Основной целью написания курсовой работы является всесторонний анализ применения линейного программирования для решения экономических задач.
Объектом исследования данной работы является ЗАО «Агрофирма АНК».
Введение
1 Оптимизационные методы и модели в управлении производственными процессами.
1.1 Производственная система как объект экономико-математического моделирования.
1.2 Экономико-математическая модель оптимизации производственной программы предприятия.
2 Экономическая характеристика ЗАО «Агрофирма АНК».
2.1 Организационная характеристика ЗАО «Агрофирма АНК».
2.2 Экономические показатели производственной деятельности ЗАО «Агрофирма АНК».
3 Разработка экономико-математической модели оптимизации производственной программы ЗАО «Агрофирма АНК».
3.1 Постановка задачи.
3.2 Состав переменных величин.
3.3 Подготовка входной информации.
3.4 Числовая конкретизация модели (развернутая, матричная).
4 Результаты решения и их анализ.
APS/MES функционал в «1С:ERP» – моделирование производственного плана и его оптимизация
4.1 Решение задачи на ЭВМ.
4.2 Анализ результатов решения (экономико-математический, экономический).
Выводы и предложения.
Список литературы.
Прикрепленные файлы: 1 файл
Конструирование показателя критерия оптималь-ности производственной программы основано на максимизации количественной меры удовлетворения спроса в планируемом периоде. При этом спрос на j-тое изделие представлен в задаче максимизации его удовлетворения верхним пределом допустимого уровня производства, а достигнутый в базисном периоде или минимально допустимый объем производства j-го изделия — нижними пределами. Их отношение определяет достигнутую меру удовлетворения спроса в этих изделиях на начало планируемого года или минимально допустимый уровень производства при обязательном условии, что потребность в данном виде продукции не только имеется, но и что спрос на нее превышает достигнутый в предплановом периоде уровень.
Сопоставление показателей заинтересованности потребителей в приращении производства разных изделий показывает, что по одним изделиям потребность удовлетворяется более полно, чем по другим. Эта несправедливость устраняется оптимизацией структуры продукции в плане производства и тем самым исключается имевшее место в практике планирования деление продукции на «выгодную» и «невыгодную» с точки зрения изготовителя.
Немалая роль в конструировании критерия оптимальности отведена потребительским свойствам изделий как отражению заинтересованности потребителей в увеличении производства, прежде всего высокоэффективной, качественной продукции. Возрастающее значение качества продукции как одного из основных факторов повышения эффективности производства вызывает необходимость усиления роли его показателей в планировании деятельности предприятий. Показатели качества должны не только отражать технические характеристики продукции. Являясь неотъемлемой частью управления процессом производства, они органично дополняют количественную характеристику удовлетворения спроса и вместе с ней образуют фундамент формирования производственной программы предприятий.
Система оптимизации производственных процессов QiVisor/ Production optimization system
Качество продукции определяется как условиями потребления, так и условиями производства. Именно в производстве продукт наделяется свойствами, характеризующими его способность удовлетворять различные потребности, в том числе производственные. Многокритериальная аттестация изделий с присвоением им качественных характеристик, присвоение внутрифирменных критериев качества продукции, бездефектная сдача продукции в производство, личное клеймо рабочего, гарантирующего высокое качество выполненных операций,— все это звенья одного процесса повышения качества продукции. На предприятиях разрабатываются технологические, технические, организационные и экономические мероприятия по повышению качества продукции, которые отражаются в производственных планах, охватывающих различные горизонты планирования.
Для формирования оптимального плана производства с позиции эффективности применения изделий очень важно получить качественную оценку изделий и всей продукции различных структурных вариантов плана, а в отдельных случаях даже одной и той же массы продукции (в рублях), но различной по своему структурному составу. Для определения эффективности потребления, эксплуатации каждого изделия следует решать вопрос, по каким именно признакам следует оценить эту эффективность.
На многих предприятиях долгое время действует устоявшийся порядок отнесения изделий к новой высокоэффективной продукции производственно-технического назначения, отвечающей по своим технико-экономическим показателям высшим достижениям отечественной и зарубежной техники, а также порядок планирования и экономического стимулирования их производства. При аттестации продукции производственно-технического назначения применяется балльная оценка качества, которая используется в построении критерия оптимальности. Для этого принимается допущение, что все технико-эксплуатационные характеристики изделия сопоставляются с требованиями государственных стандартов или других технических условий, каждое из которых принимается в расчете за единицу. Величина отношения суммарных оценок потребительских фактически действующих свойств к требованиям ГОСТа определяет коэффициент технического уровня каждого изделия. При этом, как показывают расчеты, оценка технического уровня изделий высшей категории всегда будет выше единицы (Кcj>1), изделий первой категории — близкой или ниже единицы (Кcj1).
Источник: www.referat911.ru
Модели оптимизации производственной программы
Нелинейная модель выбора рациональной суточной производительности комплекса установок не противопоставляется и не препятствует применению известной линейной модели оптимизации производственной программы НПЗ. Она формирует лишь экономически обоснованные ограничения на значения суточной производительности установок АВТ, КК, КР. В их пределах возможна реализация экономических возможностей оптимизации производственной программы всего шлейфа сопутствующих установок специфическими средствами линейной модели. [c.43]
Основой предлагаемой системы формирования модели оптимизации производственной программы является тщательно разработанный словарь терминов. Не останавливаясь на всех принципах организации словаря отметим лишь, что одним из основных требований к нему является отсутствие одинаковых терминов с различными шифрами. [c.169]
Мартынов А. П. и др. Автоматизированная подготовка модели оптимизации производственной программы НПЗ Автоматизация и контрольно-измерительные приборы , М., ЦНИИТЭнефтехим, № 9, 1975. [c.170]
Для подсистемы текущего планирования основной является модель оптимизации производственной программы (чаще всего для решения применяются методы линейного программирования). Эта модель сводится к нахождению таких объемов и номенклатуры выпуска продукции, которые в условиях установленной (госзаказом или прогнозом рыночной конъюнктуры) потребности и наличных мощностей обеспечивали бы получение экстремума целевой функции ею может [c.51]
Для оптимизации производственной программы разработан ряд статических экономико-математических моделей, основанных на методах линейного программирования и с достаточной точностью описывающих возможности нефтеперерабатывающего предприятия. Критериями оптимальности служат максимум прибыли, минимум затрат, максимум выработки товарной про- [c.162]
Приведенная модель расчета себестоимости является одновременно и моделью расчета прибыли предприятия. Однако основной эффект реализации расчета себестоимости на ЭВМ состоит в возможности использования результатов этого расчета для оптимизации производственной программы предприятия. В данном случае в качестве целевой функции может быть принят максимум прибыли от реализации продукции. Оптимизируя производственную программу, необходимо максимизировать функцию вида [c.301]
Таким образом, при построении экономико-математической модели, предназначенной для оптимизации производственной программы всего предприятия, должны быть прежде всего учтены реальные производственные возможности и интересы отдельных технологических участков, ресурсы и интересы всего предприятия, а также плановые лимиты по сырью и готовой продукции. [c.408]
Область применения экономико-математических моделей в режиме годового планирования пока невелика. В частности, в составе первой очереди АСПР Госплана СССР она представлена задачами, решаемыми с использованием натурально-стоимостного межотраслевого баланса в подсистеме Сводный народнохозяйственный план , и оптимизационными задачами (в основном оптимизации производственной программы или использования производственных мощностей) отдельных отраслевых подсистем. [c.180]
Решение широкого класса планово-экономических задач основывается на моделях линейного программирования. В наибольшей степени методы линейного программирования получили применения в расчетах оптимальной производственной программы НПЗ [1 — 2]. В, общем виде задача оптимизации производственной программы нефтеперерабатывающего предприятия записывается в следующем виде / [c.96]
Изменение товарной продукции в результате расширения объема кооперированных поставок, как правило, зависит от характера ограничений на объемы перерабатываемого сырья на технологических установках. Если в базовом варианте имеет место недоиспользование мощностей (резерв) отдельных технологических установок из-за нехватки сырья, то при оптимизации производственной программы группы НПЗ по этим установкам можно предусмотреть объемы переработки сырья с учетом этих резервов, реализуемых за счет более рационального распределения полуфабрикатов между установками комплекса НПЗ, которые учитываются в математической модели самой задачи. [c.162]
Рассмотренная процедура расчета параметров моделей оптимального планирования НПП и НПК на базе моделей оперативного управления была применена при построении модели планирования производственной программы нефтеперерабатывающего комплекса. В табл. 2.2 приведена выборка из результатов расчета номинальных и предельных значений технологических коэффициентов блока первичной переработки нефти по статистическим данным (методом усреднения, вычисления среднеквадратичного отклонения и экспертной оценки допустимой области варьирования) и по методу оптимизации. [c.40]
Примером связи между элементами различных вектор-столбцов в задаче оптимизации производственной программы НПП может служить параметрическая взаимосвязь варьируемых технологических коэффициентов и качественных характеристик материальных потоков, взаимосвязь коэффициентов отбора и качественных характеристик базовых компонентов, вырабатываемых в процессе разделения и вовлекаемых на смешение в товарном блоке. Следовательно, в рассматриваемом случае в стохастической задаче планирования необходимо учитывать дополнительные условия и ограничения, обеспечивающие согласованность режимов взаимосвязанных технологических звеньев не только по количественным, но и по качественным показателям, учет которых обеспечивает повышение адекватности модели планирования реальным условиям функционирования объекта. [c.70]
Повышение надежности и практической реализуемости оптимальной производственной программы НПП, снижение объема потерь планируемой прибыли, обеспечиваемое учетом случайных факторов, оказывает непосредственное влияние на величину оптимизационного эффекта. С повышением надежности расчетная величина эффекта от оптимизации снижается. Естественно, повышение надежности не может быть произведено произвольно и должно быть достигнуто в разумных пределах. С учетом этого главная особенность практического применения вероятностной модели и задачи оптимизации производственной программы НПП в условиях неполной информации заключается в том, что должен быть достигнут компромисс между повышением надежности и соответствующим некоторым снижением плановой эффективности. [c.177]
Приведенная математическая модель формирования производственной программы относится к классу моделей целочисленного линейного программирования с векторным критерием оптимальности (с упорядоченными по важности компонентами — частными критериями). Она имеет сравнительно небольшое число общих ограничений (не считая ограничения сверху на переменные). Это позволяет эффективно применить к ней точные методы целочисленного программирования. Ввиду того, что значения отличных от нуля переменных объемов производства изделий в большинстве случаев значительно превосходят единицу, для нахождения приближенно оптимального плана модели можно применять методы линейного программирования с последующим округлением значений нецелочисленных переменных в оптимальном плане. Для непосредственного применения стандартных алгоритмов оптимизации общую модель удобнее преобразовать в рабочую модель. [c.326]
Назовем важнейшие модели, которые обычно входят в комплекс модели прогнозирования основных показателей деятельности предприятия, оптимизации производственной программы матричного промфинплана, распределения годовой программы по кварталам и месяцам, а также модели работы отдельных цехов, планирования запасов и многие другие. [c.136]
Математическое обеспечение модели основывается на симплексном методе линейного программирования и реализуется пакетом прикладных программ ЭВМ. В расчетах использованы нормативная база и показатели (ограничения) по конкретному производственному объекту. Изложим процедуру оптимизации производственной программы с выделением в ней дополнительного задания в рамках принятого годового плана. В табл. 7 приводится исходная информация решения задачи. [c.64]
В подтверждение достаточной сложности математической формализации ряда оптимизационных задач ниже приведена линейная модель для расчета производственной программы предприятия . Подобного рода модель оптимизации текущего заводского планирования характерна для предприятий химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности, имеющих принципиальное сходство в построении технологических процессов (для непрерывных производств). [c.407]
Не существует ни одного допустимого плана. Математически это означает, что модель — система уравнений и неравенств — противоречива, что нельзя подобрать такие числовые значения неизвестных, при которых выполнялись бы одновременно все уравнения и неравенства. Технологически это, как правило, означает, что в данном плановом периоде из данных объемов сырья при данных производственных мощностях нельзя произвести товарную продукцию в данном ассортименте и количестве. Естественно, что об оптимизации здесь говорить не приходится. Однако если такой случай встретился, то обсуждаемая нами задача расчета производственной программы вскроет конкретно невыполнимые требования и укажет пути их устранения или посредством снижения этих требований, или увеличением ресурсов, выделяемых предприятию. [c.414]
Разработанный и реализованный на ЭВМ эвристический алгоритм решения задачи включает два основных блока. В процессе реализации первого из них достигается соблюдение ограничения по равномерности распределения по кварталам объемов товарной строительной продукции, второго — осуществляется выравнивание по загрузке производственной мощности в отдельные периоды года. При этом план строительства объектов в последующие годы является естественным продолжением формируемой годовой программы работ. Ее изменение как в процессе оптимизации на стадии разработки, так и в ходе реализации неминуемо отразится на показателях производственной программы последующих лет. Тем самым применение модели позволяет реализовать принцип непрерывного планирования строительного производства. [c.193]
Раздельное решение задач не обеспечивает нахождения оптимальных плановых решений, и это нашло отражение в структуре системы моделей оптимального текущего планирования нефтеперерабатывающего производства [1], включающей отраслевую модель оптимизации производства и распределения нефтепродуктов, модель линейного программирования комплекса НПП и модель линейного программирования НПП, обеспечивающих расчет производственной программы отдельных предприятий, распределение плановых заданий между комплексами предприятий. [c.12]
Математическая модель задачи стохастической оптимизации календарных планов основного производства НПП, обеспечивающая эффективную детализацию производственной программы предприятия по этапам планового периода, должна включать жесткие вероятностные ограничения, накладываемые на условия ведения технологических процессов и состояния внешних связей и гарантирующие выполнение оптимального текущего плана. Учитывая, что в ходе реализации производственной программы случайные возмущающие воздействия будут порождать [c.59]
Вероятностная модель используется на двух этапах составления производственной программы НПП. Первый этап включает предварительный расчет вариантов проектов оптимальной производственной программы, которые передаются на утверждение в вышестоящие органы (этап первичных плановых расчетов). На втором этапе производится расчет планов при утвержденных вышестоящими органами контрольных цифрах (этап вторичных плановых расчетов). В последнем случае при условии согласования первого и второго этапов оптимизации и при незначительных корректировках вышестоящими органами представленного на утверждение проекта плана смысл оптимальности производственной программы сохраняется. При значительных корректировках смысл оптимальности теряется. Указанное обстоятельство, связанное с организационными аспектами процессов планирования, снижает эффект от применения оптимизационных моделей и требует повтора цикла расчетов, [c.177]
Разбивка годовой производственной программы на календарные отрезки времени осуществляется на основе вероятностной модели многоэтапной стохастической задачи оптимизации календарною планирования основного производства НПП. [c.177]
Модифицированный метод целевого программирования в 1991 году был применен автором для решения задачи оптимизации годовой производственной программы энергетического объединения [2]. Множество возможных решений в ней конечно и определялось параметрами имитационной модели, в рамках которой она использовалась. В этой задаче было выделено восемь критериев [c.165]
Аналогично, как и в задаче на максимум прибыли, введение в модель ограничений по производственной программе целесообразно лишь при существовании нескольких способов производства одноименной продукции. Тогда оптимизация становится возможной не только за счет подбора значений сверхплановых выпусков, но и за счет выбора наилучших способов производства каждой продукции в рамках заранее заданных, фиксированных планов их выпуска. [c.26]
В модели (1.33)—(1.36), (1.41) наиболее важными являются ограничения вида (1.36). Они означают, что окончательный план производства формируется как средневзвешенный из заранее заданных г-х вариантов плана. В качестве весов выступают доли. Оптимизация же окончательного плана достигается именно подбором этих весов (долей).
Соответственно и любой показатель (выпуск продукции, расход ресурсов, прибыль и т. д.), характеризующий окончательный план, может быть получен как средневзвешенный из одноименных показателей г вариантов планов. Это и прослеживается в левых частях ограничений по производственной программе, использованию ресурсов и в критерии оптимальности. Иначе говоря, любые допустимые планы производства получаются смешиванием исходных вариантов плана в разных пропорциях. [c.35]
Рассмотрим более подробно (по этапам) планирование годовой продуктовой (производственной) программы на промышленном предприятии с серийным (мелко — средне — крупносерийным) либо смешанным типом производства, поскольку в этом случае возникает необходимость применения специальных экономико-математических моделей для оптимизации расчетов. [c.7]
ВНИИОЭНГ разработал экономико-математические модели развития отрасли и объединений, которые были использованы при составлении перспективных и текущих планов. Алгоритмы и программы разрабатываются для решения задач оптимизации материально-технического снабжения, оперативно-календарного планирования, прогнозирования выполнения месячных производственных планов и т. д. Применение математического моделирования позволяет получить более точные и объективные результаты, так как при этом устанавливается связь между большим числом фактов, чем при традиционных методах расчета. [c.382]
В моделях производственно-сбытовой программы в качестве переменных используются объемные и стоимостные показатели производства и реализации продукции. Объемные показатели планируются на основе составления товарных балансов добычи и размещения нефти, производства и поставок нефтепродуктов. Стоимостные — рассчитываются путем перемножения объемных показателей на нормативно задаваемые коэффициенты но удельным издержкам и ценам поставок и продаж нефти и нефтепродуктов. На аппаратном уровне процесс формирования производственно-сбытовой программы вытекает из процесса оптимизации целевой функции маржинальной прибыли. [c.158]
В обцем случае, после приведения модели в стандартной форме оптимизация производственной программы может быт представлена как следующая задача математического программирования. [c.28]
Описываются модели я результаты планирования основного производства предприятий с непрерывной технологией при переменных коэффициентах выпуска продукции я затрат сырья, Методические основы оптимизации при переменных коэффициентах содержатся в работе «Оптимизация производственной программы при переменных ковффициентах выпуска я затрат», Гл.Г.Плискиа . М., ИАТ, 1973 Г. [c.2]
Формирование инвестиционного портфеля в условиях раниченности параметров производственной деятельности о ществляется, когда приоритетом деятельности предприятия являе выход на заданные объемы производства и реализации продук В этом случае портфель формируется по показателю объема пр
Смотреть страницы где упоминается термин Модель оптимизации производственной программы
[c.405] [c.97] [c.161] [c.148] [c.78] [c.237] Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) — [ c.51 ]
Источник: economy-ru.info
7.3. Методы оптимизации производственной программы
Для различных целей и на различных стадиях разработки и корректировки производственной программы могут быть использованы модели оптимизации различного типа: оптимизационные, детерминированные, имитационные, матричные, статистические, графические.
На практике самое широкое и эффективное применение получили оптимизационные модели, позволяющие выявить максимум (или минимум) критерия оптимизации производственной программы при четко заданных ограничениях. Эта модель имеет вид:
где Я — сумма прибыли;
Н — количество выпущенной продукции;
1, ] — различные виды продукции, разные способы производства и различные виды ресурсов;
а г — величина прибыли по отдельным изделиям при разных способах производства;
х г . — объем производства различных видов изделий при разных способах производства.
Основной целью применения такой модели является всестороннее обоснование и правильный выбор критерия оптимизации.
Чаще всего критерием оптимизации производственной программы могут быть следующие показатели: максимум выпуска продукции, максимум получения прибыли, максимум использования производственной мощности.
Под оптимальными размерами производства понимаются такие, которые обеспечивают выполнение заключенных договоров, обязательств, заказов по производству продукции в установленные сроки с минимумом приведенных затрат на производство и реализацию продукции.
Критерием оптимизации производственной программы для цехов, участков могут быть показатели: минимум простоев оборудования, минимум брака, минимум отходов и т. д.
Если в систему вводят ограничение использования ресурса и его потребление лимитировано, то используют формулу:
где рг — расход ресурса 1-го вида Ьй продукции при изготовлении г — м способом г (1. Я, 1. Н);
Б; — лимит получения ]-го вида ресурса.
На стадии перспективного и среднесрочного прогнозирования производственной программы применяют статистические модели и модели детерминированного моделирования.
Детерминированные модели применяются в виде набора количественно измеряемых факторов, влияющих на результативный показатель.
Детерминированные модели могут быть двух видов: аддитивные и мультипликативные.
Аддитивные модели имеют вид сумм некоторых величин:
У = Е Х г = Х 1 + Х 2 + . + х п .
Мультипликативная модель представляется как произведение факторов:
У = П Х = Х Х Х 2 Х . Х п .
Для использования таких моделей необходимо решить главный вопрос — обоснование факторов, вводимых в модель. При этом их число должно быть ограничено, а влияние существенно. Цель применения таких моделей — найти наиболее экономичные пути достижения заданного уровня объема производственной программы.
Имитационная модель позволяет воспроизвести и сопоставить варианты решений и хода производства.
Имитационная модель является наиболее сложной и требует применения широкого математического аппарата, включая оптимизационные, детерминированные, матричные модели.
Имитационные модели часто применяются в сложных ситуациях, например, требуется создать модель модификации покупательских потребностей в связи с изменением цен товаров на рынке.
Такие модели широко применяются в перспективном, текущем и оперативном планировании и разработке производственной программы.
Широкое распространение в экономических расчетах нашли сетевые модели. Наиболее часто они применяются при построении сквозных графиков выпуска продукции с опережениями — основного документа оперативно-календарного плана.
Графическая модель позволяет воспроизвести методы согласования производственных процессов, найти резервы повышения производства, определить наиболее предпочтительные варианты сокращения производственного цикла.
Сетевой график состоит из двух элементов: работ и событий. События представляют собой начало или окончание каждого вида работ, которые четко фиксируются в начальной и конечной стадиях.
Начальным (исходным) событием называется момент начала первых работ, связанных с подготовкой и реализацией запланированного мероприятия, конечное событие завершается достижением поставленной цели.
Таким образом, сетевой график отражает логическую последовательность событий, ведущих к поставленной цели.
На графике события обозначаются кружками с указанными в них номерами, а выполняемая работа — стрелкой, соединяющей последовательно связанные события.
Продолжительность работы обозначается не длиной стрелки, а числом единиц времени, которое указывается над стрелкой (это может быть число дней или месяцев). Под стрелкой указываются затраты на проведение работы (рубли, чел.-дни).
Сетевой график позволяет наиболее рационально построить план работы, установить строгую последовательность и очередность для выполнения всех операций и действий. С помощью сетевого графика можно точно определить сроки свершения каждого события и срок достижения результата.
Сетевой график составляется на каждый тип нового изделия.
С помощью сетевого графика можно показать полный путь движения к цели в виде цепочки взаимосвязанных работ и событий, включающий затраты времени и средств на него, а также представить другие возможные варианты действий.
Таким образом, сетевой график дает возможность составить наиболее рациональный план осуществления мероприятий, установить строгую очередность операций, их сроки, организовать контроль.
Рассмотрим пример построения сетевого графика.
1. Отделу маркетинга выдали задания на маркетинговые исследования;
2. Проанализировать нормативно-методическую документацию предприятия и разработать концепцию маркетинга с ориентацией деятельности на потребителя, выходом на конкурентоспособную продукцию высокого качества.
3. Изучить сегментацию потенциальных рынков и планирование рекламы.
4. Изучить последовательное перемещение товаров от изготовителя через посредников к конечному потребителю. Разработать проекты нормативных критериев для оценки конкурентных позиций на каждом сегменте рынка.
5. Разработать проект предложений по контролю над каналами сбыта конечной продукции и деятельностью поставщиков.
6. Разработать проект построения «кривой спроса» с помощью рыночного теста товаров, т.е. продажи ограниченных партий по различным ценам с фиксацией объемов продаж.
1—2 — анализ нормативно-методической документации для разработки концепции маркетинга (продолжительность 1,5 месяца).
1—3 — сегментация потенциальных рынков (продолжительность 2,5 месяца).
1— 4 — проведение исследования последовательного перемещения товаров (2 месяца).
2— 5 — разработка проекта нормативных критериев для оценки каждого сегмента
3— б — выработка предложений по контролю над каналами сбыта.
4— б — выработка предложений по перемещению товаров от изготовителя к потребителю и контроль за деятельностью поставщиков.
5— 7 — разработка проекта нормативных критериев и получение данных для построения «кривой спроса».
6— 7 — согласование всех параметров, нормативов конкурентоспособности товаров, утверждение каналов сбыта и определение эффективности рекламы. Схематически описанные работы представлены на рис. 5.
На основании рисунка можно сделать следующие выводы. Продолжительность критического пути 1—3—б—7 составила 7,5 месяцев. Срыв любого события на критическом пути ведет к срыву всего комплекса работ. В двух других событиях спрогнозирован резерв времени: 1—4—б—7 — один месяц, 1—2—5—7 — два месяца.
Источник: finances.social