Динамические модели управления научно-производственными системами

Рассмотрены динамические модели управления ресурсами в производственных системах. Эффективность функционирования подобных систем во многом зависит от того, насколько рационально использованы ресурсы такого вида, как производственный аппарат, заемные и собственные средства и трудовые ресурсы. Важность научно-практической задачи управления проявляется в аспектах автоматизации элементов управления на основе разработки математических моделей, оптимизирующих деятельность в зависимости от выбранных критериев и позволяющих получить аргументированные решения по использованию производственно-финансовых ресурсов. Рассмотрена система управления производственными компаниями, основанная на принципах конвейерной обработки заявок (под заявками в широком смысле понимаются материалы, незавершенное производство, данные, документы вычислительных и информационных центров и др.). Приведены уравнения, описывающие функционирование конвейерных систем. Рассмотрены методы распределения ресурсов на основе критерия максимизации суммарного объема обработанных заявок и по критерию максимизации маржинального дохода за директивный период. Определен круг вопросов применения данных моделей при интервальном задании параметров в условиях неопределенности исходных данных и с учетом привлечения заемного финансирования. Анализ устойчивости решений осуществлен с помощью экономико-математического моделирования

Работа выполнена в рамках гранта РФФИ №16-06-00143 А

Литература

[1] Vuorenmaa H., Helo P. A method and application for investment evaluation of supply chains in paper industry. IJLSM, 2011, vol. 8, no. 1, pp. 19--46. DOI: 10.1504/IJLSM.2011.037417

[2] Mishchenko A.V. Management models of current assets in a trading company. IJLSM, 2017, vol. 27, no. 3, pp. 283--297. DOI: 10.1504/IJLSM.2017.084467

[3] Babazadeh R., Razmi J. A robust stochastic programming approach for agile and responsive logistics under operational and disruption risks. IJLSM, 2012, vol. 13, no. 4, pp. 458--482. DOI: 10.1504/IJLSM.2012.050158

[4] Foulds L.R., West M., Jin Y. Application of project management in e-procurement. IJLSM, 2008, vol. 4, no. 2, pp. 135--154. DOI: 10.1504/IJLSM.2008.016568

[5] Chiadamrong N., Wajcharapornjinda P. Developing an economic cost model for quantifying supply chain costs. IJLSM, 2012, vol. 13, no. 4, pp. 540--571. DOI: 10.1504/IJLSM.2012.050171

[6] dos Santos F.F.G., Vieira D.A.G., Saldanha R.R., et al. Seasonal energy trading portfolio based on multiobjective optimization. IJLSM, 2014, vol. 17, no. 2, pp. 180--199. DOI: 10.1504/IJLSM.2014.059116

[7] Diopenes R.G., Laptaned U. Supply chain management cost analysis a case study of bio-ethanol production from cassava in Thailand. IJLSM, 2011, vol. 9, no. 3, pp. 296--314. DOI: 10.1504/IJLSM.2011.041690

[8] Moynihan G.P., Saxena P., Fonseca D.J. Development of a decision support system for procurement operations. IJLSM, 2006, vol. 2, no. 1, pp. 118. DOI: 10.1504/IJLSM.2006.008214

[9] Barateiro C.E.R.B., Filho J.R.F., Bordeaux R., et al. Growth, profits and dividends a case study with global and centenary companies acting in the equipment large markets. IJLSM, 2014, vol. 17, no. 2, pp. 143--159. DOI: 10.1504/IJLSM.2014.059114

[10] Nagaraju D., Rao A.R., Narayanan S. Optimal lot sizing and inventory decisions in a centralized and decentralized two echelon inventory system with price dependent demand. IJLSM, 2015, vol. 20, no. 1, pp. 123. DOI: 10.1504/IJLSM.2015.065961

[11] Sandhu M. Project logistics with the dependency structure matrix approach --- an analysis of a power plant delivery. IJLSM, 2006, vol. 2, no. 4, pp. 387--403. DOI: 10.1504/IJLSM.2006.010383

[12] Мищенко А.В., Виноградова Е.В. Оптимизационные модели управления финансовыми ресурсами предприятия. М., РИОР, ИНФРА-М, 2013.