Delist.ru

Автоматизация и дискретно-событийное моделирование процессов управления производственными запасами промышленного объединения (06.03.2009)

Автор: Яшуков Александр Владимирович

разработка процедур оптимизации на имитационных моделях управления запасами;

разработка SADT-моделей автоматизированной системы управления запасами;

разработка базы данных управления запасами промышленного предприятия;

разработка программно-моделирующего комплекса поддержки принятия решений процесса управления запасами.

Методы исследования

При разработке формальных моделей в диссертации использовались методы и модели имитационного моделирования, стохастической оптимизации, управления запасами, методы математического программирования, теория случайных процессов, теория массового обслуживания и др.

Научная новизна работы состоит в разработке методов, моделей, алгоритмов и методики дискретно-событийного моделирования стратегий управления запасами.

На защиту выносятся:

модель распределения запасов в виде управляемого регенерирующего процесса;

категорная и реляционная модели базы данных системы управления запасами;

SADT-моделей автоматизированной системы управления запасами;

программно-моделирующий комплекс системы управления запасами.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется предварительным статистическим анализом потоков заказов в ряде предприятий, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области моделирования и управления запасами промышленных предприятий. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2005-2009гг.);

на заседании кафедры АСУ МАДИ (ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процессов управления представляет интерес для теоретических и практических методов поддержки принятия решений по организации управления на промышленных объединениях.

Содержание работы

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и алгоритмов.

Во введении обосновывается актуальность работы. Ставятся цели и задачи исследований. Приводится краткое содержание глав диссертации.

 Анализ методов и моделей управления производственными запасами

В первой главе проведен анализ методов и моделей управления производственными запасами. Основу экономической эффективности деятельности промышленного объединения составляют своевременная поставка необходимого количества комплектующих на производственные участки. Деятельность всего объединения зависит от деятельности его структурных подразделений. К основным элементам организационной структуры промышленного объединения относятся: Бухгалтерия, Транспортный цех, Отдел прогнозирования, Ремонтное звено и т.п. Важным элементом организационной структуры является система ведения учета, и организации документооборота в части: оприходования материальных ценностей на складе; выставления счетов заказчикам; ведения базы данных по заказчикам; выписки товарных накладных и счетов фактур; списания материальных ценностей со склада; расчета себестоимости материальных ценностей; экспорта данных в бухгалтерскую программу и др.

Анализ исследований российских и зарубежных ученых показал, что затраты предприятий на формирование и поддержание складов могут быть значительно снижены за счет централизации управления запасами в масштабах сбытовой цепи предприятия-производителя, повышения точности прогнозирования потребности и оптимизации хранимой номенклатуры.

В диссертации рассмотрены проблемы современного развития работ в области создания информационного обеспечения поддержки управленческих решений управления производственными запасами. В общем случае, запас - это количество комплектующих, хранящихся на складе с целью будущего использования в производственном цикле. В случае дискретного времени величина запаса Zn определяется рекуррентным соотношением Zn+1 = Zn + (n+1 - f(Zn+1 + (n+1 , (n+1), где (n+1 – количество комплектующих на складе в момент n+1; (n+1 - потребность в комплектующих в интервале (n, n+1); f(Zn+1 + (n+1 , (n+1) - количество освоенных комплектующих в момент n+1. Предполагается, что потребности в комплектующих (1, (2, … - взаимно независимые одинаково распределенные случайные величины; заказы осуществляются в соответствии с некоторой политикой заказывания, а функция f определяется этой политикой. В данном случае справедливо неравенство f(Zn+1 + (n+1 , (n+1)( (n+1. В диссертации рассматривается два типа политик заказывания, допускается или нет неравенство f(Zn+1 + (n+1 , (n+1) > Zn + (n+1. Монотонная политика заказывания определяется критическим числом x*: если уровень запаса Zn(x*, то заказ не делается; Zn

Для моделирования процессов управления запасами проведен анализ дискретно-событийных подходов, основанных на описании регенерирующих процессов Так, случайный процесс ((t) является регенерирующим, если существуют такие случайные моменты времени, в которых он начинается заново в вероятностном смысле. При этом он каждый раз попадает в определенную точку фазового пространства (точку регенерации). Особенностью этого процесса является то, что “отрезки” процесса, заключенные между моментами регенерации являются вероятностными копиями друг друга. Это дает возможность получать на каждом интервале регенерации независимые оценки.

- интегральная оценка исследуемого процесса, N – число циклов регенерации, ((((i((j - длительность i-го цикла регенерации.

Решающими правилами для этого метода являются следующие требования: процесс неоднократно возвращается в некоторое фиксированное состояние (или область); среднее время возвращения конечно; моменты очередного возвращения являются моментами регенерации.

При построении дискретно-событийной модели основным составляющим объекта моделирования, каковыми являются его элементы, процесс, законы функционирования, соответствуют информационные объекты: ресурсы, действия и нерегулярные события, операции. Процесс в объекте моделирования представляет собой временную последовательность действий и нерегулярных событий.

Целью дискретного имитационного моделирования является воспроизведение взаимодействий, в которых участвуют компоненты, а также изучение поведения и функциональных возможностей исследуемой системы. Для этого выделяются состояния системы и описываются действия, которые переводят ее из одного состояния в другое состояние. При дискретно-событийной имитации состояние системы может меняться только в моменты совершения событий. Поэтому полный «динамический портрет» состояний системы может быть получен путем продвижения имитационного времени от одного события к другому. В большинстве языков дискретной имитации используется механизм продвижения времени, основанный на поиске очередного ближайшего события. Функционирование дискретной имитационной модели задается одним из способов:

1) фиксируются изменения состояния системы, происходящие в момент совершения событий;

2) описываются действия, в которых принимают участие элементы системы;

3) описывается процесс, через который проходят элементы системы.

В диссертации также проведен анализ статистических методов на предмет применимости к решению проблем моделирования процессов управления производственными запасами. В результате предлагается использовать всю совокупность статистических методов, включив их в контур автоматизированной системы поддержки принятия решений по выбору стратегий управления запасами.

 Разработка дискретно-событийных имитационных моделей распределения запасов

Во второй главе реализованы имитационные модели управления запасами в условиях стохастической неопределенности. При этом в моделях учитывается, что хранение всегда связано с издержками, а нехватка необходимых ресурсов с потерями заказов.

- отношение предшествования во времени.

загрузка...