Модель для автоматизированного мониторинга состояния хранилища с регулярным пополнением запасов: на примере условий Янгонского порта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Ян Лин Аунг

• Ян Лин Аунг
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Ян Лин Аунг

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ НА НЕФТЕНАЛИВНОМ ТЕРМИНАЛЕ ПОРТА, ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМНОЙ СИТУАЦИИ

1.1. Описание предметной области и анализ известных решений возникающих задач

1.1.1. Системный анализ организации работы нефтеналивного терминала

1.1.2. Обзор известных решений задач, свойственных в работе нефтеналивного терминала

1.1.3. Особенности анализа погодных условий на примере работы Янгонского морского порта

1.2. Проблемная ситуация как отражения задачи стабильности функционирования порта в условиях стохастических воздействий

Выводы по главе 1

ГЛАВА. 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИЗА УРОВНЯ ЗАПАСОВ НА НЕФТЕНАЛИВНОМ ТЕРМИНАЛЕ

2.1. Построение имитационной модели процесса и постановка

задачи

2.2. Анализ процессов в пределах периода Т

2.3. Введение модели потока событий и расчет движения запасов

нефти

2.3.1. Обоснование выбора математического аппарата

2.3.2. Описание вероятностей изменения запасов нефти на терминале с использованием закона Пуассона

2.3.3. Вероятности распределения излишков и страховых запасов

нефти

2.4. Определение страховых объемов хранилища с учетом

вероятности появления излишков и дефектов запасов нефти

2.4.1. К инженерной методике использования результатов

2.4.2. Определение требований к хранилищу при его сегментировании

2.5.Учет вероятностного характера пополнения запасов

2.5.1. Аналитические соотношения

2.5.2. Учет вероятностного характера пополнения запасов для важных частных случаев

2.5.3. Определение изменений объема хранилища

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ К

УСЛОВИЯМ ЯНГОНСКОГО ПОРТА

3.1. О выходном потоке и объемах нефтехранилища

3.2. Влияние стохастических процессов входного потока на величину

страховых запасов

3.2.1. Анализ статистических данных о погодных условиях в

окрестностях Янгонского порта

Выводы по главе 3

ГЛАВА 4. ВЕРИФИКАЦИЯ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

МЕТОДОМ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

4. 1. Моделирование заданного числа событий в случайном потоке

4. 2. Накопление и статистическая обработка данных

Выводы по главе 4

ГЛАВА 5. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ

5. 1. Сравнительный анализ полученных результатов с известными

5.2. Использование модели для мониторинга состояния хранилища

5.3. Внедрение результатов диссертации

Выводы по главе 5

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Публикации автора по теме диссертации

Приложение 1. Часть статистических данных погодных условий

Приложение 2. Тексты программы для вероятностных оценок движения

запасов

Приложение 3. Текст программы для исследования возможности

применения корреляционной функции

Приложение 4. Свидетельства о регистрации программы

Приложение 5. Акт внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модель для автоматизированного мониторинга состояния хранилища с регулярным пополнением запасов: на примере условий Янгонского порта»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. В настоящее время морской транспорт является главным транспортом в Союзе Мьянма, и Янгонский порт -важнейший порт страны. В частности, через этот порт в республику поступает нефть, которую привозят танкеры, и которую затем развозят потребителям внутри страны с использованием бензовозов. Поскольку танкеры приходят с определенной периодичностью, возникает проблема согласования входных потоков для пополнения запасов и выходных потоков по расходованию нефти из хранилища. Эта задача является достаточно общей, и ближе всего примыкает к задачам логистики.

Исторически логистика развивалась как военная дисциплина, однако сегодня логистика включает множество направлений. Известны различные трактовки и определения логистики, предложенные американским обществом инженеров - логистиков, французскими специалистами, немецкой наукой, специалистами Института логистики и транспорта Великобритании, российскими специалистами («Логистика - это научная дисциплина об управлении потоками в системах»).

Большой вклад в решение задач логистики в России и за рубежом внесли такие ученые, как Дж. Джонсон, Дж. Стивенсон, Дж. Шрайбфедер, В.В. Петров, Ю.И. Рыжиков, Мандель А.С и др., логистическими операциями в нефтяной промышленности занимались Скотт Дж., Сембос А., Пинто Дж. Известны учебники и учебные пособия по логистике (Моисеева Н.К., Стерлигова А.Н., Цвиринько И.А., Бродецкий Г.Л., Алесинская Т.В., Томас П., Томпкинс Д.А., Паттерсон Д.Л. и др).

В логистических задачах важную роль играет стохастичность процессов. Их исследование приводит к необходимости привлечения теории массового обслуживания, статистики, теории вероятности и теории случайных процессов. Применительно к задачам, возникающим в технических системах, основополагающими здесь считаются работы А.Я. Хинчина, B.C. Пугачева,

В.И. Сифорова, Ф.М. Вудворда, Вентцель Е.С. и др. Среди ученых, применявших названный математический аппарат для решения задач логистики, известны Мандель A.C., Некрасов А.Г., Дуглас С. Монтгомери, Купер Р. и др.

Тем не менее, приходится констатировать, что до настоящего времени отсутствуют решения, позволяющие построить инженерную методику, обеспечивающую не только согласование входных и выходных потоков, но и расчет резервных емкостей в хранилище с учетом требуемой вероятности по обеспечению бесперебойной работы терминала. Можно считать, что постановка и решение такой задачи придает теме настоящего исследования достаточно высокую актуальность.

Объект и предмет исследований

Объектом исследований является широкий класс технических систем, где используются хранилища с регулярным пополнением запасов. Предметом исследований является задача определения излишков и резервов в таких системах для расчета резервных емкостей с учетом требуемой вероятности по обеспечению их бесперебойной работы.

Проблемная ситуация, сложившаяся в области объекта исследований,

обусловлена необходимостью системного учета следующих условий для решения проблем управления запасами на нефтеналивном терминале морского порта:

У С одной стороны - удовлетворения интересов таких участников анализируемых процессов как: сам порт; пароходство, предоставляющее танкеры; заказчики нефти на берегу и автомобильное предприятие, предоставляющее бензовозы, а с другой стороны - минимальное ограничение правил работы, внешних и внутренних проблем каждого из участников.

> Совместного учета детерминированных (закрепленных в договорах) и стохастических (допускаемых с определенной вероятностью) процессов, сопутствующих работе терминала.

> Влияние задержек в разгрузке танкеров в порту, погодных условий и др.

Цель и задачи исследований

Целью исследований являются:

• разрешение указанной проблемной ситуации;

• разработка модели и количественной методики анализа стохастических процессов движения нефти на нефтеналивном терминале морского порта для последующего расчета резервных емкостей с учетом требуемой вероятности по обеспечению бесперебойной работы терминала.

Для достижения поставленной цели решаются следующие научные задачи, отраженные в названиях глав диссертации:

• Анализ информационных потоков на нефтеналивном терминале порта.

• Разработка модели и (аналитического) метода анализа уровня запасов на нефтеналивном терминале.

• Применение полученных результатов к условиям Янгонского порта.

• Верификация полученных результатов методом компьютерного моделирования.

• Анализ результатов исследований.

Методы исследования. Теоретическую и методическую базу исследования составили методы теории управления запасами, теория математического анализа, теория вероятностей, теория массового обслуживания, а также проверка результатов с помощью компьютерного моделирования.

Научная новизна работы состоит в совокупности научно обоснованных технических решений, направленных на создание новых аналитических зависимостей для моделей, методик и алгоритмов решения проблем управления запасами на нефтеналивном терминале морского порта.

Научная новизна исследований проявляется в следующих новых научных

результатах.

I. Установлено, что:

1. Известные методы анализа в задачах управления запасами, как правило, не обеспечивают совместного учета ограничений, связанных с работой порта.

2. Наиболее близко к рассматриваемой задаче подходит логистический подход и методы прикладной теории случайных процессов.

II. Показано, что;

3. Процесс вывоза нефти с терминала сопоставим с простейшим Пуассоновским потоком событий.

III. Получены;

4. Формализованное описание процессов поступления и вывоза нефти с учетом регулярного и случайного компонентов производственного процесса.

5. Выражение для аналитического описания и количественной оценки стохастических процессов вывоза нефти с терминала на основе Пуассоновского потока событий.

6. Выражение для описания и количественной оценки движения запасов в хранилище с учетом неравномерности прихода танкеров и бензовозов.

7. Вероятностные соотношения для определения трех областей емкости нефтехранилища (основная емкость для хранения нефти, доставляемой одним танкером, емкость резервного запаса и емкость для хранения возможных излишков нефти, возникающих в процессе работы хранилища).

IV. Промоделированы:

8. Движение запасов нефти в хранилище с учетом стохастичности появления бензовозов в пределах одного периода работы (между приходами танкеров).

9. Статистическая картина расходования запасов нефти в пределах одного цикла при совершении 200 рейсов бензовозов с учетом вероятности их появления в заданном интервале времени.

V. Разработаны:

10.Инженерные методики для определения доверительных интервалов использования дополнительных объемов для излишних остатков и страховых запасов в хранилище, для определения требований к хранилищу при его сегментировании, для учета флуктуаций при пополнении запасов в хранилище.

11.Алгоритм и специальная программа для моделирования заданного числа событий в случайном потоке и построения (на ее основе) графиков для движения запасов нефти.

12.Алгоритм и программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента.

Достоверность новых научных результатов подтверждена математическим обоснованием полученных результатов и компьютерным моделированием.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Анализ управления запасами на нефтеналивном терминале морского порта требует совместного учета детерминированных и стохастических процессов в работе участников процесса с минимальным ограничением правил работы, внешних и внутренних проблем каждого из участников.

2. Разработанные имитационная модель движения запасов нефти в хранилище морского порта, аналитическое описание и количественные оценки стохастических процессов вывоза нефти с терминала позволяют получить аналитические соотношения для закона распределения страховых запасов и излишков в нефтехранилище как усеченные (относительно точки т=М) слева и справа законы Пуассона.

3. Анализ влияния отклонений времени пополнения запасов (времени прихода танкеров) позволяет получить аналитические соотношения для оценки необходимого изменения объемов нефтехранилища.

4. Аналитические результаты позволяют получить простые соотношения для инженерной методики определения доверительных интервалов при расчетах объемов трех областей хранилища для излишков и страховых запасов.

5. Обработка данных о погодных условиях (на примере Янгонского порта) и использование полученных результатов позволяют применить получить соотношения для расчета объемов хранилища в реальных условиях.

Практическая ценность работы заключается в доведении результатов исследований до инженерной методики, обеспечивающей вероятностный расчет излишков и резервов в хранилище, работающим с регулярным пополнением запасов, а также определение объемов резервных емкостей с учетом вероятности их заполнения. Возможность учета конкретных условий работы порта может представлять интерес для широкого круга потенциальных потребителей в разных концах страны и мира.

Результаты работы, а именно: математические методы и инженерные методики для описания и решения проблемы излишков и резервов для хранилищ с регулярным пополнением запасов; аналитические соотношения для закона распределения страховых запасов и излишков в нефтехранилище как усеченные (относительно точки т=М) слева и справа законы Пуассона; простые соотношения для инженерной методики определения доверительных интервалов, в том числе, при расчетах требуемых объемов хранилища — как пример эффективного применения научных результатов для практики -внедрены в курсы учебных дисциплин: «Моделирование систем управления» кафедры «Системы автоматического управления и контроля» и «Программное обеспечение управляющих систем», «Системный анализ и математическое моделирование», «Программное обеспечение вычислительной техники и

10

автоматизированных систем» (направления 230100 «Информатика и вычислительная техника») кафедры «Информатика и программное обеспечение вычислительных систем» Национального исследовательского университета «МИЭТ».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены на 9 международных, всероссийских и межвузовских форумах:

• Международная научная школа для молодежи «Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы - 2010», Москва, МИЭТ, 2010.

• 18-я, 19-я, 20-я, 21-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-201..», Москва, МИЭТ, 2011-2014.

• 4-я Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике - 2011», Москва, МИЭТ, 2011.

• 5-я, 6-я Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике - 2012», Москва, МИЭТ, 2012, 2013.

• 21-я международная конференция «Математика. Компьютер. Образование», Пущино, 2013.

Публикации.

Основные результаты диссертации представлены в 16 печатных работах соискателя (8 работ - без соавторов), в том числе:

- 3 статьи в центральных изданиях, входящих в перечень ВАК;

- 2 статьи в реферируемых журналах и сборниках;

- 2 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ. Личный вклад автора.

Новые научные результаты диссертации получены соискателем самостоятельно. Из них главными являются:

1. Проведен анализ информационных потоков на нефтеналивном терминале порта, выявление проблемной ситуации.

2. Предложено ввести в рассмотрение закон Пуассона для описания модели работы бензовозов. Это позволило получить исходное аналитическое соотношение для последующего анализа и разработать инженерные методики для расчета уровня запасов на нефтеналивном терминале.

3. Получены аналитические соотношения для закона распределения страховых запасов и излишков в нефтехранилище как усеченные (относительно точки т=М) слева и справа законы Пуассона.

4. Проведен анализ влияния погодных условий на работу морского порта в течение 3 лет. Это позволило предложить подход к анализу флуктуаций входного потока на нефтехранилище и оценке необходимых поправок объемов нефтехранилища.

5. Разработаны программы для верификации полученных результатов, а также специальная программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента. Общий объем программ и данных составил 1 мегабайт.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, списка литературы и приложений. Диссертация изложена на 126 страницах, включает 33 рисунка и 2 таблицы. Список литературы содержит 51 источник.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ НА НЕФТЕНАЛИВНОМ ТЕРМИНАЛЕ ПОРТА, ВЫЯВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМНОЙ СИТУАЦИИ

1.1. Описание предметной области и анализ известных решений возникающих задач

Морские порты являются важнейшей частью в цикле работы любого промышленного парка или зоны переработки продукции на экспорт - в частности, и экономической деятельности развитых районов - в целом. Поэтому проблемы создания, эксплуатации и развития морских портов вызывает огромный интерес как у руководителей страны, органов государственного управления, так и у частных отечественных и иностранных компаний и инвесторов. Конкурентоспособность товаров на международном рынке в настоящий момент во многом зависит от транспортных расходов. Импорт сырья и экспорт продукции, реализуемый на крупных судах, позволяют существенно снизить транспортные расходы и привести к повышению эффективности инвестиций, а различные экономические проекты.

Основной задачей порта является перевозка грузов и пассажиров между водными и наземными видами транспорта. Порт также представляет собой транспортный узел, где встречаются различные виды транспорта: морского, речного, железнодорожного, автомобильного и трубопроводного.

Работа посвящена анализу стохастических процессов движения запасов на нефтеналивном терминале морского порта. Работа проводится, в частности, в интересах Янгонского морского порта. Янгонский порт - это самый крупный порт Республики Мьянма, использующийся для перевозки грузов между другими портами страны, а также для внешнеэкономических связей страны с зарубежными странами (рис. 1.1).

1 г

Ситуэ _

СП > 1 , . «

Чжохлью Щ. ^ 4|'' _ {

. 1

Патейн

«^Шч

шШ

# Моутизйн!

Давэй

У;

Л'**»»'

Коктаунг

ЯНГОН

Рис. 1.1. Система морских портов Мьянма

1.1.1. Системный анализ организации работы нефтеналивного терминала

Нефтеналивной терминал представляет собой совокупность структурных подразделений выполняющих различные операции общего технологического процесса. Технологический процесс полной обработки судна в порту регламентирует состав, последовательность и время выполнения операций по обслуживанию судна с момента его прибытия по момент отправления. Для составления последовательности грузовой обработки разрабатывают типовые технологические процессы полной обработки судов. Такие технологические

процессы оформляются в виде технологических карт комплексного обслуживания.

На (рис. 1. 2) предложен алгоритм для разработки нефтеналивного терминала Янгонского порта.

Рис. 1.2. Схема алгоритма для разработки нефтеналивного терминала морского

порта

Общая схема работы нефтеналивного терминала в упрощенном виде описывается следующим образом (рис. 1. 3).

Примерно раз в 2 недели танкеры привозят большую партию нефти, которую сливают в нефтехранилище. Часть этой нефти ежедневно вывозится потребителям небольшими партиями с помощью бензовозов.

Рис. 1.3. Схема работы нефтеналивного терминала морского порта

Согласование потоков нефти на входе и на выходе хранилища можно рассматривать как типичную задачу логистики и управления запасами [28, 31]. Нефть из хранилища надо вывезти, иначе следующему танкеру некуда будет сливать нефть. Вместе с этим, надо чтобы бензовозы, которые приходят за нефтью, было чем загружать, чтобы в хранилище были некоторые запасы, иначе бензовозы будут простаивать вхолостую. Возникает задача определения объемов хранилища, выделенного для нефти, развозимой бензовозами - с учетом необходимых страховых запасов.

Как показано ниже, при анализе работы порта не удается обойтись только детерминированными методами - приходится вводить в рассмотрение стохастические процессы, имеющие место в реальных условиях, что обусловлено следующим. На терминале пересекаются интересы, по крайней мере, трех участников анализируемых процессов:

> это сам порт; это пароходство, предоставляющее танкеры;

> это заказчики нефти на берегу;

> автомобильное предприятие, предоставляющее бензовозы.

У каждого из этих участников - свои правила работы, внешние и внутренние проблемы, так что свести все это в строгую единую систему с жесткими правилами не представляется возможным. Вместе с этим, определенные отклонения от корпоративных соглашений можно описать на вероятностном уровне, тем самым расширив границы анализируемых ситуаций.

В целом, рассматриваемые задачи принимают к задачам транспортной логистики.

Проследим, как решаются задачи, свойственные в работе нефтеналивного терминала, в опубликованных работах.

1.1.2. Обзор известных решений задач, свойственных в работе нефтеналивного терминала

В логистике транспорт играет значительную роль, связывая между собой отдельные экономические районы, компании, предприятия и фирмы. Логистический подход широко применялся во время Второй мировой войны, особенно американской армией. Большой англо-русский словарь и сегодня переводит слово «logistics» как: воен. 1) тыл и снабжение, 2) материально-техническое обеспечение, 3) организация и осуществление работы тыла. Исходными данными для выбора оптимального вида транспорта для конкретной перевозки является информация: о характерных особенностях различных видов транспорта, их плюсы и минусы; о других задачах логистики, связанных с транспортировкой продукции, таких, как создание и поддержание оптимального уровня запасов, выбор вида упаковки и др. Стерлигова А.Н. в работе [1] пишет о том, что классический аппарат оптимизации уровня запасов был разработан еще в начале XX века в рамках раздела математики, получившего название «Теория управления запасами». Основным результатом исследования связи различных показателей состояния запаса стало выделение двух принципиально различных моделей управления запасами: с

фиксированным размером заказа и с фиксированным интервалом времени между заказами, основанных на оптимизации размера заказа, восполняющего запас.

Соответственно все модели управления запасами разделены на две подгруппы в соответствии с двумя ключевыми возможностями управления

— через манипуляцию размером заказа и

— через манипуляцию интервалом времени между заказами или частотой выдачи заказа.

В работе [2] предложен подход, в соответствии с которым все модели разделены на три класса:

• первый класс — включает модели и методы, предназначенные для решения задач в условиях детерминированных параметров, без ограничений со стороны внешней среды;

• второй класс — модели и методы, предназначенные для решения задач в условиях риска и неопределенности, но без конкуренции;

• третий класс — модели и методы решения задач в условиях конкуренции. Каждый класс, в свою очередь, делится на три вида, внутри которых

предусмотрено деление на группы. Деление на виды определяется степенью учета в анализируемой модели логистических операций и функций, тогда как деление на группы определяется в первую очередь сложностью моделей, в частности, использованием специальных процедур, например, оптимизации.

Автор учебника «Управление запасами» Г.Л. Бродецкий [3] выделяет особенности моделей, обуславливаемые, частности, следующими факторами:

• характером спроса (процесс реализации запаса в общем случае

представляет собой случайный процесс);

• спецификой требований учета длительностей промежутков времени для

процедур пополнения запасов (которые также являются, вообще говоря, случайными величинами);

• выбором возможного подхода к принятию решений о пополнении

запасов, в рамках которого будут предопределяться:

■ объемы приращения запасов,

■ моменты подачи заказов на такое пополнение, включая моменты поступления заказов;

• выбором критерия оптимизации работы системы управления запасами

(минимизация суммарных годовых затрат);

• максимизация показателя экономической рентабельности системы;

• максимизация суммарного чистого приведенного дохода (максимизация

интенсивности потока доходов и т.д.);

• желаниями или требованиями учета временной стоимости денег в рамках

таких моделей (учет временной структуры действующих на рынке

процентных ставок);

• спецификой дополнительных атрибутов, которые требуется учитывать в

рамках соответствующей структуризации системы управления

запасами.

Автор[3] выделяет следующие основные типы моделей:

Однокомпонентные (однономенклатурные) — это модели, в которых рассматривается только один вид товара или продукта. Альтернативой им являются соответственно многокомпонентные (многономенклатурные) модели.

Детерминированные — это модели, в которых все атрибуты (параметры) системы определяются как постоянные (без учета факторов случайности); в противном случае модели стохастические или вероятностные.

Дискретные (по времени) — это модели, в которых все изменения состояний системы (расход запаса, моменты его пополнения) происходят в случайные моменты времени, являющиеся целочисленными случайными величинами.

Статические (одноразовой закупки) — это модели, спецификация которых предполагает, что возможен только одноразовый заказ на создание запаса. Альтернативой им являются динамические модели.

Периодические (по стратегии управления) — это модели, в которых заказ пополнения запаса проводится в конце каждого периода времени длительности Т; если управление пополнением запасов происходит по состоянию текущих запасов, то такое управление относят к стратегиям с критическими уровнями.

Авторы работы [4] рассматривают логистику как хозяйственную деятельность: логистика — направление хозяйственной деятельности, которое заключается в управлении материальными потоками в сферах производства и обращения.

В работе [5] приведены основные положения логистического менеджмента и теории запасов, представлены экономико-математические модели поиска оптимальных решений в наиболее типичных производственно-хозяйственных ситуациях. Особое внимание уделено информационной поддержке принятия управленческих решений на основе использования современных информационных технологий.

В монографии по теории запасов и логистический менеджмент: методология системной интеграции и принятия эффективных решений [6] описаны детерминированные, динамические и стохастические модели управления запасами.

Наиболее общую формулировку понятия запасы дается в своей книге «Логистика» [7] - «Материальные запасы - это находящиеся на разных стадиях производства и обращения продукция производственно-технического назначения, изделия народного потребления и другие товары, ожидающие вступления в процесс производственного или личного потребления».

Основное внимание в основной части книги [8] сосредоточено на управлении запасами готовой продукции, сырья и закупаемых комплектующих.

Различные функции материальных запасов производства, основные требования к эффективному управлению запасами, цели и задачи такого управления, методы определения, сколько заказывать и когда возобновлять заказ.

В работе [9] для управления запасами в условиях неопределенности была предложена новая концепция управления, суть которой заключается в том, что задачу управления можно решать на основе теоремы разделения, выделяя прогнозируемый детерминированный тренд функций спроса (включающий периодические, в частности, сезонные компоненты) и стохастические остатки. При этом проблема управления запасами по прогнозируемому тренду по постановке представляет собой детерминированную задачу управления, а проблема управления запасами по стохастическим остаткам спроса — задачу управления, которая решается с использованием вероятностной модели. Проблематика и методы решения задач управления много продуктовыми запасами исследованы и разработаны в меньшей степени.

В книге [10] излагаются современные подходы по развитию и применению современной модели управления процессами в транспортно -логистических системах. Большое внимание уделяется вопросу идентификации и оценке риска, учитывающему неопределенность внешней среды при транспортировке груза.

Формирование теории управления запасами как научной дисциплины началось в середине 1950-х гг. Обзор этого этапа ее развития был сделан в [11]. В книге [12] исторический обзор захватывает еще два десятилетия и дается по следующим разделам:

• экономичный объем заказа;

• однопериодные стохастические задачи;

• стохастические задачи с пороговым уровнем;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ян Лин Аунг, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Стерлигова А.Н. Систематизация элементов моделей управления запасами в звеньях цепей поставок // Логистика и управление цепями поставок. - №4. - 2005. - М.: ГУ-ВШЭ, 2005. - С. 36- 54.

2. Цвиринько И.А. Методология, методы и модели управления логистическими бизнес-процессами. — СПб: СПбГИЭУ, 2003. - 262с.

3. Бродецкий Г.Л. Управление запасами. Учебное пособие. - М.: Эксмо, 2007. - 400 с.

4. Алесинская Т.В. Основы логистики. Функциональные области логистического управления. (Ч. 3). - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. -116с.

5. Долгов А.П., Григорьев М.Н., Уваров С.А. Логистика: Учебное пособие. Москва: Гардарики, 2006.

6. Долгов А.П. Теория запасов и логистический менеджмент: методология системной интеграции и принятия эффективных решений: Монография. Санкт-Петербург: Изд-во СПбГУЭФ, 2004.

7. Гаджинский А. М. Основы логистики: Учебное пособие для высших и средних специальных учебных заведений. М.:ИВЦ «Маркетинг»: ВИНИТИ, 1996.-124с.

8. Вильям Дж. Стивенсон. Управление производством./ Пер. с англ., 5 изд. - М.: ООО «Издательство «Лаборатория Базовых Знаний», ЗАО «Издательство БИНОМ», 1998.- 928 с.

9. Манд ель A.C. О парадигмах решения задач управления в условиях неопределенности. // Материалы конференции ТАС - 2009, г., Москва, Россия, Т. 1, С. 275-279.

10. Управление процессами в транспортных логистических системах: учеб, пособие/В.М. Беляев, Л.Б. Миротин, А.Г. Некрасов, А.К. Покровский; под общ, ред. А.Г. Некрасова; МАДИ.-М.,2011.- 127 с.

11. Рыжиков Ю. И. Управление запасам.— М.: Наука, 1969.— 344с.

94

12. Inventory models / Ed/ by A. Chican. — Akademiai kiado, Budapest, 1990. -419 pp.

13. Логистика [Текст]: учеб, /под рез. Б.А.Аникина. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М,2001. 352 с. - (Высшее образование)

14. Миротин Л.Б., Тышбаев Ы.Э. Системный анализ в логистике. - М.: Экзамен, 2002.

15. Аргучинцева А. В. Методы статистической обработки и анализа гидрометеорологических наблюдений: учеб. пособие. -Иркутск: Иркут. гос. ун-т, 2007.- 105 с.

16. В. В. Волгин. Склад: логистика, управление, анализ// 10-е изд., перераб. и доп.-М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2009 - 736 с.

17. Абузяров 3. К., Думанская И. О., Нестеров Е. С./ Оперативное океанографическое обслуживание - М.; Обнинск: «ИГ-СОЦИН», 2009.

18. Кудрявая К. И., Серяков Е. И., Скриптунова Л. И./ Морские гидрологические погнозы: учеб, /под рез. д-ра геогр. наук проф. К. И. Кудрявой, д-ра физ.-мат. Наук Ю. В. Николаева- гидрометеоиздат, Ленинград :-1974.

19. Dempster, М., Pedron, N.H., Medova, Е., Scott, J., and Sembos, A. Planning logistics operations in the oil industry, Journal of the Operational Research Society, pp.1271-1288, 2000.

20. S M S Neiro, J M Pinto. Supply chain optimization of petroleum refinery complexes. Сотр. Chem. Eng. 24, pp. 2259-2276, 2000.

21.Смехов А. А. Введение в логистику. - M.: Транспорт, 1993. - 112 с.

22. Алесинская Т.В. Основы логистики. Функциональные области логистического управления. (Ч. 3). - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. -116с.

23. Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. Высшая школа экономики. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 577 с.

24.Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами. - СПб.: Питер, 2001.-384 с.

25.Стивенсон Вильям Дж. Управление производством./ Пер. с англ., 5 изд. -М.: ООО «Издательство «Лаборатория Базовых Знаний», ЗАО «Издательство БИНОМ», 1998. - 928 с.

26.Трояновский В.М. Информационно-управляющие системы и прикладная теория случайных процессов / Учебное пособие. - М.: Гелиос АРВ, 2004. -304 с.

27.Вентцель Е. С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1969. — 576с.

28.Ян Лин Аунг. Моделирование процессов на нефтеналивном терминале морского порта // Актуальные вопросы науки: Материалы IX международной научно-практической Интернет-конференции (25.04.2013). - М.: Издательство «Спутник +», 2013. - С.89.

29.Вентцель Е.С, Овчаров Л.А. Теория вероятностей. Издание второе, стереотипное. (Москва: Издательство «Наука». Главная редакция физико-математической литературы, 1973. - Серия «Избранные главы высшей математики для инженеров и студентов втузов. Задачи и упражнения».

30.Ян Лин Аунг. Обработка информации при компьютерном моделировании работы Янгонского порта// Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы - 2010. Международная научная школа для молодежи: Материалы научной школы. - М.: МИЭТ, окт. 2010г.- 172 с. С. 117.

31.Ян Лин Аунг. Моделирование процессов на нефтеналивном терминале морского порта // Актуальные вопросы науки: Материалы IX международной научно-практической конференции (25.04.2013). - М.: Издательство «Спутник +», 2013. -216с. С.89.

32.Ян Лин Аунг. Вероятностные оценки движения запасов нефти на терминале морского порта/ 21-я Всероссийская межвузовская научно-

техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. — М.: МИЭТ, 2014 г. - 280 с. С. 139.

33.Ян Лин Аунг. Трояновский В.М., Анализ движения запасов на нефтеналивном терминале морского порта. Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России. 2014, №2. С. 82-85.

34.Грибанова Е. Б., Мицель А. А. Алгоритмические имитационные модели управления материальными запасами на складе // Известия ТПУ. 2006. №8.-С. 201-207.

35.Лотоцкий В.А., Мандель A.C. Модели и методы управления запасами / Отв. ред. А. А. Дорофеюк; АН СССР, Ин-т пробл. Управления. - М.: Наука 1991. - 188 с.

36.Алиев Т.И., Муравьева-Витковская Л.А., Соснин В.В. Моделирование: задачи, задания, тесты. - СПб: НИУ ИТМО, 2011. - 197 с.

37.. Венцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. -М.: Наука, 1980.-408 с.

38.Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Пер. с англ. - М.: Машиностроение, 1979.

39.Yangon Intl current weather conditions

http://www.sail wx.info/wxobs/stationreport.phtm^wxid^VYYY

40.Погодные условия в районе Янгона http://www.accuweather.com/en/mm/yangon/246562/weather-forecast/246562

41.Ян Лин Аунг, Тин Чжо, Aung Phyo Winn, Трояновский В.M. Методика и программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента. Компьютерные исследования и моделирование 2013, т. 5, № 4, с. 589-595.

42.Ян Лин Аунг, Тин Чжо. Изучение возможностей исследования случайного процесса с применением корреляционной функции // Микроэлектроника и информатика - 2012. 19-я Всероссийская

межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, апр. 2012г. - 324с. С. 152.

43. Aung Phyo Winn, Serdyuk O. A., Troyanovskyi V.M. Transformation of the structure and parameters of a shaping filter into confidence intervals for correlation function estimate // Preprints of the 2013 IF AC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control, Saint Petersburg, Rus-sia, June 19-21, 2013. - P.P. 1860-1865.

44.Вентцель E. С., Овчаров JI. А. «Теория случайных процессов и ее инженерные приложения» 2-е изд. М.: Высшая школа, 2000. - 383 с.

45.Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. «Теория вероятностей и её инженерные приложения» 2-е изд. М.: Высшая школа, 2000.— 480 с.

46.Верификация /Материал из Википедии. http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D 1 %80%D0%B8%D 1 %84 %D0%B 8%D0%B A%D0%B0%D 1 %86%D0%B8%D 1%8F

47.Трояновский B.M. Проблемы стохастичности и динамики при построении нформационно-управляющих систем и подготовке специалистов / Международная научная школа «Микроэлектронные информационно-управляющиесистемы и комплексы»: Материалы научной школы. - М.: МИЭТ, 2010. - С.51-54.

48.Антомони В.И., Архипов В.Н, Любин А.Н., Тихомиров В.Н. Программирование на VBA в Microsoft Office. Сборник лабораторных работ по дисциплине «Информатика» для студентов всех специальностей. М.: МАМИ 2011, 152 с.

49.Уокенбах Дж. Профессиональное программирование на VBA в Excel 2003.- М. «Диалектика», 2005., -800с.

50. Лобанов А.С., Туманова М.Б. Решение задач на языке Visual Basic for Application: учебное пособие. - М.;МГТУ «МАМИ», 2009., -90с.

51. H. S. Shim, S. M. Baek. Improve Operations, Planning, Crude and Catalyst Selection, AspenTech User Conference, Houston, May 2009.

Публикации автора по теме диссертации

1. Ян Лин Аунг. Трояновский В.М., Анализ движения запасов на нефтеналивном терминале морского порта. Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России. 2014, №2. С. 82-85. (Перечень ВАК)

2. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2014614127. Программный комплекс для моделирования процессов изменения запасов в хранилище нефтеналивного терминала морского порта/ Ян Лин Аунг, Трояновский В.М; заявитель и правообладатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (1Ш) - заявка №2014611325, заявл. 21.02.2014; зарег. 17. 04. 2014.

3. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2013615643. Программный комплекс для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента/ Ян Лин Аунг, Трояновский В.М, Тин Чжо; заявитель и правообладатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «МИЭТ» (1Ш) - заявка №2013613307, заявл.23.4.2013; зарег. 17.6.2013.

4. Ян Лин Аунг. Обработка информации при компьютерном моделировании работы Янгонского порта// Микроэлектронные информационно-управляющие системы и комплексы - 2010. Международная научная школа для молодежи: Материалы научной школы. — М.: МИЭТ, окт. 2010г.-172 с. С. 117.

5. Ян Лин Аунг. Информационные особенности анализа погодных условий и их влияния на работу морского порта // Микроэлектроника и информатика - 2011. 18-я Всероссийская межвузовская научно-

техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. — М.: МИЭТ, апр. 2011г. - 340 с. С. 215.

6. Ян Лин Аунг. Особенности первого этапа разработки информационных систем для решения транспортной задачи Янгонского порта с учетом погодных условий // Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике - 2011. 4-я Всероссийская межвузовская научно - практическая конференция. М.: МИЭТ, 2011. - 196 с. С 183.

7. Ян Лин Аунг, Тин Чжо. Изучение возможностей исследования случайного процесса с применением корреляционной функции // Микроэлектроника и информатика - 2012. 19-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, апр. 2012г. - 324с. С. 152.

8. Ян Лин Аунг. Моделирование работы нефтеналивного терминала морского пора // Проблемы разработки информационных технологий и подготовки ИТ-кадров: сборник научных трудов. / Под ред. Л.Г. Гагариной. -М.: МИЭТ, 2012. - 168 с. С 162.

9. Ян Лин Аунг, Тин Чжо. Программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента// Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике -2012. 5-я Всероссийская межвузовская научно- практическая конференция. М.: МИЭТ, 2012.-156 с. С 125.

Ю.Ян Лин Аунг, Aung Phyo Winn, Тин Чжо, В.М. Трояновский, Методика и программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента / Тезисы XX Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование». - Ижевск: AHO НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2013. - С. 204.

11 .Ян Лин Аунг. Статистическое оценивание процессов на нефтеналивном терминале морского порта// Микроэлектроника и информатика — 2013. 20-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция

101

студентов и аспирантов: Тезисы докладов. - М.: МИЭТ, 2012. - 340 с. С. 232.

12.Ян Лин Аунг, Тин Чжо, Aung Phyo Winn, Трояновский В.М. Методика и программа для накопления и статистического анализа результатов компьютерного эксперимента. Компьютерные исследования и моделирование 2013, т. 5, № 4, с. 589-595. (Перечень ВАК)

13.Ян Лин Аунг, Тин Чжо, Трояновский В.М. Программа верификации данных в компьютерном эксперименте // Известия вузов. Электроника, №6,2013, 90-91- с. (Перечень ВАК)

14.Ян Лин Аунг. Моделирование процессов на нефтеналивном терминале морского порта // Актуальные вопросы науки: Материалы IX международной научно-практической конференции (25.04.2013). - М.: Издательство «Спутник +», 2013. -216с. С.89.

15.Ян Лин Аунг. Анализ излишков и страховых запасов нефти на нефтеналивном терминале морского порта// "Актуальные проблемы информатизации в науке, образовании и экономике-2013". 6-я Всероссийская научно-практическая конференция. - М.: МИЭТ, 2013. -192 с. С. 159.

16.Ян Лин Аунг. Вероятностные оценки движения запасов нефти на терминале морского порта/ 21-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов. -М.: МИЭТ, 2014 г. - 280 с. С. 139.