1

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ЧИКУНОВ Павло Олександрович

УДК 004.942:658.5

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДВОРІВНЕВОЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ СЕЗОННОМУ ХАРАКТЕРІ

ПОПИТУ

05.13.06 – Інформаційні технології

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Черкаси – 2016

2

Дисертаціє є рукопис.

Робота виконана в Українській інженерно-педагогічній академії Міністерства освіти і

науки України, м. Харків

Науковий керівник – кандидат технічних наук, доцент

Криводубський Олег Олександрович, Українська інженерно-педагогічна академія,

доцент кафедри електроніки та комп’ютерних технологій

систем управління.

Офіційні опоненти – доктор технічних наук, професор

Шостак Ігор Володимирович, Національний аерокосмічний університет імені

М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут»,

професор кафедри прикладної інженерії;

доктор технічних наук, доцент

Федоров Євген Євгенович, Донецький національний технічний університет

(м. Красноармійськ),

завідувач кафедри комп’ютерних наук.

Захист відбудеться 28 квітня 2016 р. о 10 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради

К 73.052.04 при Черкаському державному технологічному університеті за адресою:

Україна, 18006, м. Черкаси, бул. Шевченка, 460, ауд. 229-ІІк.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Черкаського державного технологічного

університету за адресою: Україна, 18006, м. Черкаси, бул. Шевченка, 460, корп. 2.

Автореферат розісланий 28 березня 2016 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради,

кандидат технічних наук Ланських Є.В.

1

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ Актуальність теми. У сучасній економічній діяльності України особливе

місце займають переробні підприємства з сезонним характером попиту та

формування портфеля замовлень, який обумовлює складність планування

техніко-економічних показників. Такі підприємства зазвичай мають дворівневу

організацію структури виробництва. Планування діяльності на верхньому рівні

здійснюється за укрупненими позиціями портфеля замовлень, а виконання

рішень на нижньому – по розширеному асортименту продукції. Інформаційні

технології, як інструментарій менеджерів обох рівнів, повинні включати в себе

математичні моделі сезонного планування діяльності обох рівнів і критерії

оцінки оптимальних управлінських рішень. Поточна діяльність структурних

підрозділів супроводжується випадковими відхиленнями від планових завдань,

тому визначає актуальність включення в інформаційну технологію

математичних моделей оперативного планування і критеріїв оцінки виробничої

програми.

Значний внесок у розвиток методології синтезу подібного роду

інструментарію внесли вітчизняні вчені Томашевський В.М., Панкратова Н.Д.,

Павлов А.А., Кунченко Ю. П., Шостак І.В. і закордонні – Ейкхофф П., Бокс Д.,

Шеннон Р., Новиков Д.А.

Але невирішеною є задача створення правил розробки інструментальних

засобів інформаційної технології (ІТ) дворівневої системи підтримки прийняття

рішень СППР) з полікритеріальним оцінюванням оптимальних рішень

стратегічного (на сезон), тактичного (на місяць) і оперативного (на добу)

планування, підпорядкованих задачі збільшення доходу і прибутку підприємства

в класі багаторівневих підприємств із сезонним характером попиту.

Перераховані особливості визначають актуальність дисертаційного дослідження.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами.

Дисертаційні дослідження виконані згідно з Постановою Кабінету Міністрів

України № 55 від 25.02.2009 «Основні наукові напрями та найважливіші

проблеми фундаментальних досліджень у галузі природничих, технічних і

гуманітарних наук на 2009-2013 рр.», п.1.2.3.3 «Розробка теорій інтелектуального

управління», п.1.2.5.9 «Методи та системи підтримки прийняття рішень», а

також згідно «Концепції діяльності Української інженерно-педагогічної академії

на 2010-2014 рр.». У дослідженні вирішено ряд завдань, які визначені в науково-

дослідних роботах №0112U005978 «Розробка математичної моделі системи

підготовки прийняття рішень підприємства переробної промисловості» і

№0110U006207 «Програмне забезпечення високопродуктивних обчислювальних

інтелектуальних і моделюючих систем», в яких автор брав участь як виконавець.

Мета та задачі дослідження. Метою дослідження є підвищення

ефективності планування та управління виробничою діяльністю переробних

дворівневих підприємств із сезонним характером попиту за рахунок розробки

правил створення інструментальних засобів інформаційної технології СППР.

2

Для досягнення мети необхідно вирішити наступні наукові задачі.

1. Провести аналіз теоретико-множинних взаємозалежностей показників

діяльності дворівневого підприємства із сезонним характером попиту.

2. Розробити статичні статистичні моделі розрахунку показників сезонної

діяльності дворівневого підприємства.

3. Розробити динамічні детерміновані моделі розрахунку показників

діяльності переробних підрозділів нижнього рівня.

4. Удосконалити метод узгодженої взаємодії осіб, які приймають

управлінські полікритеріальні рішення щодо формування оптимальної за

ступенем доходу та рівнем виробничих витрат планової програми підрозділів

нижнього рівня.

5. Розробити метод адаптації та параметричної ідентифікації статичних та

динамічних моделей розрахунку показників діяльності підприємства.

Об'єктом дослідження є процеси підтримки прийняття рішень в

дворівневих системах з сезонним характером формування портфеля замовлень

при поліальтернативному неантагоністичному стратегічному і тактичному

плануванні виробничої діяльності переробних підприємств. Предметом дослідження є методи, моделі та інформаційні технології,

призначені для автоматизації функцій планування в дворівневих структурах.

Методи дослідження. Для формалізації взаємозалежності показників

діяльності підприємства використані методи теорії множин. При розробці

моделей планування діяльності підприємства використані методи математичної

статистики. Моделі оперативного планування створені за допомогою апарату

диференціальних рівнянь. Для оцінки параметрів математичних моделей

використані методи теорії ймовірностей та ідентифікації. Формалізація завдань

управління здійснювалася методами системного аналізу. Пошук оптимальних

рішень здійснювався чисельними методами розв'язання екстремальних задач.

Наукова новизна отриманих результатів. 1. Вперше запропоновані правила застосування функціональних моделей

для дворівневих підприємств із сезонним характером попиту, що дозволяють

розраховувати показники діяльності обох рівнів підприємства за допомогою

розроблених статичних статистичних моделей, які відрізняються від існуючих

можливістю адаптації параметрів моделей до мінливих умов сезону.

2. Вперше розроблено математичну модель автоматизованого розрахунку

показників діяльності у вигляді системи параметричних диференційних рівнянь,

за допомогою якої можна розраховувати та корегувати добову програму

виробничої діяльності підрозділів нижнього рівня, що й відрізняє модель

розрахунку показників виробничої діяльності від існуючих.

3. Отримав подальший розвиток метод прийняття рішень, що дозволяє

враховувати особливості структурної співпідпорядкованості рішень, прийнятих

персоналом на двох рівнях і відрізняється від існуючих постановкою задач

планування у вигляді полікритеріальної системи.

3

4. Удосконалена інформаційна технологія, яка дозволяє автоматизувати

процес поліальтернативних розрахунків планової програми і відрізняється від

існуючих урахуванням взаємозалежності показників валового випуску продукції

підприємством та структурними підрозділами.

Практичне значення отриманих результатів. Усі наукові результати,

отримані здобувачем, доведені до рівня інженерних методик, алгоритмів,

типових функціональних схем, придатних для технічного проектування СППР.

1. Розроблено алгоритм і функціональну структуру дворівневої

полікритеріальної СППР з ідентифікатором – програмним засобом аналізу

інформації, який виконує настройку параметрів математичних моделей.

2. Запропоновані правила створення ІТ СППР, яка дозволяє

автоматизувати процес прийняття менеджерами полікритеріальних та

поліальтернативних рішень при оптимальному плануванні діяльності в умовах

неантагоністичного протиріччя міжрівневих інтересів.

3. Практична значимість роботи підтверджена актами впровадження в

УкрНДІ соляної промисловості, м. Бахмут (акт від 23.10.2013р.) та Державного

підприємства (ДП) «Артемсіль», м. Соледар (акт від 8.10.2013р.).

4. Основні теоретичні та прикладні аспекти роботи застосовані в курсах

дисциплін, що автор викладає в Української інженерно-педагогічної академії.

Особистий внесок здобувача. Основні положення і результати дисертації

отримані автором самостійно. У наукових працях, опублікованих у співавторстві,

автору належать постановки завдань планування [1], розробка моделі розрахунку

показників діяльності [2], виявлення теоретико-множинних взаємозалежностей

показників діяльності [3], розробка моделі розрахунку витратного механізму

виробництва [5], постановка задачі ідентифікації параметрів і налаштування

динамічної моделі оперативного прогнозу діяльності [8], розробка математичних

моделей розрахунку показників діяльності та алгоритму інформаційної

технології [9], формалізація виробничих витрат [12], аналіз сучасних методів

моделювання комп’ютерних систем та чисельних методів рішення

оптимізаційних задач [13], аналіз технологічних особливостей виробництва ДП

«Артемсіль» [14], постановка цілей планування й оперативного управління

підприємством [15], порівняння рекомендацій СППР з фактичними даними [24],

постановка задач автоматизованого управління підприємством [25].

Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційного

дослідження доповідалися та обговорювалися на міжвузівському семінарі

«Моделювання, ідентифікація, синтез систем управління» (2010-2014р.,

щомісячно, Донецьк), Х-XV міжнародних науково-технічних конференціях

«Моделювання, ідентифікація, синтез систем управління» (АР Крим, с. Канака,

2007-2012р.), міжнародній науково-технічній конференції «Інтегровані

комп'ютерні технології в машинобудуванні» (Харків, 2007), міжнародній

науково-технічній конференції «Інтелектуальні системи прийняття рішень і

проблеми обчислювального інтелекту» (Херсон, 2013), міжнародній науково-

4

технічній конференції «Інноваційний потенціал економіки» (Херсон, 2013), VIII

міжнародній науково-технічній конференції «Дослідження та оптимізація

економічних процесів» (Харків, 2013), міжнародній конференції «Наука, як

рушійна антикризова сила» (Київ, 2014).

Публікації. Основні результати дисертаційної роботи викладені в 29

друкованих наукових працях, у тому числі 13 статей, опублікованих у фахових

науково-технічних виданнях, в яких можуть публікуватися результати

дисертаційних досліджень на здобуття наукового ступеня кандидата технічних

наук, з яких 5 статей у виданнях, що реферуються такими наукометричними

базами, як Ulrich's Periodicals Directory, WorldCat, РІНЦ та 11 тез доповідей на

міжнародних науково-технічних конференціях.

Структура й обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу,

чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел з 144 найменувань і 3

додатків. Загальний обсяг дисертації – 200 сторінок, з них 139 сторінки

основного тексту, робота містить 24 рисунка, 28 таблиць, 32 сторінки додатків.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі викладена актуальність теми дослідження, сформульовані мета і

задачі дослідження, визначено об'єкт, предмет та методи дослідження, описана

наукова новизна і практичне значення отриманих результатів, наведено

результати апробації результатів дослідження, публікації та обсяг роботи.

У першому розділі, відповідно поставленим задачам дослідження,

проведено аналіз літературних джерел. У результаті цього обрані основні

методичні положення системного аналізу, що визначають зміст розділів

дисертації. Визначено апарат розробки статичних статистичних моделей,

покладений в основу завдань стратегічного і тактичного планування. Виявлено

способи адаптивної ідентифікації таких моделей. Для задачі оперативного

планування обрані методи розробки динамічної детермінованої моделі, її

чисельного рішення і параметричної ідентифікації.

У другому розділі виконано аналіз характеристик виробничої діяльності

переробного підприємства з дворівневою організацією та сезонним характером

формування портфеля замовлень. У якості представника цього класу обрано ДП

«Артемсіль». Визначена сукупність вхідних і вихідних показників, що

визначають часові та кількісні характеристики діяльності, а також виявлені

можливі постановки задач прийняття рішень. Виявлено, що ДП «Артемсіль»

підпорядковані чотири поверхневі переробні комплекси, як структурні

підрозділи. При плануванні виробничої діяльності визначаються обсяги

укрупнених видів продукції, складові укрупнені позиції портфеля замовлень

підприємства. Відвантаження продукції передбачає декілька видів фасування за

фракційним складом, передбаченим технологією, і містить 9 укрупнених

показників. Передбачено внесення 2-х видів добавок в основну продукцію і 2-х

видів у побічні продукти. Асортимент портфеля замовлень має наступний вид:

5

( )1 2 3 4 5 6 7 8 9, , , , , , , ,A A A A A A A A A A= , (1)

де , 1,9j

A j = – позначення укрупнених види продукції.

Аналіз технологічного обладнання підрозділів підприємства показав, що

існують незначні відмінності процесів переробки та відвантаження продукції.

Тому, структура підприємства може бути представлена у вигляді:

{ }1 2 3 4, , ,S S S S S= , (2)

де , 1, 4i

S i = – структурні підрозділи, що входять до складу підприємства.

Фактичні дані, що зібрані за 2008-2013 роки, показали, що замовлення

відрізняються за видами асортименту та обсягами за два сезони: весняно-

літнього та осінньо-зимового, тобто протягом сезонів спостерігається значна

зміна обсягів замовлень. Це визначає необхідність створення інструментарію

розрахунку обсягів виробництва підприємством укрупнених видів продукції за

сезони та місяці сезонів. При аналізі виробничої програми підприємства

визначена двоїстість задачі планування. Перша задача – визначити обсяги

виробництва продукції підприємством на період (сезон, місяць). Друга задача –

визначити на ці періоди валові обсяги виробництва підрозділами.

При вирішенні другої задачі менеджерам планово-виробничої служби

необхідно враховувати витратний механізм виробництва кожного структурного

підрозділу, так як вони містять різні типи переробного обладнання, що

обумовлює відмінності в собівартості товарної продукції.

Перераховані особливості дозволили класифікувати підприємство як

ієрархічну дворівневу систему з різними періодами планування та різними

цілями планування. Фактичний матеріал показав, що для розрахунку показників

діяльності підприємства за сезон і місяць необхідно реалізовувати налаштування

параметрів моделі, тобто здійснювати адаптивну процедуру ідентифікації за

даними минулих періодів. Двоїстість задачі планування вимагає постановок

завдань стратегічного (на сезон) і тактичного (на місяць сезону) планування та їх

формалізації у вигляді критеріїв. Підрозділи отримують від планової служби

виробничі завдання на місяць у вигляді обсягів випуску укрупнених видів

продукції. Це визначає постановку задачі моделювання виробничої програми

кожного підрозділу, у вигляді видів та обсягів випуску розширеного асортименту

продукції, в сукупності підлеглих плановому завданню за укрупненими видами.

Математичні моделі розрахунку обсягів випуску продукції підрозділами

також повинні адаптуватися за рахунок аналізу інформації попередніх періодів.

Облік виробничої діяльності і трудовитрат підрозділів повинен бути

відображений у постановці задачі оптимального планування виробництва.

Двоїстість задачі планування діяльності підприємства і його підрозділів дозволяє

задавати виробничі завдання на фіксований період (сезон, місяць), тому для

прогнозу можуть бути використані статичні моделі.

Поточна діяльність підрозділів супроводжується зовнішніми і

6

внутрішніми збуреннями, що призводить до порушення ритму виконання плану.

Облік цих збурень здійснюється у визначенні завдань на наступний період. Це

визначає необхідність створення моделей прогнозу нестаціонарних процесів

випуску розширеного асортименту продукції, а також постановки задач

оперативного планування виробничої діяльності кожного підрозділу, при

адаптивному налаштуванні параметрів моделі.

Перераховані особливості дозволили сформулювати постановку задачі

дослідження: розробити та дослідити алгоритми та функціональні особливості

адаптивної, полікритеріальної дворівневої системи підтримки прийняття рішень.

Для розробки ІТ СППР необхідно створити математичні моделі розрахунку

обсягів випуску видів продукції на фіксовані часові інтервали.

При реалізації задачі розробки ІТ СППР сформовані моделі розрахунку

обсягів випуску укрупнених та розширених видів продукції на фіксовані часові

інтервали, які включають в себе взаємозалежності укрупнених видів продукції

(9 виразів), технологічних взаємозалежностей обсягів укрупнених і розширених

видів продукції (58 виразів), взаємозалежностей обсягів розширених видів

продукції (32 вирази) і взаємозалежностей виробничих витрат (33 вирази).

Моделі дозволяють виявити взаємозалежності між показниками діяльності

підприємства і визначити структуру розділів бази даних, призначеної для

обробки даних.

Взаємозалежності укрупнених видів продукції:

1 2 3 4 9

,

HA A A A A A= ∪ ∪ ∪ ∪ (3)

де АН – види соли, які відвантажуються навалом в транспорт, А1 – мелена сіль,

А2– мелена сіль з добавкою фероціаніду калію (ФК), 3

A – сіяна сіль, 4

A – сіяна

сіль з ФК, 9

A – крупнокускова сіль.

Взаємозалежності укрупненого виду продукції та видів розширеного

асортименту на прикладі фасованої солі представлені рівнянням:

8

5 5

1

,

j

j

A A

=

=∪ (4)

де j – кількість видів фасування з добавками.

Взаємозалежності укрупненого виду продукції та видів розширеного

асортименту на прикладі затареної солі представлені рівняннями:

4 4 4

14 14 11 11 12 12

6 6 6 6 6 6

1 1 1

; ; ,i i i

i i i

A A A A A A

= = =

= = =∪ ∪ ∪ (5)

де i – кількість видів тари; верхні індекси відповідають видам асортименту.

Також представлені взаємозалежності, що зв’язують обсяги асортименту

готової продукції з технологічними особливостями підприємства. Вся сіль, що

відправлена на переробку П

A , на першому грохоті розділяється на

крупнокускову 9

A і зернову 8

A , що частково відвантажують навалом в вагони

7

та и рядову сіль Аряд:

( ) ( ) ( ) ( )1 9 1 8 1П рядG A G A G A G A= ∪ ∪ (6)

Рядова сіль класифікується на другому грохоті, утворюючи сіяну сіль АС

як надрешітний продукт, а підрешітний продукт подається на фасовку і

затарювання разом з меленою сіллю АМ:

( ) ( ) ( )1 2ряд С М

G A G A G A= ∪ (7)

Мелена сіль може частково проходити і йодування, утворюючи товарну

продукцію, яка розфасовується (А5) і затарюється (А6) для відвантаження

споживачам.

( ) ( ) ( ) ( ) ( )1 2 5 6MG A G A G A G A G A= ∪ ∪ ∪ (8)

Взаємозалежності видів затареної солі різного помелу:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )11 11 11 11 11

6 61 62 63 64,G A G A G A G A G A= ∪ ∪ ∪ (9)

де 6

ij

kA – види затареної солі, 1, 3i =

– вид тари, 1, 4j =

– наявність і вид добавок,

1, 4k =

– вид помелу.

У третьому розділі на підставі системного аналізу й аналізу

характеристик об'єкта управління (ОУ) виконана класифікація показників, які

характеризують виробничу програму підприємства та його підрозділів щодо

випуску 9 укрупнених видів та 64 видів розширеного асортименту продукції.

За допомогою методів регресійного аналізу сформовані статичні

статистичні моделі, що необхідні для розрахунку обсягів випуску всіх видів

продукції та показників витратного механізму підрозділів. Моделі призначені

для менеджерів обох рівнів – користувачів, які виконують стратегічне (на сезон) і

тактичне (на місяць) планування діяльності на підприємстві.

За допомогою методу найменших квадратів (згідно зі статистичними

даними за останні 20 років) обчислені параметри рівнянь, що дозволять

розраховувати обсяги випуску укрупнених видів продукції в цілому по

підприємству та підрозділами на сезон. Стратегічна модель складається з 37

регресійних поліномів. Рівняння розрахунку валового випуску підприємством

укрупнених видів продукції на весняно-літній сезон (верхній рівень):

( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

1 1 1 1 1

1 2 3 4

1 1 1 1 1

5 6 7 8 9

459.2 1.24 0.27 11.4 2.13

0.93 1.09 0.37 0.73 3.44 ,

BG G A G A G A G A

G A G A G A G A G A

= + + + + +

+ + + + +

(12)

де ( )1

jG A – обсяги випуску продукції

jA

у весняно-літній сезон.

Рівняння розрахунку обсягів валового випуску продукції підрозділами

підприємства на весняно-літній сезон (нижній рівень):

( ) ( ) ( ) ( )1 1 1 1 1

1 2 3 489.7 1.06 0.91 0.79 1.11 ,

вG G S G S G S G S= + + + + (13)

де ( )1

iG S – валовий випуск продукції i-м підрозділом за весняно-літній сезон.

Рівняння розрахунку обсягів випуску укрупнених видів продукції для 1-го

8

підрозділу на весняно-літній сезон:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

1 1 1 1 1

1 1 1 1 2 1 3 1 4

1 1 1 1 1

1 5 1 6 1 7 1 8 1 9

187.1 1.32 0.62 2.65 4.37

1.12 0.87 0.45 5.64 6.43 ,

G S g A g A g A g A

g A g A g A g A g A

= + + + + +

+ + + + +

(14)

де ( )1

1 jg A – випуск продукції

jA 1-м підрозділом за весняно-літній сезон.

Розроблені 22 регресійних рівнянь моделі тактичного розрахунку

показників місячної діяльності підприємства, які враховують валовий випуск по

підрозділах та за укрупненими видами. Розрахунок обсягів випуску укрупнених

видів на місяць весняно-літнього сезону (верхній рівень):

( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

1 1 1 1 1

1 2 3 4

1 1 1 1 1

5 6 7 8 9

9.56 1.13 0.69 4.3 3.5

2.8 0.78 0.73 1.55 4.32 ,

BM M M M M

M M M M M

G G A G A G A G A

G A G A G A G A G A

= + + + + +

+ + + + +

(15)

де ( )1

M jG A – обсяг випуску виду продукції

jA за місяць сезону.

Рівняння розрахунку валового обсягу випуску продукції підрозділами

підприємства на місяць весняно-літнього сезону (нижній рівень):

( ) ( ) ( ) ( )1 1 1 1 1

1 2 3 41.96 1.15 0.85 0.88 1.92

вM M M M MG G S G S G S G S= + + + + (16)

де ( )1

вM iG S – валовий обсяг випуску продукції i-м підрозділом за місяць сезону.

Рівняння розрахунку валового випуску кожного виду узагальненої

продукції ДП «Артемсіль» на місяць осінньо-зимового сезону:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )2 2 2 2 2

1 1 1 2 1 3 1 4 128.11 1.14 0.73 0.89 1.23 ,

M М М М МG A g A g A g A g A= + + + + (17)

де ( )2

iМ jg A – валовий випуск продукції j

A i-м підрозділом за місяць сезону.

При формуванні виробничої програми на сезон і на місяць, істотною є

різниця у виробничих витратах на випуск укрупнених видів продукції, що

обумовлена специфікою обладнання кожного підрозділу. Визначені параметри

26 рівнянь моделі розрахунку витрат по випуску укрупнених видів продукції на

весняно-літній та осінньо-зимовий сезони.

Розрахунок витрат ДП «Артемсіль» весняно-літнього сезону на випуск А1:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )1 1 1 1 1

1 1 1 2 1 3 1 4 12.413 0.2797 0.2416 0.2184 0.2603

вZ A Z A Z A Z A Z A= + + + + (18)

де ( )1

1iZ A – сезонні витрати i-го підрозділу на випуск продукції

1A .

Рівняння розрахунку витрат 1-го підрозділу на випуск укрупнених видів

продукції на весняно-літній сезон (нижній рівень):

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

1 1 1 1 1

1 1 1 1 2 1 3 1 4

1 1 1 1 1

1 5 1 6 1 7 1 8 1 9

2342.5 0.06 0.03 0.0001 0.002

0.15 0.6 0.15 0.002 0.001 ,

Z S Z A Z A Z A Z A

Z A Z A Z A Z A Z A

= + + + + +

+ + + + +

(19)

де ( )1

1 jZ A – сезонні витрати 1-го підрозділу на випуск продукції j

A .

Розрахунок витрат (на місяць) на кожен вид продукції здійснюється за

допомогою моделі, що містить 29 поліномів. Рівняння розрахунку витрат ДП

9

«Артемсіль» за місяць весняно-літнього сезону:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )1 1 1 1 1

1 1 1 2 1 3 1 4 11936.7 0.251 0.225 0.193 0.231 ,

вM М М М МZ A Z A Z A Z A Z A= + + + + (20)

де ( )1

1iМZ A – витрати i-го підрозділу на виробництво продукції виду

1.A

Перевірка адекватності статичних моделей виконана згідно критерію

Фішера за незалежною вибіркою спостережень.

Для оперативного планування виробничої діяльності підрозділів

підприємства (нижній рівень) сформована система зв’язних нелінійних

параметричних диференційних рівнянь – модель-структура, яка відображує

узагальнений характер технологічних рішень кожного підрозділу.

При постановці задачі моделювання у якості стану прийняті початкові

умови добових планових періодів, які враховують рух потоків солі наприкінці

попереднього періоду. У якості вихідних змінних прийняті показники обсягів

випуску розширеного асортименту, а параметри відображують технологічні

особливості кожного підрозділу та характеризують розподіл потоків солі.

Враховуючи особливості числового рішення рівнянь моделі методом

Рунге-Кути четвертого порядку, розрахунок правих частин рівнянь (нелінійність)

виноситься у відокремлену підпрограму-функцію, яка виконує апроксимацію

нелінійностей на попередньому кроці інтегрування.

Прогноз перетворення потоку солі, видобутої на руднику:

( )1 1 1 .,

p

p гр гр кр к зерн

dGg F А А

dt = − ⋅ ⋅ + β ρ (21)

де pg – інтенсивність подачі солі на 1-й грохот, кг/с,

1β – швидкість

класифікації солі на 1-му грохоті, м/с, 1грF – щілинна поверхня 1-го грохоту, м

2,

.кр кА – частка крупнокускової солі,

зернА – частка зернової солі,

1грρ –

щільність солі, кг/м3.

Розрахунок нелінійностей рівняння (21):

.

. .1 1

, 1 , 11 1

1 1, .

i i

кр к зерн

кр к кр к зерн зернi i i i

p i p ii i

dG dGА А d А А d

G dt G dtτ τ

− −

− −− −

= + = + ∫ ∫ (22)

Динамічна модель прогнозу фасування солі представлена 9 рівняннями з 4

параметрами. Прогноз зміни кількості солі рядовий, фасованої в пачки 1

5А :

( )

( )1

5 3 4

1 5 5,ряд

dG АА А А

dt = − − α (23)

де 1

α – параметр, інтенсивність фасування, кг/с.

Динамічна модель оперативного прогнозу перетворень потоку видобутої

солі містить 87 нелінійних диференціальних рівнянь з 20 параметрами. Для

підстроювання параметрів моделі, що передбачає заданий рівень точності

прогнозу, використовується метод параметричної ідентифікації, заснований на

10

методі чутливості і методі двох моделей. Перевірка адекватності моделі

виконана згідно критерію Фішера за незалежною вибіркою спостережень.

У четвертому розділі визначено функціональні особливості та структура

СППР, поставлені і формалізовані задачі оптимального планування, визначено

чисельний метод розв'язання оптимізаційних задач.

Згідно аналізу об’єкта управління, ІТ повинна передбачати формування

цілей планування. Ухвалення управлінських рішень повинно проходити за умови

неантагоністичної співпідпорядкованості рішень нижнього рівня рішенням

верхнього рівня. Розроблені функціонали цілі: чотири стратегічного, чотири

тактичного планування, один – оперативного планування. Постановка задачі

стратегічного планування на верхньому рівні – визначити такі обсяги

укрупнених видів продукції, що випускається підприємством за поточний сезон,

які дозволять підприємству отримати найбільший дохід при затверджених цінах

на продукцію. Формальна постановка задачі планування на весняно-літній сезон:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )1 1

1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 2 2 3 3

1 1 1 1 1 1

4 4 5 5 6 6

1 1 1 1 1 1

7 7 8 8 9 9

0.27 0.1 0.0022

0.005 0.167 0.376

0.07 0.11 0.001 max ,j jЦ A G A

I Ц A G A Ц A G A Ц A G A

Ц A G A Ц A G A Ц A G A

Ц A G A Ц A G A Ц A G A

= + + +

+ + + +

+ + + →

(24)

де ( )1

jЦ A – ціна на укрупнений вид продукції у весняно-літній сезон,

( )1

jG A – валовий випуск продукції Aj у весняно-літній сезон.

Постановка задачі тактичного планування на верхньому рівні – визначити

такі валові обсяги продукції, що випускається підрозділами за місяць сезону,

щоб витратний механізм в цілому по підприємству був мінімальним.

Формальна постановка задачі на місяць весняно-літнього сезону:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )1 1

1 1 1 1 1 1 1

4 1 1 2 2 3 3

1 1 1 1 1 1

4 4 1 1 4 4

1 1 1 1

2 2 3 3

130.95 139.65 134.66

131.1 0.002678

0.001199 11380 min ,М i М i

М М М М М М

М М М М М М

М М М МZ S G S

I Z S G S Z S G S Z S G S

Z S G S Z S G S Z S G S

Z S G S Z S G S

= + + +

+ − ⋅ −

− ⋅ + →

(25)

де ( )1

М iG S – валовий випуск продукції і-м підрозділом за місяць весняно-

літнього сезону, ( )1

М iZ S – витрати і-го підрозділу за цій період.

Постановка задачі оперативного планування – визначити виробничу

програму подальших календарних періодів (діб) з урахуванням неув’язки «план-

факт» таким чином, щоб забезпечити максимальний випуск продукції.

Формальна постановка задачі оперативного планування наведена у (26). У

якості системи обмежень функціоналу (26) застосовуються значення показників

валового випуску продукції, що розраховані за динамічною моделлю.

11

( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( )( )

5 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5

6 6 7 7 8 8 9 9max ,

сф j

сф сф сф сф сф

сф сф сф сфg A

I g A g A g A g A g A

g A g A g A g A

= λ + λ + λ + λ + λ +

+λ + λ + λ + λ → (26)

де ( ) ( ) ( )сф j c j ф jg A g A g A= + ∆ – добові завдання по випуску продукції Aj з

урахуванням неув’язок, ( )с j

g A – завдання на добу, | | ( )ф jg A∆ – неув’язка, jλ –

доля добового обсягу випуску Aj, що визначається ЛПР підрозділу.

Значення коефіцієнтів λ функціоналу (26) задаються ЛПР, як дольова

частка випуску кожного виду розширеного асортименту продукції підрозділом.

У графічній нотації IDEF0 розроблена узагальнена структура СППР (рис.

1), розгорнута контекстна діаграма структури СППР (рис. 2), контекстні діаграми

підсистем стратегічного (рис. 3), тактичного, оперативного (рис. 4) планування

діяльності підприємства та структурних підрозділів.

Рис. 1 – Узагальнена структура СППР ДП «Артемсіль»

У процесі експлуатації СППР щомісячно необхідно виконувати

настроювання параметрів моделей і коефіцієнтів функціоналів. Для цього

призначена рекурентна процедура, заснована на методі найменших квадратів.

Для дослідження ефективності інформаційної технології СППР

розроблені підпрограми середовища MATLAB, які призначені для рішення

систем рівнянь статичних статистичних моделей і динамічних моделей та

оптимізаційних задач.

12

Рис. 2 - Розгорнута контекстна діаграма структури СППР

Рис. 3 - Контекстна діаграма підсистеми стратегічного планування

13

Рис. 4 – Контекстна діаграма підсистеми оперативного планування

Також складені інструкції користувача щодо рішення рівнянь моделей і

функціоналів мети та коригування параметрів рівнянь. Під час дослідно-

промислових випробувань, які були виконані у 2013 році на ДП «Артемсіль»,

проведено порівняння рекомендацій СППР і прийнятих менеджерами рішень.

Порівняння рекомендацій підсистеми стратегічного планування з фактичними

даними наведено в табл. 1.

Таблиця 1

Порівняльний аналіз планових завдань на весняно-літній сезон

Рік

Значення, які рекомендує СППР Фактичні

витрати

прийнятих

рішень ДП

«Артемсіль»,

млн. грн.

Оптимальні обсяги випуску продукції

підрозділами за сезон, тис. т. Оптимальні

витрати 1

2I ,

млн. грн.

1-й

підрозділ,

( )1

1ВG S

2-й

підрозділ,

( )1

2ВG S

3-й

підрозділ,

( )1

3ВG S

4-й

підрозділ,

( )1

4ВG S

2008 8287,7 8606,8 5040 6155 0,854 0,963

2009 8171,4 6073,4 6511,6 6784,6 0,972 1,231

2010 6169,9 8856,3 5106,7 6146,6 1,735 2,764

2011 7965,4 6678,8 5192,5 8000 2,142 2,996

2012 6495,7 6164,8 6383,2 7839,4 1,935 2,617

14

Результати оцінювання витрат виробництва при визначенні оптимальних

планових рішень, які підпорядковані функціоналам цілі (24-26), отримані за

допомогою генетичного алгоритму. Порівняння рекомендацій СППР з

фактичними даними довело, що рекомендації підсистем планування дозволяють

зменшити витрати ДП «Артемсіль» в середньому на 22-27%, що призведе до

збільшення прибутку та покращення економічного становища.

ВИСНОВКИ У роботі вирішена проблема створення інформаційного забезпечення

адаптивної дворівневої полікритеріальної СППР, яка дозволяє оцінювати

виробничу програму і приймати оптимальні рішення з управління дворівневим

підприємством в умовах кон'юнктурних коливань портфеля замовлень.

У результаті проведеного теоретичного аналізу сучасних поглядів на дану

проблему, літературних джерел, а також виконаних досліджень, були

сформульовані і обґрунтовані такі наукові висновки та практичні результати.

1. Виходячи з аналізу існуючих методів, підходів та інструментів

створення комплексів автоматизованої обробки інформації, встановлено, що

розробник інструментарію інформаційної технології СППР стикається з

відсутністю готового продукту, але має можливість визначати склад, зміст,

математичне та алгоритмічне наповнення СППР. Здійснена класифікація

показників діяльності підприємств та виявлені вимоги до СППР для класу

дворівневих об'єктів з сезонним характером попиту та портфеля замовлень.

2. На підставі аналізу особливостей техніко-економічної діяльності

дворівневого підприємства з сезонним характером процесу портфеля замовлень,

запропоновані правила розробки інформаційної технології СППР, яка забезпечує

полікритеріальну оцінку рішень по випуску товарної продукції підприємством та

його підрозділами, в умовах співпідпорядкованості міжрівневих рішень.

3. Розроблені функціональні моделі, які є частиною правил розробки ІТ

СППР, для класу об'єктів з сезонним характером формування попиту у вигляді

адаптивних статистичних моделей розрахунку обсягів випуску укрупнених видів

продукції для реалізації стратегічного (на сезон) і тактичного (на місяць)

планування виробничої діяльності.

4. З урахуванням нестаціонарності діяльності підрозділів нижнього рівня,

розроблена математична модель прогнозу техніко-економічних показників у

вигляді системи параметричних диференціальних рівнянь, за допомогою якої

можна розраховувати на заданий період часу добову програму виробничої

діяльності підрозділів нижнього рівня, тобто варіанти необхідних обсягів

випуску 64-х видів розширеного асортименту продукції.

5. Сформовано принцип прийняття рішень, що враховує особливості

структурної співпідпорядкованості рішень, прийнятих персоналом на двох

рівнях структури підприємства та представлений постановками задач у вигляді

полікритеріальної системи. Принципи отримали втілення у вигляді прикладної

15

реалізації СППР, що дозволить менеджерам обох рівнів приймати рішення при

стратегічному і тактичному оптимальному плануванні обсягів випуску

укрупнених видів продукції в умовах неантагоністичного протиріччя інтересів

рівнів, а також приймати рішення менеджерами нижнього рівня з оперативного

планування обсягів випуску видів розширеного асортименту продукції при

виникненні непередбаченого порушення планових завдань.

6. Всі наукові результати, що засновані на теоретичних аспектах

дисертаційної роботи, доведені до рівня інженерних методик, алгоритмів,

типових функціональних схем, контекстних діаграм IDEF0, методик

використання інструментарію при створенні інформаційного забезпечення

СППР, придатних для використання в практиці технічного проектування.

7. Здійснена дослідно-промислова експлуатація розробленої СППР, в

результаті якої визначено, що рекомендації підсистеми стратегічного планування

дозволять зменшити технологічні витрати ДП «Артемсіль» в середньому на 24-

26%, а рекомендації підсистеми тактичного планування – в середньому на 22-

27%, що призведе до збільшення прибутку підприємства. Встановлено, що

функціонування підсистеми оперативного планування дозволяє значно

скоротити витрати часу на складання виробничої програми підрозділів

підприємства для забезпечення максимального випуску продукції, згідно

планового завдання та неув'язки «план-факт» попередніх періодів. Наведена

інструкція користувача і алгоритм застосування розробленого інформаційного

забезпечення СППР, що апробовані в період дослідно-промислової експлуатації.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

Публікації у наукових фахових видання України 1. Криводубский О.А. Разработка системы управления ГПО

«Артемсоль» / О.А. Криводубский, О.В. Ильчишин, П.А. Чикунов // Вісник

Донецького інституту автомобільного транспорту, 2008. – вип. 1 – С. 37-41.

2. Криводубский О.А. Математическая модель планирования

производства соли / О.А. Криводубский, П.А. Чикунов // Радіоелектронні і

комп’ютерні системи. – Харків, 2008. – №2(29). – С. 107-110. – ISSN 1814-4225.

3. Криводубский О.А. Логико-формальная модель взаимосвязей

ассортимента продукции, выпускаемой ГПО «Артемсоль» /

О.А.Криводубский, П.А. Чикунов, А.О. Новаковская // Радіоелектронні і

комп’ютерні системи. – Харків, 2010. – №4(45). – С. 205-210. – ISSN 1814-

4225.

4. Чикунов П.А. Функциональные особенности системы подготовки

принимаемых решений ГП «Артемсоль» / П.А. Чикунов // Системи обробки

інформації. – Харків, 2012. – вип. 3(101), том 1. – С. 107-110. – ISSN 1681-7710.

5. Криводубский О.А. Математическая модель прогноза затрат на

производство соли / О.А. Криводубский, П.А. Чикунов // Системи обробки

інформації. – Харків, – 2012. – Вип. 7(105). – С. 257-262. – ISSN 1681-7710.

16

6. Чикунов П.А. Математическая модель стратегического и

тактического планирования производства соли / П.А. Чикунов // Збірник

наукових праць Харківського університету Повітряних Сил. – 2013. – вип.

1(34). – C. 131-135. – ISSN 2073-7378.

7. Чикунов П.А. Динамические модели оперативного прогноза

ассортимента продукции рудников ГП «Артемсоль» / П.А. Чикунов //

Комп’ютерно-інтегровані технології в освіті, науці, виробництві. – Луцьк,

2013. – №11. – С. 248-254. – ISSN 978-617-6.

8. Чикунов П.А. Параметрическая идентификация и настройка

динамической модели оперативного прогноза ассортимента продукции

соледобывающего предприятия / П.А. Чикунов, О.А. Криводубский // Вісник

НТУ «ХПІ». Збірник наук. праць. Серія: Математичне моделювання в техніці

та технологіях. – Харікв, 2013. – №54(1027). – С. 201-206. – ISSN 2222-06312.

9. Чикунов П. О. Метод побудови інформаційної технології системи

підтримки прийняття рішень для багаторівневих підприємств з сезонною

діяльністю / П. О. Чикунов, О. О. Криводубський // Вісник НТУ «ХПІ».

Збірник наук. праць. Серія: Системний аналіз, управління та інформаційні

технології. – Харків, 2014. – №61(1103). – С. 42–54. – ISSN 2079-0023.

Публікації у закордонних наукових періодичних виданнях 10. Чикунов П.А. Разработка обобщенной структуры системы

поддержки принятия решений по управлению соледобывающим

предприятием / П.А. Чикунов // International Scientific Journal “Theoretical &

Applied Science”, Milan, 2013. – №10(6). – P. 29-36. – ISSN 2308-4944.

11. Чикунов П.А. Физическая и формальная постановка задач

оперативного управления соледобывающим предприятием / П.А. Чикунов //

International journal “Science and Education in New Dimension: Natural and

Technical Sciences”, Budapest, 2013. – №1(2). – P.142-146. – ISSN 2308-5258.

12. Чикунов П.А. Анализ и формализация характеристик поверхностных

комплексов переработки рудничной соли / П.А. Чикунов, О.А. Криводубский //

Естественные и математические науки в современном мире: сборник статей по

материалам ХII международной научно-практической конференции,

Новосибирск, 2013. – №11(11). – С. 60-66. – ISSN 2309-3560.

13. Чикунов П. А. Анализ современных методов построения систем

поддержки принятия решений для многоуровневых предприятий

[Электронный ресурс] / П.А. Чикунов, О.А. Криводубский // Философские

проблемы информационных технологий и киберпространства: Электрон.

научн. журн. – Пятигорск, 2014. – вып. 8 (№2). – [21 с.]. – ISSN 2305-3763.

Публікації у матеріалах конференцій 14. Криводубский О.А. Структура системы управления ГПО

«Артемсоль» / О.А. Криводубский, П.А. Чикунов // Х Межд. науч.-техн. конф.

«Моделирование, идентификация, синтез систем управления»: сборник

тезисов. – Донецк: Изд. Инст. ПМиМ НАН Украины, 2007. – С. 79-80.

17

15. Криводубский О.А. Задачи управления предприятием /

О.А. Криводубский, П.А. Чикунов // Інтегровані комп’ютерні технології в

машинобудуванні: тези доповідей міжнар. наук.-техн. конф. – Харків: НАУ ім.

М.Є. Жуковського, 2007. – С. 600-601.

16. Чикунов П.А. Логико-формальная модель производства ГПО

«Артемсоль» / П.А. Чикунов // ХI Межд. науч.-техн. конф. «Моделирование,

идентификация, синтез систем управления»: сборник тезисов. – Донецк: Изд.

Инст. ПМиМ НАН Украины, 2008. – С. 181-182.

17. Чикунов П.А. Задача управления ГПО «Артемсоль» / П.А. Чикунов //

ХII Межд. науч.-техн. конф. «Моделирование, идентификация, синтез систем

управления»: сборник тезисов – Донецк: Изд. Инст. ПМиМ НАН Украины,

2009. – С. 175-176.

18. Чикунов П.А. Формализация производственных потоков /

П.А. Чикунов // ХIІI Межд. науч.-техн. конф. «Моделирование,

идентификация, синтез систем управления»: сборник тезисов – Донецк: Изд.

Инст. ПМиМ НАН Украины, 2010. – С. 155-156.

19. Чикунов П.А. Особенности системы управления производственным

объединением / П.А. Чикунов // XIV Межд. науч.-техн. конф.

«Моделирование, идентификация, синтез систем управления»: сборник тезисов

– Донецк: Изд. Инст. ПМиМ НАН Украины, 2011. – С. 178.

20. Чикунов П.А. Прогнозирование производственной программы ГП

«Артемсоль» / П.А. Чикунов // XV Межд. науч.-техн. конф. «Моделирование,

идентификация, синтез систем управления»: сборник тезисов – Донецк: Изд.

Инст. ПМиМ НАН Украины, 2012. – С. 169.

21. Чикунов П.А. Прогноз показателей в управлении ГП «Артемсоль» /

П.А. Чикунов // Межд. науч. конф. «Интеллектуальные системы принятия

решений и проблемы вычислительного интеллекта»: сборник тезисов. –

Херсон: ХНТУ, 2013. – C. 320-321.

22. Чикунов П.А. Постановка и формализация задачи оперативного

управления соледобывающим предприятием / П.А. Чикунов // Міжд. наук.-

практ. конф. «Інноваційний потенціал економіки: сучасні концепції

формування та управління»: збірник матеріалів. – Херсон: ХДУ, 2013. – С. 200.

23. Чикунов П.А. Параметрическая идентификация динамических

моделей системы оперативного управления ГП «Артемсоль» / П.А. Чикунов //

VIII Міжд. наук.-практ. конф. «Дослідження та оптимізація економічних

процесів»: збірник матеріалів. – Харків: НТУ «ХПІ», 2013. – С.65-67.

24. Чикунов П.А. Численное исследование моделей системы поддержки

принятия решений по управлению перерабатывающим предприятием / П.А.

Чикунов, О.А. Криводубский // Міжн. конф. «Наука як рушійна антикризова

сила»: збірник наук. праць.– Київ: Центр наукових публікацій, 2014. – С. 32-35.

25. Криводубский О.А. Задачи автоматизированного управления

соледобывающим предприятием / О.А. Криводубский, П.А. Чикунов //

18

Регіональна наук.-практ. конф. «Актуальні проблеми економічного та

соціального розвитку регіону»: збірник матеріалів. – Красноармійськ: КІІ

ДонНТУ, 2007. – С.366-369.

26. Чикунов П.А. Анализ технологических и временных характеристик

деятельности ГП «Артемсоль» / П.А. Чикунов // IV регіональна наук.-практ.

конф. «Геотехнології і охорона праці у гірничій промисловості»: збірник

матеріалів. – Красноармійськ: КІІ ДонНТУ, 2010. – С. 187-194.

27. Чикунов П.А. Постановка задачи планирования производства ГП

«Артемсоль» / П.А. Чикунов // XLIII наук.-практ. конф. науково-педагогічних

працівників, науковців, аспірантів та співробітників академії: матеріали конф. –

Артемівськ: УІПА, 2010. – С.24-25.

28. Чикунов П.А. Формализация производственных затрат ГП

«Артемсоль» и логико-формальные модели их взаимосвязей / П.А. Чикунов //

Регіональна наук.-практ. конф. «Актуальні проблеми економічного та

соціального розвитку регіону»: збірник матеріалів. – Красноармійськ: КІІ

ДонНТУ, 2010. – С. 137-144.

29. Чикунов П.А. Анализ удельной стоимости продукции ГП

«Артемсоль» / П.А. Чикунов // XLV наук.-практ. конф. науково-педагогічних

працівників, науковців, аспірантів та співробітників академії: матеріали конф. –

Артемівськ: ННППІ УІПА, 2012. – С. 63-64.

АНОТАЦІЯ

Чикунов П.О. Інформаційні технології системи підтримки прийняття рішень з управління підприємством дворівневої структури з сезонним характером портфеля замовлень. – Рукопись.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за

спеціальністю 05.13.06 – Інформаційні технології. – Черкаський державний

технологічний університет, Черкаси, 2016.

Дисертацію присвячено вирішенню наукової задачі підвищення

ефективності планування та управління виробничою діяльністю дворівневих

підприємств і сезонним характером попиту за рахунок розробки правил

створення інструментальних засобів інформаційної технології системи

підтримки прийняття рішень.

Розроблено моделі взаємозалежності показників діяльності

підприємства та моделі розрахунку значень показників діяльності. Моделі

стратегічного та тактичного розрахунку відрізняються від існуючих

предметною областю і процедурою адаптації. Динамічні детерміновані моделі

оперативного прогнозу відрізняються від існуючих адаптивними процедурами

оцінювання параметрів.

Удосконалено спосіб узгодженої взаємодії осіб, який полягає в ієрархії

підпорядкування рішень нижнього рівня рішенням верхнього рівня.

Усі наукові результати засновані на теоретичних аспектах дисертаційної

19

роботи та доведені до рівня інженерних методик, алгоритмів, типових

функціональних схем, контекстних діаграм IDEF0, що придатні для

використання в інженерній практиці технічного проектування.

Здійснена дослідно-промислова експлуатація розробленого

інструментарію, встановлено економічний ефект.

Ключові слова: система підтримки прийняття рішень; інформаційна

технологія; критерії прийняття оптимальних рішень; багаторівневі системи;

методи оптимізації; моделювання процесів планування; ідентифікація.

АННОТАЦИЯ Чикунов П.А. Информационная технология двухуровневой системы

поддержки принятия решений при сезонном характере спроса. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

по специальности 05.13.06 – Информационные технологии. – Черкасский

государственный технологический университет, Черкассы, 2016.

Диссертация посвящена решению научной задачи повышения

эффективности планирования и управления производственной деятельностью

двухуровневых предприятий с сезонным характером спроса за счет разработки

правил создания инструментальных средств информационной технологии

системы поддержки принятия решений.

Объектом исследования являются процессы поддержки принятия

решений в двухуровневых системах с сезонным характером формирования

портфеля заказов при полиальтернативном стратегическом и тактическом

неантагонистическом планировании производственной деятельности

перерабатывающих предприятий.

Предметом исследования является методы, модели и информационные

технологии, предназначенные для автоматизации выполнения функций

планирования в двухуровневых структурах.

Разработаны модели взаимозависимостей показателей деятельности

предприятия и модели расчета значений показателей деятельности.

Статические модели стратегического и тактического расчета отличаются от

существующих предметной областью и рекуррентной процедурой адаптации.

Динамические модели оперативного планирования отличаются от

существующих адаптивными процедурами оценивания параметров уравнений.

Осуществлен выбор численного метода решения оптимизационных

задач с помощью современного генетического алгоритма.

Усовершенствован способ согласованного взаимодействия лиц,

принимающих решения, который заключается в иерархической

соподчиненности решений нижнего уровня решением верхнего уровня.

Все научные результаты, основанные на теоретических аспектах

исследования, доведены до уровня инженерных методик, алгоритмов, типовых

функциональных схем, контекстных диаграмм IDEF0, методик использования

20

инструментария при создании информационного обеспечения СППР,

пригодных для использования в практике технического проектирования.

Осуществлена опытно-промышленная эксплуатация разработанного

инструментария, выявлен экономический эффект за счет сокращения

затратного механизма производства.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений;

информационная технология; критерии принятия оптимальных решений;

многоуровневые системы; методы оптимизации; моделирование процессов

планирования; идентификация.

ABSTRACT

Chikunov P.O. Information technology of Two-Leveled Decision Support System at the seasonal nature of demand. – Manuscript.

The thesis for candidate of technical sciences degree (in engineering),

Information technologies specialty (code number 05.13.06), Cherkasy State

Technological University, Cherkasy, 2016.

The thesis is dedicated to solving scientific problems in improvement of

activities of the enterprises with two-leveled planning and controlling production

which have seasonal nature of demand by means of developing creation rules of

information DSS support.

The logical-formal models of the enterprises relationship performance

parameters and statics models of strategic and tactical prediction of such parameters

are developed. These models are different from the existing ones by the subject area

and recurrent adaptation process. Dynamic deterministic real-time predicting models

also differ from existing by adaptive procedures of parameter estimation.

This work improves the method for coordinated interaction of decision-

makers in determining the production program performance, which based on

hierarchy multilevel subordination.

All the scientific results of the thesis are brought to the level of engineering

methods, algorithms, typical function diagrams, IDEF0-diagrams, methods of using

creation rules of information DSS support, suitable for design engineering practice.

The pilot operation of the developed tools was performed at the processing

raw materials enterprises with achieving an economical effect by reducing costs of

the production mechanism.

Keywords: decision support systems; information technology; criteria of

optimal decision-making; multi-leveled system; optimization methods; modeling the

processes of planning; identification.