WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |
1 УДК 658:681.3.001.57 ЛОГИСТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ЗАХОДЯКИН Г.В., МЕШАЛКИН В.П.

Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева Введение Современные условия рыночной конкуренции ставят перед промышленными предприятиями задачи реорганизации принципов управления хозяйственной деятельностью. Все больше предприятий применяет для оценки эффективности своей деятельности инновационные показатели, к которым относятся: объем товарно-материальных запасов, гибкость производства, качество продукции, показатели надежности и безопасности производства и воздействия производства на окружающую природную среду, оперативность выполнения заказов потребителей, длительность производственного цикла, а также ресурсоемкость продукции. Предприятия сталкиваются с задачей согласования спроса и предложения на множестве рынков, что часто требует выпуска продукции на заказ и во все более сжатые сроки. В этих условиях ведущие компании уже давно пришли к выводу, что ключом к успешному ведению предпринимательства и повышению экономической эффективности хозяйственной деятельности является логистическое управление цепью поставок продукции на основе анализа процессов и среды предпринимательства, а также применения методов прогнозирования.

Для снижения издержек и принятия управленческих решений предприятия традиционно учитывали только собственные ресурсы, ограничения и стратегии. Сегодня такой подход становится недостаточным. В соответствии с положениями общей теории систем (А. Чандлер, П. Лоуренс, Дж. Лорш) организация должна рассматриваться в единстве ее составных частей, которые неразрывно связаны с внешним миром. Поэтому при принятии решений по управлению предприятием необходимо дополнительно учитывать взаимодействие предприятия с поставщиками и потребителями. Также необходимо переработать существующие предпринимательские стратегии с целью задействования в процессах принятия решений информации о процессах в логистической цепи предприятия. Управление взаимосвязями в цепи поставок, или логистической цепи (ЛЦ), с целью достижения логистической синергии внутренних и межфирменных процессов предпринимательства называется логистической координацией, или управлением логистической цепью. Логистика активно начала развиваться как наука и инструмент предпринимательства с начала 1950-х годов на западе, прежде всего в США. В значительной степени внимание, уделяемое сегодня большинством компаний управлению ЛЦ, обусловлено успешным примером крупных западных © Нефтегазовое дело, 2003 http://www.ogbus.ru корпораций, сумевших сэкономить миллиарды долларов на снижении логистических и складских издержек за счет эффективного управления своими ЛЦ.

Концепция логистической цепи Логистическая цепь, или цепь поставок — это сетевая структура, состоящая из поставщиков, производственных предприятий, складов, центров распределения и предприятий розничной торговли, с помощью которой сырье и материалы приобретаются, перерабатываются и доставляются покупателю. Для принятия управленческих решений в ЛЦ необходимо выявить ее элементы (звенья ЛЦ), а также существующие материальные, финансовые и информационные потоки. Для этого на начальном этапе анализа ЛЦ необходимо разработать и исследовать модель ЛЦ с целью ее изучения и выявления критических участков (т.н. «узких мест»). В конечном счете, для выявленных критических элементов ЛЦ должны быть разработаны стратегии управления, которые обеспечат повышение эффективности всей ЛЦ. В этом состоит задача оптимизации ЛЦ.

Элементы ЛЦ подразделяются на два класса: объекты ЛЦ (звенья ЛЦ) и потоки. Звенья ЛЦ включают производственные предприятия, поставщиков логистических услуг, биржи и системы электронных торгов, а также все внутренние подразделения перечисленных организаций, которые задействованы в процессах предпринимательства. В сущности, эти объекты являются операторами ЛЦ (т.е. осуществляют действия над другими объектами). Протекающие через звенья ЛЦ потоки трех видов — материальные, финансовые и информационные — являются операндами (т.е.

объектами действия). Эти понятия обладают тремя характерными свойствами:

1) Динамичность. ЛЦ — это гибкие структуры. Организации, образующие ЛЦ, не берут на себя обязательств в течение определенного времени участвовать в ЛЦ. Они могут свободно присоединяться к ЛЦ и покидать ее, руководствуясь только своими экономическими интересами. Это видоизменяет структуру ЛЦ и протекающие в ней потоки. Информация о процессах предпринимательства в ЛЦ и ее окружении — например, цены, данные о потребительском спросе, применяемые технологии — также непрерывно изменяется.

2) Распределенность. Звенья ЛЦ территориально распределены. Системы планирования и ведения операций, используемые объектом ЛЦ, также могут быть территориально распределенными, — например, на каждом из складов производственного предприятия может поддерживаться отдельная база данных о состоянии запасов.

3) Несопоставимость. Звенья ЛЦ используют для планирования и управления предпринимательством информационные системы с различной архитектурой. Информационные потоки в различных звеньях ЛЦ также отличаются по форме представления. Например, для контроля перемещения партии химической продукции могут применяться электронная почта, © Нефтегазовое дело, 2003 http://www.ogbus.ru телефонная и факсимильная связь, либо размещаемые в сети Internet отчеты с доступом в реальном времени.

Динамичность, распределенность и разнородность информации в ЛЦ приводит к возникновению трудностей при принятии эффективных решений по управлению в ЛЦ. Другая проблема заключается в том, что на современном предприятии центры принятия решений распределены между различными подразделениями. Принятие решений основывается обычно на собственных интересах подразделения и в большинстве случаев не учитывает взаимозависимости различных факторов, влияющих на общую экономическую эффективность предприятия. Такие решения не позволяют добиться максимальной эффективности деятельности отдельного звена и ЛЦ в целом, а разрешение возникающих конфликтов требует вмешательства руководства высшего уровня. Принятие управленческих решений на предприятиях химической промышленности и нефтепереработки требует рассмотрения ряда дополнительных факторов.

Нефтеперерабатывающие предприятия как объекты логистики Предприятия химической промышленности и нефтепереработки являются объектами логистики специального класса и требуют комплексной оптимизации операций разработки, производства, продажи и использования химической продукции, оптимального управления запасами сырья, полупродуктов и ТЭР, предотвращения образования в технологических процессах производства источников оказывающих вредное воздействие на окружающую среду отходов и выбросов, обеспечения надежности и безопасности химико-технологических процессов с целью предотвращения аварий и снижения уровня химического риска. Управление химическим предприятием требует применения принципов ресурсосбережения на всех стадиях производства и переработки [1].

ЛЦ предприятий химической и нефтеперерабатывающей промышленности, как правило, имеют большую длину, а структура производственных связей предприятий является стационарной и негибкой:

покупателями химических предприятий также являются химические предприятия (рис. 1). Поэтому готовые решения по организации и управлению ЛЦ, используемые другими отраслями, неприменимы в химической отрасли, нефтепереработке и нефтехимии непосредственно.

Обзор работ в области разработки систем поддержки принятия решений для оптимального управления промышленными предприятиями В отечественной и зарубежной литературе описано большое число систем поддержки принятия решений (СППР) для оптимизации отдельных видов производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий — например, планирования, составления расписаний, управления товарноматериальными запасами, отбора предложений и формирования портфеля заказов.

© Нефтегазовое дело, 2003 http://www.ogbus.ru (а) Логистическая цепь нефтеперерабатывающего предприятияРис. 1. (б) Организационная структура нефтеперерабатывающего предприятия В работах [2,3] проведен анализ специализированных исследований по оптимальному управлению нефтеперерабатывающими предприятиями с использованием математических моделей и методов.

По материалам [2] © Нефтегазовое дело, 2003 http://www.ogbus.ru Системы поддержки принятия решений по оптимальному управлению хозяйственной деятельностью нефтеперерабатывающих предприятий на основе математического моделирования и программирования Управление нефтеперерабатывающими предприятиями требует решения таких задач, как организация снабжения сырой нефтью, составление расписаний поставок, составление расписаний работы нефтехранилищ и ректификационных установок. Принятие решения при этом обычно основано на применении математических методов, к которым относятся, например, методы линейного программирования, и определяется установленными руководством предприятия статичными предпринимательскими стратегиями и предписаниями. Работы в этой области направлены на решение двух основных классов задач: задач оптимизации производственных операций (первичной переработки, крекинга, смешивания) и задач планирования и составления производственных расписаний. Некоторые исследования совмещают оба этих направления.

Li и Riggs (2000) предложили нелинейную модель для оптимизации деятельности в масштабах всего предприятия для нефтеперерабатывающего завода (НПЗ). Они разработали нелинейные математические модели для 4-х основных установок переработки нефти (ректификационной установки, установки каталитического крекинга, установки реформинга, установки производства бензиновой смеси) и применили упрощенные линейные модели для остальных видов оборудования. Однако эта модель не включает организацию закупок, транспортирования и хранения сырья, т.е. не учитывает функционирование цепи поставок НПЗ в целом.Несколько исследований было посвящено проблемам группирования продуктов и смешивания различных типов сырья. Rigby, Ladson & Warren (1995) провели анализ системы смешивания бензинов компании Texaco и ее развитие с использованием СППР, которая в настоящее время применяется на всех НПЗ этой компании. Исследователи подчеркивают важность применения таких систем, приводя данные об НПЗ, свидетельствующие об экономии свыше 30 млн. долларов в год. Adhya, Tawarmalani и Sahinidis (1999) применили для решения задачи о группировании продуктов метод неопределенных множителей Лагранжа. Amos, Ronnqvist и Gill (1997) решают эту задачу с использованием упрощенной нелинейной модели. Sullivan (1990) подчеркивает важность объединения производственных функций и операций с управлением процессами смешивания и стратегиями оптимизации для достижения оптимального результата в масштабах всего предприятия, т.е. для поиска глобального оптимума.

Еще одним важным классом задач организации и управления производственной деятельностью НПЗ являются задачи планирования выпуска и составления производственных расписаний. К этому классу задач относятся задачи составления расписания поставок сырой нефти [Shah, 1996] По материалам [2,3] © Нефтегазовое дело, 2003 http://www.ogbus.ru распределения партий сырья по ректификационным установкам [Kim, Choi, Kim и Lee, 1999], составления расписаний переключения трубопроводов [Sasikumar, Prakash, Patil и Ramani, 1997] и т.д. В работе [Pinto, Joly и Moro, 2000] приведен обзор методов планирования и составления производственных расписаний на НПЗ. Они также обсуждают методы составления расписаний поставок сырой нефти, производства и распределения, производства топливных смесей и сжиженного нефтяного газа.

В последнее время, особенное внимание уделяется интеграции процессов нефтепереработки с целью обеспечения ресурсо- и энергосбережения на НПЗ.

Zhang, Zhu и Towler (2001) предложили модель для одновременной оптимизации системы материальных потоков нефти, потоков водорода, пара и энергоресурсов в структуре НПЗ. Их исследования показали, что параллельное решение задач оптимизации, в отличие от последовательного, обеспечивает большую прибыль. Al-Sharrah, Alatiqi, Elkamel и Alper (2001) анализируют интегрированное планирование в рамках промышленной группы нефтеперерабатывающих предприятий с точки зрения воздействия на окружающую природную среду. Показана эффективность этой модели для определения экологически безопасных, или экологически дружественных нефтепродуктов, которые в качестве полупродуктов могут выпускаться нефтехимической промышленностью Кувейта.

Beamon (1998) опубликовал специализированный обзор литературы по моделированию процессов в ЛЦ производственных предприятий. Модели, включенные в этот обзор, подразделяются на детерминированные [Cohen и Moon, 1990; Williams, 1983], стохастические [Cohen и Lee, 1998; Lee и Billington, 1993; Svoronos и Zipkin, 1991] и имитационные [Towill, 1991; Towill, Naim и Wikner, 1992; Wikner, Towill и Naim, 1991]. Большинство этих работ посвящено отдельным областям управления ЛЦ, — например, управлению запасами, организации систем физического распределения, прогнозированию спроса, планирования, составления расписаний и т.д. Разработка формализованных моделей для системы масштаба ЛЦ связана с существенными принципиальными и вычислительными трудностями, поэтому математическое моделирование находит ограниченное применение для анализа полной структуры ЛЦ с учетом всех необходимых знаний и информации.

Кроме того, формальная модель является специфичной для конкретного предприятия, поэтому ее адаптация для принятия решений на другом предприятии, или даже для использования другим управляющим на том же самом предприятии, является сложной задачей.

Для моделирования и оптимизации цепи поставок, обладающей многоэлементной структурой со сложными взаимосвязями и процессами взаимодействия между элементами применяется имитационное моделирование, которое позволяет сократить сложность модели и требуемый объем вычислений. Имитационные модели передают лишь основные свойства элементов ЛЦ; поиск оптимального решения на основе исследования поведения модели выполняет аналитик, ответственный за принятие решения. Еще одним © Нефтегазовое дело, 2003 http://www.ogbus.ru подходом к моделированию ЛЦ является объединение в рамках одной СППР математического и имитационного моделирования [Padmos, Hubbard, Duczmal & Saidi, 1999]. Такой подход применялся во многих отраслях промышленности, включая микроэлектронную промышленность [Jain, Lim, Gan & Low, 1996; Jain, Gan, Lim, Low, 2000], пищевую [Archibald, Karabakal & Karlsson, 1999] и др.

Pages:     || 2 | 3 |



© 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.