Автоматизация процессов планирования зерновых ресурсов мукомольного производства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Мерцалов, Антон Николаевич

• Мерцалов, Антон Николаевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мерцалов, Антон Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВА КАК ОБЪЕКТ АВТОМАТИЗАЦИИ В МУКОМОЛЬНОЙ КОМПАНИИ.

1.1. Общая характеристика мукомольного предприятия как объекта автоматизации оперативного учета и планирования.

1.2. Анализ процессов оперативного учета и планирования в мукомольной компании.

1.2.1. Планирование в мукомольной компании.

1.2.2. Цели, бизнес-стратегии и критерии планирования зерновых ресурсов.

1.2.3. Оперативный учет.

1.2.4. Планирование закупок зерна.

1.2.5. Планирование рецептов помольных партий.

1.2.6. Планирование закупок зерна и производства хлебопродуктов в управляющей компании производственного холдинга.

1.3. Автоматизация управления зерновыми потоками в мукомольной компании.

1.3.1. Современные методы и средства автоматизации учета и планирования.

1.3.2. Анализ существующих решений.

1.4. Выводы по главе 1.

2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ МУКОМОЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА.

2.1. Постановка целей управления зерновыми ресурсами.

2.2. Анализ причинно-следственных связей в системе планирования зерновых ресурсов мукомольной компании.

2.3. Концептуальная постановка задачи.

2.3.1. Модель подсистемы планирования закупок зерна.

2.3.2. Модель подсистемы планирования рецептов помольных смесей на период.

2.3.3. Модель подсистемы оперативного расчета рецептов помольных смесей.

2.3.4. Целевые функции системы планирования зерновых ресурсов.

2.3.5. Структурно-функциональная схема планирования зерновых ресурсов.

2.3.6. Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ МУКОМОЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА.

3.1. Общая модель планирования зерновых ресурсов.

3.2. Частные модели планирования зерновых ресурсов.

3.2.1. Модель расчета оперативных рецептов помольных смесей.

3.2.2. Модель планирования закупок зерна.

3.3. Анализ моделей планирования зерновых ресурсов.

3.4. Выводы по главе 3.

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ И АЛГОРИТМОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ.

4.1. Исследование и модификация аналитической модели задачи.

4.1.1. Линеаризация критерия «Наименьшее отклонение от базиса».

4.1.2. Исследование области линейности ограничения «Выход продукции».

4.1.3. Переход к аддитивному представлению показателя качества «Число падения».

4.2. Разработка методики расчета рецептов помольных партий.

4.3. Разработка алгоритмов расчета рецептов помольных партий.

4.4. Оценка адекватности полученных математических моделей и методов расчета.

4.5. Выводы по главе 4.

5. РАЗРАБОТКА И ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ПРОВЕРКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗЕРНОВЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ МУКОМОЛЬНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

5.1. Структурно-функциональная модель автоматизированной системы планирования зерновых ресурсов.

5.2. Модель потоков данных автоматизированной системы планирования зерновых ресурсов.

5.3. Информационная модель автоматизированной системы планирования зерновых ресурсов.

5.4. Архитектура программного обеспечения.

5.5. Производственная проверка и адаптация автоматизированной системы расчета оптимальных рецептов помольных смесей.

5.6. Адаптация программного обеспечения к условиям эксплуатации системы на объекте внедрения.

5.7. Расчет экономической эффективности.

5.8. Выводы по главе 5.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация процессов планирования зерновых ресурсов мукомольного производства»

Мукомольная промышленность является одной из основных отраслей, обеспечивающих продовольственную безопасность России. На сегодняшний день насчитывается свыше 500 крупных и средних, а также более 2000 малых мукомольных предприятий, основными потребителями продукции которых являются хлебопекарные и кондитерские производства, торговые сети, экспорт и др. [15, 34, 104].

Высокая конкуренция на рынке муки наряду с ростом уровня организации технологических процессов требует особого внимания к эффективности управления на мукомольных предприятиях. Одним из важнейших элементов системы управления становится планирование зерновых ресурсов, целью которого является получение максимальной прибыли при удовлетворении спроса на продукцию предприятия. Данная цель достигается с помощью увеличения объема реализации, бесперебойных поставок зерна требуемого качества, обеспечения выпуска широкого ассортимента продукции со стабильными потребительскими свойствами [30, 92].

Задача планирования решается по цепочке: реализация — производство продукции - закупка сырья в разных подразделениях предприятия: сбыт -лаборатория — снабжение. Разрозненность работы этих служб и решаемых ими задач делает актуальной задачу поиска эффективных методов и средств взаимосвязанного планирования.

Одним из возможных вариантов повышения оперативности и качества работы специалистов, рационального использования зерна и повышения эффективности мукомольного производства в целом, является внедрение автоматизированных методов учета и планирования.

Проведенные исследования показывают, что на сегодняшний день в большинстве представленных на российском рынке автоматизированных систем достаточно успешно решаются задачи оперативного и бухгалтерского учета, отражающие движение финансовых и товарных потоков предприятия

81, 82, 91]. Есть также ряд простых программ региональных фирм, которые рассчитывают рецепты помольных смесей в виде тривиальной задачи линейного программирования по нескольким аддитивным показателям качества [99, 102]. Функции планирования зерновых ресурсов, отражающие особенности мукомольного производства и планирования, в перечисленных системах отсутствуют.

Сложившаяся ситуация порождает задачу разработки и внедрения специализированных автоматизированных методов и средств планирования зерновых ресурсов для мукомольных предприятий.

Целью работы является повышение эффективности процесса планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства на основе оптимизации рецептур помольных партий и закупок зерна -и создания автоматизированной системы поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

Объектом исследования в работе является процесс планирования зерновых ресурсов на российских мукомольных предприятиях и компаниях.

Предметом исследований являются методы и модели автоматизированного планирования зерновых ресурсов на мукомольных предприятиях.

Основные задачи исследования, которые необходимо решить для достижения поставленной цели:

1. Провести анализ процессов учета и планирования на мукомольном предприятии и в управляющей компании.

2. Провести анализ методов и средств автоматизации учета и планирования сырьевых ресурсов на предприятиях АПК.

3. Провести анализ существующих решений по автоматизации учёта и планирования зерновых ресурсов.

4. Разработать концептуальную и математическую модели планирования зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

5. Разработать методику и алгоритмы управления формированием помольных смесей и закупками зерна.

6. Разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии.

7. Осуществить производственную проверку разработанных методов и средств автоматизации планирования зерновых ресурсов.

8. Разработать методику расчёта оптимальных рецептов помольных смесей и потребностей в зерне для мукомольных предприятий.

Для решения поставленных задач использованы следующие теории и методы исследования: теория систем и системный анализ, теория управления, теоретико-множественный метод представления систем, методы информационного моделирования систем, методы линейного программирования и смешанного целочисленного программирования, метод морфологического ящика, методика постепенной формализации моделей.

Научная новизна исследования состоит в достижении следующих результатов:

1. На основе системного подхода разработана концептуальная постановка задачи взаимосвязанного оперативного планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства.

2. Сформулирована обобщенная математическая модель расчёта рецептов для решения оптимизационных задач планирования зерновых ресурсов мукомольного предприятия.

3. Разработан алгоритм расчета оптимальных рецептов помольных смесей для линейных и нелинейных критериев.

4. Разработан алгоритм управления формированием оптимальных помольных смесей.

5. Разработаны структурно-функциональная модель, модель потоков данных и инфологическая модель системы автоматизированного планирования зерновых ресурсов мукомольного предприятия.

Практическую ценность работы определяют следующие полученные результаты:

1. Разработана автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства.

2. Разработана подсистема и методика автоматизированного учёта сырья и продукции мукомольного производства.

3. Разработана методика автоматизированного планирования зерновых ресурсов для мукомольного производства.

4. Разработана методика адаптации программного обеспечения к условиям эксплуатации системы на конкретном мукомольном предприятии.

5. Разработаны методические указания и учебный видеоролик по учёту качества хлебопродуктов в зерновой и мукомольной лабораториях комбината хлебопродуктов.

6. Разработаны методические указания к выполнению лабораторной работы по теме «Оптимизация расчетов рецептов помольных партий» для учебных заведений.

Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства (АСР ОРПС) внедрена в ОАО «Мурманский КХП», ОАО «Элеватор» (Ставропольский край, г. Буденновск), ОАО «Раменский КХП» (Московская обл.), ОАО «Усть-Лабинский КХП» (Краснодарский край, г. Усть-Лабинск).

Автоматизированная система первичного учёта хлебопродуктов (АИС КХП), являющаяся информационной основой АСР ОРПС внедрена в ОАО «Мурманский КХП», ООО «КАМЫШИНСКАЯ ЗЕРНОВАЯ КОМПАНИЯ», ОАО «Тульский комбинат хлебопродуктов», ОАО «Хлеб Кубани» (Краснодарский край) и ряде других предприятий.

Разработанная система используется в учебных процессах ГОУ ВПО «Московского государственного университета пищевых производств», НОУ ДПО «Международная промышленная академия», ФГОУ ВПО «Башкирского государственного аграрного университета».

Основные результаты выполненных исследований были представлены на следующих выставках и научных конференциях: IV, V, VI Всероссийские научно-технические конференции-выставки «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», МГУ 1Ш, г. Москва, 2006 г., 2007 г. И 2008 г.; Международной научно-практической конференции «Стратегическое управление организацией: теория, методы, практика», г. Санкт-Петербург, 2006 г.; VI и VII Международных конференциях «Мельница 2006» и «Мельница 2007», г. Москва, 2006 г., 2007г.; VIII Съезде мукомольных и крупяных предприятий России, 2008 г, МПА.

Автор является Лауреатом премии Правительства Российской Федерации 2006 года в области науки и техники для молодых ученых за разработку и внедрение типовой автоматизированной системы управления для зерноперерабатывающих предприятий агропромышленного комплекса.

Система учета качества хлебопродуктов на хлебоприемных и мукомольно-крупяных предприятиях, разработанная при участии автора получила 1-ю премию в Смотре-конкурсе лучших проектов, изобретений и рационализаторских предложений для отрасли на VII съезде Российского Союза мукомольных и крупяных предприятий за 2006 г.

Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов для мукомольного производства заняла 2 место во II Всероссийском смотре на лучшую изобретательскую и рационализаторскую работу в мукомольно-крупяной промышленности за 2008г.

По теме диссертации опубликовано 19 печатных работ; получено свидетельство РОСПАТЕНТА об официальной регистрации программ для ЭВМ.

Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы (149 отечественных и зарубежных источников), 11 приложений (33 страницы) и изложена на 182 страницах.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Мерцалов, Антон Николаевич

5.8. Выводы по главе 5

С учетом проведенных исследований, предложенных методик и алгоритмов, была разработана «Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей» (АСР ОРПС).

Применяя системный подход для планирования зерновых ресурсов, а также методов и средств автоматизации управления, сделаны выводы о том, что наиболее эффективным решением для мукомольного производства является создание комплексной информационно-управляющей системы, обеспечивающей взаимоувязанное планирование ресурсов предприятия по всей логистической производственной цепочке: реализация - производство продукции - закупка сырья.

Для реализации такой системы были разработаны функциональная модель системы, модель потоков данных, описывающая процессы обработки данных от момента их поступления в систему до выдачи результата пользователю, и информационная модель объектов базы данных системы.

В процессе внедрения программы было выявлено, что при разработке аналитической модели не были учтены требования сбалансированности помольной смеси для двухпоточного производства (подача в зерноочистительное отделение нескольких потоков смесей зерна в равной пропорции), а также условия вхождения в один поток нескольких компонентов (забор остатков зерна из силосов) и др. Аналитическая модель и прикладное ПО были модифицированы на основе методики постепенной формализации.

С учетом проведенных исследований, предложенных методик и алгоритмов, была разработана «Автоматизированная система расчета оптимальных рецептов помольных смесей» (АСР ОРПС). Комплекс задач представляет собой программный продукт, являющийся инструментом моделирования в системе управления предприятия и компании (оптимизации и поддержки принятия решений). Программа позволяет рассчитывать оптимальные рецепты помольных смесей, на основе которых планируются закупки зерна и производство требуемой продукции.

Система на основании заданных ограничений по качеству, выходам, массе зерновой смеси, количеству компонентов, типовому и классному составу, стоимости зерна и с учётом субъективного опыта специалистов-технологов рассчитывает оптимальные рецепты помольных смесей. В качестве критериев оптимизации выступают (по выбору): крупность помольной партии, стоимость и стабильность качества зерновой смеси. Программа настраивается в соответствии с технологическими параметрами предприятия и имеет режимы загрузки данных из учётной системы предприятия. Имеется также собственный интерфейс ввода данных по наличию, качеству и стоимости зерна. Результаты расчётов сохраняются, обрабатываются и распечатываются, а также передаются во внешние файлы. Программа дает возможность пользователю анализировать различные варианты подбора компонентов помольной смеси с целью выбора наиболее удачного из набора оптимальных вариантов расчета, рассчитанных по различным критериям.

Внедрение АСР ОРПС на предприятии позволяет рационально использовать зерно высокого качества (экономить дорогостоящее зерно с высоким содержанием клейковины) в рамках заданных требований к качеству продукции и т.о. снизить себестоимость муки и ежемесячно экономить более 100 ООО руб. при переработке около 5 ООО т. зерна.

Производственная проверка разработанной системы показала ее применимость не только для мукомольного производства, но и для решения задач составления товарных партий зерна, отгружаемых с элеватора.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведенного исследования получены следующие основные результаты:

1. Выявлено, что в мукомольном производстве одним из основных инструментов управления стоимостью и качеством готовой продукции является планирование зерновых ресурсов.

Анализ мукомольного предприятия как объекта управления показал, что в основе мукомольного производства лежит составление помольной партии (в основном для пшеничного помола). Формирование помольных партий осуществляется из большого числа различных по качеству партий однотипного сырья — зерна, с меняющимися во времени свойствами и массой. Планирование помольных партий осуществляется по большому числу значимых показателей качества. Специфика зернового учета требует постоянного пересчета рецептов помольных смесей.

На основе анализа процессов управления зерновыми ресурсами, выявлены основные элементы системы планирования и выполняемые ими функции, как на уровне предприятия, так и на уровне управляющей компании. Определена необходимость автоматизации ведения полнофункционального оперативного количественно-качественного учета зерна и продуктов его переработки, являющегося основой для планирования зерновых ресурсов и производства готовой продукции. Выделены факторы влияния и бизнес-стратегии планирования зерновых ресурсов. С учетом выявленных требований проведен анализ существующих автоматизированных систем и методов учёта и планирования на мукомольных предприятиях.

2. Проведенные исследования показали актуальность разработки и внедрения специализированных автоматизированных методов и средств планирования зерновых ресурсов для мукомольного предприятия.

3. На основе системного подхода для формулирования проблемы и поиска решений были построены структура целей и диаграмма причинно-следственных связей системы планирования зерновых ресурсов, анализ которых показал, что главенствующее положение в системе планирования зерновых ресурсов предприятия занимает расчет рецептов помольных смесей, управляющий расходом зерна различного качества в переработку. На основании рецептов помольных смесей регулируется качество и стоимость готовой продукции, а также планируются закупки зерна.

4. Выделены три основных подсистемы планирования зерновых ресурсов: планирования закупок зерна; планирования рецептов помольных смесей на период; оперативного расчета рецептов помольных смесей. Для каждой из подсистем построена концептуальная постановка задачи, анализ которых показал, что все подсистемы подобны и различаются только набором и значениями входных параметров и целевых функций. Решением любой из подсистем является рецепт (группа рецептов) зерновой смеси, характеристики которого наиболее полно представлены в модели подсистемы планирования рецептов помольных смесей на период.

5. Исходя из результатов анализа концептуальной постановки задачи, разработана общая математическая модель планирования зерновых ресурсов, реализованная в виде рецептурной модели. Наличие ряда нелинейностей в модели, а также специфика мукомольного производства, требующая от специалиста многократного пересчета рецептов помольных партий с изменением целевых функций или ограничений, определили целесообразность разработки системы поддержки принятия решений для планирования зерновых ресурсов.

6. Чтобы дать пользователю инструмент для поиска потребовалось частично модифицировать аналитическую модель задачи. Нелинейные критерии были либо линеаризованы, либо найдены области допустимых значений для их использования в виде линейных форм. Модификации, проведённые в соответствии с методикой постепенной формализации моделей и алгоритмов, позволили использовать для поиска решения линейные методы оптимизации, имеющие хорошую сходимость и высокую скорость поиска. Для поиска решения разработана методика расчета, с помощью которой пользователь имеет возможность моделировать различные варианты рецептов помольных смесей. На основе предложенной методики разработан алгоритм управления формированием помольных смесей.

7. Оценка адекватности разработанных математических моделей и методов расчета производилась на основании данных, предоставленных рядом мукомольных предприятий России. Близость значений результатов тестовых расчетов рецептов, проведённых на основе представительной выборки реальных данных, к фактическим рецептам (полученным на предприятиях) показали адекватность разработанных моделей.

8. Для создания программного продукта была разработана функциональная модель системы, модель потоков данных и информационная модель объектов базы данных комплекса.

9. С учетом проведенных исследований разработана автоматизированная система поддержки принятия решений по планированию зерновых ресурсов на мукомольном предприятии. На основании заданных ограничений по качеству, выходам, массе зерновой смеси, количеству компонентов, типовому и классному составу, стоимости зерна и с учётом субъективного опыта специалистов-технологов система рассчитывает оптимальные рецепты помольных смесей. В качестве критериев оптимизации выступают (по выбору): крупность помольной партии, стоимость и стабильность качества зерновой смеси. Программа настраивается в соответствии с технологическими параметрами предприятия (точность и режимы дозирования, количество отпускных силосов/бункеров и т.д.) и имеет режимы загрузки данных из учётной системы предприятия.

10. Производственная проверка разработанной системы показала ее применимость не только для мукомольного производства, но и для решения задач составления товарных партий зерна, отгружаемых с элеватора. Использование программы дает экономический эффект в виде ежемесячной экономии зерна на сумму более 100 ООО рублей.

11. Система внедрена на ряде мукомольных предприятий и элеваторов, используется в учебном процессе нескольких организаций высшего образования и системы повышения квалификации.

12. Перспективным направлением дальнейшей работы является расширение предложенного подхода, моделей, программного и методического обеспечения для планирования зерновых ресурсов на уровне производственного холдинга зерноперерабатывающих предприятий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мерцалов, Антон Николаевич, 2009 год

1. Абчук В.А. Экономико-математические методы: Элементарная математика и логика. Методы исследования операций. СПб.: Союз, 1999. - 320 с.

2. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Издательство «Наука», 1976. - 279 с.

3. Алтухов А.И. Современные проблемы развития зернового хозяйства и пути их решения. М.: ФГУП «ВО Минсельхоза России», 2005. — 442 с.

4. Алтухов А.И., Васютин А.С. Зерно России. М.: «ЭКОНДС-К», 2002. - 432 с.

5. Аникин Б.А. и др. Логистика: учеб. пособие. М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2008.-408 с.

6. Анфилатов B.C. и др., Системный анализ в управлении: учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 2007. 368 с.

7. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Издательство «Наука», 1977.-344 с.

8. Банди Б. Основы линейного программирования: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1989.-176 с.

9. Бауэр. Доналд Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: «Олимп-Бизнес», 2005. - 640 с.

10. Беляков В. А. Критерии оценки качества жизни в социально-территориальных образованиях (квалиметрический анализ потребительской корзины). / Автореферат дис. . канд. экон. наук. Ижевск. 2006.

11. Берестнев Е.В., Петриченко В.Е., Новицкий В.О. Рекомендации по организации и ведению технологического процесса на мукомольных предприятиях. М.: ДеЛи принт, 2008. - 176 с.

12. Богомолова И.П., Нечаева С.Н., Шатохина Н.М, Повышение эффективности деятельности мукомольных предприятий на основе оптимизации стоимости помольной смеси // Тр. Кубан. гос. аграр. ун-та. Краснодар, 2007. Вып. 5. - С. 19 - 2313