WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

ВОЙТОВСКИЙ Илья Андреевич

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СЕТЕВЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

Специальность: 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» Научный руководитель Бурковский Виктор Леонидович, доктор технических наук, профессор, Воронежский государственный технический университет, проректор по развитию информационных ресурсов и молодежной политике

Официальные оппоненты: Лапшина Марина Леонидовна, доктор технических наук, профессор, Воронежский государственный технический университет, профессор кафедры высшей математики и физико-математического моделирования Некрасова Наталья Николаевна, кандидат технических наук, Воронежский государственный архитектурностроительный университет, старший преподаватель кафедры высшей математики Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет»

Защита состоится 13 декабря 2012 г. в 1130 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.01 ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу:

394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Автореферат разослан «____» ___________ 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Барабанов В.Ф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В современных условиях процесс управления запасами реализуется в рамках объектов, имеющих принципиальную сетевую структуру. К таким объектам относятся сети производственных объектов, сети автозаправочных станций, сети магазинов продовольственных и промышленных материальных объектов, фармацевтические сети различных уровней и т.д.

Главной особенностью таких объектов является сложная структуризация циркулирующих в них материальных потоков. Кроме того, данные объекты функционируют в условиях воздействия на них высокодинамичных факторов внешней среды. Это определяет стохастичность протекающих в рамках таких объектов процессов. Всё это существенно ограничивает возможность использования в рамках соответствующих систем управления запасами классических моделей и методов.

Альтернативой здесь является разработка новых моделей, обеспечивающих эффективность функционирования сетевых систем управления запасами на основе реализации современных информационных технологий.

Таким образом, актуальность тематики диссертационной работы продиктована необходимостью создания математических и информационных моделей управления запасами, повышающих качество принимаемых решений в процессе формирования, распределения и перераспределения материальных потоков в рамках сложно-структурированных сетевых систем.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Вычислительные комплексы и проблемно-ориентированные системы управления».

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка математических моделей и программных средств поддержки процессов принятия решений в рамках сетевых систем управления запасами, обеспечивающих повышение эффективности их функционирования за счет рационального формирования, распределения и перераспределения материальных потоков.

Исходя из поставленной цели в работе определены и решены следующие задачи:

- системный анализ проблематики управления запасами в условиях сетевых систем и определение основных задач, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования;

- разработка формализованного описания процесса функционирования сетевой системы управления запасами;

- разработка процедуры формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций;

- разработка моделей процессов распределения и перераспределения материальных запасов на основе численных методов и алгоритмов, реализующих эвристические процедуры обработки данных натурных экспериментов;

- разработка моделей принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных натурных экспериментов;

- разработка проблемно-ориентированного программного обеспечения моделей принятия решений и его практическая апробация в условиях фармацевтической сети.

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории математического моделирования, теории управления запасами, теории построения информационных систем, теории принятия решений, методы объектно-ориентированного программирования.

Результаты соответствуют следующим пунктам паспорта специальности: п. 4 «Разработка, обоснование и тестирование эффективных численных методов с применением ЭВМ», п. 5 «Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемноориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента», п. 8 «Разработка новых математических методов и алгоритмов интерпретации натурного эксперимента на основе его математической модели».

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, отличающееся реализацией процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов;

- процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов, отличающаяся учетом параметров взаимозаменяемости и позволяющая получить оценку потенциальных возможностей использования объектов в рамках различных классов материальных запасов;

- модель распределения материальных запасов, отличающаяся учетом условий их использования и обеспечивающая рациональное перераспределение материалопотоков, соответствующих данному центру;

- модель перераспределения материальных потоков, отличающаяся реализацией двухуровневой эвристической процедуры и обеспечивающая формирование классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов;

- модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы, отличающаяся реализацией процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов и обеспечивающая повышение качества принятия решений по управлению запасами;

- структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, отличающаяся использованием механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что обеспечивает реализацию потенциальных возможностей комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распределения/перераспределения материальных объектов.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе модели принятия решений по управлению запасами в рамках сетевых систем, а также средства их информационной поддержки реализованы в составе проблемноориентированного программного обеспечения. Использование результатов работы позволяет значительно сократить логистические издержки путем снижения уровня запасов по всей сетевой компании за счёт создания центров экспресс - обслуживания (объектов - доноров).

Кроме того, результаты работы в рамках решения задач прогнозирования интенсивности использования запасов, а также пополнения, распределения и перераспределения материальных запасов дает возможность получить экономический эффект за счет рационального использования ресурсов и максимального охвата и удовлетворения потребностей использования запасов.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические результаты работы практически реализованы в рамках задач прогнозирования интенсивности использования запасов, формирования партии заказа, распределения и перераспределения материальных объектов компании ООО «КЛК». Экономический эффект от внедрения достигается за счет оптимального планирования использования ресурсов развития и увеличения объемов предоставляемых логистических услуг. Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» в рамках дисциплины «Моделирование систем управления».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» Воронеж, 2010 г.; Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» Воронеж, 2010 г.; Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» Воронеж, 2010 г.; научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах по дисциплинам «Моделирование систем» и «Математические методы принятия решений» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2009-2012).

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в научных работах, в том числе 4 – в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем предложены: модель распределения запасов между центрами сетевой компании, отличающаяся возможностью анализа альтернативных структур системы и параметров составляющих элементов, а также реализацией механизма управления запасами в условиях высокой динамики использования запасов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 130 наименований.

Основная часть работы изложена на 150 страницах, содержит 21 рисунок и 13 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблематики управления запасами в условиях сетевых систем, даётся краткий обзор и анализ состояния реализованных решений в данной области, определены цели и задачи исследования, их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен анализ существующих моделей процессов принятия решений в условиях сетевых систем управления запасами.

Выявлены особенности и способы повышения эффективности системы управления процессами хранения и перемещения запасов. Рассмотрены существующие модели и методы управления запасами. Предложены пути решения задач управления запасами в рамках сетевых систем.

Основной функцией сетевой системы управления запасами является комплексный учет движения материальных запасов в рамках распределенной сети центров реализации. Для получения информации об остатках запасов материальных объектов в центрах сети необходимо наличие информационной системы учета. В данной главе рассматривается информационная модель учета движения материального запаса в рамках сетевой системы управления запасами (рис. 1).

3 5 1 4 Рис. 1. Информационная модель движения материального потока по видам запасов Данная модель регламентирует процесс движения соответствующей материальной позиции по видам запасов в системе распределения, которые включают:

- запас, находящийся в пути от поставщика;

- запас головного центра;

- запас, находящийся в пути с головного центра до точек-доноров;

- запас, находящийся в пути с головного центра до объекта сети;

- запас на точках донорах;

- запас, находящийся в пути от точек-доноров до объекта сети;

- запас на объектах сети.

При этом предполагается, если время доставки от точек-доноров до объектов сети минимально, то транспортным запасом можно пренебречь. Для решения задачи учета материальных запасов в рамках всей системы необходимо оперативно получать сведения об остатках в каждом канале сетевой системы. Для формирования остатков складов центров перераспределения необходимо располагать информационной системой учета, в которой актуализация поступающих данных осуществляется на основе инвентаризаций в реальном масштабе времени, но без ущерба для работы всей системы. Данная информационная модель положена в основу формализованного описания процессов функционирования сетевой системы управления запасами Вторая глава посвящена разработке формализованного описания процессов функционирования сетевой системы управления запасами распределения и перераспределения материальных потоков, а также комплексной модели, процедуре формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций.

В основу процесса распределения и перераспределения материальных объектов положен следующий критерий, регламентирующий порядок выбора точек-доноров и точек-реципиентов. Данный критерий используется в случаях, когда в двух и более центрах сети имеется одноименная материальная позиция в сверхзапасе, и/или имеются две и более возможные точки-реципиенты по данной позиции. В таком случае необходимо четко определить точку-донора и точку-реципиента, применяя критерий выбора последовательно ко всем центрам сети.

Bij Rij = -1, (1) Aij где Rij - эффективность перемещения, Aij - расходы на перемещение, Bij - доходы от перемещения. Далее определяются расходы/доходы на перемещение. Для вычисления расходов необходимо взять показатель k использования из точки-донора - С, а при расчёте дохода от перемещения i необходимо брать показатель использования запаса из точки-реципиента - Сk, т.к. в случае успешного перемещения выбранная материальная позиция j будет перемещена согласно данному показателю использования.

Под расходами от перемещения подразумевается полученная выгода от перераспределения в точке-доноре плюс затраты на перемещение в точкуреципиент. В результате величина расходов определяется по следующей формуле:

k k A = S + D C, (2) ij ij ij i k k где Aij - расходы на перемещение, Sij - затраты на доставку, Dij Ck - выгода j от реализации в точке-доноре.

Под доходами от перемещения подразумевается выручка, полученная от реализации в точке-реципиенте. Для расчёта используется формула Lk k k ij В = C (1+ M ), (3) D ij ij j k где Bij - доходы от перемещения, M - доходность высвобожденных средств, k Dij Ck - выручка от реализации в точке-реципиенте, - выигранное от Lk j ij перемещения время.

Фактически, после перемещения оба центра сети начнут вместе использовать общие остатки, следовательно, интенсивности использования и остатки суммируются:

k k O + O i j, (4) k k V + V i j k где O - свободные текущие остатки на момент расчёта в i-ом центре сети по i k-ой позиции, включая все осуществляемые перемещения по этой позиции в k данном центре реализации, V - спрос в i-ом объекте сети по k-ой позиции.

i Для определения выигранного времени необходимо вычесть полученное время от времени реализации остатков точки-донора. В результате рассчитывается период времени, который используется для определения эффекта от вложения высвобожденных средств k k k k k k k O + O O V - O V O i j i j j i i - =. (5) k k k k k k V V + V V (V + V ) i i j i i j Данную процедуру не рекомендуется применять для новой номенклатурной позиции, по которой ещё не сформирована статистика потребления, для того чтобы не производить неэффективных перемещений.

Также необходимо учесть время доставки для исключения ситуации, когда из центра сети предпринимается попытка реализации «виртуального» объекта.

Для решения данной проблемы предлагается скорректировать выигранное время на разницу между коэффициентом складского запаса точкиреципиента и временем доставки:

k O j min - T ;0. (6) ij k V j В случае, если запас из точки донора в точку - реципиент будет доставлен до k O j момента исчерпания номенклатурной позиции, то есть T <, данный ij k V j минимум будет равен нулю. Данные сведения уже имеются в нужном формате выигрыша во времени. Следовательно, для учёта данного показателя достаточно принять в расчёт разницу между средними отсрочками k k пополнения двух центров сети P - P.

i j k k k k k O V - O V O k i j j i j k k L = + min - T ;0 + P - P, (7) ij ij i j k k k k V V (V + V ) j i j j k L - чистый выигрыш по времени от реализации номенклатурной позиции в ij точке-реципиенте.

В результате формируется итоговое неравенство критерия наилучшего Lk k k ij k эффекта перемещения материальной позиции: C < C (1+ M ), где C - i j i k показатель использования материальной позиции в точке-доноре, C - j показатель использования материальной позиции в точке-реципиенте, M - доходность высвобожденных средств. Эффективность перемещения определяется по формуле Lk k k ij D C (1+ M ) ij j k R = -1, (8) ij k k S + D C ij ij i k где суммы считаются по всем k, для которых соответствующие перемещения являются выгодными, т.е. выполняется неравенство, представленное выше. В процессе определения количества материальных объектов, которые необходимо переместить, возникают три возможные ситуации, одна из которых позволяет выполнить перемещение позиции между центрами сети без риска, в условиях высокой динамики использования запаса. Если точкаk k k донор не имеет сверхзапаса по позиции: O V N, то перемещение не i i i имеет смысла. Если точка-реципиент имеет сверхзапас по позиции:

k k k O V N, то данное перемещение также не имеет смысла. Остаётся j j j только случай, когда в точке-доноре имеется сверхзапас, а в точкереципиенте наблюдается нехватка материальной позиции для поддержания страхового запаса. Перемещение будет происходить до тех пор, пока не наступит одна из стоп-ситуаций. Следовательно, перемещение будет равно минимуму между запасом сверхнорматива точки-донора и нехваткой до нормы в точке-реципиенте:

k k k k k k min(O -V N ;V N - O ). (9) i i i j j j Затем для всех центров сети и всех позиций рассчитывается предварительный объём перемещения каждой позиции по формуле k k k k k k k D = max(min(O -V N ;V N - O );0). (10) ij i i i j j j Критерий эффективности перемещения k-ой позиции из i-го центра сети в j-й имеет следующий вид:

k k k k k O k k i j j i j k k C < C (1+ M ) O V - O V + min - T ;0 + P - P (11) i j ij i j k k k k V V (V + V ) j i j j Далее по всем позициям, удовлетворяющим критерию (11), вычисляется коэффициент эффективности данного перемещения:

k k k k k O V - O V O k k i j j i j k k D C (1+ M ) + min - T ;0 + P - P ij j ij i j k k k k V V (V +V ) j i j j , (12) R = -ij k k S + D C ij ij i k где суммирование осуществляется по всем k, для которых соответствующие перемещения являются рациональными, т.е. выполняется предыдущее неравенство.

Данные процедуры реализуются до тех пор, пока не останется эффективных перемещений в сформированном списке.

Третья глава посвящена разработке модели принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных натурных экспериментов в условиях сетевой системы.

Рассмотрим структуру OLAP-куба применительно к решению задачи управления запасами в рамках сетевой системы. Данная структура включает:

- количественный показатель – число использованных материальных объектов;

- три измерения:

- центры перераспределения материальных объектов, ось oX;

- вид материального объекта, ось oY;

- временное измерение с единицей «день», oZ.

Обозначим X, Y, Z – множества элементов соответствующих измерений «наименование материальных объектов», «центры сети», «месяцы». Также обозначим количество элементов в каждом из измерений px = |X|, py = |Y|, pz = |Z|. Элементы данных измерений следует обозначать соответственно bx, by, bz.

Для получения агрегированных значений в разрезе центров сети и месяцев следует просуммировать первоначальные значения показателей по всем материальным объектам для каждой комбинации (by, bz) центров сети и месяцев. Количество агрегированных значений равно pypz. Агрегированные значения показателей можно расположить на плоскости (oY, oZ).

Аналогично получим число агрегатов для всех комбинаций (bx, bz) при суммировании показателей по всем элементам измерения «центры сети».

Оно равно pxpz. Количество агрегатов для всех комбинаций (bx, by) при агрегации по временному измерению равно px py.

Необходимо получить число агрегатов в разрезе элементов одного из измерений. Количество таких агрегатов равно числу членов соответствующего измерения px, py и pz.

Учитывая значение полного агрегата, определяющее суммарный объём использования запасов по всем материальным позициям, центрам сети и всему временному периоду, получим суммарное количество всех агрегатов:

r* = pxpy + pxpz + pypz + px + py + pz + 1. (13) Важной особенностью многомерной модели является полноправность масштабных координат как членов измерения, т.е. элементы могут использоваться в качестве координат измерений для адресации ячеек гиперкуба точно так же, как обычные факт-координаты. Масштабным координатам в гиперкубе соответствуют так называемые агрегированные или сводные ячейки (Aggregate / Pivot Cells), в отличие от ячеек фактов (Fact Cells), у которых все координаты являются факт-координатами.

Значения, содержащиеся в сводных ячейках, соответствующих укрупненным координатам некоторого уровня иерархии, должны формироваться на основе значений ячеек, соответствующих координатам нижестоящих уровней иерархии. При рассмотрении некоторое измерение X OLAP-куба каждой укрупненной координате x* некоторого уровня иерархии измерения X соответствует множество (x*) = {x1, x2, x3, …} дочерних координат нижестоящего уровня этой иерархии. Указанные ячейки содержат значения некоторого показателя F:

{x1, z} F(x1|z), {x2, z} F(x2|z), {x3, z} F(x3|z), …, {x*, z} F(x*|z).

В таком случае имее место зависимость:

F(x*|z) = Aggr {F(x1|z), F(x2|z), …} = =Aggr F(y|z), y(x*), где Aggr – некоторая функция агрегации (Aggregate Function), задающая правила вычисления агрегированных показателей сводных ячеек на основе исходных показателей масштабных ячеек. Суммирование часто применяется в качестве функции агрегации, в этом случае сводные ячейки содержат сумму показателей своих нижестоящих в иерархии ячеек, т. е. F(x*|z) = F(x1|z) + F(x2|z) + … = F(y|z), y(x*).

Наличие функциональных зависимостей между измерениями приводит к тому, что сведение показателей выполняется не во всем пространстве факт-ячеек, а лишь в подпространстве связанных факт-ячеек. Для подсчета сводного показателя выполняется агрегация Aggr f ( p,q) по некоторому qQ подмножеству факт-координат q неидентифицирующих измерений для Q фиксированных факт-координат p идентифицирующих измерений. Для фиксированных координат p имеются соответствующие им координаты неидентифицирующих измерений G( p), которым, в свою очередь, не более одной факт-ячейки.

При выполнении процедуры сведения показателей по измерениям в многомерной модели данных следует учитывать функциональные зависимости между измерениями. Предложенное формализованное описание операции сведения по измерениям распространяется на случай функционально зависимых измерений. Модель предварительного оперативного формирования агрегатов должна обеспечивать минимальное время выполнения пользовательских запросов в рамках системы принятия решений при фиксированном объёме дискового пространства, занимаемого агрегатами. Формализация механизма агрегации позволила свести эту задачу к задаче сетевой оптимизации.

Таким образом, разработанная модель позволяет решать проблему роста объёма дискового пространства для хранения агрегатов, формирующихся на основе данных натурных экспериментов в случае больших производственных OLAP-кубов, что типично в рамках сетевых систем управления запасами.

Четвертая глава посвящена разработке структуры проблемноориентированного программного обеспечения моделей управления запасами, отличающейся реализацией механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие».

Платформа 1С Предприятие 8.Механизм OLAP-система интеграции Конфигуратор данных Модуль Модуль Модуль Модуль Модуль «Мониторинг «Расход товара» «Приход товара» «Модель центра «Остатки» состояния запасов» распределения» Модуль Модуль Модуль «Список НДС» «Список товара» «Группы Модуль Модуль хранения» «Список «Единицы поставщиков» измерения» Модуль «Список клиентов» Модуль Модуль «Список «Список валют» производителей» Модуль «Размещение товаров в сети» Рис. 2. Структура сетевой системы управления запасами Разработанное в рамках диссертационного исследования проблемноориентированное программное обеспечение представляет собой комплекс взаимосвязанных модулей и компонентов, обеспечивающих реализацию комплексной математической модели анализа динамики использования запасов, распределения/перераспределения материальных объектов, обеспечивающей повышение эффективности управления запасами в рамках сложно-структурированной сетевой системы управления запасами (рис. 2).

Разработанный проблемно-ориентированный программный комплекс прошел практическую апробацию в условиях городской фармацевтической сети. На рис. 3 представлены результаты, свидетельствующие об эффективности реализации разработанной модели управления запасами.

Измерение рентабельности продукции 2009 2010 20года Рентабельность продаж Рентабельность накладных расходов Рентабельность запасов Рис. 3. График рентабельности Показатель общей рентабельности (рентабельности продаж) за отчетный период вырос с 3,75% в 2009 г. до 6,75% в 2010 г. В то же время рентабельность запасов возросла с 9% до 25,5%, что говорит о возросшей эффективности управления структурой ТМЦ компании. На протяжении 20года показатели рентабельности в целом продемонстрировали отсутствие резкой динамики. Рентабельность продаж увеличилась незначительно, менее чем на один процент, и произошло это в большей части за счет роста доли текущих накладных расходов (куда относятся в том числе транспортные затраты и коммунальные платежи) в структуре общих расходов компании в связи с повышением стоимости ГСМ и тарифов ЖКХ. По этой же причине за указанный период незначительно сократилась и рентабельность самих запасов. Тем не менее внедрение разработанного программного обеспечения в компании в целом позволило улучшить показатели рентабельности и оборачиваемости запасов, обеспечить бездефицитное функционирование и, как следствие, повысить рентабельность всей компании в целом.

рентабельность, % ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. Проведен системный анализ проблематики управления запасами в условиях сетевых систем и определены основные задачи, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования.

2. Разработано формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, базирующееся на реализации процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов.

3. Разработана процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов, учитывающая параметры взаимозаменяемости и позволяющая оценивать потенциальные возможности использования объектов в рамках различных классов материальных запасов.

4. Разработана модель распределения материальных запасов с учетом условий их использования, что позволяет рационально перераспределять материалопотоки, соответствующие данному центру.

5. Разработана модель перераспределения материальных потоков, включающая двухуровневую эвристическую процедуру формирования классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов.

6. Разработана модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы на основе реализации процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов, что позволяет повысить качество принятия решений по управлению запасами.

7. Разработана структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, базирующаяся на использовании механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что позволяет реализовать потенциальные возможности комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распределения/перераспределения материальных объектов.

8. Результаты практической апробации в условиях городской фармацевтической сети свидетельствуют об эффективности разработанных моделей управления запасами.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ 1. Войтовский И.А. Алгоритмизация управления запасами лекарственных средств в региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011 Т. 7. № 9. 58-60.

2. Войтовский И.А. Алгоритмизация процесса перераспределения запасов лекарственных средств в региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011 Т. 7. № 12-1. 11-13.

3. Войтовский И.А. Реализация ABC-анализа в условиях региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011 Т. 7. № 10.

30-32.

4. Войтовский И.А Информационная модель управления запасами на основе реализации OLAP-технологии // И.А. Войтовский Системы управления и информационные технологии: научно-технический журнал.

2012 № 3(49). 67-72.

Статьи и материалы конференций 5. Войтовский И.А. Средства повышения эффективности управления объектами фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 174-175.

6. Войтовский И.А. Управление запасами на объектах фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 192-193.

7. Войтовский И.А. Проблематика управления запасами региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах:

труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 12-13.

8. Войтовский И.А. Управление ассортиментом в рамках региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах:

труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 175.

9. Войтовский И.А. Подход к прогнозированию потребительского спроса / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. науч. конф. Воронеж, 2010. С. 6869.

10. Войтовский И.А. Модель распределения запасов между объектами товарно-сбытовой системы / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. науч. конф.

Воронеж, 2010. С. 87-88.

11. Войтовский И.А. Многоуровневая структура системы управления запасами региональной фармацевтической сети / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. науч. конф.

Воронеж, 2011. С. 256-257.

12. Войтовский И.А. Управление запасами фармацевтической продукции в условиях высокой динамики потребительского спроса / И.А. Войтовский, В.Л. Бурковский Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос.

науч. конф. Воронеж, 2011. С. 258.

Подписано в печать 06.11.20Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов.

Усл. печ. л. 1,0. Тираж 80 экз. Заказ № ______ ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп.,






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.