IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2017

На сегодняшний день для прогнозирования материально-технического обеспечения наиболее широко применяются эконометрические модели, однако присущие им недостатки определяют необходимость использования в качестве базового агентный подход, позволяющий прогнозировать динамику сложных систем путем моделирования поведения и взаимодействия отдельных объектов.

Агентная модель прогнозирования материально-технического обеспечения производства на предприятии состоит из двух основных элементов: агентов и среды. На вход блока поступает информация о потребности в ресурсах для реализации производственной программы и об имеющейся на предприятии производственной базы.

Введем обозначения: i –вид оборудования; j – подгруппа с основными (определяющими) характеристиками; v – год выпуска используемого оборудования;t - год от начала выполнения заданной производственной программы, t=1,2,..., T;T - количество лет, на которое рассчитана производственная программа. Расчетные данные для составления планов и прогнозов обеспечения производства содержатся в двумерных числовых массивах (матрицах). Матрицы планов и прогнозов материально-технического обеспечения производства задаются следующим образом:

K1[i,t] – матрица технического обеспечения производственной программы, показывает количество машин i-ого вида, необходимых для производства запланированного объема продукции в t-й интервал времени, в единицах выпускаемой продукции; - K2[i,v] – матрица технического обеспечения предприятия, показывает текущее распределение машин предприятия i-ого вида по возрастным группам; - К3[i,t] - матрица дополнительного обеспечения производственной программы, показывает количество машин предприятия i-ого вида, которые необходимо приобрести на предприятие для производства запланированного объема продукции в t-й интервал времени, в единицах выпускаемой продукции; - K4[i,t]- матрица прогноза динамики рынка продукции на рынке товаров, в единицах выпускаемой продукции; - К5[i,t] - матрица недостающей материально – технической базы , показывает количество машин i-ого вида, которых не хватает для реализации производственной программы в t-й интервал времени, в единицах выпускаемой продукции; - К6 [i] - матрица нормативов времени бесперебойной работы машин, содержит информацию о рекомендуемом времени работы , в часах.

В функциональной модели производится расчет количества машин определенного вида, которые необходимо приобрести на предприятие для реализации производственной программы с учетом уже имеющийся на предприятии материально –технической базы и динамики их выбытия из производственного процесса: K3[i,t]=K1[i,t]-, (1)

где K1 – год выпуска машин, такой, что машины всех последующих годов выпуска выйдут из производственного процесса на предприятии к t-му году.

Расчет количества необходимых машин производится следующим образом: К4[i,t] = К3[i,t] – K3[i,t-1]. (2)

На основе агентной модели прогнозирования материально- технического обеспечения производства составляется прогноз динамики количества имеющихся машин различного вида.

Осуществляется сопоставление требуемых для работы предприятия машин , и определяется их количество: К6[i,t]=КЗ[i,t]-К5[i,t]. (3)

Пусть уровень работы оценивается набором параметров Р1,P2,…Pn, где n - число оцениваемых параметров работы машины. Для каждого параметра зададим нечеткое множество «приемлемое значение», к которому конкретное значение параметра Р, принадлежит со степенью принадлежности µi. Тогда оценка уровня работы j-й машины задается вектором {µi, (xij)}, где хij - значениеi-го параметра для j-й машины; µi(xij) - степень принадлежности значения параметра хij множеству «приемлемое значение» параметра Рi,. Степень принадлежности интегральной оценки уровня работы µojj-го машины множеству «приемлемый уровень работы» определяется следующим образом:

(4)

Рассмотрим оценки параметров уровня работы машины на предприятии, на которые оказывают воздействие мероприятия по обновлению материально- технической базы на предприятие. Представим оценку величины рабочего времени машины в виде набора нечетких множеств: А1 - множество «неприемлемый уровень работы»; А2 - множество «условно-приемлемый уровень работы»; А3- множество «приемлемый уровень работы». Функция принадлежности величины х множеству «приемлемый уровень работы» задается следующим образом:

(5)

(6)

где х – время работы; pm- время работы при максимальной нагрузке,

pr – время работы ,которое считается приемлемым; w -коэффициент.

Оценка границы приемлемого уровня работы pr строится для группы машин одного класса. Оценка pr рассчитывается следующим образом:

pr=, (7)

где j – номер машины, принадлежащего классу, в статистической выборке; m- объем выборки из класса; pr_j- граница приемлемого уровня работы.

Множество операций, совершаемых над объектами, определяет динамический аспект функционирования системы. В агентной модели прогнозирования материально- технического обеспечения производства операциями являются события, изменяющие характеристики объектов. В каждый такт модельного времени реализуется набор событий, в результате чего изменяются характеристики отдельных агентов и составляющих среды, то есть система S переходит в новое состояние:

S1S2, (8)

где S1 - исходное состояние системы S в t-й момент времени;

ev — набор событий, происходящих в t-й момент времени;

S2 - состояние системы S в (t+1)-й момент времени.

Список литературы

1. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем, Л.: Машиностроение, 1988 г. – 223 стр.

2. Прогнозирование и планирование экономики: Учебное пособие / В.И.Борисевич, Г.А. Кандаурова, Н.Н.Кандауров и др.; – Мн.: ИП «Экоперспектива», 2000. – 432с.

3. Бершадская Е.Г., Зубков А.Ф. Модель выбора на конкурсной основе предприятия для получения заказа // Информатизация образования и науки, 2011. – № 10. – С. 91-98.

4. Бершадская Е.Г., Зубков А.В. Оценка возможностей моделирования производственных систем // Международный студенческий научный вестник, 2015. – № 3-2. – С. 265-266.

5. Родионова Д.А., Бершадская Е.Г. Оценка эффективности стратегий управления продажами в условиях изменения уровня конкуренции // Международный студенческий научный вестник, 2016. – № 3-1. – С. 90-91.

Код для цитирования: Скопировать