WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ И ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

Автореферат докторской диссертации по экономике

 

                                                                                             На правах рукописи

АРИСТОВ Сергей Анатольевич

МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ И ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

Специальность:

 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики

(инструментальные средства)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук

2008

Работа выполнена в Российском государственном аграрном университете – МСХА имени К.А. Тимирязева

Научный консультант:            Член-корреспондент РАСХН,

заслуженный деятель науки РФ,   

доктор экономических  наук,

профессор Ахияр Мугинович  Гатаулин

Официальные оппоненты:      доктор экономических наук,

профессор  Адольф Александрович Землянский

доктор экономических наук,

профессор Ангелина Николаевна Ильченко

                                                   доктор экономических наук,

профессор Колемаев Владимир Алексеевич

Ведущая организация:         Челябинский государственный агроинженерный

университет

Защита состоится   «____»_________2008 г. в  «______ » час.  на  заседании

диссертационного совета Д 220.043.06 при ФГОУ ВПО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А.Тимирязева» по адресу:  127550, Москва, ул. Тимирязевская, 49

С диссертацией можно ознакомиться в Центральной научной библиотеке РГАУ – МСХА имени К.А.Тимирязева.

Автореферат разослан «___»_____________2008 года

и размещен на сайте ВАК www.vak.ed.gov.ru

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор  экономических наук,

профессор                                                                                   Н. Я. Коваленко                                                     

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Своевременное принятие правильных решений при изменении экономической ситуации является главной проблемой в управлении. Очевидно, что только лишь опыт и интуиция руководителей не могут обеспечить принятие правильных решений при изменении условий функционирования предприятия. Наиболее важным помощником руководителя становятся компьютерные информационные системы поддержки принятия управленческих решений, которые позволяют смоделировать ситуацию и выбрать наилучший план действий. Использование методов математического моделирования и принятие на их основе обоснованных решений по управлению деятельностью предприятия является важным  конкурентным преимуществом предприятия.

Современный процесс управления осложняется тем, что все более усложняются и совершенствуются технологические процессы, вследствие чего подготовка и принятие управленческих решений становится все более трудной задачей, требующей стратегического образа мышления от руководителей. Усложнение технических и технологических задач приводит к усложнению структур управления предприятиями, возрастанию числа возможных альтернативных решений. Анализ решения без возможности компьютерной поддержки процесса их принятия очень сложен, а цена ошибки может быть очень высокой.

Опыт консультирования в области управления финансами и разработки информационных систем на достаточно большом количестве предприятий агропромышленного комплекса позволил сделать следующие выводы:

– производственное и финансовое планирование во многом сохранило на себе печать плановой экономики, что приводит к созданию не гибких,  не обеспеченных финансовыми ресурсами и зачастую нереальных планов, не учитывающих интересы собственников и перспективы развития предприятия на многолетний период;

– в планировании практически не применяются современные компьютерные технологии, инвестиции используются нерационально и не обеспечивают роста прибыли и рыночной стоимости предприятия;

– процессы долгосрочного планирования занимают несколько месяцев, так как последовательно осуществляются различными специалистами и службами; 

– как правило, планирование производится на безальтернативной основе, так как рассмотрение даже двух альтернативных планов значительно усложняет и удлиняет процесс разработки и принятия планов;

– планирование носит зачастую субъективный характер,  участники его процесса нередко стремятся заложить в планы заниженные результаты расчетов из-за отсутствие единой системы нормирования, трудоемкости процесса проверки расчетов и уникальности знаний каждого специалиста;

– увольнение одного специалиста заставляет заново восстанавливать вновь принятым специалистом утраченное звено планирования и его частные методики.

Ситуация усугубляется тем, что на некоторых предприятиях часто меняются собственники, а следовательно и команды управленцев, среди которых встречаются и те, кто недостаточно знаком с технологической и экономической  спецификой предприятия. Компьютеризация процесса управления, как правило, позволяет решить стандартные задачи оперативного учета и бухгалтерской отчетности, но мало что дает в плане совершенствования процесса принятия решений.

Полному или частичному устранению перечисленных выше недостатков в управлении предприятиями может способствовать широкое использование компьютерных систем поддержки принятия решений (СППР). Основой таких систем являются имитационные модели предприятия, экспериментирование с которыми позволяет, во-первых, понять все возможные последствия принимаемых управленческих решений; во-вторых, иметь возможность рассмотрения большого количества альтернативных вариантов использования производственных и финансовых возможностей; в-третьих, гарантированно давать ответ о наиболее рациональном или оптимальном выборе из множества альтернативных вариантов решений.

Однако теория разработки и практика использования таких систем на действующих российских предприятиях явно  недостаточна, что объясняется в первую очередь недостаточным уровнем разработки методологии создания и использования на практике автоматизированных СППР в управлении предприятиями. В контексте работы предлагается следующее определение: «Методология разработки и применения имитационных систем поддержки принятия решений на предприятиях – учение об организации деятельности по созданию и использованию компьютерных средств прогнозирования развития предприятий на основе использования многофункциональных имитационных моделей».

Степень разработанности проблемы исследования. Вопросы использования имитационного моделирования при экспериментальном исследовании различных экономических систем получили свое развитие в трудах многих зарубежных и отечественных ученых. Основоположниками этого вопроса за рубежом являлись Томас Нейлор, Роберт Шеннон, Стаффорд Бир, Джей В. Форрестер.

Вопросом развития теории фирмы, тесно связанным с вопросом методологии использования моделирования в исследовании функционирования фирмы в разное время занимались зарубежные ученые  Р. Нельсон,  Р. Коуз, М. Портер, Г. Саймон,  С. Уинтер, Й. Шумпетер, Дж. Хикс, Р. Акофф.

Методологические основы компьютеризации процесса управления в нашей стране были заложены трудами академиков А.Г.Аганбегяна, В.М.Глушкова, Л.В.Канторовича, Д.С.Львова, В.С. Немчинова, В.Л.Макарова, В.М. Полтеровича,  Н.П. Федоренко. Значительный вклад в развитие этого научного направления внесли отечественные ученые К.А.Багриновский, Н.П.Бусленко, В.М.Ефимов, С.В.Жак, В.С.Иозайтис, Г.Б. Клейнер, Н.Б.Кобелев, Ю.А.Львов, В.Ф.Комаров, Е.В. Попов.

Вопросы, связанные с процессами принятия решений на предприятиях, исследовали В.И.Данилов-Данильян, Б.В.Литвак, Л.Г.Макарова, С.В.Рубцов, Л.Ф.Суходоева.

Процесс поддержки принятия решений и разработка моделей для этого процесса в области агропромышленного производства имеет свои особенности. В работах А.М.Гатаулина  обоснована необходимость системного подхода к исследованию таких объектов и к структуризации связанных с этим научных проблем. В вопросами разработки и использования моделирования в исследовании объектов, связанных с производством сельскохозяйственной продукции, значительный вклад внесли А.А.Землянский, Б.В.Лукьянов, С.Б.Огнивцев, Н.М.Светлов. С.О. Сиптиц.   

Область исследований соответствует требованиям паспорта специальностей ВАК 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики (инструментальные средства): развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в задачах управления; конструирование имитационных моделей как основы экспериментальных машинных комплексов; разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой; разработка концептуальных положений  использования новых информационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах; разработка модельных тренажеров в сфере педагогической деятельности по обучению экономическим специальностям и подготовке управленческих кадров. 

Целью исследования является развитие теории,  методологии и практики  использования компьютерных систем поддержки  принятия решений для  повышения эффективности управления экономическими системами.

Задачи исследования. Достижение цели потребовало постановки и решения следующих задач:

– исследовать качественное содержание процесса принятия решений в экономических системах вида производственного предприятия;

– обосновать функции и разработать методологию создания и использования многофункциональных СППР в управлении предприятием; 

– разработать методики использования имитационных СППР в регламентном и стратегическом планировании;

– разработать модели основных видов предприятий агропромышленного комплекса и использовать их в компьютерных системах поддержки принятия решений;

– исследовать основные факторы повышения эффективности управления предприятием за счет использования имитационных тренажеров.

Объект исследования: система принятия решений в управлении производственным   предприятием.

Предмет исследования: имитационные системы поддержки принятия решений, модели производственных экономических систем как основа СППР, методология создания и использования имитационных СППР, математические модели экономических процессов на предприятии.

Теоретическая и методологическая база: фундаментальные положения экономических и математических теорий, научные публикации отечественных и зарубежных ученых по вопросам управления производственным предприятием.

Основные методы исследования:

– системный анализ и синтез,

имитационное моделирование экономических систем,

– компьютерный эксперимент с использованием человеко-машинных компьютерных комплексов,

– теория и методы принятия решений.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении важной народнохозяйственной задачи по созданию методологии, частных методик и компьютерных систем по разработке и использованию многофункциональных имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятиями различных отраслей народного хозяйства.

Научные результаты, полученные лично автором и являющиеся предметом защиты:

1. На основе исследования качественного содержания процесса принятия решений в управлении предприятием выявлена многофункциональность этого процесса, обоснована необходимость системного подхода к разработке имитационных моделей для СППР,  разработана методология создания многофункциональных систем поддержки принятия решений и созданы средства компьютерной реализации многофункциональных имитационных СППР.

2. Разработаны основы теории создания и использования многофункциональных компьютерных систем поддержки принятия управленческих решений, включающей в себя:

– обоснование необходимости разработки и использования многофункциональных имитационных СППР в управлении современным предприятием;

– классификацию процессов принятия решений и систем их поддержки для определения набора функций СППР, общности и различий разных видов управленческих решений в плановой деятельности предприятия;

– систему компьютерной поддержки управленческих решений на разных уровнях системы управления предприятием,

– основы теории разработки обучающих модулей многофункциональной имитационной СППР.

3. Разработаны методики:

– проведения функционально-стоимостного анализа процесса принятия решений на предприятии;

– разработки и использования систем поддержки принятия решений при составлении оперативных плановых заданий;

– разработки и использования систем поддержки принятия решений при стратегическом планировании и планировании инвестиций;

– использования многофункциональных имитационных СППР для проведения деловых игр с целью повышения уровня подготовки управленческих кадров.

4. Разработаны модели и реализующие их модули СППР:

– предприятий с условно статическими производственными процессами;

– предприятий с сезонным характером производства;

– предприятий с длительным производственным циклом;

– оптимального комплектования поточных линий переработки продукции;

– оптимизации производства продукции переработки; 

– выбора стратегии развития вертикально-интегрированной структуры предприятий.

5. Разработаны рекомендации по использованию СППР в управлении предприятиями:

– по выбору стратегии развития предприятий в направлении инновационного развития предприятия (на примере предприятий по переработке крупяных культур);

– по использованию имитационных СППР на предприятиях с длительным производственным циклом (на примере птицефабрик) при составлении плановых заданий и планировании инвестиций.

Практическая значимость исследований: на основании разработанных теоретических положений и рекомендаций созданы компьютерные имитационные системы поддержки принятия решений для предприятий растениеводческого комплекса, предприятий по промышленному производству мяса и яйца птицы и предприятий по производству крупяных изделий.

Разработанные автором имитационные СППР внедрены и используются на ряде предприятий агропромышленного комплекса, в том числе:

– ООО «Равис – птицефабрика Сосновская»;

– птицефабрики Шершневская, Бектышская, Камышевская, Еткульская, Буранная и др.;

– хлебокомбинатах «Злак» и «Увельская крупяная компания»;

– агропромышленных предприятиях «Заозерный», «Ильинка».

Созданные модели и компьютерные модули СППР используются в учебном  процессе Челябинского государственного университета в разработанных автором курсах «Имитационное моделирование экономических процессов» и «Системы поддержки принятия решений в управлении финансами предприятия».

Публикации. Основные результаты выполненных исследований опубликованы в 45 работах общим объемом 43,4 п.л., в том числе в 3-х монографиях и учебных пособиях и в 7-ми научных изданиях и трудах, выпускаемых в РФ и рекомендуемых ВАКом для публикации основных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук.

Апробация: Основные положения диссертации доложены  и обсуждены на Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии», Кисловодск, 1997, 1998 гг.; Всероссийской научно-практической конференции «Россия на пути  реформ», Челябинск , 2000 г.;  научных конференциях Челябинского государственного университета, Челябинск, 2000, 2005, 2006 гг.; XX Международной научно-практической конференции «Россия и регионы: Социальные ориентиры политического и экономического развития», Челябинск, 2003 г.; IV научной межвузовской конференции «Экономика и социум на рубеже веков», Челябинск, 2004 г.; III Всероссийской научно-практической конференции «Новые тенденции в экономике и управлении организацией», Екатеринбург, 2004 г.; XIV Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2004 г. (заочно); международных школах-семинарах имени С.С. Шаталина «Системное моделирование социально-экономических процессов»: XXVIII, Нижний Новгород, 2005 г.; XXIX, Воронеж, 2006 г.; XXX, Руза, 2007 г.; Всероссийской научно-практической конференции «Взаимодействие реального и финансового секторов в трансформационной экономике», Оренбург, 2006 г.; Первых Екатеринбургских научных чтениях «Управление человеческой репродукцией и инновационным развитием», Екатеринбург, 2006 г.; VI межвузовской научно-практической конференции «Социально-экономические аспекты развития предпринимательства: история, современность, будущее», Челябинск, 2006 г.; XXIII Международной научно-практической конференции «Конкурентоспособность России и качество жизни», Челябинск, 2006 г.; Второй Международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы», Воронеж, 2006 г.; Межвузовской научно-практической конференции «Социально-экономические аспекты предпринимательства: история, современность, будущее», Челябинск, 2006 г.; II Всероссийском симпозиуме по экономической теории, Екатеринбург, 2006 г.; Международной научной конференции «Актуальные проблемы социально-экономического развития России в изменяющемся мире», Оренбург, 2006 г.; Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы и перспективы экономической интеграции регионов и государств», Белгород, 2006 г. (заочно);  Восьмом всероссийском симпозиуме «Стратегическое планирование и развитие предприятий», ЦЭМИ РАН, Москва, 2007; XI международной научно-практической конференции (Немчиновские чтения) «Национальные приоритеты социально-экономического развития аграрной экономики России», Саратов, 2007; Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информационного обеспечения управления экономическим потенциалом», Челябинск, 2007.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности темы, формулировку цели и задач работы, основные положения научной новизны, содержание и методы выполнения работы.

В первой главе рассмотрены теоретико-системные основы поддержки принятия решений в управлении предприятием. Проводится анализ проблем управления производственным предприятием в условиях становления рыночных отношений, анализируется сущность проблемы системного исследования процесса принятия решений на предприятии и проблемы системного подхода к использованию математического моделирования и информационных технологий в системах поддержки принятия решений с рассмотрением особенностей  процессов принятия решений на предприятиях агропромышленного комплекса.

Во второй главе разработана методология системой организации процесса поддержки принятия решений на предприятиях. В главе рассмотрены проблемы системного подхода к процессу принятия решений, разработана методика проведения функционально-стоимостного анализа процессов принятия управленческих решений, проведена классификация систем поддержки принятия решений, рассмотрены вопросы выбора целей и измерителей в планировании деятельности предприятий. Представлены методики разработки и использования СППР при составлении регламентных плановых заданий, при стратегическом планировании и планировании инвестиций, обоснована необходимость создания многофункциональных СППР и создана методика их разработки и использования.

Третья глава посвящена научно-методологическим основам разработки имитационных моделей для СППР в управлении предприятием. Рассмотрены проблемы создания и регламента использования имитационных моделей в управлении экономическими системами, представлены модели производственных процессов, распределения затрат, формирования налоговых отчислений для предприятий различных отраслей. Разработаны имитационные модели для модулей СППР нерегламентного планирования, для предприятий с условно статическими производственными процессами, для предприятий с сезонным характером производства и длительным производственным циклом.

В четвертой главе приводятся примеры использования разработанных имитационных  СППР при решении управленческих задач различных классификационных признаков и рекомендации по использованию СППР при решении подобных задач.

В пятой главе описываются модули  СППР и используемые в них модели, реализующие ряд дополнительных функций СППР: модули локальных задач оптимизации; эвристические алгоритмы оптимизации производства продукции переработки; модули поддержки решений надсистемного уровня; обучающие модули многофункциональной СППР.

В заключении сделаны выводы о проделанной работе.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

Положение 1. На основе исследования качественного содержания процесса принятия решений в управлении предприятием выявлена многофункциональность этого процесса, обоснована необходимость системного подхода к разработке имитационных моделей для СППР,  разработана методология создания многофункциональных систем поддержки принятия решений и созданы средства компьютерной реализации многофункциональных имитационных СППР.

Для исследования качественного содержания процесса принятия решения в управлении предприятием агропромышленного комплекса была разработана методика проведения комплексного системного исследования этого процесса на основе использования метода функционально-стоимостного анализа (ФСА). Формулирование и классификация функций систем управления и проведение ФСА на предприятиях позволили выявить функциональные приоритеты  участников процесса управление и их влияние на достижение основных функций предприятия.

Структура неавтоматизированной системы планирования подразумевает  соответствующий ей регламент составления плановых заданий, которые  разрабатываются подразделениями не в соответствии с их функциональными приоритетами, что приводит к выявлению большого количества ненужных и вредных по отношению к основной цели функций  (рис.1).

Рис.1. Структурно-функциональная схема процесса принятия решений

Анализ структурно-функциональных схем используемых на предприятиях процессов планирования позволил выявить присущие им многочисленные недостатки, среди которых можно выявить следующие:

– процесс планирования осуществляется последовательно, вследствие чего каждый последующий участник процесса не может начать работу над планом до получения проекта плана предыдущего участника;

– передача информации между участниками планирования осуществляется не в соответствии с их местом в иерархической структуре системы, а беспорядочно, с одного уровня иерархии на другой;

– участники процесса планирования нижних иерархических уровней зачастую более заинтересованы в реализации не основных функций;

– используемые при планировании частные методики по  причине их несовершенства часто приводят к недостоверным результатам;

– расчеты по составлению планов подразделений, как правило, могут быть алгоритмизированы и автоматизированы, однако такой подход встречает сопротивление со стороны специалистов.

Управленческие решения могут быть самыми разнообразными в зависимости от того, в какой иерархической структуре управления системой они используются, какие цели преследуют, на какой срок рассчитаны и т.п. Поэтому была проведена классификация систем поддержки принятия решений в соответствии с видами решений и их функциями в системе управления. Это позволило унифицировать методологические подходы к разработке и использованию СППР, так как крайне нерациональным является разработка и  использование систем принятия решений для каждого возможного классификационного признака.

Выявлены следующие основные классификационные признаки для СППР.

По возникновению ситуации, требующей принятия решений: решения планового характера и возникающие с появлением новых идей, технологий, предложений. По отношению к рассматриваемому периоду: использующие имеющуюся информацию о состоянии системы и прогнозирующие будущее состояние системы. По назначению: для теоретического исследования систем и для практического управления системами. По периоду планирования: для стратегического планирования, для тактического планирования, для оперативного планирования. По классу «рутин» (Р.Нельсон и С.Уинтер): управляющие краткосрочным поведением, определяющие изменение за период основного капитала фирмы, определяющие изменение функциональных характеристик. По видам деятельности, техническое развитие или переоснащение производства, организация производства, управление финансами и пр.

Выявленная необходимость придания  имитационным СППР свойства многофункциональности позволила предъявить требования к их свойствам:

– возможность составления планов как в рамках существующей структуры предприятия, так и составления планов и проведения экспериментов над не существующими структурами и состояниями предприятия;

– использование как для планирования по строго установленному регламенту, так и в любой момент по мере необходимости с изменением экономической ситуации;

– использование подробно разработанный модулей существующей структуры предприятия и универсальных модулей его виртуальных структур;

– унификация методик планирования;

– автоматическая генерация вариантов решений.

На рис. 2 изображена структура имитационной СППР, удовлетворяющая требованию многофункциональности.

Рис.2. Структура многофункциональной СППР

Контур 1 включает в себя модули имитационной системы, разработанные для сложившейся структуры предприятия. Для этих модулей характерна практически полная определенность балансовых соотношений в области технологических процессов, нормирования и распределения затрат и т.п. Потребности в применении этих модулей, как правило, связаны с процедурами регламентного планирования. Контур 2 содержит в себе модели тех подсистем, которые не входят в структуру производственной системы и вопрос целесообразности их включения является предметом имитационного эксперимента. Контур 3 соответствует внешней среде предприятия.

2. Разработаны основы теории создания и использования многофункциональных компьютерных систем поддержки принятия управленческих решений, включающей в себя:

– обоснование необходимости разработки и использования многофункциональных имитационных СППР в управлении современным предприятием;

– классификацию процессов принятия решений и систем их поддержки для определения набора функций СППР, общности и различий разных видов управленческих решений в плановой деятельности предприятия;

– систему компьютерной поддержки управленческих решений на разных уровнях системы управления предприятием,

– основы теории разработки обучающих модулей многофункциональной имитационной СППР.

Многообразие задач, обусловленными различными их классификационными признаками, вызвало необходимость разработать различные регламенты проведения имитационных экспериментов при рассмотрении решений различных классификационных признаков. Если разработка имитационных моделей для существующей структуры производственного предприятия в принципе требует лишь стандартных описаний преобразования  различных материальных и нематериальных потоков, то разработка модулей для не входящих в сложившуюся систему предприятия требует иных методов. Эти методы должны позволять без полного описания всех технологических процессов обеспечивать достоверные данные об изменении выбранных за критерии эффективности деятельности предприятия переменные величины.

Такой подход может быть обеспечен за счет того, что процессы разработки стратегических планов и контроля их выполнения можно представить как процессы, состоящие из совокупности отдельных элементов, связанных между собой и имеющих набор показателей (характеристик). Такие элементы подсистемы нерегламентного планирования можно проклассифицировать по следующим классификационным признакам:  

– по соотношению затрат на реализацию элемента и доходов от его реализации: затратные, доходные и затратно-доходные элементы;

– по видам элемента: организационные, строительные, производственные, реализационные.

Каждый элемент имеет следующие характеристики (рис.3): продолжительность – время от начала реализации элемента до его завершения;

Рис.3. К определению характеристик элемента

дата начала элемента – измеряется в днях относительно начала года; совокупность движения денежных средств – сумма поступлений   и сумма выбытия   денежных средств, связанных с этим элементов и разнесенных по дням совершения соответствующих транзакций; совокупность разнесения поступающих и выбывающих в связи с каждой транзакцией денежных средств к затратам  и доходам.

В работе обоснована необходимость сохранения балансов входов и выходов затрат на преобразование материальных потоков по каждому элементу модели, что позволяет обеспечить достоверность определения экономических измерителей деятельности предприятия.  Требование неразрывности потоков затрат имеет вид:

,

где– суммарные затраты на k количество основной или промежуточной продукции, полученной после проведения технологической операции и имеющей ненулевую стоимость при реализации;

– суммарные затраты на n-ое количество материалов до технологической операции;

– суммарные затраты на проведение технологической операции.

Положение 3. Разработаны методики: проведения функционально-стоимостного анализа процесса принятия решений на предприятии; разработки и использования систем поддержки принятия решений при составлении регламентных плановых заданий, при стратегическом планировании и планировании инвестиций; использования многофункциональных имитационных СППР для проведения деловых игр с целью повышения уровня подготовки управленческих кадров.

Проведение ФСА, объектом которого выступает процесс принятия решений на предприятии, имеет свои особенности, заключающиеся в обеспечении функционально-структурной организации системы принятия решений и функций участников процесса планирования, что подразумевает упорядоченность и согласованность функций и структуры процесса принятия решений. Разработанная методика проведения ФСА процесса принятия решений на предприятии включает в себя этапы определения соответствия между функциями предприятия как экономической системы и функциями участников процесса управления предприятия; определения участников процесса принятия решений как подсистем всей системы принятия решений в целом и выявление их функций в процессе принятия решений; компонентный анализ и определение иерархии системы; анализ функций для каждого из участников системы принятия решений; составления структурно-функциональную схему процесса принятия решений или процесса планирования; выявления вредных и ненужных функций и нахождение организационных и технических решений, которые позволили бы осуществить выполнение только нужных функций.

Исследования на предприятиях агропромышленного комплекса показали, что стандартный процесс планирования осуществляется по временному графику, изображенному на рис.4.a.

Рис.4. График занятости специалистов работой над планами

a. по традиционной схеме; b. с использованием имитационной СППР

Использование имитационной СППР организует процесс планирования, позволяющий, во-первых,  сжать во времени продолжительность работы над планами, во-вторых, давать возможность рассмотрения альтернативных вариантов, и в-третьих, практически  мгновенно вносить корректировки в случае необходимости. Такой процесс планирования схематично изображен на рис.4.b

Методика разработки имитационных СППР в регламентном планировании включает себя следующие этапы: принятие обоснованной системы нормирования технологических показателей и промежуточных измерителей эффективности деятельности подразделений; принятие четкой учетной политики, позволяющей разносить все управленческие и производственные затраты по каждому виду продукции с соблюдением требования неразрывности баланса финансовых потоков; осуществление формализации планирования всех производственных процессов; установление для каждой технологической операции набора нормируемых количественных соотношений материальных потоков; определение параметров функциональных зависимостей,  которые могут быть выбраны в качестве нормативных показателей технологических и организационных процессов – массовых, временных, нормативов трудозатрат и энергозатрат; разработка балансовых имитационных моделей производственных и вспомогательных  процессов предприятия; разработка программных кодов по описанию балансовых зависимостей технологических процессов и экранных диалоговых форм для ввода нормируемых показателей; определение для каждого технологического процесса характера распределения затрат на его осуществление и предыдущих затрат по каждому вновь получаемому виду промежуточной или готовой продукции и разработка программных кодов по распределению затрат; определение принципа объединения затрат в потоки итоговых показателей и разработка соответствующих программных кодов и экранных форм; изменение регламента принятия решений с целью исключения циркуляции  разрабатываемого плана по уровням управленческой иерархии; разработка алгоритмов, программного кода и интерфейса пользователя, позволяющих оперативно оценивать преимущества или экономическую эффективность принимаемого решения на основе выбора из достаточно большого количества альтернативных вариантов.

Методика разработки подсистемы регламентного планирования определяет ее состав. На рис. 5 показана структурная взаимосвязь модулей подсистемы регламентного планирования многофункциональной имитационной СППР.

Рис. 5. Структура подсистемы регламентного планирования

Использование имитационной модели в процессе разработки регламентных планов позволяет коренным образом изменить всю систему планирования на предприятии за счет того, что специалисты подразделений занимаются только вводом информации о текущем состоянии предприятия. Методики же плановых расчетов, которыми они пользовались, заложены в имитационную модель предприятия, с которой работает аналитический отдел или аналитики, включенные в состав экономических или финансовых служб. В этом случае процедура принятия решений значительно упрощается, лишается субъективности и сокращается во времени. Схема принятия решения с использованием имитационной модели приведена на рис. 6.

Рис. 6. Схема процесса принятия решений с использованием имитационной модели

Для использования имитационных СППР в стратегическом планировании и планировании инвестиций разработаны алгоритмы реализации поддержки решений по видам производственных возможностей развития предприятий, к основным из которых относятся перечисленные ниже.

1. Увеличение выпуска продукции в рамках существующей технологии или с незначительным изменением технологии без существенного изменения размеров предприятия:

,

где – объем выпускаемой продукции в настоящее время;

– объем продукции на конец периода планирования;

– коэффициент увеличения объема выпуска продукции.

2. Развитие в направлении создания или приобретения предприятий того же профиля, что и существующее предприятие:

;

,

где    , – соответственно, количество предприятий и объем выпускаемой ими продукции на начало периода планирования;

, – объем выпускаемой продукции после приобретения новых предприятий;

, –количество вновь приобретенных предприятий и приращение продукции после их приобретения.

3. Создание или приобретение новых подразделений или предприятий по производству сырья или продукции низкой степени переработки, которые ранее приобретались на рынке. В имитационных СППР основные изменения экзогенных переменных могут выразиться в том, что рыночные цены на сырье заменятся на себестоимость его производства на собственных подразделениях:

,

где  – цена i-ого вида сырья на рынке сырья в момент планирования;

– себестоимость этого же сырья после реализации решения.

4. Создание или приобретение новых подразделений или предприятий по дальнейшей переработке или реализации продукции. Целью такой стратегии является увеличение рентабельности производства и реализации продукции:

;

;

где – рентабельность i-ого вида продукции на момент планирования;

– рентабельность этого продукта после более глубокой переработки на вновь созданных мощностях;

– торговая надбавка к цена на i-ый вид продукции на момент планирования;

– количество i-ой продукции, реализованной через несобственную торговую сеть;

– дополнительный доход от реализации продукции после создания собственной торговой сети.

Методика разработки имитационных СППР в стратегическом планировании и планировании инвестиций включает себя следующие этапы: принятие обоснованных критериев и измерителей, позволяющих оценить эффективность использования рассматриваемого варианта достижения какой-либо цели; разработка модулей имитационной модели экономической системы,  позволяющих моделировать все производственные, организационные, финансовые и прочие возможности, которые могут быть реализованы в процессе управления системой; определение и ввод в модель всех параметров и переменных, характеризующие начальное состояние системы на момент начала проведения имитационных экспериментов; определение и ранжирование целей, позволяющих достичь желаемых улучшений в системе, формулирование задач и средств достижения целей; построение дерева целей и определение всех точек разветвления алгоритмов их достижения; проведение имитационных экспериментов до момента начала первого разветвления алгоритма достижения целей на дереве целей, сохранение текущего состояние системы в файле сохранения или базе данных; проведение дальнейших эксперименты для каждого разветвления алгоритма с сохранением текущего состояния и последующей загрузкой необходимых данных из промежуточных файлов сохранения или баз данных; выбор вариантов развития системы, позволивший по результатам имитационных экспериментов добиться наилучших значений выбранных критериев оценки деятельности экономической системы.

Методика использования в СППР модулей локальных задач оптимизации включает в себя методы выбора локальных задач оптимизации, оказывающих наибольшее влияние на эффективность деятельности предприятия, и составление алгоритма последовательности решения таких задач в моделировании деятельности всего предприятия в целом.

Разработанная методика использования многофункциональных имитационных СППР для проведения деловых игр с целью повышения уровня подготовки управленческих кадров включает в себя следующие основные этапы: введение данных, характеризующих производственное и финансовое состояние предприятия на момент начала игры; ввод текущих нормативных показателей по всем процессам; автоматический расчет стратегических и текущих планов при действующих нормативных показателях, уровнях цен, объемов производства и сбыта и пр.; анализ возможных альтернативных вариантов с использованием производственных и финансовых возможностей предприятия; генерацию сценариев развития событий. Разработана методика генерации сценариев, учитывающая взаимные зависимости между переменными экономической системы, ее подсистем и надсистемы. Значения переменных при их генерации на каждом шаге могут устанавливаться в виде функциональных зависимостей, в табличном виде, в виде логических утверждений или в комбинации указанных видов.

Положение 4. Разработаны модели и реализующие их модули СППР: предприятий с условно статическими производственными процессами; предприятий с сезонным характером производства; предприятий с длительным производственным циклом; оптимального комплектования поточных линий переработки продукции; оптимизации производства продукции переработки; выбора стратегии развития вертикально-интегрированной структуры предприятий.

Модели формирования налоговых отчислений позволяют на стадии планирования определять размеры налогового бремени предприятия, а также решать самостоятельные задачи, связанные с налогами, например, принятие решений о целесообразности использования того или иного режима налогообложения предприятия. Для этого разработаны модели общего и специальных режимов налогообложения. Экзогенными переменными моделей, являются налогооблагаемые базы (расходы, связанные с производством и реализацией; объемы подакцизных товаров; стоимость и объемы подакцизных товаров; объемы сверхнормативных выбросов загрязняющих веществ в окружающую среду и прочие налогооблагаемые базы в соответствии с Налоговым Кодексом).

Модели модулей нерегламентного планирования позволяют совмещать задачи регламентного планирования (подразумевающие подробное описание всех балансовых соотношений, в первую очередь – технологических) с задачами нерегламентного планирования. Имитационные модели таких подсистем СППР представляются в виде универсальных элементов, связанных между собой и имеющих набор универсальных характеристик, позволяющих определять эффективность практически любого рассматриваемого решения.  В результате последовательного ввода всех элементов по какой-либо цепочке дерева целей формируются потоки движения денежных средств, затрат и доходов. Автоматизированное составление графика совокупности элементов цели заключается в последовательном вводе каждого из элементов цели и формирования суммарных итоговых потоков основных измерителей деятельности предприятия. Пример графика совокупности элементов цели представлен на рис.7.

Рис.7.  График совокупности элементов цели

Основными суммирующими потоками после ввода каждого из элемента являются совокупность движения денежных средств  (сумма поступлений   и сумма выбытия   денежных средств) и совокупность разнесения поступающих и выбывающих в связи с каждой транзакцией денежных средств к затратам  и доходам.

Ограничения на последовательность использования элементов имеют вид:

– последующий элемент может начинаться только после завершения предыдущего ();

– последующий элемент может начинаться после частичного выполнения предыдущего (, где  );

– использование предыдущего элемента не накладывает никаких ограничений на срок начала последующего.

Пошаговая модель изменения компонентов каждого из элементов предприятия создается в следующей последовательности.

1. Определяются  общие объемы работ и сроки элементов.

;

.

2. Определяются общие затраты на элемент и структура затрат в зависимости от их видов.

;

.

Затраты на осуществление элементов определяются в соответствие с их постатейным разбиением.

3. Определяются суммарные доходы, которые появляются после или во время реализации данного элемента.

;

4. Для момента времени , определяемом как последовательно определяются основные параметры.  Здесь через  обозначено время начала осуществления элемента, а через – шаг изменения состояния системы. При шаге системы, равном одному дню, не обязательно изменение какого-либо параметра. Например, в этот день может не проводиться изменения денежных средств. При шаге же в один месяц, как правило, осуществляется изменение всех параметров.

Пошаговое изменение параметров осуществляется в следующем порядке.

Для момента времени  определяется изменение денежных средств в случае их поступления или выбытия по каждому элементу на данном временном интервале:

,

где – имеющиеся в распоряжении предприятия денежные средства (чаще всего, средства на расчетном счете);

– изменение денежных средств на данном интервале времени, определенное как сумма поступлений и выбытия средств по всем элементам.

При этом должны соблюдаться ограничение:

,

где   – сумма поступлений денежных средств на следующем временном интервале;

 – сумма выбытия денежных средств на следующем временном интервале. 

При несоблюдении этого ограничения выполнение компьютерной программы должно или останавливаться с выдачей соответствующего сообщения, или должна быть задействована подпрограмма, позволяющая автоматически получать заемные средства, например, по кредитной линии с последующими расчетами об эффективности их использования.

На каждом интервале определяются составляющие общих затрат на осуществление элемента и суммируются с последними:

.

Аналогично определяется изменение доходов на каждом шаге:

5. К текущему значению периода времени прибавляется интервальный шаг:

.

После этого повторяются вычисления предыдущего пункта. При этом в случае выбора пошагового интервала меньшего, чем месяц, проверяется выполнение соблюдении условия:

,

где – интервал, соответствующий окончанию отчетного периода.

Модели материальных потоков для предприятий различной отраслевой принадлежности крайне разнообразны. Одним из классификационных признаков предприятий, оказывающих значительное влияние на вид моделей,  является продолжительность основных технологических процессов. По этому признаку можно выделить предприятия с условно статическими производственными процессами, к которым относятся, например, предприятия пор производству хлебопродуктов: муки, круп и пр. На рис.8 показана общая структура имитационной  модели такого предприятия.

Рис.8. Структура имитационной СППР для предприятия по производству крупы

Разработанные модели технологических процессов позволяют определять балансовые соотношения и распределение затрат по каждому продукту. На рис. 9   показан пример балансовых соотношений, используемых для моделей технологических процессов.

Рис.9. Балансовые соотношения технологических процессов переработки

Данные модели позволяют поддерживать принятие решений по многим задачам, в частности, по статическим задачам определения наиболее выгодной для предприятия номенклатуры выпускаемой продукции при наличии имеющихся ресурсов и рыночной конъюнктуры. Результаты моделирования представляются в виде, изображенном на рис.10, позволяющем получить данные о величине прибыли и рентабельности любого конечного продукта, который может выпускаться на имеющемся наборе технологического оборудования.  

Рис.10. Форма представления данных о расчетах прибыли и рентабельности

Предприятия с сезонным характером производства, например, растениеводческие предприятия, имеют свои особенности с точки зрения разработки моделей для имитационных СППР. Технологические процессы в растениеводстве характеризуются сложностью и протяженностью во времени, поэтому возможность проведения имитационных экспериментов и автоматизация процессов планирования позволяет значительно повысить качество управленческих решений.

Схема процесса планирования и соответствующая ей структура имитационной СППР растениеводческого предприятия представлена на рис.11.

Рис.11. Структура имитационной СППР растениеводческого предприятия

Наиболее важными задачами при  рассмотрении альтернативных вариантов решений для растениеводческих предприятий являются решения, связанные со знаниями о влиянии тех или иных факторов на урожайность различных культур, что требует формирования базы знаний о биологических, технологических и т.п. процессах. Например, изменение урожайности в зависимости от использования культур-предшественников вводится в СППР в виде:

if     then   ,

где  – вид культуры, выращиваемый в текущем году на данном поле;

 – вид культуры, выращиваемый в прошлом году на данном поле;

– планируемый урожай данной культуры на текущий год;

– нормативная величина урожайности данной культуры;

– коэффициент изменения урожайности при данном чередовании (в данном случае – повторении) культур.

Необходимым модулем в СППР является модуль баз знаний о различных факторах, влияющих на урожайность.

Модули СППР растениеводческого предприятия включают в себя базы данных по  исходным нормативам для машинно-тракторного парка в виде:

– количество тракторов каждой марки;

– количество сельскохозяйственных машин (в данном случае, лущильников) каждой марки;

 – производительность каждого агрегата на каждой операции, в данном случае, производительность трактора К701 в агрегате с лущильником  ЛДГ-20 на операции предпосевного лущения;

 – нормативный расход горючего по этой операции;

– нормативная оплата оператора за единицу времени работы или обработанной площади на каждой операции.

Исходными данными для определения объема работ является план на распределение культур по полям и план проведения технологических операций по каждой культуре и каждому полю. Это позволяет определить объем работ (в единицах площади) по каждой операции:

,

где – объем работ по i-ой операции на n полях, на которых требуется ее проведение:

– площадь каждого их n полей, требующего проведения i-ой операции;

– количество повторений этой операции на данном поле.

В результате формируется массив данных по объемам работ для  каждой технологической операции (табл.1).

 

Таблица 1

Форма массива данных по объемам работ

Культура

Операция 1

Операция 2

. . .

Операция m

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

. . .

Всего

. . .

В соответствии с этими  данными автоматически формируется график машиноиспользования, фрагмент которого показан на рис.12.

Рис.12. Фрагмент графика машиноиспользования

В соответствии с планом машиноиспользования формируются данные по необходимому количеству семян, горюче-смазочных  материалов, гербицидов, удобрений, материалов и пр., планы технических обслуживаний и капитальных ремонтов техники, потребности в операторах и механизаторах, после чего автоматически определяются соответствующие статьи затрат.

С учетом цен закупки формируется график расходования денежных средств, на основе которого определяются ограничение на возможность осуществления тех или иных решений, а также формируется план движения денежных средств с учетом плана доходов от реализации произведенной продукции. С учетом поправочных коэффициентов или аналитических зависимостей, имеющихся в базах знаний, могут быть сделаны прогнозы на урожай, после чего может быть сформирована доходная часть плана.

Использование СППР растениеводческого комплекса или предприятия позволяет повысить качество множества управленческих решений в этой области. Значимыми параметрами для этой системы являются календарные сроки, связанные или с состоянием почвы (вспашка, внесение удобрений, предпосевная культивация, лущение), или с этапами развития растений (междурядная культивация, подкормка, уборка). Для определения рентабельности производства той или иной культуры и ее себестоимости в растениеводческой СППР  разработан модуль формирования и разнесения затрат по каждой культуре. Модули определение плановой себестоимости позволяют моделировать различные решения. Фрагмент алгоритма решения о целесообразности проведения той или иной технологической операции приведен на рис.13. 

Рис.13. Фрагмент алгоритма выбора

Для описания преобразования материальных потоков производственных процессов на предприятиях с длительным производственным циклом разработаны динамические (включающие переменный параметр – время) модели всех технологических и производственных процессов предприятия.

Пример операционной модели инкубационного цеха родительского стада при инкубации яйца представлена на рис.14.

Рис. 14. Движение материальных потоков по цеху инкубации и основные

параметры процесса инкубации

В модели используются следующие обозначения:* –  количество племенного яйца для закладки на инкубацию;  –  время инкубации; ,– процент, соответственно, яиц корнишей и плимутроков в племенном яйце; , – процент вывода, соответственно, корнишей и плимутроков; , – получено после вывода цыплят, соответственно, корнишей и плимутроков; ,– процент, соответственно, курочек и петушков в цыплятах корнишей; ,– процент, соответственно, курочек и петушков в цыплятах плимутроков;,– количество суточных кур и петушков корнишей; *, – количество суточных кур и петушков плимутроков; – количество петушков корнишей, посаженных в цех ремонтного молодняка; – количество курочек плимутроков, посаженных в цех ремонтного молодняка; – количество петушков корнишей (шлейф), посаженных на доращивание в качестве цыплят-бройлеров; – количество курочек плимутроков (шлейф), посаженных на доращивание в качестве цыплят-бройлеров; – общее количество цыплят-бройлеров в шлейфе в суточном возрасте.

Движение материальных потоков по цеху инкубации описывается системой уравнений:

; ; ;

; ; ;

; ;

 .

Модели движения поголовья имеют вид:

; ;

   

*где – поголовье несушек в i-ой возрастной группе, соответственно на конец и на начало планируемого периода; *где – поголовье петушков в i-ой возрастной группе, соответственно на конец и на начало планируемого периода; ,– нормативы отбракованного поголовья для i-ой возрастной группы, соответственно для несушек  и петушков; ,– аналогичные нормативы по падежу поголовья; ,– количество отбракованный птицы по возрастной группе; ,– количество падежа по возрастной группе.

На основании моделей движения поголовья построены модели и соответствующие им модули: движения кормов, витаминов, формирования и распределения затрат, определения объема основной продукции и продукции переработки  и доходов от реализации.

Модель оптимального комплектования поточных линий переработки продукции имеет вид:

;

;

; ; ; ; i=1, 2, … n.

Входные параметры: – подача сепарируемого материала с предыдущего рабочего органа на последующий;  – чистота (содержание зерна в смеси) исходного материала; – исходное травмирование зерна.

Выходные параметры: ,  – выход материала в 1-ю и 2-ю фракцию; , – чистота материала в каждой фракции; , – травмирование материала в соответствующей фракции.

Может быть выбрана одна из целевых функций: минимум потерь, минимум травмирования или максимум чистоты конечного продукта. Переход к стоимостным показателям сводит все три целевые функции к одной: получение максимальной прибыли.

Разработанная эвристическая модель оптимизации продукции переработки позволяет определить оптимальное распределение основной продукции и продукции ее переработки. Частью модели является алгоритм распределения затрат при разделке продукции. Доля затрат , приходящаяся на i-ый вид продукции, определится из выражения:

,

где – коэффициент выхода каждого вида продукции, – коэффициент потребительской стоимости, – себестоимость продукции до операции разделки, – затраты на операцию разделки.

Целевая функция оптимизационной задачи имеет вид:

Элемент эвристического алгоритма по оптимизации продукции переработки представлен на рис.15.

Рис.15. Элемент эвристического алгоритма оптимизации продукции переработки

Разработанная модель оптимизации состава вертикально-интегрированной структуры (ВИС) предприятия позволяет на многокритериальной основе определить наиболее рациональную стратегию развития предприятия в сторону развития как сырьевой базы и продукции низкой степени переработки, так и в сторону развития продукции более высокой степени переработки.

Внутри компонента ВИС материальные потоки претерпевают преобразования, при этом должны быть установлены соотношения между каждым из входных и выходных потоков, которые могут быть представлены в следующем виде:

;

;

. . .

;

где – коэффициент выхода продукта потока  в продукт потока ;

– коэффициент выхода продукта потока  в продукт потока ;

Аналогично описываются потоки других видов – потоки затрат, потоки движения денежных средств, потоки влияния поведенческих аспектов участников управления и производства и т.д. Созданная на основе такого подхода модели интегрированной структуры была использована в соответствующем модуле имитационной СППР, что позволило моделировать различные стратегии надсистемного развития предприятия. 

Положение 5. Разработаны рекомендации по использованию СППР в управлении предприятиями:

– по выбору стратегии развития предприятий в направлении инновационного развития предприятия (на примере предприятий по переработке крупяных культур);

– по использованию имитационных СППР на предприятиях с длительным производственным циклом (на примере птицефабрик) при составлении плановых заданий и планировании инвестиций.

В диссертационной работе описывается пример поддержки  решения задачи о выборе пути стратегического развития предприятия по переработке крупяных культур с рассмотрением альтернативных сценариев развития  экстенсивного развития предприятия и интенсивного его развития, предусматривающего инновационную стратегию развития (рис.16).

Рис.16. Прогноз итогов реализации стратегии по альтернативным вариантам

Разработанные рекомендации по использованию СППР при составлении плановых заданий на предприятиях с длительным производственным циклом дают возможность принимать эффективные управленческие решения на всех этапах развития предприятия. При их разработке была создана единая система расчета основных технологических показателей, унифицированы и автоматизированы расчеты, что позволило сократить на порядки время  разработки альтернативных производственных и финансовых планов. В качестве примера приводятся расчеты альтернативных вариантов по введению в производственный процесс новых производственных мощностей (рис.17).

Рис.17. Динамика экономических показателей по альтернативным вариантам

В качестве примера методики, позволяющей совмещать существующие производственные модули с модулями, целесообразность включения которых в систему рассматривается, в работе приведены примеры планирования по вводу новых мощностей и приведены рекомендации по рассмотрению подобных проектов. Разработанные модули позволяют, в частности совмещать итоговые данные имеющихся подсистем с данными проектируемых подсистем (рис.18).

Рис.18. Совмещенные производственный график и график доходов-расходов

Рекомендации по использованию СППР в стратегическом планировании на предприятиях с длительным производственным циклом позволяют рассматривать различные сценарии и анализировать различные показатели их эффективности. Так, при составлении стратегии развития предприятия с целью снижения себестоимости основной продукции динамика изменения себестоимости выводится в виде экранной формы, представленной на рис.19.

Рис.19. Динамика снижения себестоимости по альтернативным вариантам

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

В работе получены научно-обоснованные экономические и методологические решения, направленные на создание компьютерных систем поддержки принятия решений, построенных на основе многофункциональных имитационных моделей предприятий агропромышленного комплекса, что позволили сформулировать следующие выводы и предложения.

1. Переход экономики России от планового ведения хозяйства к рыночным отношениям привел к изменению механизмов управления отраслями народного хозяйства и отдельными предприятиями. Отмечено снижение качества управления экономическими процессами, в том числе и на промышленных предприятиях. Перед руководителями предприятий стоят сложные задачи, связанные с техническим перевооружением производства, совершенствованием системы управления, поиском и эффективным использование инвестиций и пр. Резкое возрастание сложности управленческих проблем требует от руководителей новых системных подходов к процессу принятия решений и в первую очередь совершенствование процессов принятия решений за счет использования эффективных средств поддержки принятия решений.

2. Проведена классификация систем поддержки принятия решений, позволяющая определить требования к функциям, которые должны быть предъявлены к системам поддержки управленческих решений на производственном предприятии. Обоснована необходимость построения комплексных динамических моделей для управления предприятиями, учитывающих сложность и разнородность технологических и организационных процессов, возможные сценарии изменения внешней среды, стохастичность многих процессов, что приводит к недостаточной достоверности оценок влияния факторов развития и поведения на итоговые целевые функции, что позволило решить проблему перехода от создания моделей исследователями к их использованию в управленческой практике.

3. Для разработки эффективных систем поддержки принятия решений разработана методика проведения функционально-стоимостного  анализа процесса принятия решений в данной экономической системе,  что позволило исключить перенос в СППР вредных и ненужных функций, проявляющихся в существующих системах составления плановых  заданий различного вида и уровня. Для создания эффективных систем поддержки принятия решений обоснована методика создания СППР, обладающих свойством многофункциональности, так как крайне нерациональным представляется разработка и  использование систем принятия решений для каждого возможного классификационного признака.

4. Показана низкая универсальность подходов к созданию имитационных моделей, предполагающих для проведения имитационного эксперимента создание специального человеко-машинного комплекса практически разового использования только в рамках этого эксперимента и построения динамической имитационной модели, начинающейся с определения проблемы, то есть формулирования конкретного производственного или организационного вопроса, который подлежит изучению при помощи проведения имитационного эксперимента.  Показана неприемлемость такого подхода для СППР, предназначенной для рассмотрения множества как рутинных, так и постоянно возникающих новых проблем, даже таких, которых не могли предвидеть заранее ни разработчики, ни пользователи.

5. Показано, что все возможные задачи управления и планирования можно разбить на две большие группы – задачи регламентного планирования и задачи не регламентного (стратегического и инновационного планирования). Созданы и использованы в практике управления многофункциональные системы и методологии разработки таких систем, позволяющих объединить воедино задачи регламентного и нерегламентного планирования с возможностью взаимодействия этих модулей с контуром внешней среды системы.

Разработанные методики создания многофункциональных СППР позволяют поддерживать решения как регламентного, так и нерегламентного характера за счет использования моделей, совмещающих модули, разработанные для существующей структуры предприятия, с модулями, вопрос об использовании которых в СППР только рассматривается и  состоящих из однотипных элементов с набором значимых параметров.

6. Разработаны канонические модели для использования в имитационных СППР, отличающиеся комплексностью подхода к используемым в них параметрах, при котором один и тот же компонент системы может выступать в разных качествах.

Разработаны модели и реализующие их модули СППР: формирования налоговых отчислений предприятия, модулей нерегламентного планирования, предприятий с условно статическими  производственными процессами, предприятий с сезонным характером производства, предприятий с длительным производственным циклом; модели оптимального комплектования поточных линий переработки продукции; эвристическая модель оптимизации производства продукции переработки;  модель оптимизации состава вертикально-интегрированной структуры предприятия.

Использование этих моделей в СППР позволяет поддерживать множество решений разного уровня.

7. Разработаны рекомендации по поддержке задач на предприятиях с условно статическими производственными процессами, в частности, задач, связанных с возможностью и целесообразностью организации новых производственных процессов, определению размеров запасов сырья с учетом сезонных колебаний цен, задачи оптимизации номенклатуры продукции с целью получения наибольшей прибыли и других задач.

8. Для предприятий с сезонным характером производства разработаны модули СППР, позволяющие моделировать влияние основных факторов, влияющих на эффективность производства продукции: агротехнических, технических, технологических, погодных, финансовых и прочих. Для учета этих факторов в моделях разработаны методики и модули пополнения базы знаний по влиянию значимых факторов на итоговые показатели деятельности экономической системы.

9. Для предприятий с длительным производственным циклом разработаны динамические модели, учитывающие влияние разнообразных факторов: биологических, зоотехнических, энергетических, климатических и пр. на эффективность процесса производства основной и вспомогательной продукции.

10. Разработаны эвристические алгоритмы поиска наилучших решений практических задач, формализующих опыт специалистов в различных областях агропромышленного комплекса: задачах оптимальной комплектации и настройки поточных линий или рабочих органов, определения оптимального объема и номенклатуры выпуска каждого вида продукции на предприятии с учетом получения продукции разной степени переработки и др.

11. Для решения задач целесообразности создания различных производственные структур с разной степенью интеграции разработаны модули имитационной СППР поддержки принятия решений надсистемного уровня, позволяющие найти оптимальную стратегию развития и объединения производственных систем.

12. Разработаны модельные тренажера как часть многофункциональной СППР, позволяющие проведение деловых игр, участниками которых являются работники подразделений, связанные с разработкой планов различного вида.  Многофункциональная имитационная СППР, используемая для поддержки различных решений и применяемая для целей обучения,  обладает тем преимуществом по сравнению со специально разработанными учебными программами, что она создана для конкретного предприятия и предназначена для решения конкретных задач, знакомых специалистам и управленцам. Проведение деловых игр с использованием имитационной СППР позволяет сблизить взгляды всех участников процессов управления и производства на приоритеты в развитии  предприятия, снизить негативные аспекты поведенческого характера на конечную эффективность деятельности экономической системы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОТРАЖЕНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ АВТОРА

I. Монографии и учебные пособия

1.Многофункциональные имитационные системы поддержки принятия решений в управлении предприятием/Монография. – «Финансы и статистика», М., 2007. – 352 с.

2. Реструктуризация и устойчивое развитие экономических систем. Коллективная монография. Автором написан раздел «Многофункциональные системы поддержки принятия решений в управлении структурными изменениями промышленного предприятия», с. 297-314. – Санкт-Петербург, 2006.

3. Имитационное моделирование экономических систем: Учебное пособие. – Екатеринбург: Изд-во Уральского государственного экономического университета, 2004. – 116 с.

II. Научные статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Использование многофункциональных имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятием//Вестник Южно-Уральского государственного университета, №12(52), Челябинск. – 2005. – с.334-339.

2. Выбор критериев измерения эффективности экономической деятельности предприятия при разработке систем поддержки принятий решений//Проблемы экономики и управления/Научные ведомости БелГУ, №5(25), Вып.1, Белгород, 2006, с.251-260 (соавтор А.Ю.Даванков).

3. Оптимизация производства продукции переработки// Вестник Воронежского государственного университета, 2006, №2, Воронеж, с.251-255.

4. Использование многофункциональных имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятием// Вестник Оренбургского университета, Оренбург, 2006, №8, с.70-76.

5. Имитационные системы поддержки принятия решений //Экономика и математические методы, 2007, том43, №3, с.74-84.

6. Методологические подходы к разработке имитационных моделей для систем поддержки принятия решений/Вестник Челябинского государственного университета (научный журнал), №5(83), 2007. – с.16-25.

7. Особенности имитационных моделей для поддержки принятия решений в управлении предприятием/ Финансы и кредит №46(286)-2007, декабрь. – с.72-77. 

III. Статьи в научных журналах, сборниках научных трудов, материалы научных конференций

1. Использование имитационного моделирования при принятии экономических решений  // Вестник ЧГАУ, Челябинск, 1996, т.16, с.218-221.

2. Использование обучающих и имитационных компьютерных программ в профессиональной подготовке экономиста / Аристов С.А., Селиверстова А.В. // Информационная среда профессиональной подготовки специалиста, Тамбов, 1997, с. 74-77.

3. Опыт использования компьютерных технологий обучения бухгалтерским дисциплинам/ Аристов С.А., Селиверстова А.В. //Экономика и образование: проблемы переходного периода. Тезисы научных статей. Челябинск, 1997, с.101-102.

4. Основные подходы к созданию компьютерных учебников и имитационных игр для профессиональной подготовки экономиста // Тезисы доклада на Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии», Кисловодск, 1997, с.17-18.

5. Принятие управленческих решений на основе имитационного моделирования деятельности предприятия // Тезисы доклада на II Всероссийском симпозиуме «Математическое моделирование и компьютерные технологии», Кисловодск, 1998, с.7-8.

6. Компьютерные методы обучения в профессиональной подготовке экономистов// Тезисы Международного круглого стола «Бизнес-образование в условиях глобализации мировых процессов», Иркутск, 1998, с.110-112.

7. Имитационные модули – необходимый компонент автоматизированной информационной системы // БизнесHELP, 1999, №3, с.23-26.

8. Использование компьютерных обучающих программ при дистанционном обучении экономистов // Дистанционное образование, 1999, №3, с.26-29.

9. Основные проблемы создания автоматизированных информационных систем управления финансами предприятия // Вестник Челябинского Государственного Университета, 2000, №1, с.91-92.

10. Использование имитационных методов в стратегическом и оперативном управлении экономической системой масштаба предприятия//Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Россия на пути реформ», Челябинск, 2000, с.20-23.

11. Использование имитационного моделирования для стратегического и тактического планирования// Материалы ХХ Международной научно-практической конференции «Россия и регионы: социальные ориентиры политического и экономического развития», Челябинск, 2003, т.3., с.273-274.

12. Опыт разработки и использования компьютерных систем поддержки принятия решений для управления финансами предприятия// Материалы IV научно-практической межвузовской конференции «Экономика и социум на рубеже веков», Челябинск, 2004, с.172-173.

13. Разработка систем поддержки принятия решений для управления экономической системой масштаба предприятия//Сборник научных трудов третьей Всероссийской научно-практической конференции «Новые тенденции в экономике и управлении организацией», Екатеринбург, 2004, с.10-11.

14. Использование компьютерных тренажеров в профессиональной подготовке экономистов и в управлении предприятиями//Материалы Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении», Воронеж: Воронежский государственный университет, 2004. – с.96.

15. Использование имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятием//Материалы Международной научно-практической конференции «Интеллектуальные технологии в образовании, экономике и управлении», Воронеж: Воронежский государственный университет, 2004. – с.177-178.

16. Разработка и использование многофункциональных имитационных систем поддержки принятия решений//Сборник статей XIV Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза, 2004. –79-81.

17. К моделированию деятельности производственных вертикально-интегрированных структур в регионах//Сборник научных трудов «Региональная направленность развития национальной экономики. Школа-семинар профессора А.А.Голикова», Челябинск: ЧелГУ, 2005. – с.42-45 (соавтор Е.Н. Картавых).

18. Функциональный анализ процессов принятия управленческих решений//Сборник научных трудов «Региональная направленность развития национальной экономики. Школа-семинар профессора А.А. Голикова», Челябинск: ЧелГУ, 2005. – с.102-109.  

19. Многофункциональные имитационные системы поддержки принятия решений в управлении предприятием// Труды 28-ой международной научной школы-семинара «Системное моделирование социально-экономических процессов» имени академика С.С.Шаталина, Часть I, Нижний Новгород, 2005. – с.89-93.

20. Системы поддержки принятия решений в управлении инновационным развитием//Материалы Первых Екатеринбургских научных чтений «Управление человеческой репродукцией и инновационным развитием», Часть I, Екатеринбург, 2006. – с.31-36.

21. Использование имитационных систем поддержки принятия решений в прогнозировании развития предприятий//Материалы Международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы», Часть II, Воронеж, 2006. – с.118-122.

22. Функции имитационной системы поддержки принятия решений в управлении предприятием// Материалы VI межвузовской научно-практической конференции «Социально-экономические аспекты развития предпринимательства: история, современность, будущее», Челябинск, 2006. – c.119-121.

23. Методология использования систем поддержки принятия решений в управлении финансами предприятий// Материалы XXIII Международной научно-практической конференции «Конкурентоспособность России и качество жизни», Часть II, Челябинск, 2006. – c.49-54.

24. К использованию имитационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятием// Труды II Всероссийского симпозиума по экономической теории, Том I, Екатеринбург, 2006. – с.157-160.

25. Имитационные системы поддержки принятия решений в управлении устойчивым развитием предприятий/ Межвузовский сборник научных трудов «Управление устойчивым развитием экономических систем», Санкт-Петербург, 2006, с.619-622.

26. К разработке систем поддержки принятия решений для производственных вертикально-интегрированных структур//Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Взаимодействие реального и финансового секторов в трансформационной экономике/Оренбург: ИПК ГОУ ВПО ОГУ, 2006. – с.524-529.

27. Многофункциональные имитационные системы поддержки принятия решений//Вестник Челябинского Государственного Университета, №5, 2006. – с.40-45.

28. Использование систем поддержки принятия решений для управления интегрированными структурами// Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы и перспективы экономической интеграции регионов и государств», Том 2, Белгород, 2006. – с.9-13.

29. Системы поддержки принятия решений в планировании инвестиций предприятия: Труды 29-ой международной научной школы-семинара «Системное моделирование социально-экономических процессов», Часть II, Воронеж. – 2006. – с.21-23. (соавтор Е.С.Соложенкина).

30.Задача оптимизации выпуска продукции глубокой переработки//«Математическое моделирование в экономике и управлении»: сб. науч.тр., Вып.1, СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - раздел 2, с.128-139.

31. Особенности систем поддержки принятия решений на предприятиях агропромышленного комплекса// Материалы международной научной конференции «Актуальные проблемы социально-экономического развития России в изменяющемся мире». – Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2006. – с.375-379, (соавтор А.В. Липп).

32. Особенности моделей для систем поддержки принятия решений в стратегическом планировании предприятия// Материалы Восьмого всероссийского симпозиума «Стратегическое планирование и развитие предприятий», Секция 2, ЦЭМИ, Москва. –2007. – с.14-16.

33. Особенности системного подхода к разработке систем поддержки принятия решений  на предприятиях АПК/Материалы XI Международной научно-практической конференции «Национальные приоритеты социально-экономического развития аграрной экономики России (Немчиновские чтения)», Часть I, Саратов: «Научная книга». – 2007. – с.32-36.

34. Системы поддержки принятия решений для растениеводческих предприятий/ Материалы всероссийской научно-практической конференции «Проблемы информационного обеспечения управления экономическим потенциалом»,  Челябинск, 2007. – с. 239-244.

35. Системный подход к разработке имитационных систем поддержки принятия решений// Системное моделирование социально-экономических процессов: Труды 30-й юбилейной международной научной школы-семинара, Руза, – Изд. ВГУ. – ч.II, 2007, с.180-184.

 



© 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.