ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

 

У вступі обґрунтовується актуальність завдання, формулюється мета роботи, її наукова новизна та практична цінність.

У першому розділі проведено аналіз сучасних підходів до побудови систем управління розвитком виробничо-економічних систем, існуючих методів розв'язання задач оптимізації типажу продукції і вирішення багатокритеріальних задач оптимізації.

Виявлено, що в основу більшості методологій управління в складних системах покладено програмно-цільовий метод. Він складається з чотирьох етапів: 1) формування цілей, які розробляються всередині самої системи; 2) формування програми, яка розраховується за допомогою спрощеної системи моделей; 3) розрахунок плану на найближчий період; 4) реалізація плану.

Враховуючи, що процес управління потребує обробки великих масивів інформації, розглянуто питання створення сучасних інформаційних технологій, які являють собою сукупність процесів збирання, передачі, обробки, зберігання та представлення інформації.

Розглянуто моделі та методи оптимізації типорозмірних рядів виробів та методи розв'язання багатокритеріальних задач оптимізації.

Аналіз існуючих підходів та пошук шляхів їх удосконалення дозволили поставити задачу розробки основних принципів побудови автоматизованої системи управління розвитком виробництва вантажних автомобілів, розробки моделей та методів оптимізації типажу продукції, створення інформаційних технологій підготовки даних.

Другий розділ присвячено створенню основних принципів побудови автоматизованих систем управління розвитком виробничо-економічних систем, формуванню на основі цих принципів функціональної структури такої системи, розробці математичного та інформаційного забезпечень для вирішення задачі оптимізації типажу продукції.

Зазначено, що однією з найбільш важливих задач, які стоять перед промисловими підприємствами, є вибір номенклатури перспективної продукції. Ефективний інструмент для розв'язання цієї задачі – спеціалізовані автоматизовані системи. Аналіз таких систем та методів вирішення задач, які в них використовуються, дозволив запропонувати в дисертаційній роботі шляхи їх удосконалення, що знайшло відображення в нових принципах побудови таких систем. Ці принципи полягають в наступному.

1.        В основу автоматизованої системи управління розвитком виробничо-економічних систем покласти програмно-цільовий метод управління.

2.        Аналіз та прогноз стану внутрішнього та зовнішнього середовища об'єкту, що управляється, проводити відносно наступних факторів:

-         попит на продукцію;

-         технологічна потреба;

-         основні характеристики існуючої та перспективної продукції;

-         ціни на основні види ресурсів;

-         основні характеристики технологій та технологічного обладнання, які використовуються, та перспективних;

-         виробничі можливості підприємств;

-         соціальний розвиток;

-         правове поле;

-         екологія.

3.        При формуванні програмної траєкторії розвитку розв'язувати задачі:

-         розробки сценаріїв перспективного ринку продукції на 5, 10, 15 років;

-         формування цілей, критеріїв та пріоритетних напрямків соціально-економічного розвитку;

-         формування пропозицій щодо типажу перспективної продукції;

-         розробки рекомендації щодо соціально-економічного розвитку виробничо-економічних систем;

-         формування пропозицій з раціональної спеціалізації та кооперації з зарубіжними фірмами;

-         розробки інвестиційних проектів та бізнес-планів;

-         розробки цільових комплексних програм.

4.    Використовувати методи прогнозування, які поєднують в собі переваги евристичних та формалізованих методів.

5.    Використовувати методи багатокритеріальної оптимізації, які орієнтовані на застосування алгоритмічних та аналітичних моделей.

Використання наведених принципів дозволить значно підвищити ефективність процесу управління розвитком виробничо-економічних систем завдяки застосуванню більш адекватних моделей, методів розв'язання задач та сучасних інформаційних технологій. Функціональну структуру автоматизованої системи управління розвитком виробничо-економічних систем, яка побудована на основі розроблених принципів, наведено на рис. 1. Формування та реалізація стратегії в цій системі здійснюється на основі послідовного розв'язання задач функціональними підсистемами з широким використанням зворотних зв'язків.

Виявлено, що однією з найбільш складних та значущих серед задач, які необхідно розв’язати в процесі створення стратегії, є визначення оптимальних, а також, враховуючи неточність вихідних даних, раціональних типажів перспективної продукції за допомогою методів оптимізації, орієнтованих на використання алгоритмічних та аналітичних моделей. Показано, що на цьому етапі поєднуються результати всіх попередніх етапів.

Рис. 1 Функціональна структура автоматизованої системи управління розвитком виробничо-економічних систем

Цілі розвитку підприємства передбачають створення максимально ефективного ряду виробів, тобто ряду, який задовольняє вимогам заявок при мінімальних сумарних витратах на всіх етапах життєвого циклу виробів. Тому першим критерієм оптимізації в роботі обрано саме мінімізацію сумарних витрат. Однак часто виникають ситуації, коли необхідно пожертвувати в якійсь мірі ефективністю ряду на користь будь-якого іншого показника. Так, наприклад, ряд, який синтезується, повинен задовольняти потреби в найбільшій мірі. Тому слід враховувати переваги замовників при використанні тих чи інших виробів на конкретному виді робіт. В результаті в роботі до розгляду взято також цільову функцію, що відображує суму оцінок переваг споживачів по всім виробам, які використовуються для обслуговування заявок.

Розглянемо модель задачі оптимізації типажу продукції. Припустимо, що продукція i-го типу, , може бути використана для обслуговування j-ої заявки,  де m – кількість типів продукції, яка використовується, виробляється, розроблюється та потенційно можливої, n – кількість заявок. Для обслуговування j-ої заявки необхідно  одиниць продукції i-го типу. Тривалість періоду планування дорівнює Т.

Для кожної j-ої заявки та продукції i-го типу експертом задається бал привабливості , який оцінює привабливість обслуговування заявки конкретним типом продукції. Причому, більш привабливому варіанту обслуговування відповідає найменший бал.

Знайдемо закріплення продукції на обслуговування заявок, оптимальне з точки зору мінімізації підсумованих витрат на обслуговування та максимальної привабливості для споживачів. Модель цієї задачі має вигляд

                                                        (1.b)

де  ‑ бульова змінна, яка дорівнює одиниці, якщо продукція i-го типу застосовується для обслуговування j-ої заявки та заявок, які нею породжені, та дорівнює нулю в протилежному випадку;

 – нелінійна функція одноразових витрат;

 – нелінійна функція витрат на виробництво;

z_ij – витрати на транспортування, налагодження та можливе доведення продукції i-го типу при обслуговуванні j-ої заявки;

, – зміна поточних витрат у порівнянні з (r-1)-м роком, пов’язана з призначенням на обслуговування деякої заявки однієї одиниці продукції i-го типу в r-му році з початку обслуговування цієї заявки;

, – залишкова вартість продукції i-го типу в r-му році з початку її експлуатації;

U – множина заявок, для обслуговування яких обов’язково повинна бути призначена продукція;

 – параметр, що оцінюється за допомогою аналітичної функції, алгоритму чи імітаційної моделі;

 – вимога до параметру в t-му році, qÎQ; , де знаком ]...[ означене найменше більше чи рівне ціле,

c – кількість заявок в одному році;

 – рік, що передує зміні i-го типу продукції на інший при обслуговуванні породжених заявок, J – множина заявок, що породжені заявкою l, для обслуговування яких призначена нова продукція,   – останній рік, коли необхідно обслуговування l-ї заявки та заявок, що нею породжені;

Ф – множина типів виробів, виробництво яких підготовлено на передісторії;

,  – норматив приведення різночасових витрат,  – розрахунковий рік,  при iÎF.

Неприпустимі варіанти закріплення на обслуговування задаються за допомогою присвоєння , .

Для врахування зміни цін та рівнів заробітної плати за час, що розглядається, у модель введено коефіцієнти , , , , .

За допомогою обмежень (2) перевіряється виконання різних вимог до типорозмірного ряду продукції, систем, що її виробляють та експлуатують.

Розглянута задача належить до класу динамічних нелінійних немарківських багатокритеріальних задач з бульовими змінними, яка включає в тому числі нелінійну цільову функцію та обмеження, що є аналітичними функціями, алгоритмами чи імітаційними моделями. Для її розв’язання розроблено метод з використанням мінімаксного підходу, що відноситься до методів неявного перебору.

Ідея методу, що пропонується, полягає в обчисленні нижньої межі для кожного з критеріїв в нормованій формі. Відповідно з мінімаксним підходом значення більшої з них порівнюється з рекордним значенням. Нижня межа для кожного з критеріїв обчислюється шляхом підсумовування нижньої межі для витрат чи суми балів переваг, пов’язаних з обслуговуванням заявок, які увійшли до часткового рішення, з нижніми межами для витрат чи переваг на обслуговування кожної заявки із продовження часткового рішення. Обчислення останніх проводиться шляхом відмови від обмежень (2) та пошуку для кожної заявки із продовження часткового рішення нижньої межі критерію при обслуговуванні її незалежно від інших заявок.

Доказано, що нижні межі для критеріїв обчислюються правильно за умови, що залишкова вартість будь-якого виробу не зростає при збільшенні терміну експлуатації.

В роботі проведено чисельне дослідження розробленого методу, яке підтвердило його високу ефективність. Так, на персональному комп’ютері на базі процесору Pentium з тактовою частотою 100 МГц задача розмірністю n=8, m=15 розв’язується, в середньому, 20 с, а розмірністю n=18, m=15 – 37 с.

Для оцінки можливості чи доцільності виробництва продукції, яка увійшла до ряду, що синтезується, в роботі створено імітаційну модель функціонування та розвитку промислового підприємства. Ця модель зберігає логічну структуру, послідовність протікання процесів за часом, характер та склад інформації про стан об’єкта. Алгоритм, який використано в моделі, реалізує кінцево-різностні рівняння, що моделюють функціонування та розвиток підприємства в динаміці. Імітаційна модель враховує прогнози попиту на продукцію, замовлення сировини, матеріалів, комплектуючих, поставку сировини, матеріалів, комплектуючих, їх складування, процес виробництва продукції, її складування, постачання споживачам. Вона також враховує такі процеси, як придбання та вибування основних фондів, наймання та звільнення робітників, стан розрахункового рахунку підприємства, обов’язкові платежі та роботу з кредитними ресурсами. При розгляданні багатопродуктового виробництва в моделі введено узагальнений монопродукт. Він має середньозважені характеристики, такі як ціна, ціна комплектуючих, маса, маса комплектуючих, матеріалів та т.і. Окрім самого виробничого процесу аналізуються затримки, пов'язані з запізненням поставки компонентів до складів підприємства, а також ті, що враховують запізнення при відправленні готової продукції.

Специфікою задачі оптимізації типорозмірних рядів виробів є необхідність використання вихідної інформації з різних галузей знань: економіки, соціології, екології, машинобудування, приладобудування, сільського господарства, будівництва та багатьох інших. Ця інформація може бути як кількісною, так і якісною. Для підготовки прогнозної інформації в роботі розроблено єдину інформаційну технологію.

У третьому розділі розглядається розроблена інформаційна технологія підготовки даних для оптимізації типажу вантажних автомобілів. Ця технологія складається з таких ключових компонентів: інформаційна технологія підготовки прогнозної інформації, яка запропонована у розділі 2; бази даних виробів світового автомобілебудування; алгоритми оцінювання потреби у вантажних автомобілях. Процес реалізації розробленої інформаційної технології полягає у виконанні наступних етапів.

1.       Аналіз предметної галузі, виділення та прогнозування розвитку факторів, важливих для процесу планування виробництва вантажних автомобілів, відповідно з інформаційною технологією підготовки прогнозної інформації.

2.       Класифікація перевезень, визначення середніх відстаней та обсягів перевезень основних вантажів.

3.       Визначення множини робіт по перевезенню вантажів та розбивка її на підмножини в залежності від специфіки виконання робіт.

4.       Аналіз існуючого розподілу вантажних автомобілів за типами та виділення основних техніко-економічних характеристик машин з використанням баз даних виробів світового автомобілебудування.

5.       Виділення вихідної множини автомобілів для оптимізації їх типажу.

6.       Розрахунок p_ij та підготовка інших вихідних даних для оптимізації типажу вантажних автомобілів згідно із запропонованими алгоритмами.

В процесі розв'язання зазначених задач були обчислені всі вихідні дані для оптимізації типажу вантажних автомобілів для умов України.

Вся інформація була отримана для 1992 року, який розглядається як базовий, а також для 1997-го. Порівняння результатів по двом цим рокам дало можливість простежити тенденції, які мають місце у вантажному автомобілебудуванні та у потребах в його продукції.

До базового варіанту потреб увійшли наступні вантажі: зерно, цукрові буряки, соняшник, картопля, овочі, фрукти, хліб, крупи та макаронні вироби, риба та рибні ТНС, м’ясо та м’ясопродукти, цукор, худоба, птиця, молоко, цемент, цегла, шифер, миючі засоби, взуття, одежа, ліки. Як бачимо, до базового варіанту потреб увійшли вантажі, найбільш необхідні для життя людини (продукти харчування, продукція сільського господарства, будматеріали та товари першої необхідності). Засновуючись на цьому можна стверджувати, що незалежно від економічної ситуації такий перелік з часом буде змінюватися неістотно.

В результаті аналізу технологій отримання, транспортування та вживання вантажів, які увійшли до базового варіанту, виділено роботи по перевезенню цих вантажів.

Сформовано вихідну множину вантажних автомобілів, до якої увійшли автомобілі вітчизняного виробництва, а також виробництва провідних світових фірм, за діапазоном вантажопідйомностей від 800 кг до 18,5 тон. Моделі обиралися за такими параметрами: вантажопідйомність, тип двигуну, його об’єм та потужність, витрати палива, екологічність, ціна. Враховуючи те, що необхідно побудувати перспективний типаж, автомобілі обиралися за умови конкурентоспроможності їх на ринку в найближчі роки.

Однією з ключових є інформація про кількість автомобілів p_ij і-ої моделі, необхідних для виконання кожної заявки j по перевезенню вантажів з базового варіанту потреб, . Для знаходження значень p_ij розроблено два алгоритми, які увійшли до інформаційної технології підготовки вихідних даних для оптимізації типажу вантажних автомобілів. Використання того чи іншого алгоритму залежить від специфіки виконання робіт по перевезенню вантажів. Перший алгоритм використовується для тих робіт, в яких темп представлення продукту для перевезення відіграє ключову роль, або специфіка товару потребує строгого обмеження загального часу на його транспортування. Другий алгоритм використовується, коли є відомими кількість споживачів даного продукту (магазини, колгоспні ринки, переробні заводи та т.і.) і темп споживання товарів.

Витрати на експлуатацію автомобіля при виконанні кожної з робіт переліку розраховувалися залежно від значення його пробігу, враховувалися також витрати на ремонти.

Для другого критерію основною інформацією для розрахунків є переваги, що віддаються споживачем тій чи іншій моделі для виконання робіт по перевезенню вантажів із підмножини, що розглядається. Для отримання такої інформації було сформовано анкети, які заповнили спеціалісти АТП та гаражів. Анкетування проводилося за десятибальною системою: найбільшій перевазі відповідає бал 1, а найменшій – 10. Підсумкова анкета розраховувалася шляхом находження медіани серед ряду оцінок експертів по кожному виду робіт, який виконується конкретним автомобілем.

В четвертому розділі наведено результати оптимізації типажу вантажних автомобілів для умов України згідно з розробленим методом.

Раціональний типаж відносно вантажопідйомностей автомобілів наведено на рис. 2, 3.

 

 

Рис. 2. Раціональний типаж вантажних автомобілів в залежності від вантажопідйомності за даними 1992-го року

 

Рис. 3. Раціональний типаж вантажних автомобілів в залежності від вантажопідйомності за даними 1997-го року

Так, згідно з отриманим типажем, для виконання щоденних робіт з перевезень найбільш типових вантажів, таких як продукти харчування, ТНС, будівельні матеріали та ін., як для 1992, так і для 1997 років раціональним виявилось використання ГАЗ-33021 "Газель" вантажопідйомністю 1,5 т (21% для даних 1992-го року і 25% для даних 1997-го року) та ЗІЛ-5301 вантажопідйомністю 3 т (47% та 64% відповідно). Крім того, до раціонального типажу за даними 1992 року увійшли також КрАЗ-5540 (15% перевезень), КрАЗ-65032 (6%) та ЗІЛ-133Г4 (11%), а за даними 1997-го – КрАЗ-5540 (6%), КрАЗ-65032 (5%).

При перевезенні основних видів сільськогосподарської продукції при її збиранні та розподілі для даних 1992 року раціональним було використання автомобіля КрАЗ-5540 вантажопідйомністю 8,5 тон. Для даних 1997 року при перевезенні цих вантажів більш раціональним виявилося використання ЗІЛ-5301.

Аналіз результатів розв’язання задачі свідчить, що оптимальне значення цільової функції сумарних витрат при вирішенні двохкритеріальної задачі для даних 1997-го року на 81,2 млн.USD менше, ніж при типажі, який отримано тільки з урахуванням критерію оптимізації переваг споживачів, що і визначає економічний ефект виконаної роботи.

Перевірка отриманого типажу на допустимість за допомогою розробленої моделі функціонування та розвитку промислового підприємства довела, що українські підприємства мають виробничі потужності для виробництва необхідної кількості тих вантажних автомобілів, які увійшли до оптимального типажу.

Виявлено тенденції в зміні раціонального типажу автомобілів для перевезення вантажів, що розглядаються, на найближчі 5-10 років.

Оптимальний типаж для покриття перспективного попиту на перевезення отримано за допомогою моделі соціально-економічного розвитку України, яка відображує можливі сценарії розвитку. За прогнозами зростання ВВП у 2005 р. у порівнянні з 1997 р. складатиме 11,8%. Очікуваний попит на вантажні автомобілі зміниться аналогічно.

Проведено аналіз стійкості отриманих результатів до зміни вихідних даних. В задачі, що розглядається, даними, які в найбільшій мірі впливають на результат та найчастіше змінюються, є витрати на виробництво автомобілів. Тому проведено дослідження стійкості результатів до зміни саме цієї вихідної інформації. Розроблено метод, згідно з яким витрати на виробництво виробів i-го типу збільшуються на величину , яка визначається відповідно з виразом:

,

де        R_s – випадкові числа, розподілені за рівномірним законом в інтервалі (0,1);

            γ ‑ коефіцієнт перекручування вихідних даних;

; L – кількість ітерацій.

Для кожного рішення, яке відрізняється від оптимального, підраховується значення цільової функції.

Далі обчислюється відносне відхилення  значення цільової функції (1а) F_max для рішень з максимальним значенням цільової функції від значення цільової функції F_opt для оптимального рішення, отриманого при неперекручених вихідних даних. Аналогічно визначається відносне відхилення  значення цільової функції (1b) П_max – рішення з максимальним значенням цільової функції від значення П_opt.

Проведений за цим алгоритмом аналіз стійкості отриманих результатів свідчить, що відносне відхилення значення цільової функції (1а) при значенні коефіцієнта γ = 0,5 складає 35,7%, а функції (1б) – 8%.