Материал: Моделирование производственных систем. Амелин С.В., Останкова И.Н

Фгбоу впо «Воронежский государственный технический университет»

С.В. Амелин И.Н. Останкова

МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ

Утверждено Редакционно-издательским советом

университета в качестве учебного пособия

Воронеж 2015

УДК 519.85 + 65.050.9

Амелин С.В. Моделирование производственных систем: учеб. пособие [Электронный ресурс]. – Электрон. текстовые, граф. данные (3,62 Мб) / С.В. Амелин, И.Н. Останкова. Воронеж: ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», 2015. – 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). – Систем. требования: ПК 500 и выше ; 256 Мб ОЗУ ; WindowsXP ; MS Word 2007 или более поздняя версия ; 1024x768 ; CD-ROM ; мышь. – Загл. с экрана.

В учебном пособии излагаются теоретические и методологические основы моделирования производственных систем, определяются практические подходы к процессу построения аналитических моделей, имитационных моделей и использованию эмпирических методов в моделировании.

Пособие содержит методические указания по изучению дисциплины «Моделирование производственных систем», выполнению самостоятельных индивидуальных и контрольных работ.

Издание соответствует требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования по направлениям 38.03.01 «Экономика», профилям "Экономика предприятий и организаций", "Экономика предпринимательской деятельности", "Финансы предприятий и организаций", 38.03.02 «Менеджмент», профилю "Производственный менеджмент", дисциплине «Моделирование производственных систем».

Табл. 19. Ил. 52. Библиогр.: 5 назв.

Научный редактор д-р экон. наук, проф. О.Г. Туровец

Рецензенты: кафедра информационных технологий и математических методов Воронежского государственного университета (зав. кафедрой д-р экон. наук, проф. В.В. Давнис);

д-р экон. наук, доц. И.Н. Щепина

© Амелин С.В., Останкова И.Н., 2015

© Оформление. ФГБОУ ВПО

“Воронежский государственный

технический университет”, 2015

Введение

В настоящее время актуальной стала попытка интеграции, охвата всего комплекса экономических и организационно-управленческих проблем, заблаговременного прогнозирования не только непосредственных, но и отдаленных последствий принимаемых решений с учетом системы взаимодействий и взаимосвязей как внутри производственной системы, так и с внешней средой.

Лица, ответственные за принятие решений, касающихся проектирования и создания производственно-экономических систем, могут оценить их эффективность следующим образом.

Во-первых, есть возможность (по крайней мере, теоретическая) проводить управляемые эксперименты с экономической системой фирмы, отрасли или страны. Однако принятие неэффективных решений может причинить ущерб экономической системе. При этом, чем больше масштаб системы, тем ощутимее отрицательный результат.

Даже в случае принятия рациональных решений, касающихся, например, управления деятельностью фирмы, при проведении натурных экспериментов трудно сохранить постоянство факторов и условий, влияющих на результат, а следовательно, сложно обеспечить надежную оценку различных экономических решений.

Во-вторых, если есть данные о развитии экономической системы за некоторый период времени в прошлом, то можно провести мысленную аналогию, основанную на этих данных. Однако для этого нужно знать точно, какие изменения каких входных переменных привели к наблюдаемому изменению выходных переменных, характеризующих эффективность экономической системы. При этом следует отличать значимые для функционирования производственной системы отклонения переменных, которые могут складываться в определенные тенденции, от случайных возмущений, или так называемого «шума».

В-третьих, можно построить математическую модель производственной системы, связывающую входные (независимые) переменные с выходными (зависимыми) переменными, а также с организационно-экономическим механизмом управления рассматриваемой системой. Если есть основания считать разработанную математическую модель адекватной рассматриваемой экономической системе, то с помощью модели, реализованной на ЭВМ можно производить расчеты или машинные эксперименты. По результатам этих экспериментов можно выработать рекомендации по повышению эффективности существующей или проектируемой производственно-экономической системы.

Условием для разработки модели является наличие так называемой информационной достаточности. Это означает, что разработчик должен иметь достаточное представление о том, что является входными и выходными переменными в исследуемой системе и какие факторы оказывают влияние на процесс ее функционирования. Если уровень информационной достаточности невысок, то создать модель, с помощью которой можно получать новые знания об объекте-оригинале, невозможно. Если же уровень информационной достаточности велик, т.е. система уже хорошо изучена, то вопрос о создании модели теряет смысл, так как новых знаний она также не даст.

Следовательно, разрабатывать модель имеет смысл только в том случае, если объект-оригинал еще недостаточно изучен или вообще не существует в природе и только проектируется.

Если объект-оригинал существует, то модель считается адекватной ему в том случае, если зависимость выходных переменных от входных параметров в модели и в объекте-оригинале практически совпадает. При упрощении моделей степень адекватности снижается.

Если же объекта-оригинала еще не существует, то модель считается адекватной объекту-оригиналу, если она с достаточной степенью приближения на уровне понимания моделируемого процесса исследователем отражает закономерности процесса функционирования реальной системы. Залогом адекватности в этом случае является полнота описания моделируемого процесса, т.е. учет всех факторов, поддающихся формализации.

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Однако, на практике методы моделирования экономических процессов используются еще недостаточно широко.

Это обстоятельство объясняется следующими причинами.

1. Заметное влияние на экономические процессы оказывают случайные, неопределенные факторы. По этой причине возникают сложности при изучении и формализованном описании производственно-экономических систем. И это в конечном итоге сказывается на эффективности управления производством.

2. Специалисты в области экономики должны иметь соответствующую подготовку по вопросам математического моделирования. Это позволит им осуществлять постановку задач и формализовывать (формально описывать) наблюдаемые экономические процессы. Но многие руководители производства, ответственные за принятие решений, еще в недостаточной мере уделяют внимание этим аспектам управленческой деятельности.

3. Специалисты в области математического моделирования, не имея в своем распоряжении формализованного описания экономического процесса, не могут создать адекватную ему математическую модель.

Учебное пособие предназначено для обучения студентов, обучающихся по направлению «Экономика» в рамках дисциплины «Моделирование производственных систем».

Целью дисциплины "Моделирование производственных систем" является подготовка студентов к исполь­зованию современной теории и практики экономико-математического моделирования производственных систем при разработке, принятии, экономическом обосновании и реализации управленческих решений в процессе управления предприятием

Задачи дисциплины:

- изучение теоретических основ и развитие практических навыков применения методов экономико-математического моделирования производственных систем при принятии решений в реальных условиях рыночной экономики, с использованием современных методов моделирования и информационных технологий;

- освоение будущим экономистом комплекса методов поиска и обоснованного выбора наилучших решений, формирование у него потребности в их повседневном использовании, раскрытие особенности математического моделирования при обосновании решений, принимаемых руководителем производственного коллектива и возможности технических средств в реализации основных технологических этапов их получения;

- развитие у студентов навыков творческого подхода к моделированию при анализе производственных ситуаций и выработке своевременных обоснованных управленческих решений на современных машиностроительных предприятиях.

Требования к уровню освоения дисциплины.

Компетенции, формируемые в результате освоения дисциплины:

Профессиональные.

ПК-6: способен на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты.

Данной компетенции (ПК-6) ФГОС ВПО направления 080100.62 «Экономика» соответствует компетенция (ПК-4) ФГОС ВО направления 38.03.01 «Экономика».

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:

- основы экономико-математического моделирования, необходимые для решения экономических задач на основе методов аналитического и имитационного моделирования производственных систем;

уметь:

- применять методы математического моделирования, теоретического и экспериментального исследования для решения экономических задач на основе аналитических экономико-математических методов и имитационного моделирования;

владеть:

- навыками применения современного математического инструментария для решения экономических задач на основе экономико-математических аналитических методов и имитационного моделирования;

- методикой построения, анализа и применения математических моделей для оценки состояния и прогноза развития экономических явлений и процессов с использованием экономико-математических аналитических методов и имитационного моделирования.

Общекультурные (по направлению ФГОС ВПО 080200.62 «Менеджмент»)

ОК – 15: владеть методами количественного анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования.

Данной компетенции соответствует следующая.

Профессиональные (по направлению ФГОС ВО 38.03.02 «Менеджмент»)

ПК – 8: обладать владением навыками количественного и качественного анализа информации при принятии управленческих решений, построения экономических, финансовых и организационно-управленческих моделей путем их адаптации к конкретным задачам управления.

В результате изучения дисциплины студент должен

знать:

- основные математические модели принятия решений на основе методов аналитического и имитационного моделирования производственных систем, управленческих, экономических и бизнес-процессов;

уметь:

- решать типовые математические задачи, используемые при принятии управленческих решений с использованием аналитического и имитационного моделирования;

- использовать математический язык и математическую символику при построении организационно-управленческих моделей на основе методов аналитического и имитационного моделирования;

владеть:

- математическими, статистическими и количественными методами решения типовых организационно-управленческих задач на основе аналитического и имитационного моделирования.

1. Методологические основы моделирования производственных систем

1.1. Основные понятия теории моделирования

При изучении сложных экономических процессов, явлений, создании новой продукции и т.п. человек применяет модели. Хорошо построенная модель, как правило, доступнее для исследования, нежели реальный объект. Более того, некоторые объекты вообще не могут быть изучены непосредственным образом: недопустимы, например, эксперименты с экономикой страны в познавательных целях; принципиально неосуществимы эксперименты с прошлым или со звёздами нашей и других галактик и т.п.

Предпосылкой относительно большей доступности модели для анализа в сравнении с объектом является то, что моделирование, как правило, приводит к упрощенному образу субъекта. Тем не менее, поскольку в модели воспроизводятся лишь некоторые наиболее важные в данном исследовании стороны исходного объекта, моделирование позволяет выявить существенные факторы, ответственные за те или иные свойства изучаемых объектов.

Модели позволяют понять, как устроен конкретный объект: какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром. Насколько полно экономико-математические модели отражают реальные законы, по которым живет экономика, зависит в некоторой степени от цели исследования. Для одних целей достаточно минимального уровня соответствия, для других же может потребоваться более детальное описание.

Модель - один из важнейших инструментов научного познания, условный образ объекта исследования (или управления). Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы отобразить характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос об адекватности модели объекту правомерно решать лишь относительно определенной цели. Практическое значение модель может иметь при условии, что её анализ более доступен субъекту исследования, чем непосредственное изучение объекта.

С помощью моделей можно также научиться правильно управлять объектом (или процессом) и определять наилучшие способы управления при заданных целях и критериях, апробируя различные варианты управления на модели этого объекта (или процесса). Экспериментировать в этих целях с реальным объектом в лучшем случае бывает неудобно, а зачастую просто вредно или вообще невозможно в силу ряда причин (большой продолжительности эксперимента во времени, риска привести объект в нежелательное и необратимое состояние и т.п.).

Если объект исследования обладает динамическими характеристиками, т.е. характеристиками, зависящими от времени, особое значение приобретает задача прогнозирования динамики состояния такого объекта под действием различных факторов с помощью соответствующих моделей. Моделирование позволяет прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект.

Модель – это такой материальный или мысленно представляемый объект, который с заданной степенью точности воспроизводит оригинал (объект, процесс или явление), в процессе исследования модель замещает объект-оригинал (сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные его черты), так что ее непосредственное изучение дает новую дополнительную информацию об оригинале, новые знания.

Модель – логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса (обычно рассматриваемых как условный образ, сконструированный для упрощения их исследования. Природа моделей может быть различной: материальные или предметные, вещественные модели (например, модель самолета в аэродинамической трубе); знаковые модели двух типов: графические (чертеж, географическая карта) и математические (формула, система уравнений); материально-идеальные (“деловая игра”); словесное описание объекта (явления, процесса) можно также рассматривать как его модель.

Моделирование – это воспроизведение характеристик исследуемого объекта (процесса или явления) на другом объекте – модели, который специально создается с целью изучения исследуемого объекта, получения новых знаний об объекте-оригинале. Моделирование необходимо в том случае, когда исследование непосредственно самого объекта, т.е. натурное экспериментирование, невозможно, затруднительно, дорого, длительно. В этом случае единственным возможным видом исследования является численное экспериментирование над достаточно адекватными моделями. Следовательно, между моделью и объектом, интересующим исследователя, должно существовать известное подобие, которое заключается в сходстве физических характеристик, или в сходстве функций модели и объекта, или в тождестве математического описания объекта и его модели. Модель будет верной только тогда, когда степень ее соответствия объекту определена достаточно строго. Однако, чем ближе имитация к оригиналу, тем она сама делается сложнее, т.е. ее объяснительные качества падают, а предсказательные – возрастают.

Моделирование включает процесс построения, изучения и использования моделей реально существующих предметов и явлений, а также предполагаемых (конструируемых) объектов. Процесс моделирования включает следующие три составляющие: субъект (исследователь); объект; модель.

Моделирование является мощным инструментом научного познания и решения практических задач и широко используется как в науке, так и во многих областях производственной деятельности человека. Экономико-математическое моделирование является средством изучения широкого комплекса взаимосвязей в производственных системах, закономерностей их социально-экономического развития.

Моделирование является научно обоснованным методом исследований и оценок характеристик сложных производственных систем, используемым для принятия управленческих решений.

В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т.е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного модельного эксперимента. Процесс моделирования предполагает наличие объекта исследования; исследователя, перед которым поставлена конкретная задача; модели, создаваемой для решения поставленной задачи. Исследователь проводит эксперимент на модели объекта. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия.

Моделирование основывается на принципе аналогии и позволяет при определенных условиях изучать объект, мало доступный для непосредственного изучения, через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта – модели. По свойствам модели оказывается возможным судить о свойствах изучаемого объекта – однако не обо всех, а лишь о тех, которые аналогичны и в модели, и в объекте, и при этом важны для исследования (такие свойства называются существенными).

Различают следующие виды подобия между моделируемым объектом и моделью:

- физическое – когда объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу;

- структурное – при сходстве между структурой объекта и структурой модели;

- функциональное – подобие с точки зрения выполнения объектом и моделью сходных функций при соответствующих воздействиях;

- динамическое – между последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели;

- вероятностное – между процессами вероятностного характера в объекте и модели;

- геометрическое – между пространственными характеристиками объекта и модели.

С теоретической точки зрения, модель – гомоморфное отображение моделируемого объекта действительности. Модель изоморфна по отношению к некоторому абстрактному образу, представлению об объекте, которое в свою очередь является его гомоморфным отображением.

Гомоморфизм – понятие, означающее такое соотношение между двумя системами при котором: 1) каждому элементу и каждому отношению между элементами первой системы соответствуют один элемент и одно отношение второй системы, но не наоборот; 2) если для ряда элементов первой системы выполняется некоторое отношение, то и для соответствующих элементов второй системы выполняется соответствующее отношение.

O O – оригинал отображение – О^/

e

h