книги / Теоретические основы автоматизированного управления

Рис. 5.4. Гладкий прогноз потребности в выпускаемой продукции

Перечисленные направления обеспечиваются следующими груп­ пами методов:

•прямыми, при непосредственном влиянии на рынок;

•непрямыми (финансовые, научные, организационные).

Впрямых методах в условиях острой конкуренции возможны та­ кие разновидности, как атака, оборона, отступление.

При выборе направления возможно в качестве критериев исполь­ зовать прибыль, рентабельность, безубыточность.

Все решаемые задачи возможно разделить на две группы:

1)обеспечение рынка сбыта, совершенствование старой (выпус­ каемой) продукции;

2)создание и выпуск нового изделия.

Впервом случае речь идет о прогнозах на достаточно длительные промежутки времени. Во втором случае следует оценивать инвести­ ционные проекты.

Рассмотрим первую группу задач. На длительных интервалах воз­ можен гладкий (эволюционный) прогноз в предположении, что си­ туация революционно не изменится (рис. 5.4). Различные революци­ онные, скачкообразные изменения возможно учесть только при экс­ пертном прогнозе.

На основе гладкого и экспертного прогнозов строится програм­ мно-целевой подход (рис. 5.5). Гладкий прогноз «приходит» вточкуÆ Экспертный прогноз может приходить в точку В (разность б значений в точках А и В отрицательна, т.е. s > 0) или точку С (s < 0). Если е < О, возникает вопрос о дополнительном выпуске продукции, для чего строится дерево целей.

Для экспертного прогнозирования в методике ПАТТЕРН [37] предусмотрены следующие этапы:

1) составление возможных сценариев развития мира с оценкой вероятности каждого сценария;

Рис. 5.5. Схема программно-целевого подхода

Рис. 5.6. Дерево целей

2)построение дерева целей для наиболее вероятного сценария (рис. 5.6);

3)определение коэффициентов важности различных элементов дерева целей;

4)оценка состояния разработки элементов и сроков выполнения отдельных этапов;

5)учет взаимовлияния элементов дерева целей.

Существует множество вариантов экспертных оценок, одним из которых является методика Delphi (рис. 5.7).

Чаще всего оценка ведется в три тура, при этом предпочтительнее (для уменьшения влияния экспертов авторитетов в данной предмет­ ной области) применение закрытых оценок. Обычно в первом туре предлагается только перечень вопросов, а во втором туре они «привя­ зываются» к соответствующим датам. В третьем туре осуществляется уточнение названных дат.

Во второй группе решаются следующие основные задачи.

1.Учет действия рынка.

2.Учет условий конкуренции.

3.Учет сильных и слабых сторон фирмы.

4. Учет риска и неопределенности текущей стратегии.

5. Оценка инвестиций.

6 . Выявление ресурсных ограничений.

7. Выбор стратегии (в том числе инвестици­ онной).

любую коммерческую сферу деятельности (бизнес) с целью получения дохода в течение определенного временнбго промежутка. Срок жизни проекта (горизонт исследования) — промежуток времени, в пределах которого оценивается эффект от осуществляемых инвестиций.

Следовательно, нужно уметь оценить каждый инвестиционный проект, сравнить оценки и выбрать подходящий проект.

Оценки нужны прежде всего руководителю предприятия для при­ нятия решений о финансировании проектов из собственных средств. Если собственных средств недостаточно, используют заемные сред­ ства, для получения которых фирме следует представить кредитору соответствующие оценки проектов.

Общая схема процедуры отбора инвестиционных проектов пока­ зана на рис. 5.9. Рассмотрим подробнее блок «Оценка инвестицион­ ных проектов».

Оценку инвестиционных проектов осуществим на основе модели движения денежных средств (бюджетный подход) в процессе выпол­ нения проекта. Критерии могут быть финансовыми и экономически­ ми, например коэффициент ликвидности или коэффициент эконо­ мической эффективности.

♦Изменение цен на продукцию Изменение операционных затрат

Рис. 5.10. Функции чувствительности NPV к цене и затратам

В силу сказанного расчеты ведутся в постоянных ценах, а все не­ точности (устойчивость проектов) учитываются на основе чувстви­ тельности текущей стоимости проекта (NPV) к различным парамет­ рам (цена продукции, объем ее производства, инвестиционные затра­ ты и т. д.).

На рис. 5.10 приведена функция чувствительности к цене и инве­ стиционным затратам. Характерно, что для приемлемых проектов должно соблюдаться условие NPV > 0 (условие безубыточности). Из рис. 5.10 видно, что безубыточность достигается при цене на 20 % ниже расчетной и инвестиционных затратах, превышающих норму на 30 %.

Если результаты расчетов проекта не нарушаются при отклонени­ ях параметров на величину не менее 10 % от «номинала», то такие проекты считаются приемлемыми. Если эта величина колеблется от 5 до 10 %, то проект следует либо отклонить, либо подобрать для него другой вариант.

Необходимо отметить большую трудоемкость подобных задач, в силу чего для них создаются специальные приложения (COMFAR, PROJECT EXPERT, Альт-Инвест).

5.3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗАДАЧ

ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

5.3.1.Оперативное управление основным производством

Назначение оперативного управления — автоматизация планиро­ вания, учета, контроля и анализа оперативной информации при при­ нятии решений по выполнению плановых заданий на коротких про­ межутках времени (смена, день, пятидневка, декада, месяц).

Характерной особенностью является дискре­ тизация по времени и координатам в силу дис­ кретного характера продукции. Дискретизация по времени обусловлена и дискретным характером процессов самого компьютера.

Отсчет по времени может проводиться с фик­ сированной датой изготовления; с заданным ин­ тервалом календарного времени; на интервал ка­ лендарного времени.

Дискретизация может быть двух видов (рис.

б5.11):

1) [ft] = М = const, 1= 1, 2, 3,... (прецессион­ ный отсчет по времени);

2) [ft] = var — событийный отсчет.

Отсчет по координатам также может быть раз­ личным: заказ, изделие, сборочная единица, деталь, узел, партия про­ дукции.

Пусть Щ — время изготовления единицы продукции у-го вида. Тогда количество единиц продукции видаj, выпущенной на интерва­

соответствуют объемные процессы, серийный тип производства (рис. 5.11, а, кривые 1 и 2).

Если Nj[t,\ ~ 1, то это система с дискретной координатой, т. е. ей способствуют временные процессы, единичное и массовое производ­ ства (рис. 5.11, а, кривая 3).

Для первого случая возможно использовать аппарат линейного программирования, для второго — алгоритмы календарного плани­ рования (теория расписаний).

Подсистема имеет явно выраженную двухуровневую структуру управляющей части, в которой верхний уровень осуществляет коор­ динацию элементов нижнего уровня.

Все задачи делятся на две группы: для отдельных подразделений (внутрицеховые) и для технологической линии в целом (межцехо­ вые).

В межцеховых задачах, в свою очередь, можно выделить следую­ щие группы: согласование работы элементов, задачи упорядочения соответственно для системы, непрерывной и дискретной по коорди­ натам.

В задачах согласования темпы отдельных подразделений транс­ формируются в единый темп системы. Описание такой задачи воз­ можно с помощью аппарата линейного программирования.

Задача упорядочения формулируется следующим образом. Имеет­ ся К подразделений, которые чаще называют станками. Порядок за­ пуска деталей на станки может варьироваться. Время обработки каж­ дой детали на каждом станке задано. Необходимо найти такой поря­ док запуска деталей, который доставлял бы экстремум выбранной це­ левой функции. Насчитывается свыше десяти разновидностей целевых функций, из которых чаще всего используется время изго­ товления всех деталей.

Задача упорядочения имеет аналитическое решение для К = 2, 3 и — при определенных ограничениях — для К = 4. При К > 4 задача аналитического решения не имеет и потому используются различные эвристические алгоритмы, в том числе — алгоритмы, справедливость которых доказана для частных случаев.

Далее будем говорить — если нет специальных оговорок — о се­ рийном типе производства.

Задачи внутрицехового уровня делятся на следующие группы.

1.Задачи планирования:

•план выпуска по изделиям;

•разработка плана производства деталей;

•определение потребностей в материалах;

•расчет производственных мощностей;

•определение нормативного опережения запуска;

•календарное планирование для отдельных цехов;

•расчет фонда зарплаты;

•расчет загрузки оборудования;

•оперативное планирование материально-технического снабже­

ния.

2.Задачи учета и контроля:

• оперативный учет выполнения плана выпуска деталей;

•учет потерь от брака;

•учет использования материалов;

•учет заработной платы;

•оперативный учет и контроль загрузки оборудования. 3. Задачи анализа:

•анализ выполнения плана;

•анализ использования материалов;

•анализ использования оборудования;

Y L amjPjk\h\<=bmk<fi), k = 1; >1 /=1

F = Zy H Fki -^max.

*=i;=i

Поскольку задачи в подсистеме динамические (на коротких про­ межутках времени), то для их описания могут использоваться имита­ ционные модели, в частности — динамическая имитационная модель (ДИМ).

5.3.2.Методы оперативного управления КАНБАН

иJIT (Just-In-Time)

Метод КАНБАН характеризуется децентрализованным управле­ нием («вытягиванием ресурсов»), метод ЛТ — централизованным управлением («проталкиванием ресурсов»). Считается, что метод КАНБАН является разновидностью метода ЛТ.

В методе КАНБАН предполагается, что полуфабрикаты переда­ ются от транспортно-производственных единиц в контейнерах опре­ деленной емкости. Структурная схема метода [59] показана на рис. 5.13.

Работа определяется спросом в последнем цехе К. Если в контей­ нере на выходе технологической линии имеется готовая продукция, то она выдается в соответствии со спросом. Если контейнер пуст, то производственные канбаны (ярлыки) находятся в картотеке 1. Эти канбаны курьер передает в сборку 2 в соответствии с требуемым коли­ чеством деталей. Если контейнер 5 пуст, то транспортные канбаны находятся в картотеке 4. Курьер идет в предыдущий цех, снимает с

Рис. 5.13. Метод КАНБАН

контейнера 3 с полуфабрикатами имеющиеся производственные канбаны и прикрепляет транспортные канбаны. Затем контейнеры переводятся в следующий цех. Эта процедура повторяется вплоть до первых цехов. Последние элементы как бы вытягивают ресурсы из предыдущих элементов, осуществляя децентрализованное управле­ ние. Достоинство метода — изготовление такого количества полу­ фабрикатов, которое нужно в соответствии со спросом, а недоста­ ток — возможная длительность процедуры от конечного цеха к на­ чальному.

При большом количестве канбанов выигрыша от метода нет, при малом количестве канбанов возможен простой.

Одним из способов расчета оптимального количества канбанов является теория массового обслуживания. Оптимальное количество канбанов определяется выражением [11]

N = тах{1, [ - 1п(1 - P{) /\n F - 1]},

где Р] — заданный высокий уровень (например, 0,95) удовлетворения внешнего спроса; F = p ( 1 - q)/q( 1 - р); q — вероятность спроса на контейнеры; F= {0, 1} — случайный процесс (производительность оборудования); р — вероятность {F= 1].

Чистый запас по времени [/] равен

y[t+ 1] = Я 4 + 4 /] - М ,

где х и q — фактическое производство и спрос на контейнеры:

0, у[/] > N или £[г]=0;

1,_ИУ]< N или £[/] = 1.

Математическое ожидание объема запасов в накопителе

где Р(у) — вероятность нахождения системы в состоянии у.

В методе Л Т возможно использовать аппарат линейного програм­ мирования. Имеется несколько вариантов этого метода. В предлагае­

мо