Заключение

В результате проделанной работы, были решены следующие задачи.

Рассмотрено моделирование как инструмент анализа и оценки эффективно производственных операций, которые являются важнейшим вопросом в развитии предприятия.

Экономико-математическое моделирование при оценке производственных операций показало, что в составе экономико-математических методов и моделей можно выделить математическую теорию игр (используется при выборе наилучших управленческих решений, организации хозяйственных взаимоотношений с партнерами и в др. ситуациях), математическую теорию массового обслуживания (решение задач, связанных с организацией обслуживания и ремонта оборудования, проектированием поточных линий, планированием маршрутов городского транспорта и пр.), исследование операций (используется в экономическом анализе для получения сравнительной оценки альтернативных решений), теорию нечетких множеств и другие математические методы и модели.

Моделирование процесса производства деталей на примере ОАО «Щегловский Вал», раскрыло практическую сторону применения моделирования как инструмента анализа и оценки эффективно производственных операций.

Снижение затрат и повышение доходности путем разработки производственного расписания не ограничивается применением критерия минимизации времени переналадки. Системы класса АPS предоставляют цеховому диспетчеру еще целый набор критериев составления расписаний, таких как: минимизация транспортировок между производственными площадками; равномерная загрузка оборудования; минимизация производственного времени заказов; максимизация загрузки оборудования; выполнение заказов в срок и т. п. А задача диспетчера - выбрать тот из них, который лучше всего подходит к текущей производственной ситуации.

Таким образом, всё вышеизложенное позволяет менеджменту предприятия путем внедрения компьютерных технологий календарного производственного планирования на базе автоматизированных систем класса АPS, в частности системы Preactor, эффективно управлять всей совокупностью производственных и хозяйственных особенностей и держать доходность бизнеса под контролем.

Каждый из n товаров Х1,..., Хn производится на территории данной страны или региона в количестве, которое определяется заданной функцией от объема ресурсов, направляемых на производство данного товара. Имеют место постоянная отдача от масштаба производства или однородные функции производства первого порядка; строгое следование данному допущению делает распределение объема производства товаров между отдельными фирмами неопределимым и не имеющим принципиального значения; в результате можно считать, что факторы производства «нанимают» друг друга в ходе процесса естественного отбора. В основном ограничиваются классическим случаем, при котором производимые товары и потребляемые в их производстве ресурсы не совпадают друг с другом; фактически же, как показано в математическом приложении, те же самые результаты могли бы быть получены и в том случае, если бы , вслед за Леонтьевым и другими исследователями, предположили, что для производства каждого товара необходимо использовать в качестве исходных ресурсов все остальные рассматриваемые товары. Тогда товары выполняли бы двоякую функцию - они являлись бы одновременно исходными ресурсами производства и товарной продукцией, полуфабрикатами и конечными продуктами. Кроме того, единственной характеристикой «первичного фактора производства» в такой системе служил бы тот факт, что его производство и воспроизводство не могут описываться однородной производственной функцией.

Список литературы

1. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2012. 432 с.

2. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем / Под ред. Н.П. Бусленко. М.: Наука, 2010. 240 с.

3. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 2012. 356 с.

4. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т. 1. М., Мир, 2013.

5. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т. 2. М., Мир, 2013.

6. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т. 3. М., Мир, 2013.

7. Емельянов А.А., Власов Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2012. 368 с.

8. Канчавели А.Д., Колобов А.А., Омельченко И.Н. и др. Стратегическое управление организационно-экономической устойчивостью фирмы: Логистикоориентированное проектирование бизнеса - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 600с.

9. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. СПб.: БХВ-Петербург, 2010. 400 с.

10. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб. пособие. М.: Дело, 2013. 336 с.

11. Моделирование производственно-инвестиционной деятельности фирмы: Учеб. пособие / Под ред. Г.В. Виноградова. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 320 с.

12. Моделирование производственно-сбытовых систем и процессов управления / А.А. Колобов, В.В. Бойцов, И.Н. Омельченко и др.; Под ред. А.А. Колобова, Л.Ф. Шклярского. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2013. 216 с.

13. Строгалев В.П., Толкачева И.О. Имитационное моделирование: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 280 с.

14. Халиков М.А. Моделирование производственной и инвестиционной стратегий машиностроительного предприятия. М.: Благовест-В, 2013. 304 с.

15. Ashenden P., Peterson G., Teegarden D. Analog, Mixed-Signal, and Mixed-Technology Modeling, Elsevier, NY, 2013. ? 880 p.

16. Simplorer 7 VHDL-AMS Tutorial, ANSOFT Corp., 2012. ?232 p.