Производственный менеджмент

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

С переходом к рыночной экономике требования к организации и планированию производства изменились. Главной целью становится удовлетворение покупательского спроса в полном объеме и в установленные сроки. Процесс, который отвечает этим требованиям и приносит необходимую и достаточную для ведения дела прибыль, стали называть бизнес-процессом. В то же время страны с рыночной экономикой за последние полтора десятилетия накопили огромные знания в области управления производством. Интенсивность накопления знаний особенно возросла с развитием информационной науки и технических средств использования ее результатов, что нашло отражение в такой научной дисциплине, как производственный менеджмент.

Производственный менеджмент - это наука, изучающая управление процессом производства продукции или предоставления услуг в широком межотраслевом разрезе. В рамках этой науки выделены общие признаки управления производством и оказанием услуг, характерные не для какой-либо отдельной отрасли, а для всей сферы производства. Целью курсового проекта является овладение навыками в области принятия управленческих решений, связанных с производственной деятельностью предприятия.

Задачами курсового проекта является освоение методов принятия стратегических решений в производственной сфере; определение целей и приоритетных направлений развития производства; определение стратегий, необходимых для безубыточного существования производства; оценка ресурсов, необходимых для удовлетворения спроса; определение последовательности производства.

В рамках данного курсового проекта мы выполним следующие разделы: прогнозирование спроса; агрегатное планирование; расчет плана поставок; краткосрочное планирование, решение задачи с помощью дисконтированного денежного потока, а также балансирование производственной линии.

1. Прогнозирование на основании анализа временных рядов

Методы прогнозирования принято разделять на четыре группы:

Качественные методы. Основаны на опыте, оценках, суждениях экспертов (метод Дельфи, совместного совещания, метод «корни травы»).

Методы анализа временных рядов. Они основываются на предположении, что прогнозные значения спроса являются функцией от предшествующих фиксируемых значений.

Причинные методы - прогноз определяется зависимостью между прогнозируемым показателем и какими-либо другими факторами, будущие значения которых известны.

Моделирование (например, имитационное).

В данной работе необходимо составить прогноз спроса на 2006 год, используя метод анализа временных рядов.

Исходными данными являются значения объема продаж помесячно за 2003-2005 года. На основании этих данных строится график спроса (рисунок 1.1). Поскольку, согласно рисунку 1.1, объем продаж является зависимым от сезонных колебаний, необходимо исключить их влияние. Для исключения сезонной компоненты, необходимо рассчитать сезонные индексы и разделить спрос на полученные значения. Сезонные индексы находятся для каждого месяца (для этого спрос за соответствующий месяц делится на среднее значение спроса за анализируемый год).

Рисунок 1.1 - График спроса за 2003-2005 г.

По данным таблицы 1.2 построим график спроса с исключением сезонной компоненты (Рис. 1.2), при этом покажем на ней уравнение линии тренда и величину аппроксимации ().

Рисунок 1.2 - График спроса после исключения сезонных колебаний и линейная регрессия

Полученная модель отражает долгосрочную тенденцию изменения спроса, которая описывается монотонно убывающей функцией у.

При анализе временных рядов необходимо учитывать такую компоненту как автокорреляция. Она отражает зависимость спроса на продукт в какой-либо период времени от спроса на этот же продукт в нескольких предыдущих периодах.

Для этого необходимо:

Вычислить ряд остатков по формуле (1.1):

(1.1)

где - исходное значение спроса в -ом месяце;

- сезонный индекс i-го периода;

- значение спроса, вычисленное при помощи уравнения тренда (при этом изменяется от 1 до 36).

Из полученных значений остатков сформировать два массива, сдвинув второй относительно первого на одно значение;

Используя мастер функций Excel (КОРРЕЛ(массив1;массив2)) вычислить автокорреляцию. При этом найденное значение должно быть менее 0,5.

В результате проведенных расчетов было получено значение автокорреляции равное 0,198, что соответствует условию пункта три.

Далее определим прогнозное значение спроса. Для каждого месяца он определяется по формуле (2):

(1.2)

где - функция тренда ( );

- сезонный индекс соответствующего месяца.

В заключении данного раздела необходимо рассчитать среднее значение спроса за 2006 год, а также месячные отклонения прогнозируемых значений спроса от среднего, и на основании полученных данных построить соответствующую эпюру.

Рисунок 1.3 - Диаграмма отклонений спроса от среднего значения

2. Агрегатное планирование производственных систем

Агрегатный план - это укрупненный план производства, разрабатываемый, как правило, на годовой период в помесячном разрезе. Он рассчитывается по всему производству в целом и не учитывает выпуск продукции по отдельным номенклатурным позициям.

Основной целью составления агрегатного плана является обеспечение соответствия производственной мощности к изменению спроса на продукцию.

Существует несколько стратегий, которые позволяют производству реагировать на меняющийся спрос. Они подразделяются на две группы:

1) активные стратегии (предполагающие, что предприятие воздействует на изменение спроса с целью подстроить его под свои производственные возможности):

- ценовое регулирование (изменение цены в зависимости от уровня спроса. Подходит в случае высокой эластичности спроса по цене и не очень жесткой сезонной привязке продукции);

- регулирование сроков поставки (увеличение сроков поставки против плановых в период повышенного спроса);

- регулирование портфеля продукции (включение в производственную программу таких продуктов, которые бы обладали противоположенными колебаниями в течение года и, вместе с тем, могли бы производиться на одном и том же оборудовании);

2) пассивные стратегии (предполагающие, что предприятие подстраивает свое производство под изменяющийся спрос):

- управление запасами готовой продукции (производство работает с полной загрузкой в течение года, но в периоды пониженного спроса оно работает на склад, а в периоды повышенного спроса - со склада отпускается разница между спросом и производственной мощностью. Чаще всего используется при относительно краткосрочных колебаниях);

- регулирование численности основных рабочих (затраты на найм и увольнение являются единовременными и, следовательно, чем больше период колебаний, тем на большее количество продукции будут отнесены эти затраты. Сложность применения данной стратегии заключается в необходимости в разумные сроки найти необходимых работников);

-использование временных работников в период повышенного спроса (затраты на найм временных работников низки, вместе с тем необходимо точно знать период колебания);

- управление темпами производства (использование плановых простоев в период пониженного спроса и сверхурочных работ в период повышенного спроса. Имеются ограничения по размеру колебаний и по продолжительности);

- использование субподряда (может быть эффективной при различных колебаниях, но ценой использования может стать потеря прибыли или репутации. Используется для сохранения клиентов независимо от экономической целесообразности).

Перечисленные стратегии являются лишь базовыми; на практике чаще всего используются комбинированные или смешанные стратегии, то есть для различных колебаний спроса применяются различные методы планирования.

Заметим также, что альтернативой применения одной из стратегий в период повышенного спроса может стать отказ в обслуживании; в этом случае дополнительными затратами будет являться упущенная прибыль.

Дополнительные исходные данные и ограничения при составлении агрегатного плана представлены в таблице 2.1.

Таблица 2.1

Исходные данные по варианту

Показатель	Значение
Производственная мощность на начало года	3000
Запасы готовой продукции на начало года	2640
Затраты на хранение единицы запаса готовой продукции в течение месяца	80
Вместимость склада, единиц	8000
Дополнительные затраты на выпуск одной единицы продукции по субподряду	30
Лимит выпуска по субподряду, единиц	3500
Затраты найма рабочих для увеличения производственной мощности на 1 единицу	20
Затраты увольнения рабочих для снижения производственной мощности на 1 единицу	210
Дополнительные затраты на выпуск 1 единицы в сверхурочное время	60
Лимит выпуска сверхурочно, % от производственной мощности	20
Затраты простоя, в расчете на 1 единицу не выпущенной продукции	150
Удельная прибыль (потери от не выпущенной и не проданной единицы)	225

Так как среднее значение спроса на основании прогнозных данных значительно больше производственной мощности (7387>3000), то принимается решение о повышении производственной мощности до среднего уровня спроса путем найма основных рабочих. В первом месяце наблюдается значительное повышение спроса, по сравнению со средним уровнем производственной мощности, одна часть которого будет удовлетворена запасами со склада, а другая - посредством субподряда. Во втором месяце спрос ниже среднего уровня на 195 единиц и эту разницу мы накапливаем на складе, т.к. затраты на хранение 1 единицы продукции меньше, чем затраты на увольнение рабочих. В третьем месяце продолжаем использовать стратегию управления запасами. В четвертом месяце наблюдается значительное повышение спроса, при этом нецелесообразно использовать стратегию повышения производственной мощности за счет найма рабочих, т.к. в следующих три месяца будет значительное понижение спроса. Поэтому в этом месяце будем использовать стратегию субподряда. Для 5 - 10 периодов удовлетворения спроса можно рассмотреть несколько вариантов стратегий - стратегию найма и увольнения, субподряда и простоя, а также стратегию управления запасами. Согласно стратегии найма-увольнения удельные затраты составят 78,62, стратегии субподряда/простоя - 112,89 и стратегии управления запасами - 88,8. Очевидно, что наилучшей стратегией в данный период времени является найм/увольнение, но здесь следует учесть тот факт, что в 11 и 12 месяце прогнозного года будет значительное ниже среднего уровня и поэтому нецелесообразно использовать эту стратегию, т.к. очень высокие затраты на увольнение - 210. Если за период времени с 5 по 12 месяц мы будем использовать стратегии найм/увольнение в 5-10 месяце и управление запасами в 11 и 12 месяце, то получим удельные затраты 95,16, а при использовании стратегии субподряд/простой и управление запасами в 11 и 12 месяце, получим - 73,42. Таким образом, выгоднее использовать стратегию субподряд/простой в 5-10 месяце и управление запасами в 11-12. Причина, по которой мы в последних двух месяцах используем стратегию управления запасами, заключается в том, что в первом месяце следующего года ожидается повышение спроса.

3. Управление снабжением и запасами. Основные модели оптимизации

Целью снабжения является обеспечение производства необходимыми материалами и комплектующими в необходимые сроки и в требуемом ассортименте при минимизации общих издержек, связанных со снабжением.

Группы издержек, связанных со снабжением:

1) стоимость материалов (зависит от поставщика, объема закупки за период, объем единичной закупки, различных скидок);

2) затраты заказа (постоянны в расчете на одну закупку и в определенных пределах не зависят от ее объема);

3) затраты содержания запасов (пропорциональны объему хранимой на складе продукции и продолжительности хранения, то есть среднегодовым остаткам на складе. К данной группе относят стоимость содержания складов, естественную убыль и прочу материалов, упущенную прибыль на отвлеченный в запасы капитал, затраты на страхование запасов и налог на имущество в части запасов);

4) убытки от отсутствия материала на складе в момент возникновения потребности. Возможны ситуации:

- в случае учета требований производится срочная поставка отсутствующего материала (издержки при этом связаны с организацией срочной поставки, простоем и последующим ускорением темпов производства, а также с неустойками в случае увеличения сроков изготовления продукции);

- в случае потери требований издержки связаны с недополученной прибылью, из-за отсутствия материалов производство теряет заказ.

Выделяют два случая систем управления запасами:

случай зависимого спроса (потребность в материалах заранее определена, например планами производства, которые подкреплены заключенными контрактами);

случай независимого спроса (потребность в материалах является случайной величиной, которая определяется конъюнктурными колебаниями спроса на основной товар).

3.1 Парето - анализ

Поскольку существующие модели управления запасами применяются к конкретными группам материалов, прежде чем переходить непосредственно к планированию поставок с использованием какой-либо модели, необходимо разделить все имеющиеся материалы на три группы (А, В, С) или же, иными словами, произвести Парето-анализ.

Суть его состоит в том, что составляется ранжированный список материалов в порядке убывания суммарной стоимости годового запаса на производственную программу. Далее рассчитывается процент, который составляет суммарная стоимость каждого материала в общей стоимости материалов на годовую программу. Аналогично производится расчет по количеству позиций материалов.

Далее определяется сумма процентов накопительным итогом по стоимости и количеству. И уже исходя из анализа накопительных итогов выделяются группы A, B, C. При этом, к материалам группы A относятся те, стоимость которых в совокупной стоимости всех материалов составляет 75-80%, а количество позиций - 5-10%; к материалам группы B - стоимость - 10-20%, количество позиций - 10-30% и к материалам группы C, стоимость которых составляет 5-10%, а количество позиций - 75-80%. К материалам группы А применяются наиболее точные методы планирования поставок (вероятностные модели), к материалам группы В - упрощенные (динамические модели), а по отношению к материалам группы С специальные оптимизационные модели не используются (АНМ-модель).

3.2 Управление запасами в условиях зависимого спроса

Первая базовая модель - AHM. При расчете по данной модели необходимо учесть следующие ограничения:

стоимость материала не зависит от объема закупки;

дефицит материала недопустим;

потребность в материале заранее известна и постоянна во времени;

поставка возможна в любое время.

Введем условные обозначения:

- суммарные годовые издержки, связанные со снабжением;

- годовая потребность в материалах (определяется как произведение суммарного выпуска по агрегатному плану (93018) и нормы расхода соответствующего материала);

- единовременные затраты на один заказ (400);

- затраты содержания единицы среднегодового запаса (25% от стоимости единицы материала);

- оптимальный объем одной поставки.

Суммарные издержки, подлежащие оптимизации, включают затраты на заказ и на хранение:

, (3.1)

Продифференцировав формулу (3.1) по Q и приравняв к нулю, получим искомую величину оптимальной партии поставки:

(3.2)

Таблица 3.3

Расчет оптимального объема партии поставки для материалов группы С

Материал	Норма расхода	Стоимость единицы
A	20	0,19	400	0,0475	1860360	177009,5
C	19	0,08	400	0,02	1767342	265882,8
E	2	0,65	400	0,1625	186036	30263,34
F	2	2,89	400	0,7225	186036	14352,4
G	15	0,16	400	0,04	1395270	167049,1
H	1	3,35	400	0,8375	93018	9426,188
J	1	10,79	400	2,6975	93018	5252,279
M	13	0,3	400	0,075	1209234	113571,5
O	6	2,47	400	0,6175	558108	26889,68

В случае постоянного изменения потребности в материалах по элементарным периодам (причем периоды изменения потребности меньше периода поставки) используются динамические модели, а в частности алгоритм Вагнера-Витина.

Ограничение: предполагается, что производится планирование поставок на строго определенный период, который разбит на некоторое количество элементарных периодов. Поставка материала осуществляется не чаще одного раза в элементарный период, то есть одна поставка обеспечивает потребность на один или несколько элементарных периодов.

Составляется таблица , где - число элементарных периодов (в данном случае ). При этом элементарные периоды, расположенные по вертикали обозначают месяц, с которого потребность обеспечивается закупкой; а элементарные периоды, расположенные по горизонтали - месяц, по который включительно обеспечивается потребность.

В каждую ячейку заносятся суммарные издержки при условии, что последняя закупка была осуществлена в период и обеспечивает потребность до периода j включительно, а все предшествующие закупки уже оптимизированы. При этом учитываются затраты, связанные с заказом и хранением.

(3.3)

(3.4)

Расчеты производятся для материала В. Затраты содержания единицы запаса составляют 25% от среднегодовой стоимости единицы материала (0,225), а единовременные затраты на заказ - 2248. Потребность в материале по элементарным периодам, рассчитываемая как произведение выпуска и нормы расхода. Расчет оптимального размера поставки рассчитывается для материала L из группы B (таблица 3.4).

В результате получена следующая схема поставки материала L:

- в первом месяце необходимо закупить материалы на два месяца;

- ежемесячно производить закупки в третьем и четвертом месяцах;

- в пятом месяце приобрести на два месяца;

- начиная с седьмого месяца осуществлять закупки ежемесячно.

3.3 Управление запасами в условиях независимого спроса

Модели, рассматриваемые в данном случае, предполагают, что потребность в материале представляет из себя случайную величину. При этом сами модели управления запасами являются дефицитными и требуют учета затрат, связанных с отсутствием материала на складе.

В условиях независимого спроса применяются следующие стратегии:

стратегии фиксированного количества: и ;

стратегии фиксированного времени: и ;

стратегии периодического контроля: и .

Q-стратегии предполагают, что каждый раз производится закупка партии объемом Q вне зависимости от состояния остатков на складе. S-стратегии предполагают, что каждый раз закупается такое количество материалов, которое восполняет остатки на складе до нормативного уровня S.

В данной курсовой работе используем стратегию фиксированного количества. Согласно данной стратегии остатки на складе постоянно контролируются. Как только их уровень становится меньше критического значения , то производится заказ на очередную закупку.

Данная стратегия применяется для дорогостоящих материалов с высокими издержками хранения и небольшими затратами учета. При этом предполагается использование автоматизированной системы складского учета или системы с двумя складами.

Введем условные обозначения:

- годовая потребность в материале (произведение суммарного выпуска по агрегатному плану и нормы расхода материала);

- объем партии закупки;

- затраты на один заказ (1000*S);

- затраты содержания одной единицы запаса в год (25% от стоимости единицы материала);

- суммарные годовые издержки;

- затраты от отсутствия одной единицы материала на складе (упущенная прибыль - потери от не выпущенной и не проданной продукции );

- спрос на материал;

- безусловная плотность потребности в материале за период поставки;

- средняя потребность в материале за время поставки (принимается на уровне трехнедельной потребности; D*21/365);

- дисперсия (10% от );

- средний дефицит за период поставки.

, (3.5)

, (3.6)

, (3.7)

(3.8)

Продифференцировав формулу (3.8) по и по и, приравняв к нулю, получаем систему уравнений:

, (3.9)

Решение данной системы уравнений осуществляется методом последовательных приближений:

r = 0,

;

.

Воспользовавшись таблицей зависимости ожидаемой величины дефицита изделий в запасе от стандартного отклонения, находим значения , , :

находим Q₂:

Поскольку Q2 отличается от Q1 менее чем на три процента (1,3%), расчеты закончены. Принимаем оптимальный размер партии поставки для материала D - .

4. Краткосрочное планирование и составление расписания работ

Основной вопрос краткосрочного планирования - это определение последовательности прохождения через производственную систему заказов. Исходные данные. На производственный участок поступило 10 работ. Каждое из заданий последовательно выполняется на четырех станках, т.е. включает по 4 операции. Норма времени указана в таблице 4.1. В последней колонке указан плановый срок сдачи работ.

Таблица 4.1

Исходные данные

Работа	Время выполнения операций	Срок завершения
	1	2	3	4
1	14	2	10	1	75
2	0	0	5	10	113
3	5	7	7	12	84
4	0	14	14	10	124
5	0	8	11	5	116
6	9	6	0	3	41
7	13	11	4	13	98
8	2	8	12	3	120
9	13	8	9	12	119
10	0	7	8	8	32

4.1 Планирование загрузки производственной системы как единого рабочего центра

Первый подход предполагает рассмотрение всей производственной системы как единой технологической операции.

Имеется множество вариантов правил приоритетов. Подбор осуществляется на основании минимизации суммарного времени опоздания, которое рассчитывается как сумма разностей между фактическим и установленным сроками окончания работ.

Возможные правила приоритетов:

FCFS (first come first served) - работы выполняются в порядке поступления

SPT (shortest production time) - первыми обслуживаются работы с наименьшим временем выполнения

LCFS (last come first served) - первыми обслуживаются только что поступившие заказы

LPT (largest production time) - первыми обслуживаются работы с наибольшим временем выполнения

DDate (due date) - первой выполняется работа с самым ранним сроком окончания

CR (critical ratio) - первыми выполняются работы с наименьшим критическим отношением, то есть отношением времени, остающегося до сдачи работы, ко времени выполнения работы.

4.2 Планирование загрузки двух рабочих центров

прогнозирование планирование оптимизация расписание

Условием эффективной загрузки двух рабочих центов является минимизация простоев. «Правило Джонсона» для двух станков гласит: из всей последовательности выбирается работа с минимальным временем выполнения. Если она оказывается с минимальным временем выполнения на первом станке, то ее ставят в начало последовательности, а если на втором - в конец последовательности. Распределенную работу вычеркивают и снова осуществляют тот же алгоритм. При этом следующую распределяемую работу ставят в начало последовательности, но уже после распределенных работ, или в конец, но перед уже распределенными работами.

Условно объединяя операции 1 и 2 на одном станке, а 3 и 4 - на втором, получаем таблицу 4.2.

Таблица 4.2

Исходные данные для решения «задачи Джонсона»

Работа	Станок 1	Станок 2
1	16	11
2	0	15
3	12	19
4	14	24
5	8	16
6	15	3
7	24	17
8	10	15
9	21	21
10	7	16

В нашем примере первой распределяется работа 2, т.к. у нее наименьшее время выполнения - 0, а т.к. она выполняется на первом станке ставим ее в начало последовательности:

2

Далее, минимальное время - 3, для работы 6 второго станка, поэтому ставим данную работу в конец последовательности:

2									6

Следующий минимум 7 наблюдается у работы 10 станка №1:

2	10								6

Затем идет работа 5, 8 с минимальным временем на первом станке соответственно 8, 10:

2	10	5	8						6

Следующий минимум - 11, соответствует работе 1 на втором станке:

2	10	5	8					1	6

И так далее, получаем, что окончательная модель запуска работ выглядит следующим образом:

2	10	5	8	3	4	9	7	1	6

4.3 Метод Петрова - Соколицына

Используя метод Петрова - Соколицына необходимо определить оптимальную последовательность запуска 10 работ, минимизирующую суммарное время простоя станков и выполнения работ, если каждая операция выполняется на отдельном станке.

Петров и Соколицын установили, что в подавляющем большинстве случаев оптимальная последовательность работ будет наблюдаться в следующих случаях:

в случае распределения работ в порядке возрастания суммарного времени выполнения от первого до предпоследнего станка;

в случае распределения работ в порядке убывания суммарного времени выполнения от второго до последнего станка;

в порядке убывания разницы между временем выполнения на последнем и первом станке.

Таким образом, следует рассчитать две суммы и разность, по ним определить три возможные последовательности выполнения работ. Затем, по каждой последовательности следует рассчитать суммарное время простоя станков (или общее время выполнения всех работ) и выбрать такую последовательность, которая обеспечивает минимальное время простоя и выполнения всех работ.

Таблица 4.3

Исходные данные

Работа	Время выполнения операций	Сумма 1	Сумма 2	Разность
	1	2	3	4
1	14	2	10	1	26	13	-13
2	0	0	5	10	5	15	10
3	5	7	7	12	19	26	7
4	0	14	14	10	28	38	10
5	0	8	11	5	19	24	5
6	9	6	0	3	15	9	-6
7	13	11	4	13	28	28	0
8	2	8	12	3	22	23	1
9	13	8	9	12	30	29	-1
10	0	7	8	8	15	23	8

Определим первую последовательность, сортируя строки в порядке возрастания суммы 1 (таблица 4.4):

Таблица 4.4

Правило 1

Работа	Время выполнения операций	Сумма 1
	1	2	3	4
2	0	0	5	10	5
6	9	6	0	3	15
10	0	7	8	8	15
3	5	7	7	12	19
5	0	8	11	5	19
8	2	8	12	3	22
1	14	2	10	1	26
4	0	14	14	10	28
7	13	11	4	13	28
9	13	8	9	12	30

Рассчитаем общее время выполнения всего комплекса работ.

В следующей таблице 4.8 указывается время, к которому завершается работа в строке на станке в столбце. В таблице первая строка и первый столбец рассчитываются по предыдущей таблице накопительным итогом. Прочие ячейки рассчитываются как время выполнения соответствующей работы на станке плюс максимальное из двух значений: времени освобождения этого станка от предыдущей работы и времени окончания этой работы на предыдущем станке.

Таблица 4.5

Расчет общего срока окончания работ для первой последовательности

Работа	1	2	3	4
2	0	0	5	15
6	9	15	15	18
10	9	22	30	38
3	14	29	37	50
5	14	37	48	55
8	16	45	60	63
1	30	47	70	71
4	30	61	84	94
7	43	72	88	107
9	56	80	97	119

Действительно, выполнение работы на станках 2-4 не может начаться, если не завершена обработка на предыдущем станке, или если станок еще загружен предыдущей работой. Только выполнение работы на первом станке может начаться сразу после окончания на нем предыдущей работы.

Для первой работы в последовательности, начало каждой последующей операции также определяется только окончанием предыдущей для этой же работы, так как станки еще не загружены работами.

В рассчитанной таблице в нижнем правом углу оказывается время завершения всего комплекса работ, которое и является критерием выбора оптимальной последовательности.

Определим вторую возможную последовательность, сортируя строки по убыванию суммы 2:

Таблица 4.6

Правило 2

Работа	Время выполнения операций	Сумма 2
	1	2	3	4
4	0	14	14	10	38
9	13	8	9	12	29
7	13	11	4	13	28
3	5	7	7	12	26
5	0	8	11	5	24
8	2	8	12	3	23
10	0	7	8	8	23
2	0	0	5	10	15
1	14	2	10	1	13
6	9	6	0	3	9

И снова рассчитаем общий срок окончания работ.

Таблица 4.7

Расчет общего срока окончания работ для второй последовательности

Работа	1	2	3	4
4	0	14	28	38
9	13	22	37	50
7	26	37	41	63
3	31	44	51	75
5	31	52	63	80
8	33	60	75	83
10	33	67	83	91
2	33	67	88	101
1	47	69	98	102
6	56	75	98	105

И, наконец, определим третью последовательность по убыванию разности.

Таблица 4.8

Правило 3

Работа	Время выполнения операций	Разность
	1	2	3	4
2	0	0	5	10	10
4	0	14	14	10	10
10	0	7	8	8	8
3	5	7	7	12	7
5	0	8	11	5	5
8	2	8	12	3	1
7	13	11	4	13	0
9	13	8	9	12	-1
6	9	6	0	3	-6
1	14	2	10	1	-13

Рассчитываем срок завершения комплекса работ.

Таблица 4.12

Расчет общего срока окончания работ для третьей последовательности

Работа	1	2	3	4
2	0	0	5	15
4	0	14	28	38
10	0	21	36	46
3	5	28	43	58
5	5	36	54	63
8	7	44	66	69
7	20	55	70	83
9	33	63	79	95
6	42	69	79	98
1	56	71	89	99

Наименьшее общее время выполнения работ обеспечивает третья последовательность, она и является оптимальной.

5. Выбор варианта инвестиционного предложения путем построения дерева решений

Рассматриваются два варианта инвестиционного предложения по строительству завода. Первый вариант предполагает строительство завода большей производственной мощности, срок строительства два года; по второму варианту срок строительства один год.

Продолжительность жизненного цикла товара - 7 лет.

Прогнозируются два возможных сценария развития событий, первый предполагает отсутствие значимой конкуренции и более высокие показатели спроса, второй вариант -- более высокую конкуренцию и меньшие значения спроса. Эти два сценария изначально будем считать равновероятными. Таким образом, имеется две альтернативы, и два равновероятных сценария развития событий, а следовательно 4 комбинации вариантов.

Для более обоснованного принятия решения возможно проведение исследования рынка, которое характеризуется определенной стоимостью и достоверностью.

Используя метод "дерево решений" необходимо принять решения:

о целесообразности проведения исследования рынка;

о варианте строительства завода.

В качестве базового показателя для решения принять чистый дисконтированный доход. В качестве критерия принятия решения использовать вероятностный критерий (математическое ожидание чистого дисконтированного дохода).

Принципы расчета. По каждой комбинации варианта решения (строительства завода) и варианта развития событий (спроса), рассчитывается денежный поток.

В первые два года (для варианта завода большой мощности) и в первый год (для завода малой мощности), указываются значения инвестиций со знаком "-". В последующие годы рассчитывается прибыль от продаж продукции как разница между выручкой и суммой затрат (постоянных и переменных). Выручка рассчитывается как объем продаж (в шт.), умноженный на цену продукции, постоянные затраты по заданию, переменные - объем продаж (в шт.), умноженный на удельные переменные затраты.

Объем продаж равен спросу, если он не превышает производственную мощность, либо производственной мощности в противном случае. То есть объем продаж - это минимальное из значений (спрос, производственная мощность).

Цена продукции в каждом периоде корректируется с учетом индекса инфляции продукции, который возводится в степень, равную количеству лет с момента начала продаж, до момента расчета). Аналогично производится корректировка для переменных издержек, с использованием индекса инфляции для переменных затрат.

Чистый дисконтированный доход (ЧДД) рассчитывается как сумма дисконтированного платежного ряда.

После расчета ЧДД производится построение дерева решений (рис 5.1). Дерево решений - это граф с двумя типами узлов: узел принятия решений (квадраты) от которого исходят ветви - альтернативы, и узел развития событий (окружности), от которого отходят ветви - варианты развития событий.

Первый узел - узел принятия решения о проведении исследования. Если исследование не проводится, возможно, сразу принять решение о строительстве завода большой или малой мощности (указано завод 1 и завод 2).

При любом варианте решения возможны два варианта развития событий - сценарий 1 (большой спрос), и сценарий 2 (малый спрос).

Получившиеся четыре варианта соответствуют четырем вариантам ЧДД, рассчитанным ранее. Остается рассчитать математические ожидания для решений по заводу 1 и 2. Поскольку изначально принято, что варианты развития равновероятны, значения вероятностей будут приняты равными 0,5.

Математическое ожидание ЧДД для завода 1:

.

Для завода 2: .

Таким образом, если исследование не проводится, целесообразно принять решение о строительстве завода по первому варианту предложения.

Если исследование проводится, решение принимается, после того как получены результаты исследования. Исследование может подтвердить прогноз первого или второго варианта развития событий (второй узел развития событий). После получения результатов в каждом случае может быть принято решение о строительстве завода 1 или завода 2, и при каждом решении возможны два варианта развития событий - по сценарию спроса 1 или сценарию 2.

Значения ЧДД по каждому варианту должны быть уменьшены на величину стоимости исследования. Вероятность верного результата исследования (достоверность) составляет 85%, соответственно вероятность ошибки (100%-85%=15%).

Расчет математических ожиданий ЧДД показывает, что в случае прогноза сценария 1 большие значения ЧДД обеспечивает первый вариант строительства, а в случае прогноза сценария 2 - второй вариант строительства завода.

При переходе через узел "результат исследования", рассчитывается математическое ожидание исходя из равной вероятности возможных результатов исследования:

.

Таким образом, проведение исследования целесообразно, поскольку этот вариант обеспечивает большее значение математического ожидания ЧДД.

6. Балансирование поточной линии с использованием имитационной модели

Имеется производственная система, состоящая из 11 работ. Продолжительность выполнения каждой работы является случайной величиной. Необходимо, используя имитационное моделирование, осуществить балансирование производственной системы.

При имитационном моделировании производственной системы применим метод Монте-Карло, основанный на генерации случайных чисел. Для определения продолжительности выполнения каждой работы необходимо знать распределение ее продолжительности (Т), число случаев данной продолжительности (N), вероятность данной продолжительности (Р) и верхнюю границу интервала равномерно распределенного случайного числа (L).

Значения Т и N генерируются при помощи соответствующих функций ЦЕЛОЕ(45*СЛЧИС()) и ЦЕЛОЕ(5*СЛЧИС()).

(6.1)

. (6.2)

Средняя продолжительность выполнения каждой работы (М) определяется как среднеарифметическая взвешенная:

(6.3)

Дисперсия вычисляется по формуле (6.4):

 (6.4)

После этого генерируются 500 случайных чисел для каждой из работ и определяются 500 продолжительностей работ, соответствующие распределению данных случайных чисел.

Количество потребных рабочих мест рассчитывается по формуле:

(6.5)

где С - такт поточной линии (принимается равным 50 сек.).

Поскольку суммарная средняя продолжительность выполнения всех операций составляет 233 сек., то количество рабочих мест соответственно равно 5. После этого операции группируются по рабочим местам таким образом, чтобы средняя продолжительность выполнения всех операций на одном рабочем месте была равна такту или близкой к нему.

Поскольку продолжительность в рамках одного рабочего места не может превышать 50 секунд, необходимо рассчитать вероятность задержки свыше такта при помощи функции [СЧЕТЕСЛИ(диапазон;">50")/500]. Приемлемый уровень вероятности - не более 10-15%. Если вероятность более 40%, то необходимо перегруппировать рабочие места.

При балансировании рабочего места, состоящего из нескольких операций, возможно снижение продолжительности выполнения операций:

с максимальной продолжительность выполнения (не более чем на 15%);

с минимальной дисперсией времени выполнения.

Итак, мы объединили такие работы как, A и D; B и E; C, H и I; F и G; J и K. На всех рабочих местах вероятность выполнения работ свыше такта составляла менее 15%, за исключением рабочего места, выполняющего такие работы как J и K. Было принято решение снизить продолжительность выполнения J-ой работы на 10% (дисперсия J-ой работы меньше, чем у работы K), таким образом, на данном рабочем месте вероятность выполнения работ свыше такта составила менее 10%.

Также существует такой вариант, при котором все работы делятся на два рабочих места. На первом рабочем месте два человека выполняют такие работы как A и B (с наибольшей продолжительностью), а на втором - три человека выполняют оставшиеся работы- C, D, E, F, G, H, I, J и K. Получается, что вероятность выполнения работ свыше такта равна нулю.

Таким образом, с помощью имитационного моделирования мы сбалансировали поточную линию.

Все необходимые расчеты представлены на следующих страницах.

Заключение

Таким образом, в рамках данного курсового проекта были выполнены расчеты прогнозного спроса, составлен план выпуска продукции, составлен план управления запасами, была решена задача по определению последовательности прохождения через производственную систему производственных задач, осуществлено имитационное моделирование производственной системы.

Можно сказать, что благодаря тому, что мы рассчитали прогнозный спрос, предприятие может наметить стратегии по управлению запасами, а следовательно, максимально подготовиться ко всевозможным ситуациям. При этом наиболее предпочтительной моделью при определении стратегии управления снабжением является «расчет параметров систем управления запасами в условиях независимого спроса», так как она учитывает возможность ситуации, когда спрос превышает запасы. Благодаря краткосрочному производственному планированию предприятие имеет возможность выстроить производственную цепочку с минимальными потерями времени, а следовательно, сократить затраты, связанные с простоями.

Литература:

1. Производственный и операционный менеджмент, 8-е издание / Пер. с англ. под ред. Н.А. Коржа. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. - 704с.

2. Производственный менеджмент: учебник для вузов по направлению 521500 "Менеджмент" / В.А. Козловский, А.К. Казанцев, В.В. Кобзев, Б.И. Кузин; под ред. В.А. Козловского ; С.-Петерб. гос. ун-т, Фак. менеджмента; Саратов. гос. политехн. ун-т ; РАН, С.-Петерб. ин-т информатики. - М.: ИНФРА-М, 2003. - 574с.

3. Производственный менеджмент: учебник для вузов / С.Д. Ильенкова, А.В. Бандурин, Г.Я. Горбовцов, Н.Д. Ильенкова; под ред. С.Д. Ильенковой. - М.: ЮНИТИ, 2000. - 583с

4. Фатхутдинов Р.А. Производственный менеджмент: учебник для вузов по спец. и направлению "Менеджмент" / Р. А. Фатхутдинов. - 4-е изд. - СПб.: Питер, 2003. - 490с.

Размещено на Allbest.ru