Моделирование производственных процессов многопрофильных предприятий лесной отрасли часть 1

Реферат на тему:
Моделирование производственных процессов многопрофильных предприятий лесной отрасли
Размер поступлений в бюджеты всех уровней от налогов и других обязательных платежей напрямую зависит от результатов деятельности предприятий производственной сферы. Повышения эффективности их деятельности можно достичь с использованием методов экономико-математического моделирования.
Применение системного подхода как методологии исследования производственных процессов и их моделирование означает выполнение следующих процедур: выделение системы и ее структурирование; определение целей и альтернатив развития системы; выделения критериев эффективности альтернатив; разработку моделей, выражающих связи между альтернативами, целями и расходами. Такая методология позволяет получить количественную оценку результатов и прогно-зев при той или иной стратегии развития предприятий производственной сферы, оптимально распределить и использовать имеющиеся у них ресурсы. Системный подход предшествует непосредственному моделированию производственных процессов и является единственным способом выражения качественных связей, от которых зависят управленческие решения. Разрабатывать управленческие решения на перспективу целесообразно на основе результатов решения конкретных задач с позиций системного подхода. Решение же локальных задач не должно осуществляться без связи с системой. Реализацией системного подхода в планировании является программно-целевой подход. Наиболее полно требования системного подхода реализуются при применении методов имитационного моделирования.
Принцип системного подхода касается исследование самой системы, так и ее модели. Более того, системный подход должен быть использован также и при формировании математического и информационно-программного обеспечения задач управления. Так, одной из задач при изучении и моделировании производственных систем является, например, внедрение концепции баз данных в практику исследований. Объясняется это тем, что объемы информации растут, решения задач необходимо проводить неоднократно, выходные данные одних задач дают информацию для решения других и тому подобное. Вопросы организации баз данных актуален еще и потому, что эффективность управления определяется качеством и доступностью информации, используемой при принятии управленческих решений.
При планировании технологических процессов производства необходимо учитывать развитие структурных частей системы и наличие информационно-логической связи между ними. Только на основе системного подхода может и должна исследоваться возможность оптимизации производственной деятельности многопрофильных предприятий.
Использование экономико-математических методов для решения задач оптимизации осложняется несоответствием системы показателей действующей статистической отчетности требованиям информационного обеспечения экономико-математических моделей. Подготовка необходимой для разработки и реализации экономико-математических моделей информации требует значительных затрат, связанных с проведением обследований, выборок, дополнительных расчетов, так как в существующих отчетах информация находится в агрегированном виде и получить с их помощью первичную информацию невозможно. Для преодоления указанных недостатков в информационном обеспечении и возможности применения системного подхода в экономико-математическом моделировании производственных процессов предлагается разрабатывать комплекс экономико-математических моделей, содержит систему формирования и трансформации информации, способную обеспечить получение с первичной информации нормативов различной степени агрегации, в том числе и макронормативив. Механизм расчета нормативов должен создать возможность формирования их как для отдельного объекта (изделия, продукта), так и для группы однородных объектов. Описать весь комплекс производственных процессов деятельности многопрофильного предприятия с помощью только линейно-оптимизационных моделей достаточно трудно как из-за неопределенности характера информации, так и через значительное влияние случайностей на производственную деятельность и ее динамический характер. При попытке практически воспользоваться такой модели часто возникают принципиальные трудности с выбором критерия оптимальности, так как в этих ситуациях большое значение имеет неформальная оценка качества функционирования системы, которую может дать только группа специалистов-экспертов. Значительные трудности возникают и в практическом использовании экономико-математических моделей, ориентированных на отражение последствий, порожденных определенной неопределенностью в деятельности многопрофильных предприятий. Для нахождения численных решений вероятностных динамических моделей приходится не только значительно уменьшать размерность моделей, но и упрощать реальные схемы функционирования производственных систем. Поэтому в случаях, когда необходимо одновременно учитывать факторы неопределенности, динамическую взаимную обусловленность решений, комплексную взаимозависимость между факторами, предлагается в комплекс моделей также включать имитационные, с помощью которых можно имитировать поведение реальной системы с заданной степенью детализации или интеграции. Имитационное моделирование является тем инструментом, который позволяет не только имитировать динамику реального объекта, но и оптимизировать его деятельность, используя эффективные методы управления, получать прогнозируемые оценки деятельности предприятия.
Имитационное моделирование охватывает значительное количество моделей, точнее определенный подход к моделированию, методологический принцип. Для этого целесообразно при построении модели идти не от математического метода, пытаясь так описать реальность, чтобы этот метод использовать, а от объекта исследования, чтобы как можно точнее отразить его функционирование и развитие. Поэтому математическая основа имитационной модели является синтезом различных математических моделей и методов.
С помощью имитационного моделирования можно исследовать существующие системы и системы, которые находятся в состоянии проектирования. При изучении существующих систем цель исследования может заключаться в прогнозировании поведения системы, в проверке влияния намеченных реорганизаций в системе на процессы, происходящие в ней. Цель исследования систем на стадии их проектирования методами имитационного моделирования состоит в предвидении поведения системы и в подборе ее параметров.
В процессе управления производством при априорной оценке эффективности вариантов решений, принимаемых имитационное моделирование позволяет подходить к производственному процессу системно, учитывать зависимость этого процесса от внешних факторов, оценивать протекания технологического процесса последовательно по нескольким критериям (по технико-экономическим показателям) в зависимости от ситуации, которая сложилась, и актуальностью критерия в данный момент.
С помощью имитационного моделирования проводятся отдельные эксперименты с моделями экономических систем. Использование ЭВМ значительно облегчает и ускоряет эти эксперименты и позволяет проводить исследования как в статическом, так и в динамическом режимах.
Преимуществом имитационного моделирования также является то, что с помощью имитационных моделей можно построить модели, которые не викривлятимуть изучаемое явление (процесс, объект), так как отпадает необходимость приспосабливаться к певногоаналитичного метода. Кроме того, при недостаточной информации о поведении системы в прошлом, то есть при наличии неполных экспериментальных данных о ее поведении, значение некоторых переменных или законов их распределения может быть заменено правдоподобными гипотезами о вероятностное распределение этих переменных или оценку соответствующих трендов. В этом случае отсутствуют фактические наблюдения заменяются сгенерированными на ЭВМ.
Одним из инструментов, сочетает в себе простоту описания производственной системы и ее математическую обоснованность, является вероятностно-автоматное моделирования. Метод автоматного моделирования является уникальной разработкой группы ученых Института кибернетики НАН Украины. Автоматная модель позволяет с той или иной точностью имитировать поведение экономической системы. Автоматная имитационная модель может быть построена с учетом возможности оценки эффективности по нескольким критериям. Такие ситуации часто возникают на практике при оптимизации производственных процессов [1].
Одной из таких сложных экономических систем, где необходимо использовать методы имитационного моделирования, является лесное хозяйство Украины.
Ежегодный средний прирост древесины в Украине составляет 24 млн. м3, а на одном гектаре — 3,95 м3. Объем ежегодной заготовки древесины превышает 14 млн. М3, из них 55% составляет древесина от рубок, связанных с ведением лесного хозяйства. Использование среднего прироста составляет почти 59%. Это свидетельствует о том, что лесное хозяйство