Разработка концепции повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе создания информационных систем мониторинга производственных процессов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.22, доктор наук Шиков Павел Алексеевич

• Шиков Павел Алексеевич
• доктор наук
• 2022

Оглавление диссертации доктор наук Шиков Павел Алексеевич

Введение

1.АНАЛИЗ НАПРАВЛЕНИЙ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

1.1 Актуальность, цель и задачи исследования

1.2 Анализ состояния легкой промышленности

1.3 Проблемы и вызовы функционирования и развития предприятий легкой промышленности в условиях цифровизации производства

1.4 Основные направления повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности в условиях цифровизации экономики

1.5 Исследование существующих систем мониторинга производственных процессов и поддержки принятия управленческих решений

1.6 Анализ сквозных и инновационных технологий для повышения эффективности

предприятий легкой промышленности

Выводы по главе

2 .РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

2.1 Анализ методов и моделей производственных процессов предприятий легкой промышленности

2.2 Разработка моделей и алгоритмов мониторинга производственных процессов предприятий легкой промышленности

2.3 Разработка интегральной модели системы мониторинга и поддержки принятия управленческих решений предприятий легкой промышленности

2.4 Анализ и выбор модели жизненного цикла информационных систем мониторинга и поддержки принятия управленческих решений предприятий легкой промышленности

2.5 Реализация системы управления производством предприятия легкой

промышленности на основе мониторинга и обработки объективных данных. .„114

2

Выводы по главе

3.ОБОСНОВАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ МЕТОДОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО МЕНЕДЖМЕНТА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

3.1 Анализ методов производственного менеджмента в процессе цифровизации производства и внедрении инноваций

3.2 Организация подготовки кадрового обеспечения предприятий легкой промышленности на основе цифровизации и систем электронного обучения

3.3 Основные подходы к повышению эффективности управления персоналом предприятия легкой промышленности на примере ЗАО «САЛЮТ»

3.4 Анализ и разработка комплексных показателей оценки эффективности

функционирования предприятий легкой промышленности

Выводы по главе

4. КОНЦЕПЦИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

4.1 Концепция повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе создания информационных систем мониторинга производственных процессов

4.2 Концептуальные основания, сценарии и модели создания отраслевого промышленного предприятия

4.3 Оценка рисков при создании нового предприятия, реинжиниринга или диверсификации существующего

4.4 Ожидаемые результаты и показатели повышения эффективности на различных этапах жизненного цикла

4.5 Принципы повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности в условиях цифровизации производства

4.6 Критерии оценки повышения эффективности функционирования предприятий текстильной и легкой промышленности на различных этапах жизненного цикла

4.7 Многокритериальная оценка повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности при использовании системы мониторинга и поддержки принятия управленческих решений

4.8 Применение методов и моделей сетевого планирования при оптимизации

производственных процессов на примере ООО «Стиль»

Выводы по главе

5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ВОЛОКОН КАК ОДНО ИЗ КЛЮЧЕВЫХ НАПРАВЛЕНИЙ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

5.1 Анализ современных вызовов и перспектив развития текстильной, легкой и химической промышленности по производству текстильных волокон

5.2 Разработка мероприятий повышения инновационного развития предприятий легкой промышленности на основе использования химических волокон

5.3 Анализ эффективности использования активов предприятий текстильной промышленности и заводов по производству химических волокон

5.4 Метод и модель повышения эффективности использования химических волокон в текстильной промышленности

5.5 Организация ресурсосберегающих и экологических производственных систем на основе производства ПЭТ-волокон из переработанного пластика и нетканых

полотен на их основе

Выводы по 5 главе

6. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ОПТИМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

6.1 Моделирование процессов оптимального распределения ресурсов на предприятиях легкой промышленности

6.2 Верификация модели оптимального распределения ресурсов на примере ЗАО Научно-производственное предприятие «АНА»

6.3 Модель эффективного управления запасами предприятия

6.4 Модель определения максимального объема сырья одного цикла технологического процесса предприятия легкой промышленности

6.5 Модель оценки системной устойчивости этапов технологического процесса с использованием сетевых графиков

6.6 Особенности реализации модели на основе кластеров стратегических зон хозяйствования

6.7 Оптимизация распределения ресурсов с использованием сетевого графа методом линейного программирования для повышения эффективности производственного менеджмента на примере ЗАО Научно-производственное

предприятие «АНА»

Выводы по 6 главе

7. АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯМИ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

7.1 Подходы к определению организационно-технических решений в деятельности предприятий

7.2 Эволюция организационно-технических решений в деятельности предприятий легкой промышленности

7.3 Современные инновационные и организационно-технические решения

7.4 Техническое обеспечение системы мониторинга и поддержки принятия управленческих решений

7.5 Анализ организационно-технических решений повышения эффективности

управления предприятиями легкой промышленности

Выводы по главе

Заключение

Список использованных источников

Приложение

Приложение

Приложение

5

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка концепции повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе создания информационных систем мониторинга производственных процессов»

Введение

Актуальность темы исследования. Обеспечить эффективное функционирование современных промышленных предприятий без использования информационных технологий и полной цифровизации производства невозможно. Сложность и быстрая изменчивость бизнес-процессов, большой объем информации, риски и угрозы потери ресурсов, конкурентных преимуществ, связанные с принятием оптимальных управленческих решений требуют использования корпоративных информационных систем, систем мониторинга и поддержки принятия решений, технологий искусственного интеллекта и экспертных систем, инновационных продуктов и принципов менеджмента.

Цифровая трансформация предприятий легкой промышленности важнейший неформальный процесс, обеспечивающий реализацию концепции «Индустрия 4.0», технологический инновационный прорыв и серьезные конкурентные преимущества [62, 63, 104, 105, 235]. При всей очевидности преимуществ внедрения современных сквозных и информационных технологии, более 72 % предприятий отрасли не имеют полного охвата бизнес-процессов цифровыми технологиями.

Импортозамещение как фактор роста отечественного производства в 2022 году становится одной из важнейших задач на государственном уровне. Главной причиной является не только жесткое санкционное давление со стороны западных стран, но и пандемия коронавируса, разрушившая стабильные логистические цепочки.

В современных условиях наиболее приоритетными направлениями для всех предприятий легкой промышленности является обеспечение интенсификации и оптимизация производственных процессов, уменьшение себестоимости, которые могут быть достигнуты благодаря переходу к цифровым технологическим решениям. Вопросы цифровизации предприятий легкой промышленности в аспекте повышения эффективности управления производственными процессами

особенно остро встали в последнее десятилетие. Проблемы цифровой трансформации представлены в «Стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года», но полностью не были решены.

Этим определяется актуальность диссертационного исследования и острая практическая востребованность научно обоснованных инструментов по организации и внедрению информационных систем мониторинга и управления производственными процессами и поддержки принятия управленческих решений.

Степень научной разработанности проблемы. Вопросы управления производством как научного направления связаны с трудами Адама Смита. Принципы производственного менеджмента в 1911 году исследованы Ф. Тейлором и Г. Эмерсоном, позволившие существенно развить теоретические аспекты эффективного производства. В 1912 году Л. Гилбрет и Ф. Гилбрет представляют результаты исследования трудовых движений и рационализации труда рабочих. Далее Г. Эмерсон определил факторы, влияющие на повышение производительности труда. В 30-х годах прошлого столетия Генри Форд на основе научной организации труда и широкого применения инновации создал уникальное высокоэффективное массовое производство автомобилей. Разработанная им система производства позволила его компании стать лидером отрасли.

Проблемы применения информационных технологий нашли отражение в трудах ведущих западных и российских ученых, таких как: И. Ансофф [9]. А. Мескон [112]. Р. Каплан [31]. Ф. Котлер [94]. Д. Нортон. А. Томпсон [166]. А. Стрнкленд. Р.А. Фатхутдннов [173] и других. Проблеме эффективности управления организацией, методам ее анализа и оценки посвяшены труды Л. А. Бернстанна [24], Б.А. Райзберга [143], С.А. Кима [84]. В.Я. Захарова [63] и других ученых. Теория и практика мониторинга нашли свое отражение в работах Т.Е. Бердннковой [23]. Г.В. Бушмелевой [36]. О Б. Вахрушевой [38]. Е В. Лапковской [100]. Е.С. Масалитннон [109], Я.Н. Пащенко [132] и др.

Современные проблемы и вызовы, которые особенно серьёзно обозначились в 2022 году перед российской экономикой, диктуют условия для стремительного

развития промышленности, от которого зависит экономическая стабильность и устойчивость во всей экономической системе страны.

Настоящее диссертационное исследование основывается на теории управления организационными системами с использованием методов моделирования, оптимизации и экспертного оценивания, и нашли отражение в научных трудах отечественных ученых, таких, как Д.И. Батищева [17], Б.Н. Буркова [33] и С.А. Баркалова, Г.Р. Воробьевой [41]. Е.П. Голубкова [45]. С.О. Гордеева [48], Ю.В. Гусаровой [50]. В.А. Зернова [65], Я.Е. Львовича [106], Д А. Новикова, Г.П, Сапожникова [148]. А.Н. Швнндт [182] н многих других.

Анализ особенностей функционирования производственных предприятий, экономического роста, проблемы инновационного развития организации были рассмотрены в работах зарубежных и отечественных

ученых, таких как Дж. Гроссман. Э. Тоффлер. П. Дуглас, Дж. Кейнс, П.

_ _ _ _ _ _

Друкер, И. Шумпетер. Б. Лундвапл, Р. Нельсон, И. Ансофф, Ф. Котлер, М. Портер, П. Сэмуэлсон, М. Фридман, П. Унисон, П. Друкер. А. Маршалл, Г. Беккер. Ф. Тейлор, Н. Кондратьев, А.О. Блинова, A.B. Внленский. Т.Г. Долгопятова, Б.Н. Ичнтовкнн. С.А. Кожевников, О.Г. Голнченко, И.И. Разумно ва, Ф.И. Шамхалов и др.

Вопросам инновационного менеджмента посвящены научные труды таких отечественных ученых, как Г,,Л. Азоев, М.М, Макснмцев. С.Ю. Ягудин. ГА. Краюхнн, P.A. Фатхутдинов. ЛИ. Абалкин. А.Г. Макаров, Л.Н. Никитина, Е.М. Ильинская. К.В. Балдин. А.И. Пригожий. Э.С. Минаев. Д.В. Соколов. Н.К. Сенчагов, А.Б. Титов. Н.П. Яковенко, Д.Г. Львов, П.Н. Завлин. В В. Горшков. Е.А. Кретова, Ю.П. Морозов. С.Ю. Глазьев, Ю.В. Яковец, В.Е. Леонтьев. А.Ю. Баранова. М.Н. Титова, A.B. Архипов, А.Г. Поршнев и др.

Основу современного производственного менеджмента составляют концепции «Индустрия 4.0» и бережливого производства, система TQM всеобщего

управления качеством, методология управления производством «Шесть сигма» и другие.

Все большую популярность набирают технологии «умного производства». «Умное производство» (Smart Manufacturing) включает широкое применение интеллектуальных технологий, промышленного интернета вещей, цифровых двойников, робототехники и других сквозных технологий на всех этапах производственного цикла.

Проблемы повышения эффективности управления производством на основе цифровизации и информатизации, применения сквозных технологий и концепции «Индустрия 4.0» не нашли должного отражения в научных исследования и публикациях ученых. Об этом говорит большой перечень нерешенных проблем и вызовов, с которыми сталкиваются предприятия отрасли.

Существует острая необходимость в исследовании и разработке современных методов, моделей и инструментов повышения эффективности управления производством предприятий отрасли в сложных условиях международной обстановки, ограничений по коронавирусной инфекции и санкций западных стран. Создание информационных систем мониторинга производственных процессов и принятия управленческих решений, внедрение инноваций определяет актуальность настоящей диссертационной работы, её научную и практическую значимость для отрасли и страны.

Объект исследования - производственный менеджмент предприятий лёгкой промышленности.

Предмет исследования - методы, модели и алгоритмы повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе внедрения инноваций и создания информационных систем мониторинга и управления производственными процессами и поддержки принятия управленческих решений.

Цель диссертационной работы заключается в исследовании и разработке

концептуальных оснований, принципов, методов и инструментов повышения

эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на

10

основе применения инноваций и внедрения информационных систем мониторинга и управления производством, поддержки принятия управленческих решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• уточнить теоретические основы эффективности функционирования промышленного предприятия, на базе анализа различных подходов дать авторское определение понятиям: эффективность предприятия легкой промышленности, информационная система, мониторинг производственных процессов, с учётом специализации отраслевых предприятий;

• предложить концепцию развития предприятий легкой промышленности на базе создания информационной системы мониторинга производственных процессов и принятия управленческих решений;

• обосновать научные и системотехнические принципы, позволяющие определить направления развития предприятий легкой промышленности;

• разработать и внедрить модели сетевого планирования и оптимизации распределения ресурсов методами линейного и нелинейного программирования с целью снижения себестоимости готовой продукции;

• реализовать интегральную модель жизненного цикла информационной системы мониторинга производственных процессов и поддержки принятия управленческих решений, позволяющую существенно снизить себестоимость выпускаемой продукции, а также сократить время на подготовку, планирование и организацию производственных процессов;

• обосновать организацию ресурсосберегающих и экологических производственных систем производства ПЭТ-волокон из переработанного пластика и нетканых полотен на их основе;

• реализовать методы производственного менеджмента в процессе цифровизации и внедрения инноваций, позволяющие сократить время производства отдельных изделий и обеспечить высокую эффективность планирования и управления материально-техническими ресурсами;

• разработать концепцию, сценарии и модели создания отраслевого предприятия (фирмы);

• спроектировать и реализовать информационную систему управления производством, мониторинга и поддержки принятия управленческих решений. В основу разработанной модели заложен принцип сетевого планирования и технологий искусственного интеллекта с целью повышения эффективности производственных процессов;

• реализовать комплекс мероприятий по повышению инновационного развития предприятий легкой промышленности на основе использования химических волокон;

• разработать и дать рекомендации к использованию программы для ЭВМ по оценке эффективности функционирования предприятий легкой промышленности.

• разработать Web-приложение для расчёта ключевых показателей эффективности производственно-хозяйственной деятельности предприятия с возможностью сравнения результатов со среднеотраслевыми значениями с применением публичных интерфейсов;

• предложить комплексный механизм повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе рационального использования трудовых, производственных, инновационных, маркетинговых и финансовых ресурсов.

Теоретическую и методологическую основу диссертационного исследования составляют законы экономической науки, теории производственного менеджмента, математического и системного анализа, методы выявления причинно-следственных связей, моделирование, экспертное оценивание, труды зарубежных и отечественных учёных-экономистов, руководителей и ведущих специалистов предприятий, посвященные вопросам развития теории и практики организации управления производством на предприятиях легкой промышленности в условиях цифровизации экономики,

ориентированной на знания, работу с большими данными, новые информационные и сквозные технологии, а также результаты экспертных опросов руководителей ведущих предприятий текстильной и легкой промышленности.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке, анализе и внедрении новых концептуальных понятий и подходов, методов и инструментов повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе инноваций и создания информационных систем мониторинга производственных процессов и принятия управленческих решений на предприятиях текстильной и лёгкой промышленности.

1. Новизна концепции повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности заключается в разработке и внедрении комплекса современных сквозных технологий и информационных систем мониторинга производственных процессов, обеспечивающего эффективное управление операционной деятельностью отраслевого предприятия, основанного на следующих понятиях, принципах, методах и алгоритмах:

• научные и системотехнические принципы и методологические основания повышения эффективности, впервые разработанные для предприятий текстильной и легкой промышленности;

• инновационные организационно-технические решения, существенно повышающие эффективность предприятий легкой промышленности;

• методы организации процесса мониторинга и управления производственными процессами на основе современных сквозных и информационных технологий;

• технологии искусственного интеллекта, позволяющие повысить эффективность принятия управленческих решений на предприятиях текстильной и легкой промышленности;

• расширенный комплекс показателей оценки эффективности с учётом специфики отраслевых предприятий;

• концептуальные понятия, подходы и модели создания отраслевого промышленного предприятия.

2. Новизна моделей сетевого планирования производственных процессов

заключается в моделировании процессов оптимального распределения ресурсов, определении максимального объема сырья одного цикла технологического процесса предприятия легкой промышленности, разработке алгоритмов эффективного управления запасами предприятия, реализации модели оптимизации распределения ресурсов с использованием сетевого графа методом линейного программирования для повышения эффективности производственного менеджмента, а также верификации предложенных методов и моделей на предприятиях легкой промышленности.

3. Новизна метода и модели повышения эффективности предприятий

текстильной и легкой промышленности при разработке и производстве смесовых текстильных материалов заключается в применении оригинального подхода на основе разработанных критериев определения оптимального процентного соотношения химических и натуральных волокон в смесовых тканях и текстильных материалах с использованием технологии линейного программирования.

4. Новизна интегральной модели жизненного цикла информационной системы мониторинга производственных процессов и поддержки принятия управленческих решений определяется адаптированными для предприятий отрасли оптимальными параметрами моделей и алгоритмов, обеспечивающими эффективное использование информационной системы на всех этапах жизненного цикла.

5. Новизна разработанной информационной системы управления производством предприятия легкой промышленности на основе мониторинга и обработки объективных данных определяется впервые в отрасли разработанным программным обеспечением, осуществляющим сбор, обработку и анализ объективных данных о состоянии и производительности оборудования, наличии

сырья и материалов, технологических картах на всю выпускаемую продукцию, плановой и фактической себестоимости, перспективных и оперативных планах загрузки рабочих центров, возможностях поддержки принятия управленческих решений по оптимальной загрузке производственных мощностей и персонала на всех технологических этапах производства для обеспечения эффективности управления предприятием на основе технологий искусственного интеллекта.

Достоверность выдвинутых в диссертации положений и выводов обеспечена системным подходом к решению задач повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе создания информационных систем мониторинга производственных процессов, и внедрения инноваций, доведенных до практической реализации на предприятиях отрасли, а также опорой на современные методы и средства моделирования и проектирования сложных производственных систем. Подтверждается корректным использованием методов исследования, обоснованием поставленных задач и используемых критериев, положительными результатами применения полученных результатов, а также обсуждением на многочисленных конференциях и публикацией статей в рецензируемых изданиях.

Положения, выносимые на защиту (наиболее существенные результаты, обладающие научной новизной и полученные лично соискателем):

1. Концепция повышения эффективности функционирования предприятий легкой промышленности на основе внедрения инноваций и информационных систем мониторинга и управления производственными процессами.

Концепция определяет:

1) научные и системотехнические принципы и методологические основания повышения эффективности предприятий текстильной и легкой промышленности;

2) понятие и подходы к организационно-техническим решениям повышения эффективности предприятий легкой промышленности;

3) целесообразную организацию процесса мониторинга и управления производственными процессами предприятий легкой промышленности;

4) методы и модели повышения эффективности и оптимизации производственных процессов предприятий текстильной и легкой промышленности;

5) расширенный комплекс показателей оценки эффективности предприятий легкой промышленности;

6) концептуальные основания, сценарии и модели создания промышленного предприятия;

7) основные направления повышения эффективности предприятий легкой промышленности в условиях цифровой трансформации на основе применения инноваций и создания информационных систем мониторинга и управления производством и принятия управленческих решений.

В рассматриваемой концепции определяющим фактором является внедрение современных сквозных и информационных технологий, инноваций, обеспечивающих эффективное управление производством предприятий легкой промышленности на основе концепции «Индустрия 4.0» и бережливого производства.

2. Модели сетевого планирования производства и оптимизации распределения ресурсов предприятий легкой промышленности методами линейного и нелинейного программирования. Включают модели процессов оптимального распределения ресурсов, модель эффективного управления запасами предприятия, модель определения максимального объема сырья одного цикла технологического процесса предприятия легкой промышленности, метод оптимизации распределения ресурсов с использованием сетевого графа методом линейного программирования для повышения эффективности производственного менеджмента, а также верификацию моделей оптимального распределения ресурсов на примере ЗАО Научно-производственное предприятие «АНА».

3. Метод и модель повышения эффективности предприятий текстильной

и легкой промышленности при разработке и производстве смесовых

текстильных материалов на базе применения технологии линейного

программирования. Определяют на основе анализа современных вызовов и

16

перспектив развития текстильной, легкой и химической промышленности по производству текстильных волокон эффективности, использования активов предприятий текстильной промышленности и заводов по производству химических волокон метод и модель повышения эффективности использования химических волокон, разработанные мероприятия повышения инновационного развития предприятий легкой промышленности на базе использования химических волокон.

4. Интегральная модель жизненного цикла информационной системы мониторинга производственных процессов и поддержки принятия управленческих решений. Определяет на основе проведенного исследования методов и моделей производственных процессов предприятий легкой промышленности, выбор модели жизненного цикла информационных систем мониторинга и поддержки принятия управленческих решений, разработанную интегральную модель и алгоритм системы мониторинга и поддержки принятия управленческих решений предприятий легкой промышленности.

5. Информационная система управления производством предприятия легкой промышленности на основе мониторинга и обработки объективных данных. Включает программное обеспечение, осуществляющее сбор, обработку данных о состоянии и производительности оборудования, наличии сырья и материалов, технологические карты на всю выпускаемую продукцию, плановой и фактической себестоимости, перспективных п оперативных планах загрузки рабочих центров. С возможностью поддержки принятия управленческих решений по оптимальной загрузке производственных мощностей и персонала, технологических этапов производства для обеспечения эффективности управления предприятием на основе технологий искусственного интеллекта.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в

разработке концепции, принципов и методов повышения эффективности

функционирования предприятий легкой промышленности на основе внедрения

информационных систем мониторинга и управления производственными

процессами и принятия управленческих решений на предприятиях лёгкой

17

промышленности, а также оригинальных подходов и концептуальных оснований создания промышленных предприятий легкой промышленности.

Практическая значимость диссертации определяется прикладным характером предложенных методов, инструментов и моделей и заключается в возможности использования механизма мониторинга производственных процессов и поддержки принятия управленческих решений на практике в виде информационной системы, имеющей определенный (спирально-каскадный компонентно-ориентированный) жизненный цикл.

На основании разработанного интегрального показателя эффективности функционирования предприятия легкой промышленности возможно определить не только эффективность, но и использовать в оценке стоимости бизнеса, а представленные в работе модель мониторинга производственных процессов и поддержки принятия управленческих решений, а также модель жизненного цикла информационной системы, позволяет решать управленческие задачи широкого спектра. в разработке комплекса эффективных методических рекомендаций, охватывающих решение всех задач по цифровизации производства. Материалы диссертационного исследования могут использоваться следующими категориями специалистов:

1. Руководителями и сотрудникам предприятий легкой промышленности, которые создают и внедряют современные сквозные и информационные технологии в процесс управления производственными бизнес-процессами и инновациями.

2. Преподавателями высшей школы для разработки рабочих учебных программ по таким дисциплинам как «Организация производства», «Инновационная и инвестиционная деятельность фирмы», «Управление предприятием», «Менеджмент» и др.

Соответствие диссертации паспорту специальности. Решение рассматриваемой научной проблемы предполагает научные исследования и технические разработки, включенные в формулу научной специальности 05.02.22 - «Организация производства» {текстильная и легкая промышленность) и соответствует следующим пунктам паспорта специальности:

1. Разработка научных, методологических и системотехнических основ проектирования организационных структур предприятий и организации производственных процессов. Стратегия развития и планирования организационных структур и производственных процессов.

2. Разработка методов и средств эффективного привлечения и использования материально-технических ресурсов и инвестиций в организацию

3. Разработка методов и средств информатизации и компьютеризации производственных процессов, их документального обеспечения на всех стадиях.

5. Разработка научных, методологических и системотехнических принципов повышения эффективности функционирования и качества организации

6. Разработка и реализация принципов производственного менеджмента, включая подготовку кадрового обеспечения и эффективность форм организации

7. Анализ и синтез организационно-технических решений. Стандартизация, унификация н типизация производственных процессов и их элементов. Организация ресурсосберегающих и экологических производственных систем.

10. Разработка методов и средств мониторинга производственных и

11. Разработка методов и средств планирования и управления производственными

Апробация результатов исследования. Апробация диссертационной работы прошла на предприятиях легкой промышленности ЗАО Научно-производственное

предприятие «АНА», ЗАО «Салют», и других организациях: ПАО «Сбербанк», ООО «Системный код», ООО «Хендэ Мотор Мануфактуринг Рус» и др. Акты внедрения и справки о практическом использовании результатов исследования приведены в приложении к диссертации.

Результаты исследований, включённые в диссертацию, докладывались

соискателем на 21 международных и отечественных конференциях: «Экономика,

управление, инновации: теория, методология и концепция модернизации»

(Международная научно-практическая конференция, Москва, 2013 г.); «Научные

исследования: методология и практика развития современной юриспруденции,

экономики и управления» (Международная научно-практическая конференция,

Москва, 2014г.); «Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития»

(Международная научно-практическая конференция, Новосибирск, 2016г.);

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Шиков Павел Алексеевич, 2022 год

Итерация №1.

1. Проверка критерия оптимальности,

Текущий опорный план не оптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты.

2. Определение новой базисной переменной.

В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной хи так как это наибольший коэффициент по модулю,

3. Определение новой свободной переменной.

Вычислим значения Б; по строкам как частное от деления: Ь1 / ац п из них выберем наименьшее:

шш (2232бб93/7ооооо : 1Н , 10933028ш/7оо : 4571-77 , 753523^5: 7142б/7, 6855352107/З50 : 27142/? )= 1О5изз°7/250000 Следовательно, 3-ая строка является ведущей.

Разрешающий элемент равен (71426/?) п находится на пересечении ведущего столбца п ведущей строки.

Вычисления выполнены в полном объеме.

Таблица 6.7

Базис В XI Х2 Хз Х4 X; Хб Х7 шш

Х2 Ш2ШЗ/1ШЮ0 V, 1 0 0 0 1562й©3/100000

X; ЖШ19921/ш 32000/п 0 -4000/? ^■''700 1 0 0 765311Ж1/32(ю000

Хб 26373307/3- 50000/-, 0 90000/-, 0 1 0 26373307/23шю

Х7 23993 73307 / 19000/, 0 23000/., _1Лзо 0 0 1 23»373307/гзшш

Г(Х2) 0 "Л 3Лооооо 0 0 0

4. Пересчет симплекс-таблицы.

Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной хе в план 2 войдет переменная х\.

Строка, соответствующая переменной XI в пчане 2, получена в результате деления всех элементов строки хд плана 1 на разрешающий элемент РЭ=7142й.'7. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца XI записываем нули.

В новом плане 2 заполнены строка XI и столбец хь Все остальные элементы нового тана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Представим расчет каждого элемента в виде таблицы 6.8.

Таблица 6.8

Базис В XI х2 Хз Х4 Х5 Хб X;

Х2 3б2бб93/3(:нхи:ю 0 1 V 5 00№0 0 "V зоООО 0

X; 5225386851/ 0 0 -8800 Уюо 1 1б/25 0

XI 2«73307/25№№ 0 "'/гзоооо 0 7','50000 0

Х7 82112Й693/123 0 0 -1600 4121 0 "1Э/зО

Г(Х2) 232.75 0 0 22,3 Л! ЗООООО 0 1!/зоООО 0

Аналогично осуществляется расчет второй итерации. Проверка критерия оптимальности.

Среди значений индексной строки нет отрицательных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи.

Окончательный вариант симплекс-таблицы, представлен на таблице 6.9.

Таблица 6.9

Окончательный вариант спмплекс-таблпцы

Базис В XI X2 хз X4 X5 X6 X7

X4 3626693 0 500000 300000 1 0 -10 0

X:" 10400000 0 -7000 -13000 0 1 -ll2 0

XI 120 1 2 3 0 0 Vioooo 0

X7 6540000 0 -4000 -4000 0 0 -Vio 1

F(X4) 240 0 1 5 0 0 VSQOQ 0

Оптимальный план можно записать следующим образом; xi = I20: X2 = 0, х3 = О F(X) = 2*120 + 3*0 + 1*0 + 4 = 244 Вывод: с точки зрения максимизации полезности распределения ресурсов по методам эффективного управления необходимо реализовать организационные методы управления в количестве 120 усл. ед. В текущей стратегии тратили 60 единиц организационных методов, 10 единиц административных, 10 единиц экономических. Итого полезность была 160 усл.ед., а у нас за счет оптимизации стало 244 усл. единицы.

6.3 Модель эффективного управления запасами предприятия

TC (q1,...,qn) = c1*x1/q1 + (st1*q1)/2 + ... + cn*xn/qn + (stn*qn)/2 ^ min D = {(ql,...,qn) □ Rn □ vl*ql+...+vn*qn<=V; ql,...,qn □ Z+}

В случае если дефицитное сырье q1 имеет полуторный заказ на складе, добавим q1=k1*qi=1,5*qi

Ограничения по вместимости транспортного средства и скидки за оптовую покупку оформим в виде следующих условий:

C0(q) = cost*(1+[q/cap], где [q] означает целую часть числа, cap - вместимость транспортного средства, cost - стоимость одной единицы транспортного средства.

C(q)={sale1, q<N; sale2, q>=N}, где salel - стоимость до объема N, при котором наступает скидка, sale2 -стоимость с учетом скидки.

Введем расчетную информацию:

1. Ограничения по вместимости склада готовой продукции — 900 кв. метров.

2. Скидки на оптовые заказы до 5 %.

3. Вместимость транспортных средств: фургон — 5000 кг. 21 м3. около 3000 изделий.

4. Число продаваемых товаров в месяц — от 3 500 до 5 000 шт.

5. Стоимость использования фургона 4200 руб. в день.

6. Стоимость объема для скидки на одежду — от 100 тыс. руб — 5%, от 70 тыс. до 100 тыс. — 4 %,

TC (q1,...,q2) = 150*2000/q1 + (320*q1)/2 + 200*3000/q2 + (450*q2)/2 ^ min

D = {(ql,...,q2) □ R2 □ 10*ql+...+15q2<=900; ql,...,q2 □ Z+}

В случае если дефицитное сырье q1 имеет полуторный заказ на складе, добавим q2= 1,5*q1:

TC (q1,...,q2) = 150*2000/q1 + (320*q1)/2 + 200*3000/1,5q1 + (450*1,5*q1)/2 ^

min

Ограничения по вместимости транспортного средства и скидки за оптовую

покупку оформим в виде следующих условий:

C0(q) = 4200*(1+[q/21],

где [q] означает целую часть числа, 21 м3 - вместимость транспортного

средства, 4200 - стоимость одной единицы транспортного средства.

C(q1)={ 100000, q<50 шт; 95000, q>=50 шт}

309

С(д2)={70000, д<46; 67900, д>=46}

Решим прямую задачу линейного программирования симплексным методом, с использованием симплексной таблицы. Таким образом, оптимальный план можно записать так:

= 10, = 5 Б(Х) = 74975

Выводы: суммарные затраты на запасы равны 74975 рублей, партия запаса первой категории = 10 шт, второй = 5 шт. Сокращение затрат за счет оптимизации составило 9%.

6.4 Модель определения максимального объема сырья одного цикла технологического процесса предприятия легкой промышленности

Для предприятий легкой промышленности с большим ассортиментом используемого сырья и материалов в процессе цифровизации производства становится актуальной задача их эффективного использования. В структуре себестоимости сырье занимает от 30 до 60 % и этот фактор оказывает существенно влияние на конкурентные преимущества. Требуется серьезная аналитическая работа и моделирование бизнес-процессов управления производством для эффективного использования сырья и материалов на всех этапах технологического цикла.

«Общей чертой моделирования операций является то, что большинство разработчиков новых технологических процессов продолжают пользоваться дорогостоящим методом проб и ошибок из-за отсутствия строгих математических зависимостей» [136].

В процессе сетевого моделирования возникают дополнительные трудности, связанные с:

• необходимостью определить характер маршрута прохождения партии сырья (полуфабриката);

• необходимостью определять оптимальное движение по маршрутам вследствие распараллеливания технологических операций;

• необходимостью определять максимальное количество сырья, используемое в одном производственном цикле;

• необходимостью определить свободные или не до конца заполненные мощности в рамках маршрутов движения сырья;

• необходимостью определить, каким образом конкретное сырье участвует в производственном цикле;

• необходимостью определить системную устойчивость звеньев технологического процесса - этапов сетевого графика ввиду возможных изменений сетевых графиков, удаления, введения новых технологических операций, влияющих на управляемость, загруженность тех или иных этапов технологического процесса;

• необходимостью оценки разновидности сетевых графиков -проведения многошагового сетевого анализа укрупненных сетевых графиков, каждой итерации которых соответствует свой сетевой график, при соблюдении максимума прибыли многошагового принятия решений.

Перечисленные выше особенности позволяют сформулировать модели, комбинирующие сетевые графики с методами линейного и динамического программирования, теорией двойственности, алгоритмами комбинаторной оптимизации на графах и методами системного анализа. «В процессах производственного планирования сетевые методы широко распространены. Они позволяют поднять качество и координацию действий в случаях, когда достижение целей планирования зависит от многих факторов, связанных с получением и переработкой информации, рациональным распределением ресурсов, построением взаимоотношений смежных подразделений» [80].

Для определения максимального объема сырья, которое может быть использовано в одном цикле и, пройдя через сеть технологических операций (не нарушая пропускных способностей производственных мощностей), благополучно дойти до финальной точки технологического процесса, особенно в случае распараллеливания технологического процесса с каналами разных

пропускных способностей - воспользуемся комбинаторной задачей о поиске максимального потока в сети.

Сейчас достаточно большое публикаций предлагают различные методы совершенствования организационного планирования и управления производственными процессами. «Перебор всех разрезов является непростой задачей. Поэтому для определения максимального потока в сети не используются алгоритмы, основанные на полном переборе разрезов. Идея данного алгоритма состоит в нахождении сквозных путей с положительными потоками от источника к стоку». [68], [151].

Найдем максимальный поток для сети с исходными данным, представленный в таблице 6. 10.

Таблица 6.10

Данные для расчета максимального потока сети

Начало дуги {¿) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5

Конец дуги у) 1 4 2 5 3 6 6 6

Пропускная способность 1 (у) 7 3 7 4 1 2 4 9 3

На основе этих данных построим граф, представленный на рисунке 6.1.

Рисунок 6.1 - Граф сети производственного процесса

Найдём первый путь, представленный на рисунке 6.2.

Рисунок 6.2 - Нахождение первого пути на графе Нахождение первого пути:

N1 = {0,4,5,6} f1 = min(œ, 7,9,3} = 3 (Cq4, QO) = (7- 3,0 + 3) = (4,3) (Qs, C54) = (9- 3,0 + 3) = (6,3) (C56, Qs) = (3- 3,0 + 3) = (0,3) Найдём второй путь, представленный на рисунке 6.3.

Рисунок 6.3 - Нахождение второго пути на графе

Нахождение второго пути:

М2 = {0,1,5,4,6} /2 = тт{гс>, 5,7,3,5} = 3 (Си, Сю) = (5-3,0 + 3) = (2,3) (^15, С51) = (7- 3,0 + 3) = (4,3) (С54, ^45) = (3 - 3,6 + 3) = (0,9) (^46, О = (5 - 3,0 + 3) = (2,3) Найдём третий путь, представленный на рисунке 6.4.

Рисунок 6.4 - Нахождение третьего пути на графе Нахождение третьего пути:

М3 = {0,4,5,1,2,3,6} /3 = тт{гс>, 4,9,3,3,1,2} = 1

(Ом, Ст) = (4-1,3 + 1 (С45, ^54) = (9-1,0 + 1 (С51, С15) = (3 - 1,4 + 1 (С12, С21) = (3 - 1,0 + 1

(С23, ^32) = (1-1,0 + 1

(С36, ^бз) = (2-1,0 + 1

= (3,4) = (8,1) = (2,5) = (2,1) = (0,1) = (1,1)

Найдём четвертый путь, представленный на рисунке 6.5.

314

[3= 0]

Рисунок 6.5 - Нахождение четвертого пути на графе Нахождение четвертого пути:

= {0,4,6} /3 = тт{гс>, 3,2} = 2 (Со4, Ст) = (3- 2,4 + 2) = (1,6) (^46, ^64) = (2- 2,3 + 2) = (0,5) Найдём максимальный объем пути, представленный на рисунке 6.6.

Рисунок 6.6 - Максимальный объем потока сети

315

Максимальный объём потока в сети равен:

^3 + 3 + 1 + 2 = 9 Вычисление значений потоков сети, представлено в таблице 6.11.

Таблица 6.11

Нахождение значений потоков сети

Ребро (С, С') Величина потока

(0= 1) (3,-3) 3

(0= 4) (б, -б) б

а 2) (1,-1) 1

а 5) (2, -2) 2

(2= 3) (1,-1) 1

(2, 5) (а о) 0

(3= 5) (а о) 0

(3= б) (1,-1) 1

(4= 5) (1,-1) 1

(4, <5) (5,-5) 5

(5= б) (3,-3) 3

Содержательная интерпретация перечисленных понятий в контексте аппарата сетевых графиков:

• сквозные пути с положительными потоками от источника к стоку -маршруты движения сырья в оптимизационной постановке (с наилучшей загрузкой);

• остаточная пропускная способность - не до конца заполненные мощности в рамках маршрутов движения сырья, характеризующие коэффициент остаточного заполнения данных траекторий технологического процесса возможными новыми единицами сырья;

• оценка длины различных маршрутов, связывающих источник и сток, -вариативность длительностей технологических циклов;

• максимальный поток в сети - суммарный объем сырья, которое может пройти одним циклом по всему технологическому процессу, не нарушая вместимость оборудования.

Управление сырьевыми ресурсами для производственных предприятий легкой промышленности один из самых сложных и важных вопросов менеджмента. «Для эффективной деятельности предприятий запасы должны быть оптимальными, ведь их накопления значительного объема приводит к замораживанию средств на длительный срок, снижение их ликвидности, рост затрат на содержание, а их недостаток - к простоям производства, неудовлетворение требований потребителей, а, следовательно, и снижение конкурентных преимуществ» [98]. Для определения максимального объема сырья, которое может быть использовано в одном цикле, наилучший результат дает применение комбинирующих сетевых графиков с методами линейного и динамического программирования, теорией двойственности, алгоритмами комбинаторной оптимизации на графах и методами системного анализа.

6.5 Модель оценки системной устойчивости этапов технологического процесса с использованием сетевых графиков

Как показывают исследования в области разработки интегральной модели системы мониторинга и поддержки принятия управленческих решений предприятий легкой промышленности, рациональные решения от ЛПР ожидаются в динамике на определенном отрезке времени, в течение которого формируется необходимый уровень конкурентных преимуществ.

Данная стратегия приводит к необходимости реализации управляющего воздействия или комплекса воздействий для изменения состояния предприятия, где, помимо стремления состояния к желаемому, важным является сохранение рамок развития этого состояния, в пределах которого может происходить отклонение развития; должен существовать некоторый запас ресурсов для экстренной мобилизации в случае необходимости решить возникающие проблемные ситуации, особенно на конечном этапе производства и определения финального управляющего воздействия.

В качестве критерия оптимизации может использоваться, например, получение максимального экономического эффекта Э с продолжающимся

процессом выбора наилучшей организации труда до нахождения максимума величины этого эффекта:

Э = шах[Р] - (С] - Со)], р = рг(|), (6.11)

где

Р] - дополнительная прибыль, возникающая при ]-той организации ремонта, достигаемая в результате сокращения продолжительности ремонта;

С] - стоимость ремонта при ]-той организации работ;

Со - стоимость ремонтных работ в случае использования минимального количества рабочих.

По аналогии с вышесказанным для предприятия целиком технологический процесс и сетевой график, его моделирующий, также может быть подвергнут анализу на предмет оценки системных характеристик, устойчивости, этапов и динамики развития.

Для оценки системных характеристик воспользуемся симплициальным д-анализом связности графовых структур и классом динамического программирования из методов оптимизации.

Для изучения структуры взаимосвязей элементов системы используется так называемый топологический анализ, или анализ связности, оперирующий понятиями комплекса, симплекса; q - связности и эксцентриситета. Этот анализ определяет связность подсистем в системе.

Симплициальный комплекс - обобщение понятия планарного графа, отражающее многомерную природу рассматриваемого бинарного отношения между элементами системы. В общем виде систему можно представить в виде множества пар элементов, связанных некоторым отношением R. Для оценки степени интегрированности каждого симплекса в структуре всего комплекса используют понятие эксцентриситета.

При использовании процедуры с^-аналнза связности определяются симплексы, которые более остальных влияют на глобальные процессы в системе, а также концепты, которые наиболее целесообразно выбирать в качестве управляющих вершин; присутствует возможность оценить влияние локальных изменений на другие элементы системы и на всю структуру в целом через определение значений эксцентриситета (есс). Б работах термин «эксцентриситет» (есс) определяется как мера гибкости к внесению изменений в системе, мера многофункциональности (ингегрированностп) каждого локального симплекса в структуре глобального комплекса.

Появление значений есс, равных ос, свидетельствует о том, что этап данного технологического процесса совершенно изолирован от остальных симплексов. Значения эксцентриситета 0<есс<оо позволяют определить наиболее многофункциональные (устойчивые к изменениям) этапы.

Значения есс, равные нулю, свидетельствуют о дублировании всех управленческих связей данного этапа процесса, его заменяемости и поглощении более крупным комплексом. Представим сетевой граф типового технологического процесса предприятия легкой промышленности (рис. 6.7).

/С кЫ—

0. •^-Х.II

© 0 г—^ рю В

-0 \ V V и V

© ©<Ш ра ч „ - ч__/ .00

л Г-че V ЩН 1 р

—V ) __ Щ

\ 1 — --

Рисунок 6.7 - Сетевой граф технологического процесса

Содержательно интерпретируя параметры сетевого графика, заметим, что значения есс, характеризующие системную устойчивость, стоит применить к вершинам сетевого графика, относящихся к критическому пути ввиду

отсутствия там резервов событий и времени на изменение стратегии хозяйствования.

Для примера, построим сетевой график, представленный на рисунке 6.8, где вес дуги - длительность работы.

Рисунок 6.8 - Сетевой график с весами длительности работы Определим ранние сроки:

«р(0) = 0

£р(1) = £р(0) + £р(0Д) = 5

£р(2) = £р(1) + £р(1,2) = 8

£р(3) = £р(2) + £р(2,3) = 9

«р(4) = «р(0) + £р(0,4) = 7

"^р(4) + ¿р(4,5) = 7 + 9 = 16 ¿р(1) + ¿р(1,5) = 5 + 7 = 12 ¿р(2) + ¿р(2,5) = 8 + 4 = 12 .¿р(3) + ¿р(3,5) = 9 + 4 = 13

£р(5) = 16

£р(4) + ¿р(4,6) = 7 + 5 = 12 ^р(5) + ¿р(5,6) = 16 + 3 = 19 ^р(3) + ¿р(3,6) = 9 + 2 = 11

«р(6) = 19

Определим поздние сроки:

^р(5) = ^ах

^р(6) = ^ах

*п(5) =*п(б)

= тштг

Г, (4) = 7

£п(3) = тштг

*п(3) = 12|

£п(2) = ??1 иг

Г Л 2) = 11

= иг

= 8

£п(0) = иг

«Л (6) = 19

- Г„(5,6) = 19 - 3 = 16

1,(6) - 1,(4,6) = 19 - 5 = 14 £„(5)-1,(4,5) = 16-9 = 7

- 1^(3,6) = 19 - 2 = 17 1,(5) -1,(3,5) = 16-4 = 12

1,(5)-1,(2,5) = 16-4 = 12 1,(3) - 1,(2,3) = 12-1 = И

1,(5)-1,(1,5) = 16-7 = 9 1,(2) - 1,(1,2) = 11-3 = 8

1.(4) - 1,(0,4) = 1 - 1 = 0 1,(1)-1,(0,1) = 8-5 = 3

«п(0) = 0

Построим график (рисунок 6.9).

Рисунок 6.9 - Сетевой график критического пути

Критический путь проходит через события 0, 4, 5, 6. Продолжительность критического пути - 19.

Проведем симплициальный q-анализ связности, рассчитаем эксцентриситет вершин в симплексе и сделаем вывод об их многофункциональности. Построим граф, представленный на рисунке 6.10.

Рисунок 6.10 - Сетевой график критического пути Построим матрицу инцидентности (таблица 6.12).

Таблица 6.12

Матрица инцидентности

*4 *5

0 I 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 1 0

0 0 0 1 0 1 0

0 0 0 0 0 1 1

0 0 0 0 0 1 1

0 0 0 0 0 0 1

*6 0 0 0 0 0 0 0

Выполняя д-анализ, получим следующие значения связности для узлов сети:

Рассчитаем эксцентриситеты, представленные в таблице 6.13.

Таблица 6.13

Таблица эксцентриситетов

Вид Эксцентриситет

0 оэ

1 1

2 1

3 0

4 0

5 0

6 оэ

Можно сделать вывод, что самыми важными узлами в сети являются узлы 1 и 2, назначение узлов 3, 4 и 5 может быть покрыто другими узлами, а узлы 0 и 6 являются изолированными.

Для определения оптимальной стратегии распределения временных (или иных) ресурсов при многошаговом принятии решений на технологическом процессе к сетевому графику применяется метод динамического программирования.

6.6 Особенности реализации модели на основе кластеров стратегических зон хозяйствования

Для определения привлекательности стратегических зон хозяйствования выделяют наиболее перспективные кластеры продукции, что приводит к проблемам как определения для кластера оптимального ассортимента этих зон, так и границ самих кластеров.

Особое внимание здесь уделяется интеграции производства ы ядро кластера из ведущих предприятий отрасли. С точки зрения содержательной экономической интерпретации кластер дает благоприятные возможности для развития узкоспециализированных производств, и для ядра кластера, и для производств, обеспечивающих его деятельность.

Поскольку предлагаемые в настоящем исследовании методы имеют графовую топологию, а экономические процессы относятся к классу социально -экономических систем, построим модель выделения кластеров на основе метрик анализа социальных сетей.

Определяется модель выделения управляющих организационных структур как алгоритм поиска наиболее часто встречающихся подграфов в кластере, ассоциированных с топологией причинно-следственных связей в управлении организационных структур.

Для определения привлекательности стратегических зон хозяйствования выделяют наиболее перспективные кластеры продукции, что приводит к проблемам оптимального ассортимента. Предприятия кластера стремятся к максимизации выручки, минимизации издержек и повышению рентабельности.

Таким образом, актуальной является задача принятия решений по оптимальному поведению при определении объема выпускаемой продукции кластеров (v), но с учетом нескольких целевых функций F1,F2,F3,F4 (максимума выручки (г), минимума издержек (c), максимума рентабельности (rent), максимума надежности (rel) и пр.)

Для решения данной задачи сформулируем модель оптимального поведения при реализации продукции кластера как задачу многокритериального математического программирования:

n mj n mj

Fi(x) = Z Z r4 x4 ^ max; F2(x) = Z Z c4 x4 ^ min

j=1i=1 j=1i=1

n mj n mj

F1(x) = Z Z rentij xij ^ max; F2(x) = Z Z relij xij ^ max

j=1i=1 j=1i=1

D = {x e Rmn| 324

2 £ с„ хч < С; X £ V хч < V}

]=г 1=1 1=1 1=1

При решении многокритериальной задачи оптимизации воспользуемся

на выбор способами нормализации и методами многокритериального

математического программирования, задающими соотношение между

целевыми функциями.

6.7 Оптимизация распределения ресурсов с использованием сетевого графа методом линейного программирования для повышения эффективности производственного менеджмента на примере ЗАО Научно-производственное предприятие «АНА»

В текущих реалиях, когда санкционное давление приобретает экстремальный характер, и вопрос импортозамещения носит не рекомендательный характер, а императивный, для целей выживания промышленных предприятий особенно остро стоит проблема разработки механизмов повышения эффективности производственного менеджмента, так как в таких условиях каждый процент маржинальности имеет решающий характер. Любой бизнес стремится удержать клиентов несмотря на любые ограничения, особенно когда партнерские отношения выстраивались годами и безусловно являлись взаимовыгодными. Однако, время диктует свои условия, в которых жизненно важным становится выход на новые рынки сбыта, согласование новых контрактов, а также импортозамещение на конкурентном уровне в целях закрытия потребностей внутреннего рынка.

Исторический экскурс в легкой промышленности нашей страны показывает, что потребность человека в одежде и обуви возникла еще в Древней Руси; в те времена она покрывалась женщинами, которые осваивали швейное дело, применяли различные материалы, среди которых лен, шерсть, конопля. Примечательно, что создателем первых ткацких шелковых и суконных мануфактур фабрик в России был первый император - Петр Первый, однако, наиболее активная фаза промышленного строительства заводов на территории нашей страны началась в 1920 - 1930 года в СССР. Именно в

послевоенные годы произошел самый сильный рывок в развитии данной отрасли.

Значимость советского опыта в разрезе развития легкой промышленности трудно переоценить, так как именно в этот период данная отрасль прошла глубокую трансформацию, результатом которой стала высокая вертикальная интеграция, широкая география производств, налаженные логистические цепочки, сильная система подготовки и мотивации кадров, занятых в отрасли.

Безусловно, текущие экономические реалии не позволяют полностью экстраполировать модели советского производственного менеджмента на существующие предприятия, однако, по классическим канонам конкурентной борьбы можно заимствовать лучшие практики, которые помогли сделать качественный рывок легпрома.

Развитие инновационных технологий важнейшая задача, которую решают отечественные производители, выпускающих спецодежду. «По оценке аналитической компании, общий рост объема продаж спецодежды в России в прошлом году составил 43,9% и достиг 1,16 млрд единиц. С 2016 по 2020 год продажи в стране в натуральном выражении выросли на 79,9%. 49,2% продаж спецодежды на российском рынке (572 млн единиц) в 2020 году — профессиональные и производственные рукавицы, 45,6% (531 млн единиц) — прочие виды спецодежды, в том числе бронеодежда, производственная и профессиональная одежда, а также специализированные средства защиты от радиации и воздействия других неблагоприятных факторов внешней среды» [286].

В фокусе внимания находятся методы производственного менеджмента, которые способны кратно повысить эффективность предприятий легкой промышленности за счет более рационального управления производственными процессами. Данные методы, как правило, имеют следующую базовую классификацию: • Организационные.

• Административные.

• Экономические.

• Социально-психологические.

• Балансовые.

• Бюджетные.

• Сетевые.

При проектировании производственных процессов одним из самых распространенных методов является графический метод, опираясь на следующий алгоритм [18]:

1. «Рассчитывается ранний срок свершения событий (1:р). Для этого от исходного события, ранний срок которого составляет 0, осуществляют движение к завершающему событию графика, стоит отметить, что ранний срок свершения каждого события определяется по максимуму суммы окончаний всех предшествующих работ.

2. Далее рассчитывают поздний срок свершения событий (1:п). От завершающего события, поздний срок которого равен критическому пути, продвигаются к первоначальному событию графика.

3. Одним из важных этапов построения сетевой модели является определение резерва времени события (Р), рассчитывается как разность между поздним сроком свершения события и ранним сроком свершения события» [19].

Одним из преимуществ использования сетевых моделей в сравнении с аналогичными инструментами менеджмента является возможность проведения наглядного анализа исходных данных для выявления резервов с целью их дальнейшей оптимизации. Происходит сопоставление достоверности временных оценок, требуемых для реализации этапов работ, находящихся в критической зоне. В случае подтверждения правильности оценок производится оптимизация графа и высвобождение резервов.

Традиционно выделяют следующие подходы к оптимизации сетевых графов:

• Уменьшение длительности работ критической зоны посредством перераспределения имеющихся и/или привлечение дополнительных ресурсов, если данные работы считаются экстенсивно масштабируемыми. В таком случае, возможна переброска рабочей силы с менее интенсивных этапов на те, которые располагаются на критическом пути, что должно привести к сокращению последнего. Здесь также возможно применение не только экстенсивного подхода, но и интенсивного, что может выражаться в улучшении технологической компоненты этапа работы или прочие инновации, которые подразумевают качественные преобразования.

• Модификация состава и последовательности некоторых работ методом их декомпозиции и выведения на параллельные пути.

При наличии опциональности между различными методами оптимизации, необходимо выявить рациональный как с позиции продолжительности критического пути и стоимости осуществления работ.

Приоритетным методом оптимизации сетевых графов является метод сокращения «дешевых работ», которые составляют критический путь цикла работ. «Дешёвыми работами считаются такие, которые позволяют сократить время выполнения комплекса работ. Для решения задач оптимизации сетевого графа в качестве инструментария возможно применять методы и модели линейного программирования. «Задача планирования ресурсов сводится к составлению такой производственной программы по реализации соответствующего объема услуг, которая обеспечит с одной стороны наиболее близкое приближение к потенциальной доли рынка по объемам реализации, т.е. которое может потребить рынок, а с другой обеспечит максимальную прибыль по каждому сегменту» [22].

Решим задачу линейного программирования, в рамках которой необходимо минимизировать стоимость выполнения планируемых работ. Критический путь представляет собой минимальное значение временных

затрат для всех работ. Следовательно, 1кр равен наибольшей длине пути из начального события 0 в последнее п.

1*р = тах { 1пр } (6.11)

Путь из 0 в п, имеющий максимальное значение, обозначим критическим путём.

Если ] - ранний срок свершения события 1, ] - поздний срок наступления события ] а 1 ^ продолжительность работы ь], то полный резерв времени этой работы Рп^ считается разностью 1]п - Ър — 1 , отсюда очевидно, что для любой ^-й работы должно выполняться условие

] - Ър — 1 !-] > 0 (6.12)

Можно предположить, что из всех путей, соединяющих 0 с п, критическим является тот, полный резерв времени которого составляет 0.

] - ^ — 1 !-] = 0 (6.13)

Для некритических работ справедливо следующее неравенство:

] - Ър — 1 н > 0 (6.4)

Уменьшения издержек на весь комплекс работ можно добиться за счёт некритических работ:

] = Ър (6.15)

Можно предположить, что если до оптимизации сетевого графика время некритической работы составляло 1 1-], то после продолжительность может возрасти:

] - Ър > 1 1-] (6.16)

В случае добавления новых обозначений получим следующее выражение:

1 п= 1 кр (6.17)

1] - > t 1-] (6.18) Предположим, что С^ каждой работы зависит от ее времени, т.е. С- = а^ - Ь]- , где а^ и Ь^ - константы, цель оптимизации сетевого графика возможно выразить следующим образом (составлено по материалам [19]):

L(t) = [ ai-j - bi-j (tj - ti)] -> min (6.19)

Начнем анализ основных экономических показателей Санкт-Петербургского предприятия легкой промышленности ЗАО «НПП АНА», основанное в 1992 году. Оно базируется на нескольких промышленных площадках в Санкт-Петербурге и Карелии и в качестве основного ассортимента выпускаемой продукции фокусируется на товарах военного снаряжения и обмундирования с применением самых современных технологий и инновационных материалов [287].

Экстремальные условия использования продукции предприятия лучшим образом подтверждают её высочайшее качество и надежность. Компания привержена ценностям непрерывного совершенствования бизнес-процессов и качества продуктов, что особенно важно, учитывая значимость продукции в условиях санкционного давления, и, в частности, ограничения импорта, так как компания выполняет стратегические задачи по обеспечению страны технологичной, функциональной и надежной продукцией.

В качестве примера производственного процесса исследуемой организации возьмем процесс пошива костюма «Ночь 91 М» (фотография костюма представлена на рисунке 6.11). Срок окончания работ, утвержденный менеджментом, составляет 2.5 дня tY.

Оптимизационная задача выглядит следующим образом: модицифировать сетевой график таким образом, чтобы последовательность работа была выполнена в назначенный срок, а число рабочей силы, которая будет дополнительно привлечена для сокращения критического пути, было минимальным.

Исходный размер критического пути модели сетевого графа для процесса пошива костюма «Ночь 91 М» составляет 1736 минут или 28,93 часа или 3,6 дня. Требуемый срок окончания цикла работ составляет 1636 минут, что подразумевает сокращение длительности критического пути ровно на 100 минут. Проанализировав граф, необходимо оптимизировать следующий

участок сетевого графа: 12-13,13-14,14-15,15-20 и 12-16,16-17,17-18,19-20 (см. рисунок 6.12) по причине того, что данный отрезок является наиболее трудоёмким.

Рисунок 6.11 - Костюм «Ночь 91 М»

Рисунок 6. 12 - Наиболее трудоёмкий участок сетевого графа производственного процесса пошива костюма «Ночь 91 М»

В целях подтверждения оптимальности выдвинутого решения обратимся к инструментам линейного программирования, начав с построение целевой функции. В текущих условиях стоит задача по минимизации численности рабочих, привлекаемых для ускорения выполнения производственных процессов в заданные менеджментом сроки. Оборудование по производству костюма «Ночь 91 М» представлены на рисунках 6.13, 6.14.

Используя представленные данные таблицы 6.3 можно утверждать, что срок по производству костюма «Ночь 91 М» должен быть сокращён. Это условие возможно исполнить благодаря сокращению отдельных работ. Если представить, что х^ - число рабочих дней, на которое по условию требуется уменьшить продолжительность пути от 1 до то получим следующее:

Опираясь на исходные данные рисунка 6.15, в числе которых технические и технологические ограничения по добавлению дополнительной рабочей силы на каждую операцию, можно утверждать, что срок выполнения всех необходимых этапов алгоритма может быть сокращен. При х^ - числе минут, на которое по условию необходимо снизить продолжительность пути от I до получаем следующее равенство:

- ър= г н - хн (6.20)

Согласно условию поставленной задачи также можно записать:

и > 0, i = 1, 2,...., п (6.21)

хн > 0, i = 0, 1, 2, ... , п -1; j = 1, 2, ..., п. (6.22)

По условию утвержденного задания число Ь^ соответствует количеству работников, требуемых для сокращения -й работы на 1 день, а ^ - это продолжительность работы.

Рисунок 6.14 - Раскройная машина

Таблица 6.13

Производственный процесс пошива костюма «Ночь 91М»

Код работы Наименований работы Предшествующие работа Трудоемкость, чел-час (в минутах) Ожидаема я продолжит елыюстъб днях Исполнители. НЯ число Раннее начало работ Раннее окоячани «работ Поздне е начало работ Позднее окончаии t работ Полные реире Сеооодн ын peseps Часта ый pewp в

0-1 Разработка опытной модели 430 <ш 1 bQECTpVKTQp 1 технолог 4 швен 0 4 S0 0 4S0 0 0 0

1-2 Раскрой 34 Комплектов изделий Разработка опытной модели «0 0,04 1 закронншк 480 540 4S0 540 0 0 0

2-3 Траи cnopnqfjobica кроя £ ШЕЙКНЫЙ UtK Раскрой голелия у и 0,00 1 грпчнк МО 542 751 753 211 211 211

3-4 Обрамгха ПОД*.НИН КУРТКИ Транспортировка кроя в шгейный цех S7 0,06 1 шв«к 542 629 851 938 309 -211 98

4-5 Фжтганзл работа До начала работы 56 110.14 ЧЛ1Ь peiyjoiim работы 34 0 0.00 629 629 938 938 309 -211 0

3-5 Обработка накладного кадоана ТраиспсрткроБиг кроя в шмнрын пек 135 0,13 1 швей 542 727 753 938 211 ли 0

5-6 Обработка полочки Обработка парадного каригнг 111 0;19 1 ШЕсЙ 727 999 93S 1210 211 -211 0

3-7 Обработка карманов на рукаве Транспортировка кроя б пшенный цех т 0,16 1 швей 542 768 906 1132 364 -211 153

7-Я Обработка рчгаьоЕ Обработка карманов на рукаве 7S 0,0i 1 ШЕЙН 768 Ш 1132 1210 364 -364 0

й-3 Фиктивная работ! До начала работы 8- 1S ПОЛЛЧНТЪ результаты работы 5-й 0 0,00 999 1210 1210 211 -364 0

3-10 Монтаж к1"ртки Обработка полочке. обработка рукавов 121 o:os 1 швей S46 967 1210 1331 364 -364 0

3-9 Обработка воротника Транспортировка кроя в швейный цгк 239 0,17 1 швей 542 7 £ 1 1092 1331 550 -211 339

3-12 Фиктивная работ! До начала работы 1С-11 поллчнтъ результаты работы 3-е 0 0,00 "31 7В1 1331 1331 550 -364 0

10-11 Монтаж куртки Обработка ворошила 20S 0,14 967 1175 1331 1539 364 -364 0

2-12 Тр аеспортир о вка крсл е швейный цех Раокрои изделия 2 0,00 1 ГруЗЧИК 540 542 540 542 0 0 0

12-13 Обработка передних половинок брюк Транспортировка крсл б швейный цек 74 (X 05 1 швей 542 616 546 620 4 0 4

13-14 Обработка передних накладных карманов Обработка передних ПОЛОЕЕН брюк 191 0,13 1 швей 616 £07 620 Sil 4 -4 0

14-15 Обработка усилителей Обработка перелнкх накладные карманов 246 0,17 1 швей 30^ 1053 311 1057 4 -4 0

12-16 Обработка задник половинок брюк Транспортиров!:! кроя б швейный цйк 19 0,01 1 швей 542 561 542 561 0 0 0

16-17 Обработка накладных карманов залних половинок брюк Обработка залнЕХ ПОЛОЕЕНСК брюк 191 0,13 1 швей 561 752 561 -j ■л ю 0 0 0

17-13 Обработка карманов для гитнальных патронов Обработка накладные карманов задних половинок брюк 122 0:03 1 швей "52 374 "52 374 0 0 0

13-13 Обработка кармана поз нож Обработка карманов для сигнальных патронов 126 0.09 1 швей 3"4 1000 3"4 1000 0 0 0

19-20 Обработка пылезащитных деталей Обработка кармана поз нож 57 0.04 1 швей 1000 1057 1000 1057 0 0 0

15-20 Фиктивная работ! До начала работы 2 £-21 поллчитъ результаты работы 14—i 5 с 1053 1053 105 1057 4 0 0

20-21 Монтаж брюк Обработка пылезащитных деталей. обработка передних накладных карманов 136 0,09 1 швей 1057 1193 105 1193 0 0 0

21-22 Обработка верхнего и нижнего срезов брюк Монтаж брюк 346 0.24 1 швей 1193 1539 1193 1539 0 0 0

11-22 Фиктивная работ! До начала работы 22-23 поллчнтъ результаты работы 12-11 0 0,00 1175 1175 1539 1539 364 0 0

22-2 j DTK Фиктивная работ! 173 0.12 1 швей 1539 1712 1539 1712 0 0 0

23-24 Маркировка DTK 24 0.02 1 швей 1712 1736 1712 1736 0 0 0

Рисунок 6.15 - Сетевой граф производственного процесса пошива костюма «Ночь 91 М»

337

Отсюда следует, что требование минимизации количества привлекаемых работников можно заменить требованием максимизации следующей целевой функции:

L(t) = bi-j (tj - ti) ^ max.

L(t) = 1(tl3 - tl2) + 3-(ti4-tl3) + 4-(ti5-tl4) + 1(tl6-tl2) + 2-(ti7-tl6) + 2-(tis-ti7) + 2- (tl9-tlg) + 1-(t20-tl9) ^ max L(t) = -2tl3 - 1tl4 + 4tl5 + 4tl8 -4tl9 + t20 ^ max При условии равенства раннего срока свершения события нулю t0p = 0, условии исполнения комплекса работ в указанный срок:

tPl2-20 = ty = 4l5

условиях сокращения длительности работ на xi-j минут:

tl3 - tl2 = 74 - Xl2-l3 tl4-tl3 = l9l- Xl3-l4 tl5-tl4 = 246 - Xl4-l5

tl6-tl2 = l9 - Xl2-l6

tl7-tl6 = l9l - Xl6-l7 tl8-tl7 = l22 - Xl7-l8 tl9-tl8 = l26 - Xl8-l9 t20-tl9 = 57 - Xl9-20 t20-tl2 = 4l5 - Xl2-20 а также при следующих условиях:

tl2 > 0; tl3 > 0; tl4 > 0; tl5 > 0; tl6 > 0; tl7 > 0; tl8 > 0; tl9 > 0; t20 > 0

и х12-13 > 0; х13-14 > 0; х14-15 > 0; х15-16 > 0; х16-17 > 0; х17-18 > 0;

х18-19 > 0; х19-20 > 0 Оптимизация распределения ресурсов методом линейного программирования позволило сократить критического путь на 100 минут на заданном отрезке, что может быть выполнено за счет уменьшения продолжительности операций 16-17 на 25 минут, 17-18 на 15 минут, 18-19 на 50 минут, 19-20 на 10 минут, за счёт подключения минимального количества дополнительных работников (см. таблицу 6.14)

Эффективность применения линейного программирования в задачах оптимизации по использованию ресурсов предприятий подтверждена многими учеными: «Наиболее подходящим для нашей задачи является инструментарий задачи линейного программирования о распределении ресурсов. Не случайно данный аппарат используется в подавляющем числе работ, так или иначе связанных с тематикой научного исследования. Однако классическая постановка задачи недостаточно отражает экономическую основу планирования производства и сбыта промышленного предприятия.

Данную задачу линейного программирования нужно вновь переосмыслить с позиции долгосрочности планирования, возвратности вложенных средств на увеличение ресурсной базы предприятия, а также объединения ресурсного и рыночного подходов к стратегическому менеджменту» [61]. Требуется детальная проработка и исследование подходов и моделей для эффективного использования при решении прикладных задач.

Таблица 6.14

Решение задачи оптимизации сетевого графа с применением алгоритма

симплексного метода

12 й 14 й 16 17 из 110 111 112 113 114 115 116 117 из Целевая функция

Переменные 74 265 :11 19 1Б5 292 368 415 0 0 0 0 25 15 10 0

Коэффициенты целевой фунщии -2 -1 4 0 0 4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2110

Ограничение 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 74

Ограничение 2 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 151

Ограничение 3 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 246

Ограничение 4 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 19

Ограничение 5 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 191

Ограничение 6 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 122

Ограничение 7 0 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 126

Ограничение 3 0 0 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 57

Ограничение 9 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 415

Новизна представленного исследования заключается в применении

симплекс-метода в области оптимизации производственных процессов предприятий легкой промышленности. В рамках проведенного анализ финансово-хозяйственной деятельности Санкт-Петербургской компании ЗАО Научно-производственное предприятие «АНА». Предложенный метод решения задачи оптимизации сетевого графа с применением алгоритма симплексного метода для оптимизации распределения ресурсов предприятия доказал свою эффективность в процессе апробации и внедрения в операционную деятельность ЗАО НПП «АНА» и может быть рекомендован к использованию на других предприятиях легкой промышленности.

Выводы по 6 главе

1.В главе рассмотрены методы и модели оптимального распределения ресурсов на предприятиях легкой промышленности. Для исключения и минимизации ошибок в процессе принятия решений целесообразно проводить моделирование и оптимизацию бизнес-процессов, что позволит минимизировать потери времени, сырья и материалов, простои оборудования и персонала. Моделирование позволяет существенно повысить эффективность управления производством и всем предприятием.

Для реализации данного подхода можно сформулирована модель принятия решений по распределению ресурсов с точки зрения максимизации полезности методов в оптимизационной постановке.

2. В следующем разделе рассмотрена задача оптимизации распределения ресурсов с использованием сетевого графа методом линейного программирования для повышения эффективности производственного менеджмента на примере ЗАО Научно-производственное предприятие «АНА».

3. Организационные технические решения представляют собой совокупность методов программирования и организации производственного процесса, которые позволяют не только автоматизировать процесс, но и

усовершенствовать его реализацию. Среди наиболее популярных и оптимальных решений можно назвать линейные и нелинейные способы программирования, системы массового обслуживания (вместе с теорией массового обслуживания) и другие.

4. Системный подход в принятии решений, который представляет собой организационно-технические способы (ОТС) эффективного управления предприятием, может быть выражен при помощи определенного алгоритма отбора ОТС для повышения эффективности их совместного функционирования с целью увеличения эффективности производственного процесса на предприятии. Важная роль в синтезе отведена лицам, принимающим решения, как главным участникам когнитивного процесса отбора оптимальных технологий для повышения эффективности производственного процесса.

5. Мониторинг информационных систем имеет большое значение, в том числе это касается и производственных процессов предприятия, поскольку их отлаженность, своевременность выполнения и соблюдение иных параметров позволяют в целом получить достаточно эффективный производственный процесс, управляемый принимаемыми управленческими решениями.

6. При осуществлении мониторинга полученные рассчитываемые показатели сравниваются с типовыми и на основании этого производится оценка качества производственного процесса, помимо контроля качества, осуществляемого на местах сотрудниками. При этом мониторинг производственного процесса не может быть единственным алгоритмом мониторинга, поэтому следует использовать симбиоз алгоритмов с моделью СППУР на предприятии легкой промышленности.

7. Модели производственного процесса строятся на основании назначения производимой продукции и подчиняются различным принципам. Контроль производственных процессов позволяет осуществлять их совершенствование и увеличение процента качественных изделий на выходе.

При этом параметры, определяемые с целью контроля качества изделий, формируются еще на стадии выполнения операций. Поэтому производственный процесс, с позиции системного подхода, представляется как сложная многофункциональная система, включающая оборудование, контрольно-измерительные средства, средства управления, и т.д., обеспечивающая, при ее соответствии диапазону заданных условий, экономическую эффективность производства.

8. Поскольку на качество изделий оказывают влияние различные факторы, их вероятность можно определить при помощи множества выборок на основании выборочного распределения средних арифметических выборки. Этот метод можно применить к определению качества любой операции, что в целом необходимо для оценки эффективности функционирования и качества производственного процесса на предприятии легкой промышленности при помощи критериев, которые отображают результаты всего процесса и каждой операции в отдельности.

9. В ходе настоящего исследования был смоделирован механизм мониторинга производственных систем и процессов, который также основывается на управляющем воздействии для достижения конкурентных преимуществ предприятия легкой промышленности.

10. Функционирование любой информационной системы должно быть обеспечено различными аспектами - техническими, математико-алгоритмическими и организационно-методическими. Каждая группа аспектов включает в себя все то, благодаря чему разработанная система может быть внедрена (технические средства), выполнять свои функции на основании определенных алгоритмов (математико-алгоритмические средства, в данном случае представлен жизненный цикл информационной системы), а также обеспечение, которое позволяет также развивать, дорабатывать систему и осуществлять интеллектуальную и техническую поддержку.

В данной главе автором рассмотрено применение симплекс-метода в

области оптимизации производственных процессов предприятий легкой

342

промышленности. В рамках проведенного анализ финансово-хозяйственной деятельности Санкт-Петербургской компании ЗАО Научно-производственное предприятие «АНА». Предложенный метод решения задачи оптимизации сетевого графа с применением алгоритма симплексного метода для оптимизации распределения ресурсов предприятия доказал свою эффективность в процессе апробации и внедрения в операционную деятельность ЗАО НПП «АНА» и может быть рекомендован к использованию на других предприятиях легкой промышленности. В условиях нестабильной экономики, блокирующих санкций западных государств важную роль играет качество управленческих решений руководством отраслевых предприятий. В следующей главе автор проводит анализ и синтез организационно -технических решений предприятий легкой промышленности.

7. АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

7.1 Подходы к определению организационно-технических решений в

деятельности предприятий

Потенциал современных предприятий требуется в постоянном развитии. К тому же ведение текущей деятельности в условиях нестабильности экономики усиливает потребности в разработке грамотных решений и механизму их принятия. Организационно-технические решения имеют широкую природу и механизм реализации и рассматриваются современной наукой с разных позиций. Переходя к подробному рассмотрению сформировавшихся подходов к исследуемому понятию, стоит остановиться на понятии «решение» в контексте процесса управления.

Само слово «решение» латинского происхождения и определяется, в дословном переводе выглядит, как «решить вопрос». Другими словами, принятие решений представляет собой возможность определить проблему и решить её одним из принятых способов. Принятие решения сопровождается лицом, которое осуществляет этот механизм, имеет полномочия на это и возможности. В процессе управлении принятие решений самая сложная задача, поскольку не все бизнес-процессы предприятий просты или понятны.

В современных условиях отмечается, что процесс принятия решений

является когнитивным процессом, поскольку имеет место множество

сопутствующих факторов психологического, поведенческого и социального

аспектов. Элементы внешней среды принимающего решения так или иначе

оказываются влияние на него. Проблема здесь видится в том сложности

самого процесса принятия решения и отнесения данной системы к

междисциплинарной науке, поскольку выбор наилучшего из множества

альтернативных вариантов представляет комплекс разных аспектов