиям гетерогенной среды и выработки управляющих воздействий с целью достижения поставленных конечных целей.

2. Для формирования распределения финансовых ресурсов, разработаны модели формирования внутренних финансовых потоков для предприятий, имеющих сетевую организационную структуру и разработана математическая модель мультиагентной системы.

3. Разработанную автором схему СППР при планировании распределения финансовых ресурсов ГП на основе технологий MAC можно разделить на ряд модулей (подсистем), взаимодействующих между собой. Это модуль управления процессами обработки информации (динамическая экспертная система), модуль моделирования, модуль программных средств, позволяющих расширить возможности системы по управлению финансами ГП, а также модули руководителя финансовой службы, внешней среды и управляемого объекта. В отдельный модуль имеет смысл сгруппировать все базы данных и знаний.

5 Внедрение системы поддержки принятия решений при планировании распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования

5.1 Регламент процесса планирования распределения с учетом механизма демпфирования финансовых ресурсов в группе промышленных предприятий

Предложенная в данной работе система поддержки принятия решений позволяет осуществлять процессы поддержки планирования распределения финансовых ресурсов внутри группы промышленных предприятий на основе их плановых показателей, с применением механизмов демпфирования и тем самым осуществлять формирование оптимального консолидированного плана всей ГП, защищенного от негативных последствий воздействия внешней внутренней среды. Внедрение предлагаемой системы в данной главе будет рассмотрено на примере группы компаний "СТРОЙТЕХНОКОНТАКТ".

История Группы компаний «СТРОЙТЕХНОКОНТАКТ» (ПС «СПС») началась сравнительно недавно, в 1999 г., и за десятилетие с небольшим, приобрела статус ведущей инжиниринговой компании полного цикла, специализирующейся на реализации ЕРС, ЕРСМ, EPCS и РСМ контрактов. Быстрый рост компании, высокая конкурентоспособность и финансовая стабильность повысили инвестиционную привлекательность компании и открыли новые возможности для развития бизнеса. Одна из основных услуг, предлагаемых компанией на энергостроительном рынке, это профессиональное выполнение функций генерального подрядчика.

В настоящее время ПС «СПС» является генеральным подрядчиком ОАО «ФСК ЕЭС» по строительству 11 подстанций 220 кВ, расположенных в различных регионах РФ, и ОАО «АК» Транснефть» по реализации проекта ВСТО-2 на участке НПС «Сковородино» - СМНП «Козьмино». Реализуя проекты в качестве генподрядной организации, используя накопленный потенциал и четкую организацию производственных процессов, компания ООО «СПС» является гарантом высокого качества работ, минимальных сроков и экономии средств.

104

По итогам 2010 г. ГК «СТК» была признана лучшей электросетевой компанией среди ведущих генподрядчиков ОАО «ФСК ЕЭС». Обладая всеми необходимыми производственными ресурсами и огромным опытом работы, ГК «СТК» является надежным источником инвестирования. Сотрудничество с гигантами энергорынка России обеспечивает высокую конкурентоспособность и финансовую стабильность компании. Взаимовыгодные отношения обеспечивают эффективность всего инвестиционно-строительного процесса, гарантирует минимизацию рисков и высокий уровень профессионализма.

Для постановки консолидированного планирования и механизма оптимального распределения финансовых ресурсов необходимы не только решение методологических проблем и формирование инструментария, но и разработка соответствующих организационных процедур, регламентирующих все вопросы взаимоотношения отдельных структурных подразделений, предприятий ГК с управляющей компанией и руководством ГК.

Регламент планирования — это установленный в ГК порядок составления, представления, согласования, оптимизации и консолидации плановых показателей. Его составными элементами являются:

• плановый период;

• сроки и порядок составления, представления, согласования, оптимизации и консолидации плановых показателей;

• плановый цикл или шаг финансового планирования - период, по истечении которого составляются отчеты об исполнении ранее разработанных и утвержденных планов;

• периодизация планового контролинга, который включает периодический мониторинг текущей деятельности, сравнение объемов производства и реализации, структуры и объемов затрат с плановыми данными, сроки и порядок составления отчетов об исполнении планов, проведение план-факт анализа. При разработке и внедрении консолидированного планирования и механизма распределения финансовых ресурсов прежде всего необходимо определить плановый период, или горизонт финансового планирования.

Плановый период - это период, на который составляется консолидированный план ГК. При этом следует отметить, что различные планы должны иметь унифицированный плановый период. Продолжительность планового периода в зависимости от специфики работы ГК может различаться. По данным Хрупкого [68], за рубежом компании, особенно крупные, составляют планы на срок до 3-5 лет. В России данный срок значительно короче — до 1 года. Это связано с сочетанием социально-политической и нормативно-правовой нестабильности с отсутствием практики среднесрочного и долгосрочного финансового планирования.

В теории [68] в рамках планового периода выделяются два этапа. Первый — период директивного планирования, когда все принятые и утвержденные плановые показатели обязательны к исполнению. Второй — период индикативного планирования, в рамках которого устанавливаются лишь общие ориентиры финансовых планов ГК. За рубежом планы на период свыше одного года, как правило, являются идикативными, в пределах же календарного года финансовые показатели и плановые данные строго утверждаются как директивные.

При внедрении СППР при планировании распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования в ГК «СПС» наиболее целесообразным является выделение планового периода в рамках одного года. Такая длина планового периода обусловлена спецификой экономического и законодательного развития страны в настоящее время, не позволяющее осуществлять планирование на более длительные периоды. Однако это не говорит об отсутствии необходимости у ГК формировать среднесрочные и долгосрочные планы, так как не зная ориентиров, не устанавливая целей и параметров бизнеса, нельзя осуществлять целенаправленное развитие компании.

Плановый период (календарный год) предлагается разделить на две части: директивную часть (первый квартал) и индикативную (оставшиеся три квартала). Соответственно на первый квартал планы должны был. более подробными и иметь максимально возможный уровень детализации.

Минимальный плановый период, или шаг планирования, представляет собой единицу измерения планового периода. Для плана ГК «СТК» целесообразно

106 установить минимальный плановый период длиной один месяц. Это объясняется тем, что, во-первых, маловероятно существенные изменения в структуре себестоимости продукции под влиянием инфляции издержек или изменения налогового законодательства в течение периода меньше, чем один месяц; во-вторых, распределение косвенных затрат на предприятиях осуществляется помесячно; в-третьих, более длительные периоды для шага планирования приводят к ухудшению управляемости предприятиями, так как теряется степень детализации финансовой информации.

После определения планового периода осуществляется разработка процедур составления планов отдельных предприятий, входящих в группу, их представления, согласования, оптимизации и консолидации в планы всего ПС. Порядок составления планов предполагает, прежде всего, введение единых сроков и унифицированных процедур для всех предприятий группы, а также для процедур оптимизации и консолидации в управляющей компании.

Кроме того, руководству ГК необходимо установить плановый цикл, то есть принять решение о том, когда будут подводиться промежуточные итоги исполнения планов внутри планового периода и будут осуществляться корректировки на оставшуюся часть всего планового периода. Плановый цикл для ГК «СТК» целесообразно установить на уровне одного месяца. Это связано с высоким уровнем в ГК технической оснащенности финансовой службы, налаженной технологией оперативного учета и поставленным менеджментом предприятий ГК.

На основании установленного планового цикла определяются процедуры планового контроллинга Его инструментарием является план- факт анализ, т.е. сопоставление прогнозов отдельных финансовых показателей с реальными их значениями. Особенности регламента план-факт анализа продиктованы тем обстоятельством, что отчеты об исполнении планов отдельных предприятий и ГК в целом составляются и сам план-факт анализ проводятся до осуществления корректировок и внесения каких-либо изменений в планы. В сущности выявление отклонений прогноза от факта является основной для принятия решения о том,

107 какие изменения могут потребоваться. Регламентом план-факт анализа устанавливается также в какие сроки обрабатываются отчеты об исполнении планов, вырабатываются и принимаются решения на основе их результатов.

Длина планового цикла предопределяет периодичность осуществления оптимизации распределения финансовых ресурсов между предприятиями ГК. Это связано с тем, что оптимизационная модель, разработанная во второй главе данной работы, полностью основывается на данных планов предприятий ГК. Соответственно, в каждом следующем плановом цикле при очередной корректировке планов необходимо формировать новое оптимальное распределение финансовых ресурсов ГК.

При составлении консолидированных планов требуется установить следующие сроки:

1. срок, не позднее которого маркетинговый департамент ГК предоставляет информацию о прогнозируемом спросе на продукцию в предстоящем периоде в каждое торговое предприятие ГК;

2. срок, не позднее которого производственный департамент ПС предоставляет производственную программу на предстоящий период с разработанными производственно-сбытовыми цепочками в каждое предприятие

ГК;

3. срок, не позднее которого каждое предприятие ГК должно представить свой план в службу, занимающуюся рассмотрением и последующей их оптимизацией и консолидацией в сводные планы ГК;

4. срок, в течение которого, руководство ГК осуществляет согласование и утверждение планов как отдельных предприятий, так и корпорации в целом;

5. срок, до которого должно быть рассчитано оптимальное распределение финансовых ресурсов между предприятиями ГК, осуществлено формирование консолидированного плана, утверждены и доведены до соответствующих предприятий и служб ГК.

Для ГК «СТК» предложено различать два варианта порядка составления планов предприятиями ГК. Первый вариант предусмотрен для тех предприятий ГК,

108 которые впервые составляют свой план на предстоящий год. Плановые данные на все месяца планового периода подлежат утверждению в качестве годового плана данного предприятия. Эти планы составляются и предоставляются в головную компанию ГК не позднее 20 месяца, предшествующего новому плановому периоду. Для корректного формирования планов предприятие, впервые составляющее план, должно получить данные по прогнозируемому объему спроса и производственную программу на плановый период от маркетингового и производственного департамента управляющей компании за один месяц до начала нового планового периода. До 15 числа такое предприятие ГК должно предоставить другим предприятиям ГК, с которыми оно ведет или планируется, что будет вести финансово-хозяйственные отношения, плановую информацию о их взаимоотношениях: планируемую трансфертную стоимость передаваемой продукции, стоимость потребляемой продукции, изменение дебиторской и кредиторской задолженности и т.д. В течение 5 дней данная информация должна быть согласована с предприятиями-контрагентами. Такое согласование может осуществляться с привлечением финансового, производственного и маркетингового департаментов управляющей компании. После получение управляющей компанией планов предприятия ГК, впервые составляющего план, по регламенту в течение 10 дней осуществляется согласование, оптимизация, консолидация и утверждение планов всего ГК. К первому числу нового планового периода планы должны быть полностью утверждены.

Второй вариант процесса планирования предназначен для предприятий ГК, уже имеющих планы. В данном варианте определяется порядок разработки планов внутри планового периода Речь идет об установлении сроков корректировок и внесения изменений в ранее составленные и принятые планы, т.е. о сроках составления, согласования, оптимизации, консолидации и утверждения скорректированных планов, которые разрабатываются после предоставления отчетов об исполнении планов за предыдущий период. При этом помимо корректировок ранее принятых планов, также составляются плановые данные, выходящие за пределы планового периода В этом собственно заключается смысл

109 следования принципу скользящего планирования (непрерывного составления планов).

По истечении месяца планового периода в финансовом департаменте управляющей компании ПС готовится отчет об исполнении планов предприятиями ГК в прошедшем месяце. Отчет должен быть подготовлен и предоставлен руководству ГК и предприятий группы в течение 5 дней после окончания месяца В такие же сроки маркетинговый департамент ГК подготавливает корректировки прогноза спроса на следующие месяца планового периода, а также прогнозирует объем спроса на месяц следующего планового периода и до 5 числа текущего месяца передает данные в производственный департамент. Производственный департамент в течение 5 дней осуществляет подготовку изменений производственной программы с учетом корректировок производственно- сбытовых цепочек ГК До 10 числа текущего месяца производственный департамент предоставляет данные производственной программы предприятиям ГК На основе производственной программы и прогноза сбыта предприятия ГК осуществляют корректировку планов и планирование плановых индикативных показателей своей деятельности на месяц, следующий за плановым периодом. Таким образом, у предприятий ГК в любой момент времени существуют планы на следующие 12 , месяцев. При этом показатели на первые три месяца подробные и носят директивный характер, а на оставшийся период более обобщенные и носят индикативный характер. До 15 числа текущего месяца предприятия на основе скорректированных планов должны предоставить своим внутригрупповым контрагентам информацию о планируемых с ними взаимоотношениях и в течение 5 дней согласовать с ними эти показатели. До 20 числа текущего месяца предприятия ГК обязаны предоставить планы на следующие 12 месяцев в финансовый департамент управляющей компании. В управляющей компании в течение 3 дней осуществляется окончательное согласование всех планируемых внутригрупповых операций, проверка на правильность формирования планов с точки зрения методологии планирования и соответствие планов производственной программе ГК и прогнозам спроса. В случае необходимости в планы совместно с предприятиями но

ГК вносятся изменения. Далее в течение 2 дней финансовый департамент осуществляет расчет оптимизационного распределения финансовых ресурсов между предприятиями ГК на основе их согласованных планов и формирует консолидированный план ГК. При этом следует заметить, что после оптимизации планов осуществляется повторные изменения плановых показателей по объемам производства и реализации продукции, таким образом, чтобы достичь максимизации плановой маржинальной прибыли ГК в предстоящий период. Только после этого происходит окончательная консолидация планов в сводные финансовые планы всего ГК. До 25 числа расчеты по оптимизации распределения финансовых ресурсов и консолидированные планы ГК на предстоящий период предоставляются на рассмотрение руководству ГК, где осуществляется окончательное их утверждение. В срок до 30 числа текущего месяца утвержденные плановые показатели и расчеты оптимального распределения финансовых ресурсов должны быть доведены до всех предприятий и служб ГК.

Нулевой цикл планирования, представленный на графике, соответствует первоначальному составлению плана, когда предприятие ГК формирует план в первый раз. На этом цикле предприятие формирует план на год с помесячной разбивкой. При этом первые три месяца — директивная, все последующие — индикативная часть. Первый цикл планирования начинается в первом же месяце планового периода; предприятие корректирует план на весь плановый период, четвертый месяц план становится директивной частью, разрабатывается план на следующий за плановым периодом месяц. Далее в следующих месяцах процесс планирования становиться непрерывным.

Оптимизация распределения финансовых ресурсов между предприятиями ГК и формирование консолидированного плана происходит на каждом цикле планирования.

Следует отметить, что порядок планирования в вертикально- интегрированном ГК не так оперативен, как классическая система ежемесячного планирования. Так, например, в любом цикле планирования (кроме нулевого и первого цикла планирования) в текущем месяце происходит формирование отчета об исполнении

И1 плана предыдущего месяца и по его результатам корректировка планов будущих периодов без изменения плана текущего месяца.

Однако данное уменьшение оперативности связано с длинной системой согласования плановых показателей и формированием скоординированных финансовых планов в сложноинтегрированной корпоративной структуре. Для того чтобы плановый регламент заработал в ГК как часть управленческой технологии, необходимо закрепить во внутренних нормативных документах — в Положении о финансовом планировании.

Положение необходимо для того, чтобы планирование функционировало в ГК как непрерывный механизм. Такой механизм призван сделать максимально ясным процедуру представления, согласования и утверждения планов отдельных предприятий ГК и исключить влияние субъективных факторов.

В течение периода между сроками составления планов предприятий ГК и утверждения консолидированных планов и расчетов по оптимальному распределению финансовых ресурсов в ГК производится согласование плановых показателей на нескольких уровнях управления корпоративной структурой. Эти согласования представляют собой разрешение так называемого конфликта интересов. В регламенте плана четко прописывается процедура согласования планов в процессе их под готовки, оптимизации и консолидации.

5.2 Техническая реализация СППР

Как видно из предыдущего раздела, применение СППР достаточно обширно, но для построения любой СППР необходим инструментарий, состоящий из двух компонентов;

- средств разработки;

- окружения периода исполнения.

Первый компонент ориентирован на поддержку процессов анализа предметной области, создаваемой СППР, и проектирование агентов с заданным поведением. Второй - обеспечивает эффективную среду для выполнения агентно-ориентированных программ.

При создании модели интеллектуальной системы поддержки принятия решения использована методология ситуационного управления, которая функционирует в двух контурах - контуре организации управления (адаптация структуры системы) и контуре функционирования. При создании СППР реализованы принципы целевой направленности системы, оцениваемости (распознаваемости) ситуаций, обоснования решений, открытости системы, интегрального представления видов информации, адаптивности. СППР включает инструментальный и прикладной программные комплексы.

Предложенная модель конструирования организации управления включает в себе процесс создания конкретной (прикладной) СППР на основе базовой (инструментальной) системы [56].

На основе данной модели разработана автоматизированная информационная система (АИС) управления, состоящая из 2-х компонентов: «Предприятие +: Предприятие» и «Предприятие +: Управляющая компания».

Практическая реализация на программном уровне агентов системы заключается в разработке программного обеспечения как для предприятия, включающего в себя как агенты предприятия и агенты проектов, так и агенты для управляющей компании, которая включает в себя реализацию мета-агента, агентов УК и агентов финансовых институтов. Оптимальной с точки зрения быстродействия является клиент-серверная технология, где реализация взаимодействия агентов представлена на уровне сервера (блок хранимых процедур) и на уровне клиентской части реализованы АРМы руководителя, оператора и системного аналитика.

Для разработки клиентской части программного комплекса применялся язык программирования MS Visual Basic 6.0 с использованием компонентов сторонних разработчиков (КСР), позволяющих использовать дружественный пользователю интерфейс и предоставляющий возможность интерпретировать уже полученный с БД данные в практически любой удобной пользователю форме.

База данных разработана на MS SQL Server 2010 Professional Edition. Так как программный комплекс является серверно-ориентированным, то основная нагрузка на вычисления приходится на серверную часть. Для оптимизации времени расчетов широко используются механизмы хранимых процедур, разработанных на внутреннем языке запросов transact-SQL и временных таблиц.

Структура программного комплекса представлена на рисунке 5.1.

Клиентская часть

Блок формирования запросов

Блок представления данных

КСР)

MS Visual Basic 6.0 + ЭУСР

Запросы 1кБ) Данные

50—ЮОкБ)

Серверная часть

Агентный

Блок обработки блок запросов ^-^

Блок Данные временных таблиц ^— —

MS SQL 2010

Рисунок 5.1 - Структура программного комплекса

По команде пользователя в Блоке формирования запросов в клиентской части программного комплекса формируется запрос-обращение к соответствующей хранимой процедуре в Блоке обработке запросов в серверной части - объем передаваемых данных менее 1кБ. Хранимая процедура, написанная на внутреннем языке запросов базы данных, обрабатывает данные и заносит их в Блок временных таблиц. Далее данные из временных таблиц из серверной части поступают в блок предоставления данных клиентской части - объем передаваемых данных составляет порядка 50-100кБ. В блоке предоставления данных с помощью элементов управления

114 сторонних разработчиков (к примеру, CyberCube - OLAP таблица) данные предоставляются в форме удобной для использования пользователем, который может уже, работая с данными элементами, управления получать данные в разном структурном виде. Данная схема позволяет снизить сетевые нагрузки за счет минимального объема передаваемых данных и вследствие ее серверной ориентированности существенно повысить быстродействие выполнения запросов, что позволяет пользователю просматривать большее количество вариантов. К примеру, при планировании деятельности одного предприятия одновременно могут разрабатываться до 5 вариантов планов с возможностью изменения до 50 параметров в каждом из вариантов.

Так как автором рассматривается взаимодействие внутри структуры ГП, то каждому предприятию, входящему в структуру ГП соответствует своя автоматизированная информационная система, и данные от каждой такой системы поступают в систему «Предприятие +: Управляющая Компания» (рисунок 5.2), где они обрабатываются для выработки общей стратегии развития и оптимизации распределения финансовых ресурсов [76].

После того, как данные из модулей информационной системы «Предприятие +: Предприятие» обрабатываются и конвертируются, они поступают в систему управляющей компании (рисунок 5.3), где на их основе производиться выработка дальнейшей стратегии развития. УК осуществляет выработку плана дальнейшей деятельности корпоративной структуры.

Ориентируясь на планирование и данные, поступающие из модулей информационных систем предприятий, управляющее звено корпорации проводит мониторинг текущего финансового состояния в подразделениях, входящих в нее. Далее проводиться анализ на основе полученных результатов и, согласуясь с имеющимися данными проведенной проверки, составляется финансовый план на следующий отчетный период.

Рисунок 5.3—Движение данных внутри системы Управляющая компания

Заключение

Эффективность деятельности современного предприятия возможна только при наличии единой корпоративной системы, объединяющей управление финансами, персоналом, снабжением, налогами и процесс управления производством.

Целью работы являлась разработка методологии проектирования и внедрения СППР при планировании распределения финансовых ресурсов ГП.

Для решения одной из основных проблем отсутствия или недостаточного развития системы оперативного планирования распределения финансовых ресурсов ГП, возникающей во время достижения цели эффективной работы, в результате проведенного анализа, было принято решение об использовании систем поддержки принятия решений на основе технологии мультиагентных систем, что позволило эффективно решить задачу оперативного планирования распределения финансовых ресурсов ГП с учетом механизма демпфирования.

Исследование опыта внедрения предлагаемых на нашем рынке зарубежных и отечественных программных продуктов, а также обзор и анализ применяемых методов и проработанных подходов к задаче оперативного планирования распределения финансовых ресурсов, проведенные в рамках диссертационной работы, показывают, что для создания систем ППР управления сетевыми предприятиями целесообразно применение мультиагентных технологий, позволяющих автоматизировать процессы планирования распределения ресурсов группы предприятий и их реконфигурацию в условиях неблагоприятных воздействий гетерогенной среды.

При достижении поставленной цели в работе были поставлены и решены такие задачи как:

3. Разработка методики построения СППР.

В работе проанализированы мультиагентные технологии как основа для управления предприятиями, рассмотрены основные принципы и этапы управления и сформирована общая схема процесса планирования распределения финансовых ресурсов группы предприятий. Осуществлен анализ механизмов внутреннего кредитования (в том числе конкурсных механизмов финансирования проектов, механизмов внутреннего кредитования для детерминированного и вероятностного случая), механизма внутреннего кредитования с гибкими ставками и механизмов совместного финансирования, что позволило выделить механизмы, которые можно рекомендовать к применению. Использование полученных результатов постановки и решения задач анализа корпоративных структур позволило сделать вывод, что решение задачи назначения центра, ответственного за распределение и выполнение корпоративного заказа позволяет существенно повысить эффективность функционирования ГП в целом и выгодно для всех ее подразделений.

Разработаны: механизмы планирования распределения в сетевых структурах, архитектура системы на базе технологии MAC для поддержки процессов принятия решений, математическая модель активного элемента в сетевых структурах, включающая модели поведения АЭ системы. На основе проведенного анализа спроектирована СППР при планировании распределения финансовых ресурсов группы предприятий с учетом механизма демпфирования.

Для решения поставленной задачи автором исследования была разработана математическая модель движения финансовых ресурсов группы предприятий и алгоритмы ее реализации в многоуровневой структуре управления корпоративными финансовыми ресурсами, позволившие разработать автоматизированную информационную систему ППР при планировании распределения финансовых ресурсов крупной корпоративной производственной структуры на базе мультиагентных технологий.

Автором впервые предложены и разработаны комплекс целевых функций группы предприятий, математическая модель движения финансовых ресурсов и комплекс ее ограничений.

Также впервые предложены и конструктивно проработаны принципы построения систем поддержки принятия решений для решения задачи планирования распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования, обеспечивающих оперативную обработку информации в процессах принятия управленческих решений.

Автор разработал методы взаимодействия агентов в системе ГП, проанализировал существующие архитектуры MAC и на их основе спроектировал систему ППР, реализующую предложенные методы взаимодействия активных элементов.

Разработка теоретических положений и создание на их основе модели ППР при планировании распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования стало возможным благодаря комплексному использованию теоретических и экспериментальных методов исследования.

Основными методами исследования являлись системный анализ, математическое моделирование, то есть разработка и исследование математических моделей планирования корпоративных финансовых ресурсов, алгебра и логика, методы имитационного моделирования, теории активных систем и исследования операций. Решение ряда новых задач, поставленных в работе, стало возможным благодаря известным достижениям указанных научных дисциплин и не противоречит их положениям, базируется на строго доказанных выводах фундаментальных и прикладных наук, таких как математический анализ, математическая статистика, теория оптимизации и планирование эксперимента.

Разработанные теоретические положения и новые технические решения опробованы экспериментально. Экспериментальные исследования проводились на экспериментальной базе Самарского государственного технического университета. Программная реализация в виде автоматизированной информационной системы ППР и в частности модуля планирования распределения финансовых ресурсов с учетом механизма демпфирования апробирована и испытана на предприятии ООО ГК «СТК» в рамках действующего производства. Она успешно используются финансовыми службами и руководством финансовых подразделений предприятия. Результаты внедрения и апробации анализировались и сопоставлялись с данными, имевшимися до внедрения разработанной автором работы системы. На настоящий момент СППР внедряется на уровне группы компаний, включающей в себя ООО ГК «СТК»

Разработанные в диссертационной работе новые методы проектирования СППР позволяют повысить эффективность финансовой деятельности группы компаний во время их текущей производственно-финансовой деятельности, что позволило им существенно повысить общие финансовые результаты деятельности группы компаний.

Полученные автором решения по планированию распределения финансовых ресурсов позволили провести комплекс мер по общему

120 оздоровлению» предприятия. После внедрения данного программного комплекса и проведенных мер экономический эффект от внедрения составил порядка 1.6 млн. руб., что позволяет предприятию увеличить капитализацию предприятия и в том числе объем оборотных средств. Кроме этого, отдельные теоретические результаты являются определенным вкладом в общую теорию таких наук, как моделирование мультиагентных систем.

Результаты экспериментальных исследований, приведенные в работе, представляют практический интерес при проектировании новых систем ППР при планировании распределения финансовых ресурсов предприятий с учетом механизма демпфирования, имеющих сложную сетевую организационную структуру, а также для модернизации существующих систем планирования распределения финансовых ресурсов.

Библиография Гайсин, Вадим Фаимович, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

1. Алексеев Н. Эволюция систем управления предприятием. // Проблемы Теории и Практики Управления, 1999, N 2, 103 107.

2. Альтшулер И. Мировые концепции управления производством. // PC Week/RE, 1997, 94, N 20, (27.05.97), 44-48.

3. Ангельцев A.A. Параллельное планирование и пути его реализации Текст. // Деп. В ВИНИТИ 03.04.07 №360-В2007.

4. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы М.: Финансы и статистика, 2003.

5. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия. СПб.: Питер, 1999.- 416.

6. Аузан В., Шпагина М. Новая экономика // Эксперт. 2000, №20, С. 1-5.

7. Афанасьев М.П. Корпоративное управление на российских предприятиях. М.: АО «Интерэксперт», 2000.

8. Базилевич Л.А., Соколов Д.В., Франева Л.К. Модели и методы рационализации и проектирования организационных структур управления: Учебное пособие. Л.: Изд-во Ленинград, фин-экон. ин-та, 1991.

9. Ю.Балабанов И. Т. Анализ и планирование финансов хозяйствующего субъекта. М.: Финансы и статистика, 1998.- 110.

10. П.Балашов В.Г. Модели и методы принятия выгодных финансовых решений. М.: Физматлит, 2003.

11. Балашов В.Г., Бурков В.Н., Дорохин В.В. Механизмы согласования корпоративных интересов. М.:ИПУ РАН, 2002.

12. Балашов В.Г., Ириков В.А. Технологии повышения финансового результата предприятий и корпораций. Практика и методы. М.:

13. Издательство ПРИОР», 2002.

14. Бланк И.А. Управление денежными потоками предприятия. К.: Ника-Центр, 2002.

15. Берштейн, JI. С. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах / JI. С. Берштейн, В. П. Карелин, А. Н. Целых. Ростов-на-Дону : Изд-во Ростовского университета, 1999. -278 с

16. Бобровский С. Стратегическое управление проектами. // PC Week/RE, 2000, 229, N 7, (07.03.00), 32.

17. Бочаров В.В. Корпоративные финансы. СПб.: Питер, 2001.

18. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов / Перевод с англ. М.: Олимп-Бизнес, 1997.

19. Бурков В.Н., Ириков В. А., Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1995.

20. Бурков В.Н., Кузнецов H.A., Новиков Д.А. Механизмы управления в сетевых структурах//Автоматика и Телемеханика. 2002. №12.

21. Валдайцев C.B. Оценка бизнеса. Управление стоимостью предприятия. М.: ЮНИТИ, 2000.

22. Ван X., Джеймс К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996.- 799 с.

23. Вейс A.A. Методологический подход к оптимальному управлению бюджетом группы компаний//Управление развитием региональных экономических систем: Сборник научных материалов Международной научно-практической конференции Киров, 2003 - с. 21-25.

24. Вейс A.A. Алгоритм построения системы оптимального управления финансовыми группы предприятий//Сборник материалов 1-ой Международной научно-практической конференции «Экономика. Управление. Логистика» Самара: СамГАПС, 2004 - с.54-58.

25. Вейс A.A., Ангельцев A.A. Использование открытых мультиагентных систем в распределении финансовых потоков группы предприятий //123

26. Информационные технологии моделирования и управления, 2006, 9(34).-С.1161-1165.

27. Вейс A.A., Вейс Ю.В. Синтез алгоритма управления финансовых потоков группы компаний // Межвузовский сборник научных трудов: Высшее образование, бизнес, преподавание Самара: СамГТУ, ПИБ, 2005 -с.32-36.

28. Вейс A.A., Ангельцев A.A., Файнберг Д.В. Модель целевых функций группы предприятий // Математическое моделирование и краевые задачи. Тез. докл. Четвертой Всерос. науч. конференции /; СамГТУ. -Самара: РИО СамГТУ, 2007. С.

29. Винник A.A., Ириков В.Д., Парфенова A.A. Методы подготовки и принятия выгодных финансовых решений при управлении бизнес-единицами. М.: ИПУ РАН, 1999.

30. Виттих В.А. Согласованная инженерная деятельность. Состояние, проблемы, перспективы // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1997, №1, С.6-14.

31. Виттих В.А, Мультиагентные модели взаимодействий для,построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах / В.А. Виттих, П.О. Скобелев//Автоматика и телемеханика,—2003. №1; — С. 177-185

32. Гайсин В.Ф. Механизм демпфера при распределении финансовых ресурсов//Нефтегазовые и химические технологии сборник научныхтрудов. По материалам IV Всероссийской научно-практической конференции г. Самара 14-18 сентября 2007 г. с.287

33. Геловани В. А., Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием современной информационной технологии. М.: Эдиториал УРСС, 2000.- 356 с.

34. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976.

35. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002.

36. Глущенко В.В. Информационные и структурные модели организационно-административных систем. СПб., 1997.

37. Горбунов А. Р. Дочерние компании, филиалы, холдинги. Организационные структуры, консолидированный баланс, налоговое планирование. М.: Издат. центр АНКИ, 1997.- 149 с.

38. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов A.B. Многоагентные системы // Новости искусств. Интеллекта. 1998, №2, С. 64-116.

39. Городецкий, В. И. , Котенко И. В. , Карсаев О. В; Интеллектуальные агенты для обнаружения атак в компьютерных сетях / В. И. Городецкий,126

40. И. В; Котенко, О. В. Карсаев // Труды VII национальной конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ 2000. Т. 2.-М.: Физматлит, 2000. - С. 771-779.

41. Дегтярев Ю. И. Системный анализ и исследование операций. М.: Высшая школа, 1996.- 335 с.

42. Друкер П. Ф. Эффективное управление. Экономические задачи и оптимальные решения. М.: Фаир-Пресс, 1998.- 288 с.

43. Евгенев Г.Б. Мультиагентные системы компьютерной инженерной деятельности // Информационные технологии, № 4, 2000, с.2-7.

44. Идрисов А. Б., Картышев В. Б., Постников А. В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. М.: Информ. издат. Дом 'Филинъ', 1997.- 271 с.

45. Ильдеменов C.B., Дранко О.И. Реформа предприятия и управление финансами. М.: КОНСЭКО, 1998.

46. Ириков В.А., Ириков И.В. Технология финансово-экономического планирования на фирме. Управление финансовыми потоками. 2-е издание. М.: МФТИ, 1997.

47. Катулев А. Н., Михно В. Н., Виленчик С. Н. Современный синтез критериев в задачах принятия решений. М.: Радио и связь, 1992.- 119 с.

48. Каплан Р., Нортон Д. "Сбалансированная система показателей". М.: Олимп-Бизнес, 2003.

49. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989.

50. Математические методы принятия решений в условиях неопределённости. // Сб. науч. тр. АН УССР. Ин-т кибернетики им. В. М. Глушкова. Киев, 1990.- 85 с.

51. Нариньяни А. С. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1986. № 5. С. 3—28.

52. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: Синтег, 1999.

53. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее. Информационные технологии и вычислительные системы, № 1, 1998, с.14-21.

54. Портер М.М. Международная конкуренция. М.: Междунар. Отношения, 1993.

55. Раппопорт Б. М. Оптимизация управленческих решений. М.: Теис,2001.- 264 с.

56. Робсон М., Уллах Ф. практическое руководство по реинженирингу бизнес-процессов / перевод с англ. М.: Аудит, Книги, 1997.

57. Рубцов C.B. Управление маркетингом и личностный фактор. // Маркетинг и маркетинговые исследования в России, № 1, 2000, С.12-16.

58. Рубцов С. В. Стратегическое планирование. Как строить крупный бизнес. // Computerworld Россия, 1999b, 188, N 27, С.36-37.

59. Словарь современной экономической теории Макмиллана. М., 1997.

60. Скобелев П.О., Андреев В., Виттих В.А., Батищев C.B., Минаков И.Г. Методы и средства создания открытых мультиагентных систем для поддержки принятия решений // Известия Академии наук. Теория и системы управления. 2003, №1.

61. Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений. Автометрия.2002.-№6. С. 45-61

62. Спицнадель В. Н. Основы системного анализа. СПб.: Бизнес-пресса, 2000.- 326 с.

63. Таран Т.А. Моделирование и поддержка принятия решений в когнитивных конфликтах // Известия АН. Сер. Теория и системы управления. 2001, №4, С. 114-130.

64. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусств. Интеллекта. 1998, №2, С.5-63.

65. Тренев В.Н. Управление финансами. М.: Финансы и статистика, 1999.

66. Фельдман А.Б. Управление корпоративным капиталом. М.: Финансовая академия при правительстве РФ, 1999.

67. Фролов Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. -Москва: МГПУ, 2000.- 294 с.

68. Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Матер, семин. «Проблемы искусственного интеллекта», ИПУ РАН, 1999.

69. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982.

70. Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. М.: Синтег, 2001.

71. Brazier F. Formal specifications of multi-agent systems: a real-world case IF. Brazier, B. Dunin Keplicz, N. R. Jennings, J. Treur II In First International on Multi-agent Systems (ICMAS95), June 1995 . - 1995. - P; 25-32.

72. Glase, N. Contributions to Knowledge Modelling in a Multi-agent Framework (The CoMoMAS Approach) : Fh; D. Thesis 7N, Glase. -Universite Henri Poincare, Nancy (F), 1996.

73. Lesser V. Cooperative Multiagent Systems: A Personal View of the State of the Art // IEEE Transactions on knowledge and data engineering, VOL. 11, NO. 1, JANUARY/FEBRUARY 1999, P. 133-143.

74. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice //130

75. Submitted to Knowledge Engineering Review, October 1994.

76. Wooldridge M., Jennings N. Applications of Intelligent Agents // SpringerVerlag. 1999.

77. Electronic Resourse.- Mode of access http://www3xa.com/FiIes/DataSheets/afmodelingsuite pd.pdf.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00