Delist.ru

Автоматизация процессов мониторинга поставок комплектующих в региональной структуре предприятий автомобильной промышленности (25.05.2009)

Автор: Шарков Артем Анатольевич

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем, классический теоретико-множественный аппарат, теория случайных процессов, теория графов, методы математического программирования, имитационное моделирование и др.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методики, методы, модели и алгоритмы оперативного управления поставками комплектующих. На защиту выносятся:

модели теоретико-игрового анализа механизма определения согласованных цен;

модель централизованной схемы снабжения поставками комплектующих;

структура автоматизированной системы управления потоками комплектующих;

программно-моделирующий комплекс оперативного управления материальными потоками.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации процессов управления поставками комплектующих. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ (ГТУ).

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

на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2005-2008 гг.);

на заседании кафедры «АСУ» МАДИ (ГТУ);

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации процессов оперативного управления поставками представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений в системе снабжения предприятий автомобильной промышленности.

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

Содержание работы

Во введении показана актуальность решаемой проблемы, сформулирована цель и задачи исследования, приводится краткое описание содержания глав диссертации.

 Анализ методов и моделей

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей мониторинга поставок комплектующих в подсистеме материально-технического обеспечения предприятий автомобильной промышленности. Решая эту задачу, работники органов снабжения должны изучать и учитывать спрос и предложение, уровень и изменение цен на них и на услуги посреднических организаций, выбирать наиболее экономичную форму товародвижения, оптимизировать запасы, снижать транспортно-заготовительные и складские расходы.

Проведен анализ текущего состояния рынка автомобильных комплектующих. Показано, что непрерывное развитие рыночных экономических отношений требует решения сложных и трудоемких задач оптимизации запасов, которые невозможно получить при отсутствии развитой информационной системы, позволяющей получать адекватные рыночному спросу прогнозы потребности в запасных частях, соответствующие динамике сегодняшнего дня.

Анализ исследований российских и зарубежных ученых (в том числе В.В.Волгина, Н.В.Ермолина, Е.Р.Добронравина, Курта Хоффмана и др.), а также обзор решений крупных европейских и японских производителей (Daimler-Chrysler, Toyota, Mazda) показал, что затраты предприятий на формирование и поддержание складов запасных частей могут быть значительно снижены за счет централизации управления запасами складов в масштабах сбытовой цепи предприятия-производителя, повышения точности прогнозирования потребности и оптимизации хранимой номенклатуры.

Таким образом, прогнозирование потребности в комплектующих является важнейшей задачей АСУ ТП. Необходим анализ и развитие существующих методов прогнозирования, а также разработка новых методов, отвечающих сегодняшней экономической ситуации и использующих возможности современных информационных технологий.

В качестве объекта автоматизации рассматривается технологический процесс поставок комплектующих в сбытовой цепи предприятий автомобильной промышленности.

Проведен анализ существующих методов прогнозирования потребности в комплектующих. В обзор методов включены:

методы, рассматривающие автомобиль как единое целое – неделимый объект,

методы, рассматривающие автомобиль как сложную структуру взаимодействующих агрегатов;

методы, посвященные определению потребности в запасных частях к конкретным техническим средствам или применительно к конкретным природно-климатическим условиям;

методы, при которых определение потребности в запасных частях сводится к решению задачи оптимального управления запасами, с целью минимизации потерь от хранимых излишков и из-за отказов при неудовлетворении заявок.

Анализ используемых методик показал, что существующие подходы к определению необходимого количества и номенклатуры поставляемых запасных частей были разработаны для плановой экономики и их использование в условиях рынка неэффективно. В некоторых работах вопросы определения потребности в запасных частях на основе маркетинговых исследований проработаны достаточно глубоко, однако в основном они носят общетеоретический характер, и мало пригодны для практического использования. Регрессионные модели, применяемые в настоящее время, требуют частого пересмотра предикторов, что сопряжено с трудоемким процессом определения корреляционной значимости факторов в изменяющейся внешней среде.

В диссертации рассмотрены проблемы современного развития работ в области создания информационного обеспечения систем поддержки управленческих решений управления запасами комплектующих. 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

Декомпозиция общей модели управления запасами предполагает использование ряда компонентов: потока заказов; вероятности отказов в зависимости от гарантированных сроков выполнения работ и поставок комплектующих; прогнозирования потока заказов. За основу формализованного представления модели принято процессное описание. На текущий момент модельного времени состояние процесса управления запасами комплектующих определяется двумя составляющими, а именно Xnit – поток принятых заказов и Snit - поток размещенных заказов (0Pn(i). Основным показателем, определяющим деятельность центра, является St – оборотные средства на t-ый месяц. Состояние модели полностью определяется этими двумя структурами: Xnt-1 и Snkt-1. Mns – срок реализации заказа, Mnx - срок передачи готовых изделий заказчику.

Общее состояние принятых заказов определяется таблицей X. Начальный этап пересчета состояния: Snkt - получение комплектующих через t месяцев; Snk0 - наличие комплектующих на складе. При этом SNnit = SNnit (Snit-1). Пересчет готовности к проведению работ: SNnit = SNn(i+1)t-1 , SNn4t определяется выбранной стратегией заказов, SNn0t = SNn0t-1 +SNn1t-1. На конец момента t - состояние размещенных заказов определяется соотношением Sn0t+1=Sn0t(Sn1t – формирование склада; Snit+1=Sn(i+1)t – сдвиг получения комплектующих.

В диссертации предлагается использовать методы и модели динамического управления потоками, в том случае, если потребности в комплектующих известны. Предполагается, что поток поставок проходит через управляемую сеть. Тогда им можно управлять за счет выбора конфигураций сети. Для определения правила выбора конфигурации сети введен вектор управления:

, Z+ - множество положительных целых чисел. При этом выполнена привязка каждой дуги базовой сети к определенной компоненте вектора управления. При некоторых значениях компоненты вектора управления связанная с ней дуга исключается из базовой сети, определяя тем самым одну из конфигураций сети. Одна и та же компонента вектора управления может быть связана с несколькими дугами сети. При одних значениях данной компоненты вектора управления некоторые связанные с компонентой дуги исключаются из сети, а другие – нет.

Основной задачей разработанной модели управляемой сети является обеспечение за счет выбора конфигураций сети оптимального перемещения потока, проходящего через сеть. Под оптимальным перемещением потока следует понимать прохождение через сеть наибольшего количества потока за заданное число тактов N.

В диссертации рассмотрены вопросы использования OLAP-систем. Так, большинство предлагаемых OLAP-приложений ориентировано на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство программных средств интеллектуального анализа данных, работающих в сфере определения закономерностей, используют одномерные массивы данных.

), но и на поиске закономерностей.

 Задачи Оптимизации и оценки экономической эффективности системы управления поставками комплектующих

загрузка...