Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!

производственных расписаний

Выбор методики составления расписаний, определяется не только факторами, указанными в табл. 23.1, но и зависит от типа действий, выполняемых оперирующей системой: работа на заказ или по проекту, повторяющиеся и партионные процессы, а также от устойчивости и прогнозируемости спроса. Это различие достаточно просто и очевидно, однако его влияние на технику составления расписаний велико, поэтому на него обращается пристальное внимание. В табл. 23.2 представлен укрупненный анализ возможностей применения основных методик составления расписаний с учетом типа действий оперирующей системы.

Таблица 23.2

Основные методики составления производственных расписаний

Методика составления расписаний	Краткая характеристика методики	Производство
по проекту	На заказ	партиями	поточное
1. Обратное расписание (графики Гантта)	Расписание совокупности работ, необходимых для удовлетворения спроса, моделируется в виде отрезков прямых на оси времени в обратном направлении от даты завершения	+	+	+
2. Расписание, разрабатываемое вперед (графики Гантта)	Противоположно обратному расписанию, когда моделирование осуществляется вперед от заданной даты, чтобы получить дату завершения выполнения совокупности работ	+	+	+
3. Очередность выполнения	Определение лучшего порядка пропуска заданной совокупности работ через заданную последовательность рабочих мест в целях минимизации суммарного времени выполнения работ, ожидания их в очереди, простоя оборудования и т. д.	+	+	+
4. Диспетчирование	Определение лучшего порядка пропуска заданной совокупности работ через один рабочий центр с использованием набора правил приоритетов		+	+
5. Назначения	Закрепление ресурсов из набора доступных за каждой из работ, которые необходимо выполнить (причем работа может с разной эффективностью использовать более чем один ресурс), в целях оптимизации совокупного использования ресурсов	?	+	+
6. Расписание (график, стандарт-план)	Расписания и графики устанавливают, когда конкретные рабочие центры или другие ресурсы будут доступны для желающих ими воспользоваться	+	+	+	+
7.Оптимизированная производственная технология (ОРТ)	Составление расписания движения материального потока через «узкое место» процесса	?	?	+	+
8. Планирование потребности в компонентах изделий (МЯР)	Аналогично обратному расписанию, но используется для планирования партионного изготовления и затрагивает управление запасами и мощностью	?	+	+
9. Планирование ресурсов предприятия (MRP II)	Развитие предыдущего подхода, но на более широкой концептуальной основе	?	+	+
10. Сетевой анализ (метод критического пути)	Используется аналогично прямому и обратному расписанию, но может отображать более сложные логические взаимосвязи и взаимозависимости между работами, которые необходимо выполнить в составе проекта; открывает большие возможности для моделирования	+	+	?

Окончание табл. 23.2

Методика составления расписаний	Краткая характеристика методики	Производство
1 1. Балансировка линий	Решает задачу синхронизации работы непрерывной поточной линии, что в конечном счете определяет принципиальную возможность создания линии		+
12. Расписание потока	Составляет стандарт-план работы ОППЛ		+

Обратное расписание. Это типичный пример внешнеориентированного на дату завершения работ расписания. Серьезной проблемой здесь является оценка продолжительности выполнения отдельных работ (операций), а также времени пролеживания изделий или ожидания в очереди клиентов ввиду занятости следующей операции. Наряду с очевидным отрицательным результатом такого ожидания (усложняется составление расписания) существуют и положительные его стороны. В условиях некоторой внутренней неопределенности (продолжительности работ, работоспособности оборудования и пр.) наличие очередей на обслуживание позволяет более рационально использовать внутренние ресурсы системы. Другими словами, наличие внутренней неопределенности в системе относительно ухудшает шанс обслужить заказчика в срок, но улучшает использование собственных ресурсов. Подобные расписания обычно представляются в виде графиков Гантта, где на ось времени наносятся отрезки прямых, длина которых пропорциональна продолжительности выполнения соответствующих работ (операций). Эти графики названы по имени Генри Гантта, который развил концепцию их построения в конце XIX в. Такие графики наглядны. На них видно, какие рабочие места или подразделения и когда задействованы в процессе. Их недостаток — плохо просматриваются зависимости между операциями.

Расписание, разрабатываемое вперед. Процедура разработки такого расписания будет фактически обратной по отношению к той, что была рассмотрена в предыдущем подразделе. Расписание при этом является внутреннеориентированным и составляется в основном в расчете на определение начала выполнения всех работ (операций).

Очередность выполнения. Процедура поиска очередности используется для определения оптимального порядка пропуска заданий или клиентов сервисных систем через последовательность обрабатывающих или обслуживающих устройств. В случае производственной системы задача формулируется более традиционно: требуется отыскать оптимальный порядок запуска партий деталей на обработку на участке, где над ними выполняется некоторая последовательность операций. Причем в общем случае это может быть как предметно-замкнутый, так и технологический участок.

Выделяются два случая решения задачи — статический и динамический. Статический случай, когда все задания, для которых составляется расписание, известны и их список не пополняется во время их выполнения в системе. То есть нет поступления заданий в систему либо поступающие задания становятся в очередь и ожидают следующего цикла решения задачи. Динамический случай, который допускает поступление заданий в систему и оперативное включение их в процедуру составления расписания. Очевидно, что в такой ситуации задача определения очередности должна заново решаться каждый раз, когда в систему поступает новое задание. Информацией, необходимой для решения этой задачи, является время, затрачиваемое каждым обрабатывающим или обслуживающим устройством на обработку (обслуживание) каждого задания (клиента), атакже последовательность прохождения ими этих устройств.

В статическом случае решения задачи обычно ставится цель минимизации совокупного времени выполнения всех заданий, т. е. максимизируется пропускная способность системы. Такая постановка задачи более характерна для внутреннеориентированных расписаний. Решение задачи позволяет более рационально использовать ресурсы, а в случае производственной системы — оборудование, в первую очередь дорогостоящее или лимитирующее пропускную способность процесса. Это означает, что для лимитирующего оборудования будет доминировать именно эта цель, даже если менеджер решает в целом строить внешне ориентированное расписание. В динамическом случае преобладающая цель — завершение каждого задания к определенному сроку или минимизация совокупного времени ожидания заданий в очереди, что более характерно для составления внешнеориентированных расписаний. Эта цель может ставиться и в статическом случае.

Задача определения очередности в статической постановке с критерием минимум совокупной длительности цикла имеет четыре основных варианта (первые три варианта широко известны из практики):

1) и заданий должны пройти в одинаковом порядке два рабочих центра;

2) п заданий должны пройти в одинаковом порядке три рабочих центра;

3) п заданий должны пройти в одинаковом порядке т рабочих центров;

4) два задания должны пройти в произвольной последовательности т рабочих мест.

Подробная характеристика первых трех вариантов решения задачи дана в главе 11. Напомним, что первый вариант имеет строгое и эффективное решение, называемое по имени его создателя алгоритмом (методом) Джонсона. Второй вариант можно при определенных условиях также свести к решению методом Джонсона, но результат при этом будет не обязательно оптимальным. Строгое решение этой задачи дал Р. Беллман, однако оно трудоемко. Третий вариант самый сложный. Эффективная эвристическая процедура его разрешения известна под названием CDS-алгоритм. Этот алгоритм распространяет метод Джонсона на общий случай постановки задачи и обеспечивает околооптимальное решение. Существуют и другие подходы, которые используют теорию очередей и компьютерное моделирование, чтобы решить эту проблему. Но все они трудоемки и сложны и в то же время не гарантируют нахождения оптимальной последовательности.

Отметим, что даже если простейшие подходы не ведут к оптимальным решениям, их использование на практике всегда желательно, потому что любое упорядочение всегда сопровождается положительным эффектом. В этом смысле привлекают внимание разработки российских ученых С. А. Соколицына и В. А. Петрова, посвященные решению проблем очередности запуска. С практической точки зрения их результативность значительно выше, чем при использовании других простых правил и в то же время процедуры, которые они предлагают, проще, чем СДО-алгоритм. Правила, разработанные В. А. Петровым и С. А. Соколицыным, доступны для использования их менеджерами и составителями расписаний на цеховом уровне. Четвертый вариант решения задачи рассмотрим на примере.

Пример 23.1

Пусть имеется пять рабочих мест А, Б, В, Г и Д и два задания, порядок и время прохождения которыми этих рабочих мест показаны в табл. 23.3. Решение задачи проиллюстрировано рис. 23.1. На нем время выполнения заданной последовательности работ задания 1нанесено на ось X, а задания 2- на ось Y. Точка с координатами (0,0) показывает начало обслуживания, а точка (13,12) завершение. Задача сводится к поиску кратчайшего пути от точки начала к точке окончания обслуживания.

Таблица 23 3

№ работы пп	Первое задание	Второе задание
Порядок прохождения	Время выполнения работы, ед.	Порядок прохождения	Время выполнения работы, ед.
	А		А	2
	Б		Г	2
	В		В	4
	Г		Б	2
	Д		Д	2
	Итого		Итого

Основное правило движения точки, моделирующей состояние системы в каждый момент времени, следующее. Одновременное выполнение на разных рабочих местах работ, относящихся к обоим заданиям, означает синхронное продвижение вперед по обеим временным осям Х и Y, т. е. движение точки по биссектрисе прямого угла у основания осей координат (под углом 45° к любой из осей). Этот режим движения точки (работы системы) наиболее рационален. Если на пути точки встречается заштрихованный прямоугольник, то она может проходит только по одной из его сторон, поскольку любая единица оборудования может выполнять только одну работу в течение времени, представленного на рисунке площадью соответствующего прямоугольника. В это время работа задания, соответствующего другой стороне прямоугольника, не выполняется - она стоит в очереди. Поиск решения происходит эмпирически.

Рис. 23.1. Схема, иллюстрирующая решение задачи

Рисунок 23.1 показывает, что задача имеет два приемлемых решения, лучшее из которых, дает совокупное время выполнения обоих заданий — 15 ед. Соответствующий график выполнения заданий представлен на рис. 23.2.

Рис. 23.2. График прохождения двумя заданиями последовательности

рабочих центров: лучший вариант (график Гантта)

Условные обозначения:

— — — — График выполнения первого задания

————— График выполнения второго задания

Диспетчирование. Различные подходы, описанные выше, предлагают методы поиска оптимальных вариантов выполнения последовательности работ. Однако следует задаться вопросом, оправдано ли стремление к оптимуму в результате выполнения слишком большого объема расчетов? Кроме того, все рассмотренные методы имеют дело только со статической постановкой и целью — максимизация пропускной способности системы. Когда же возникает необходимость учета динамики или точного следования срокам завершения работ, приемлемые общие подходы к оптимизации отсутствуют.

В обоих случаях есть смысл рассматривать возможность решения подобных проблем в упрощенных терминах диспетчирования. Речь идет о задачах нахождения приоритетов назначения работ на одно рабочее место, вместо того, чтобы пытаться точно составить расписание их выполнения на последовательности рабочих мест. Эффективность диспетчирования определяется массовостью его применения. Оно находит особенно широкое применение в сложных (по маршрутам движения потока) дискретных производственных процессах, в которых обработка ведется партиями различной величины, а производство ориентировано на меняющийся рыночный спрос. Суть процедуры диспетчирования состоит в использовании правил приоритетов при составлении графика выполнения работ одним рабочим центром. Причем под рабочим центром может пониматься не только одно рабочее место, но и переменно-поточная линия или участок. В случае планирования работы участка, когда запускаемые задания суть последовательности работ, фактически предлагается заменить методами диспетчирования рассмотренные до этого методы определения оптимальной очередности выполнения последовательности работ. К такой замене следует относиться с осторожностью и идти на нее только в целях резкого упрощения процедуры поиска приемлемого решения.

В случае планирования работы поточной линии правила приоритетов работают, лишь когда близки значения времени переналадки линии на любую новую партию с любой прежней. В противном случае задачу определения последовательности запуска партий в обработку более целесообразно сводить к задаче о коммивояжере (см. главу 12). Правил приоритетов достаточно много, рассмотрим лишь наиболее значимые и применимые.

Правило 1. Дает приоритет работам (заданиям) с минимальным «свободным временем», т. е. временем, оставшимся до запланированного срока завершения всей последовательности работ с учетом суммарной продолжительности выполнения их еще оставшейся невыполненной части:

где t_пл — плановая дата завершения выполнения работы/задания (последовательности работ);

t₀ — текущая дата;

- продолжительность работы/суммарная остающаяся продолжительность выполнения всех работ/до завершения задания.

Правило 2. Дает приоритет работам (заданиям) с минимальным «коэффициентом свободного времени», т. е. S/(t_пл —t₀). В этом, как и в первом случае, если индекс приоритета отрицателен, работа/ задание не может быть завершена к планируемой дате.

Правило 3. Дает приоритет работам (заданиям) с минимальным «критическим отношением», т. е. отношением времени, оставшегося до срока завершения работы/задания, ко времени выполнения всех работ до завершения задания: (t_пл — t₀)/ . В этом случае работы/задания с критическим отношением, меньшим единицы, являются отстающими и требуют первоочередного запуска.

Правило 4. Дает приоритет работам с минимальным временем выполнения. Речь здесь также может идти и о заданиях. Тогда приоритет получает задание с минимальной величиной суммы .

Правило 5. Дает приоритет работам (заданиям) с максимальным временем выполнения, т. е. противоположно предыдущему правилу.

Правило 6. Дает приоритет работам (заданиям) с наиболее ранним сроком завершения t_пл.

Правило 7. «Первым пришел — первым обслужен» (first in —first out, FIFO). Это правило используется как самостоятельно, так и в дополнение к другим правилам, когда имеют место одинаковые значения индексов приоритета работ (заданий).

Правила приоритетов могут быть классифицированы по разным признакам (рис. 23.3).

Было проведено большое число исследований и построены модели очередей с целью определения лучших правил приоритетов. Их оценка производилась на основе двух типов показателей:

• завершения работы (задания) к указанной дате;

• оценки пропускной способности системы.

Первый тип показателей строится в основном на анализе относительной частоты, с которой работы при моделировании завершались позже заданного срока. Более всего эффективность правила характеризует среднее опоздание завершения работ, так же как и число опоздавших работ. Ко второму типу относятся показатели: среднее число работ в очереди на выполнение, среднее время ожидания в очереди и среднее число работ в системе. Проведенный анализ показал, что лучшим по большинству критериев является правило 4 изначительное число его модификаций. Практическое применение правил приоритетов подробно рассмотрено в специальной литературе.

Критерий кратчайшей продолжительности работ обычно является наилучшим при максимизации пропускной способности или минимизации среднего числа работ в системе. Его главный недостаток в том, что долго длящиеся работы будут постоянно отодвигаться назад, подчиняясь приоритету краткосрочных. Критерий «Первым пришел — первым обслужен» не дает выигрыша по большинству показателей. Однако он имеет преимущество справедливости для потребителя, что важно в обслуживающих системах. Метод критического отношения, как правило, дает хорошие результаты по показателю среднего времени запаздывания работ.

Рис. 23.3. Классификация правил приоритета при диспетчировании

Назначения. Метод назначения работ на различные взаимозаменяемые рабочие центры, характеризующиеся разной эффективностью их выполнения, широко известен и достаточно применяем на практике. Он позволяет получить оптимальное распределение наиболее напряженных работ по нескольким рабочим центрам и тем самым поднять пропускную способность системы. Задача назначения операций решается транспортным методом линейного программирования.

Расписание (график, стандарт-план). Составление расписаний в основном соответствует требованиям выполнения повторяющихся функций. Наиболее характерны расписания для сервисных систем. Автобусы, поезда, кинотеатры, врачи в поликлиниках работают по расписаниям. Потребители, обращающиеся в такие системы не во время, вынуждены ждать начала обслуживания. С другой стороны, если в систему поступает недостаточно заказов, то ее мощности недоиспользуются. Похожая ситуация складывается, когда обслуживание инициируется потребителем. Здесь также недостаточное число потребителей, обратившихся в систему в назначенный срок, снижает эффективность ее работы. Для предотвращения такой ситуации спрос должен быть прогнозируемым. Расписания в таком смысле обеспечивают внутреннеориентированное планирование системы, так как они не предполагают учета индивидуального потребительского спроса. При этом важно, чтобы расписание было доступно для клиентов. В производственных системах для повторяющихся работ составляется график или стандарт-план. Примером может быть стандарт-план работы ОППЛ.

Часто бывает, что запросы на обслуживание отдельных клиентов или заказы индивидуальных покупателей продукции поступают в систему случайным образом. Это так называемая проблема случайных клиентов. Единственный путь, который позволяет удовлетворять таких заказчиков, если накопление продукции и ожидание клиентов исключается, это составление внешнеориентированного расписания в сочетании с общим избытком мощности системы (избытком всех ее ресурсов). На практике такое расточительное резервирование встречается редко и поэтому части заказчиков, обращающихся в систему, приходится либо предлагать ожидание, либо отказывать, неся при этом определенные экономические потери. Наиболее удачным подходом здесь является попытка снизить случайность обращения в систему заказчиков, используя для этого методы теории очередей. Если это окажется принципиально возможным, то может быть найден баланс между вероятностью отказа клиенту, сопровождаемого соответствующими потерями, и расходами содержания резервных мощностей, предотвращающих подобные отказы. Это типичная оптимизационная экономико-математическая задача. Если все же создавать в системе резерв, покрывающий любую потребность в обслуживании, то лишь в расчете на то, что заказчики будут согласны платить за срочное безотказное обслуживание существенно повышенную цену.

Самый простой путь управления неопределенностью спроса это — назначения и резервирование ресурсов под сделанные назначения. Его можно характеризовать как экстенсивный путь. Он обычно используется в сервисных системах и состоит в назначении заказчику времени его прибытия в систему. При этом зарезервированные мощности гарантируют его качественное обслуживание. Если продолжительность обслуживания в системе каждого заказчика также оказывается строго детерминированной, то это полностью исключает неопределенность спроса. Таким образом, если операционный менеджер может обязать (заинтересовать) клиента прибыть в систему к определенному сроку, то наиболее целесообразным является составление внутреннеориентированного расписания.

Оптимизированная производственная технология. Оптимизированная производственная технология (ОРТ) является компьютерным пакетом, помогающим расписать движение партионных потоков через производственные системы, ориентированные на внешний спрос. Цель составления расписания — максимизировать выход или пропускную способность системы. Принципиальная отличительная черта ОРТ-подхода — это ориентация на действия по расшивке «узких мест» системы, лимитирующих ее пропускную способность. Система ОРГосновывается на наборе правил, которые имеют достаточно широкий смысл и могут быть использованы при составлении расписаний в соответствующих условиях. Таким образом, ОРТ- подход можно назвать системой методов планирования, составления расписаний и управления запасами. Применительно к планированию ОРГ-подход был рассмотрен в главе 21. Правила составления расписаний, провозглашаемые ОРТ-подходом, представлены в табл. 23. 4.

Таблица 23.4

Правила составления расписаний в соответствии с ОРТ-подходом

№ пп	ОРТ-правила
	Балансировать следует потоки, а не мощности
	Уровень использования рабочих центров, не являющихся «узким местом» системы, не определяется их собственным потенциалом, а зависит от других ограничений в системе
	Задействование и использование ресурса не являются синонимами
	Час, потерянный в «узком месте», есть час, потерянный для всей системы
	Час, сэкономленный не в «узком месте», -это мираж
	«Узкие места» управляют скоростью производственных потоков и уровнем запасов
	Величина транспортной партии не может быть эквивалентна величине операционной партии
	Размер партии должен быть величиной переменной
	Производственную мощность (пропускную способность) и приоритет изготовления изделий необходимо рассматривать одновременно, а не последовательно
	Расписание движения партий должно основываться на учете всех ограничений системы одновременно. Ведущее время (время обработки партии) должно быть результатом составления расписания и не может быть предопределено заранее

Системы MRP и MRP II. Как уже отмечалось в главе 21, результатом проведения МRР-процедуры является расписание выполнения работ с указанием их приоритетов. Так как на верхнем уровне планирования производственная мощность рассматривается лишь в укрупненных измерителях, а расписания, разрабатываемые процедурой MRP, в достаточной степени детализированы, возникает вопрос о детальном анализе мощности. Эту задачу решает система MRP II — инструмент анализа мощности подразделений оперирующей системы в процессе составления расписаний. При несоответствии располагаемой мощности отдельных элементов производственной системы и поступающих в них заказов на производство в системе формируются текущие заделы.

Для контроля соответствия в MRP II используется процедура, называемая «контроль вход—выход». Эта процедура проверяет загрузку каждого рабочего центра по мощности, используя для этого загрузочные графики Гантта. Недостаточный контроль мощности и состояния рабочего центра является причиной, снижающей эффективность движения материального потока через него. Если заказы поступает в рабочий центр быстрее, чем это было предписано планом, значит, на входе растут заделы, возникают проблемы с качеством. Если задания поступают с меньшей скоростью, рабочий центр оказывается недогруженным, а впоследствии может вообще выйти из графика и нарушить выполнение планов. «Контроль вход-выход» является техникой, позволяющей менеджеру гибко управлять рабочими процессами. При этом ему доступны следующие средства:

1) корректировка нормативных данных о производственной мощности рабочего центра и возврат плана на верхний уровень управления на доработку с учетом этих данных;

2) увеличение мощности установленного оборудования и/или установка дополнительного оборудования (в долгосрочной перспективе);

3) перераспределение потока во времени внутри данного рабочего центра или в пространстве - на другие рабочие центры.

Сокращение объема производства в случае существенных проблем с производственными мощностями не является популярным решением для многих менеджеров, однако преимущества такого решения могут быть неожиданными. Во-первых, уровень покупательского сервиса может улучшиться потому, что заказы будут выполняться вовремя. Во-вторых, экономические показатели производства могут быть реально повышены потому, что уменьшение напряженности работы устраняет загромождения и беспорядок в рабочих центрах, которые приводили к дополнительным затратам. В-третьих, может повыситься качество, так как в нормальной обстановке ему будет уделяться больше внимания. Возможно, решения менеджера могут быть организация сверхурочных работ либо мероприятия технического характера, которые, однако, далеко не всегда обладают нужной гибкостью. Перераспределение потока на другие рабочие центры обеспечивается в результате решения задачи о назначениях. Для перераспределения потока внутри рабочего центра удобно пользоваться методом построения графика загрузки его мощности. Рассмотрим этот метод на примере.

Пример 23.2

На рис. 23.4, а представлен график загрузки рабочего центра механической обработки в течение пяти дней. В расписание включены 9 заданий - партий деталей. Требуется оценить исполнимость задания и в случае возникновения проблем предложить пути их разрешения. Из рисунка видно, что номинальная мощность рабочего центра превышена в первый и третий рабочие дни. Но в другие дни центр недогружен. Это означает, что задания можно попытаться перераспределить во времени. Такая попытка оказалась успешной: партию 7 удалось частично переместить на 4-й день, а партию 4- полностью на 2-й день (рис. 23.4, б). При этом были сделаны допущения: а) выпуск партий не был «привязан» к конкретным срокам внутри пятидневки, а в качестве цели ставился пропуск потока запланированной величины через рабочий центр; б) дополнительная переналадка центра в 4-й день не повлекла превышения его мощности.

Рис. 23.4. Загрузочные графики Гантта для рабочего центра

механической обработки:

а - до перераспределения потока во времени; б - после такого перераспределения

Контрольные вопросы и задания

1. Как влияет на составление расписания устойчивость спроса?

2. Какие методики составления расписаний более характерны для случая изготовления продукции по индивидуальному проекту?

3. Чем отличаются методики нахождения очередности выполнения и диспетчирования?

4. Каким должно быть расписание для участка производства лимитирующего весь процесс, внутренне- или внешнеориентированным?

5. Составьте расписания работы обрабатывающего центра, используя правила приоритетов, и дайте их сравнительную оценку. Исходные данные об очереди заданий приведены в табл. 23.5.

Таблица 23.5

Задание	Продолжительность, нед.	Плановая дата завершения, нед.
А	8
В	2
С
D
Е
F
G	7
Н	5

ПРИЛОЖЕНИЕ

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО МЕНЕДЖМЕНТА: СОВРЕМЕННАЯ КОНЦЕПЦИЯ

Интегрированные автоматизированные системы управления (ИАСУ) производством включают две основные группы компонентов — управляющие и информационные. Рассмотренные ранее концепции, методы и модели управления реализуются в виде управляющих компонентов. Причем информационная поддержка принятия решений при управлении и интеграции всех уровней управления становится определяющим фактором для эффективного функционирования сложных производственных систем. Проблемы построения ИАСУ охватывают широкий спектр исследований. В данном приложении будут рассмотрены информационные технологии, получившие наиболее широкое применение в современной практике построения ИАСУ, а именно, технологии управления знаниями (knowledge management, ontology management). В качестве информационной основы для данных технологий выступают интегрированные информационные системы у правления ресурсами предприятия (enterprise resource planning, ERF).

1. Требования к современным бизнес-системам

и уровни их интеграции

В современных условиях меняется стратегия экономической деятельности организаций, в частности, ее суть — развитие конкурентоспособности организации. В настоящее время на смену традиционному, ценовому пониманию конкурентоспособности продукции пришло понятие неценовой конкурентоспособности, определяемое качеством продукции, быстротой выполнения заказов, готовностью к быстрому перепрофилированию предприятий в зависимости от рыночных условий. Наиболее конкурентоспособные бизнес-системы имеют следующие характеристики:

• небольшие подразделения, укомплектованные меньшим числом, но более высококвалифицированными специалистами;

• малое число уровней управления;

• структура, основанная на группах (командах) специалистов;

• графики и процедуры работы, ориентированные на потребителей;

• возможности для гибкой комплектации;

• минимальный объем запасов;

• быстрая реакция на изменения;

• высокая производительность и низкие затраты;

• высокое качество продукции и ориентация на прочные связи с потребителями.

Таким образом, в последние годы в производственной и управленческой деятельности произошел ряд принципиальных изменений, связанных с усилением конкуренции на рынке товаров и услуг, а именно:

• возросла доступность товаров и услуг из любой точки мира;

• возросли требования потребителей к качеству товаров и услуг;

• уменьшился жизненный цикл товара или услуги на рынке.

В сложившейся экономической ситуации рассчитывать на капиталоемкие способы повышения конкурентоспособности не приходится, да это, как показывает мировой опыт, и не всегда так необходимо, как кажется на первый взгляд. Известно, например, что наибольшую отдачу дают так называемые «мягкие» методы увеличения производительности и повышения качества, ориентированные прежде всего на усовершенствование организации жизненного цикла изделия на базе технологий управления производством, основанных на использовании современных достижений информатики. Кроме того, стало ясно, что иерархические организационные структуры компаний, организованных по функциональному принципу, в настоящее время не являются эффективными.

В последние годы широкое распространение приобрела практика создания предприятий со следующими характеристиками организационной структуры, получившей название адхократической (adhoc):

• небольшое число подразделений;

• небольшое число уровней управления;

• формирование специализированных проблемно-ориентированных групп (команд) высококвалифицированных специалистов.

Именно появление новых информационных технологий (распределенных баз данных и знаний, телекоммуникационных сетей, экспертных систем, систем поддержки принятия решений и т. п.) сделало возможным реализацию подобной организации предприятий на практике. К этому подталкивает и наметившаяся тенденция к бизнес-интеграции предприятий на основе информационных технологий (примером новых форм интеграции предприятий является концепция виртуального предприятия).

Действительно, следуя одному из определений бизнеса, что «бизнес это прежде всего взаимодействие людей», справедливым является следующее утверждение: «Люди, работающие сообща, должны связываться друг с другом, принимать решения, распределять ресурсы и получать товары и услуги в нужном месте и в нужное время»; другими словами, они должны координировать свою деятельность. Благодаря резкому снижению затрат на координацию и одновременному повышению ее скорости и качества, новые информационные технологии (сетевые технологии и технологии групповой поддержки принятия решений) призваны обеспечить эффективную координацию работы людей и сформировать новые хорошо скоординированные структуры бизнеса.

В своем развитии бизнес-системы прошли различные уровни интеграции (рис. I) — от интеграции на уровне данных (системная интеграция) к интеграции на уровне ресурсов данных и программ (интеграция приложений) и затем к интеграции на уровне знаний и бизнес-решений (бизнес-интеграция). При этом интеграция бизнес-систем эволюционировала от интеграции на уровне обмена данными до уровня согласованного управления совместным бизнесом.

Рис. I. Уровни интеграции бизнес-систем

Интегрированные информационные системы управления ресурсами предприятия предназначены для информационной интеграции компонентов предприятия и позволяют обеспечить движение информации в различных компонентах производственной системы и между ними. Пример информационного взаимодействия системы с внешней средой приведен на рис. II (данный пример в силу возможного многообразия взаимодействий не претендует на полноту).

Рис. II. Информационные потоки в рамках производственной системы

Интегрированные информационные системы управления ресурсами предприятий прошли в своем развитии известную эволюцию. В 1960-70-е гг. корпорации имели вертикальную организационную структуру и оптимизация деятельности была сфокусирована на функции планирования потребностей в компонентах изделий (materials requirements planning, MRP). Отношения с продавцами (поставщиками) имели характер «выиграл - проиграл», т. е. были в большинстве случаев конкурентными. В 1980-90-е гг. корпорации были все еще вертикально-ориентированными. Получили развитие интеграция таких функций, как проектирование изделий и производство, инициативы по повышению качества (всеобщее управление качеством, стандарты ISO для управления качеством). Производственные системы на этом этапе развития были сфокусированы на MRPII.

В последние годы корпорации всего мира столкнулись с усилением национальной и международной конкуренции. Возрастает число стратегических альянсов между организациями, структуры организаций подстраиваются под структуру бизнес-процессов, производственные системы организаций совершенствуются с использованием таких информационных средств, как система ERP, электронный бизнес (electronic commerce, business-to-consumer — В2С, business-to-business — B2B) и т. д. Наметился переход от массового производства к производству «под запрос покупателя», когда особую значимость приобретают организационная и производственная гибкость и координация бизнес-процессов. Широкое распространение получили системы поддержки принятия решений в реальном времени.

В настоящее время наметилась также тенденция к планированию ресурсов, синхронизированному с потребителем (customer synchro-nized resource planning, CSRP). Системы CSRP рассматривают не только внутренние, но и внешние бизнес-процессы организации, например, регламентируют взаимодействие с клиентом, субподрядчиком, поставщиком и т. д.

2. Информационное окружение бизнеса

и новые правила его работы

Одним из примеров бизнес-интеграции является совместная деятельность компаний на основе так называемых электронных технологий. Согласно оценкам, оборот электронной коммерции компаний вырастет с $ 131 млрд в 2000 г. до $ 1,3 трлн в 2003 г. Стратегия электронного бизнеса сфокусирована на повышении эффективности производственного процесса и снижении затрат. Это достигается посредством интеграции цепи поставок, компьютеризованного снабжения и аукционов. Элементы модели бизнеса с низкими затратами включают конфигурирование продуктов под заказ, прямые поставки, производство, сборку и обслуживание сторонними компаниями, электронную коммерцию и электронные рынки. Электронный рынок на промышленном уровне — это своего рода форма массового изготовления изделий по требованиям заказчика (mass customization).

Современные тенденции экономики, характеризующейся доминирующей ролью информации (данных и знаний), включают переход от капиталоемкой среды бизнеса к информационной среде и от стратегии продвижения продукции на рынок к стратегии привлечения покупателя. Эти тенденции, касающиеся всех пользователей глобальной информационной среды бизнеса — инфосферы (рис. III), включая компании, государственные агентства и т. д., приобретают все большую значимость.

Основные подходы и технологии, используемые в инфосфере бизнеса, представлены на рис. IV. Информационные технологии обусловили глобальные изменения в правилах ведения бизнеса. Некоторые примеры изменения правил в зависимости от используемой технологий приведены в табл. I.

Таблица I

Влияние информационных технологий на переход к новым

правилам работы компаний

Прежние правила	Технологии	Новые правила
Информация может появляться в одно время, в одном месте	Распределенные базы данных	Информация может появляться одновременно в тех местах, где она необходима
Сложную работу могут выполнять только эксперты	Экспертные системы	Работу эксперта может выполнять специалист по общим вопросам
Необходимо выбирать между централизацией и децентрализацией бизнеса	Телекоммуникационные сети/INTERNET/INTRANET	Бизнес может пользоваться преимуществами централизации и децентрализации одновременно
Все решения принимают менеджеры	Средства поддержки принятия решений	Принятие решений становится частью работы каждого сотрудника
Лучший контакт с потенциальным покупателем - личный контакт	Видеоконференции	Лучший контакт с потенциальным покупателем - эффективный контакт

3. Системы поддержки принятия решений и модели

представления знаний

Традиционно системы поддержки принятия решений (СППР) включают две информационные компоненты — базу данных и базу знаний. Общая информационная база (база данных + база знаний) используется для интеграции и координации действий менеджеров и составляющих производственной системы, например цепей поставок. При этом в основу организации информационной базы положена идея интеграции знаний об объекте и процессе управления (рис. V), которая связывает весь комплекс знаний в одно целое.

Основными составляющими СППР являются модели предметной и проблемной областей. Эти две компоненты тесно связаны с интенсиональным и экстенсиональным представлениями. В экстенсиональную часть входят конкретные факты, касающиеся предметной области, а в интенсиональную — схемы связей между атрибутами. Экстенсиональные представления описывают конкретные объекты из предметной области, конкретные события, происходящие в ней, или конкретные явления и процессы, а интенсиональные фиксируют те закономерности и связи, которым описываемые компоненты предметной области обязаны удовлетворять в рамках данной проблемной области. Интенсиональные представления знаний в искусственном интеллекте рассматриваются как знания о проблемной области (ПрО). Все предметы и события, которые составляют основу общего понимания необходимой для решения задачи информации называются предметной областью. Также предметная область может быть определена как система, состоящая из последовательности состояний, где состояние — это выделенная совокупность объектов и ситуаций.

В случае ИАСУ производством модель ПрО содержит информацию о предметной области (о структуре объекта управления) и задачах, решаемых в проблемной области (о структуре процесса управления). Выделяют следующие виды знаний:

• предметное знание — количественные и качественные характеристики объектов предметной области;

• процедурные знания — методы, алгоритмы и программы выполнения действий в процессе функционирования системы;

• понятийные знания — структура предметной области на уровне понятий;

• конструктивные знания — знания о возможной структуре и взаимодействии объектов предметной области.

Для комплексного описания модели информационной базы создают функциональные, процессные и структурные модели. Функциональная модель описывает главную функцию и далее ее детализацию по уровням. Процессная модель описывает процессы, протекающие в СППР, и куда какие данные передаются, где хранятся и т. д. Структурная модель описывает иерархии объектов, соответствующие классам объектов — операции, атрибуты, отношения и представители объектов.

Для решения задач управления традиционно использовались оптимизационные модели, однако они не всегда эффективны, так как данные, необходимые для оптимизации, не всегда доступны, область применения методов оптимизации может быть ограничена, требуются знания экспертов, которые не доступны в заданный момент времени или в данном месте. В результате такие модели управления часто не могут обеспечить решения задач управления за приемлемое время (время необходимое для принятия управленческого решения) из-за их сложности.

С другой стороны, СППР, основанные на знаниях, преимущественно использовались для решения задач, которые или слишком сложны для математической формализации или трудны для решения с использованием оптимизационных моделей. Традиционно эксперт решал задачи управления с помощью оптимизационных моделей. Системы, основанные на знаниях, используются таким способом, чтобы заменялся эксперт, а не оптимизационные модели. Выделяют два класса таких СППР, различающихся по механизму комплексирования знаний и моделей решения задач, — независимые и взаимодействующие. Независимые системы используют только данные и ограничения задачи и решают ее, используя модели подобно тому, как их использует эксперт. Они не используют оптимизационный подход, при котором привлекается моделирование задачи и решается модельная задача с использованием оптимизационных алгоритмов.

Взаимодействующие системы, наоборот, объединяют оптимизационный подход с подходом, основанном на знаниях для решения задач. Суть этого подхода: подходящая модель или выбирается, или строится для данной задачи. Выделяют четыре класса таких систем: 1) модифицирующие данные; 2) основанные на существующей модели; 3) создающие модель; 4) создающие алгоритм. Основной подход для этих классов одинаков — интеграция знаний и оптимизационных моделей решения задач. Однако реальная реализация подхода имеет свои отличия. Главная функция СППР первого класса состоит в модификации (генерации или преобразовании) данных в соответствии с моделью, выбираемой системой, СППР второго класса — подходящая модель и алгоритм выбираются для данной задачи, третьего класса — подходящая модель конструируется или модифицируется выбранная (например, добавить или исключить ограничения), четвертого класса — система создает алгоритм.

Первый класс систем используется, если модели требуются дополнительные данные или какое-то подмножество данных необходимо исключить. Второй класс систем годится для задач, формулируемых путем задания набора моделей, каждая из которых соответствует определенной ситуации. Для каждой конкретной задачи система выбирает соответствующую модель и алгоритм ее решения, а затем оценивает полученное решение. Если это решение приемлемо, то система принимает его. Например, в случае задачи планировки (размещения оборудования) решение приемлемо, если удовлетворяются пространственные ограничения и требованиям совместимости. Если решение неприемлемо, то система может предпринять одно из следующих действий:

• модифицировать некоторые параметры в алгоритме (если это возможно) и применить алгоритм снова, чтобы получить новое решение, проверить приемлемо ли оно и повторить выше изложенную процедуру;

• модифицировать решение, чтобы сделать его приемлемым.

Системы третьего класса более трудны для создания, чем системы первых двух классов, так как задача создания или модификации модели является сложной даже для эксперта, ибо необходимо исследовать большое число используемых данных, применяемых алгоритмов, ограничений и т. п. Подход, используемый такими системами, состоит из двух шагов. На первом шаге система или создает подходящую модель, или выбирает ее из имеющегося множества моделей. На втором шаге она определяет, имеется ли подходящий алгоритм для работы с моделью. Если подходящего алгоритма не находится, то система или модифицирует выбранную модель так, чтобы к ней подходил один из имеющихся алгоритмов, или конструирует другую модель. Если система не способна сделать ни того, ни другого, то она рассматривает возможность модификации алгоритма или его параметров так, чтобы задача могла быть решена. В предыдущих двух классах организации СППР модели выбираются из информационной базы и не модифицируются. Поэтому их представление значения не имеет. В случае рассматриваемой системы моделям представления знаний должно быть уделено большое внимание. Системы четвертого класса имеют способность строить алгоритм для решения задачи, в процессе решения которой алгоритм и система, основанная на знаниях, тесно взаимодействуют. При этом последняя может, например, генерировать направление поиска для алгоритма.

В случае интегрированного управления цепями поставок наиболее приемлемой организацией процесса управления является построение ИАСУ производством на основе СППР третьего класса. Такая организация процесса управления (рис. VI), основанная на выборе и конфигурировании (комплексировании) типовых решений, требует использования в процессе выбора и конфигурирования соответствующих знаний.

Рис. VI. Организация процесса управления на основе СППР

Одной из важнейших составляющих ИАСУ производством является информационная поддержка принятия решений, основанная, в частности, на использовании знаний. В качестве моделей представления знаний в настоящее время используются семантические сети, фреймы (вычислительные фреймы и вычислительные модели), продукционные правила, логические модели, аксиоматические модели и т. д. В связи с тем, что в СППР используются и хранятся разнородные знания, для их формализации используют интегрированную модель, включающую интенсиональную, экстенсиональную и процедурную составляющие. Интенсиональная составляющая модели содержит: описания иерархий, заданных на классах объектов; описания классов отношений; описания атрибутов, аксиом и правил, обеспечивающих контроль полноты и непротиворечивости знаний. Эктенсиональная составляющая модели содержит конкретные объекты и отношения между ними, здесь возможно наличие иерархии типа «часть—целое» (part-of). Процедурная составляющая модели содержит вычислительные модели определения количественных атрибутов и вывода других типов атрибутов, процедуры определения экстенсионалов отношений, процедуры реализации операций на классах и процедуры принятия решений. Ниже приведены примеры некоторых наиболее популярных моделей представления знаний.

Фреймы. В целях снижения требований к объему памяти и повышения оперативности принятия решений в процессе управления для описания типовых решений, обладающих конечным и строго определенным набором структурированных атрибутов, используют фреймы. Фрейм есть структурированное оприсание объекта, обладающее следующей формой записи:

<имя фрейма>; <имя слота> <значение слота>;...;

<имя слота> <значение слота>; |,

<имя слота>, < f ₁>,<v₁>;...; <f_n>,< v_n >; |,

где f₁ — имена атрибутов, описывающих объект (имена объектов совпадают с именами некоторых фреймов и атрибутов, называемых в данной нотации слотами); i = 1,..., n;

v_i - имена доменов, определяющих множество всех значений атрибутов f_i; i = 1,...,n.

В структуре фрейма могут присутствовать как терминальные, так и нетерминальные слоты. Для нетерминальных слотов их имена являются именами других фреймов, что обеспечивает возможность описания иерархических либо сетевых структур предметной области. Терминальные слоты содержат наборы атрибутов, характеризующих объекты, описываемые фреймами с указанными слотами. Приведенный способ описания фрагментов базы данных с использованием фреймов-прототипов является интенсиональной формой представления знаний о предметной области. Пример графической нотации представления фрейма «Основное технологическое оборудование» в этой форме приведен на рис. VII.

Рис. VII. Модель фрейма «Основное технологическое оборудование

(на интенсиальном уровне)

При переходе к экстенсиональному описанию предметной области имена фреймов и слотов будут образованы ключевыми атрибутами реальных объектов предметной области, а значения в терминальных слотах будут заменены на экземпляры значений неключевых атрибутов этих объектов. Пример графической нотации такого фрейма представлен на рис. VIII.

Рис. VIII. Уровни детализации описания объекта «Основное

технологическое оборудование»

Продукционные правила. В силу многовариантности организации процесса управления целесообразно создать «гибкий» механизм на основе соответствующего описания процесса, позволяющий редактировать и развивать базу данных. Этим требованиям удовлетворяют продукционные правила. Продукционное правило в общем случае можно представить в следующем виде:

П; Р; если А, то В; Н,

где «если А, то В» — ядро продукции (А — пары «атрибут—значение», логическое выражение, имя выполненной процедуры;

В— имя выполняемой процедуры, пары «атрибут—значение» и т. п.);

Р— условне применения продукции (предикатное выражение); П— предусловие (имя подобласти знаний, к которой относится продукция); Н— постусловие (имена запрашиваемых к запуску правил или имена правил, с которых снят запрет на запуск).

Семантические сети. Взаимосвязь понятий (объектов) предметной области в виде структуры, содержащей семантику отношений (связей) и понятий (вершин), называют семантическими сетями. Примером иерархических семантических сетей являются фреймы. На рис. IX приведен фрагмент семантической сети, описывающей взаимосвязь понятий в модели «Обрабатываемая поверхность — Метод обработки — Основное технологическое оборудование». Отношения f₁, f₂, f₃, f₄ и f₅ — это ассоциативные отношения (типа «быть согласованными/совместимыми»), остальные связи — это иерархические отношения (типа «часть—целое»).

Рис. IX. Семантическая сеть взаимосвязи атрибутов системы

«Обрабатываемая поверхность - Метод обработки –

Основное технологическое оборудование»

ЛИТЕРАТУРА

1. Гаврилов Д. А. Управление производством на базе стандарта MRP II. - СПб.: Питер, 2002. - 320 с.

2. ГаджинскийА. М Логистика: Учебник. — М.: Маркетинг, 1999. -228 с.

3. Гэлловэй Л. Операционный менеджмент: Пер. с англ. — СПб.: Питер, 2001. - 320 с.

4. Замшнова М. Е. Логистика: Учеб. пособие. - Саратов: Изд-во СГТУ, 1995.-168с.

5. Климов А. Н., Оленев И. Д., Соколицын С. А. Организация и планирование производства на машиностроительном заводе: Учебник. - Л.: Машиностроение, 1973. - 495 с.

6. Козловский В. А., Кобзев В. В., Савруков Н. Т. Логистика: Конспект лекций. - СПб.: Политехника, 1998. - 176 с.

7. Козловский В. А., Козловская Э. А., Савруков Н. Т¹. Логистический менеджмент: Конспект лекций. — СПб.: Политехника, 1999. — 275 с.

8. Козловский В. А., Маркина Т. В., Макаров В. М. Производственный и операционный менеджмент: Учебник. — СПб.: Специальная литература, 1998. - 366с.

9. Козловский В. А., Маркина Т. В., Макаров В. М. Производственный и операционный менеджмент: Практикум. - СПб.: Специальная литература, 1998. - 244 с.

10. Костоглодов Д. Д., Харисова Л. М. Распределительная логистика. -М.: Экспертное бюро, 1997. — 127 с.

11. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер. с англ. — М.: Прогресс, 1990. — 733с.

12. Кузин Б. И., Юрьев В. Н., Шахдинаров Г. М. Методы и модели управления фирмой. - СПб.: Питер, 2001. - 432 с.

13. Линдере М. Р., Фирон X. Е., Управление снабжением и запасами. Логистика / Пер. с англ. - СПб.: Полигон, 1999. - 768 с.

14. Логистика: Учебник/Под ред. Б. А. Аникина. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 352 с.

15. Макаров В. М. Производственный менеджмент. Модели и методы организации производственного процесса: Практикум. — СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. - 73 с.

16. Неруш Ю. М. Логистика: Учебник. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. -389с.

17. Новиков О. А., Уваров С. А. Логистика: Учеб. пособие. — СПб.: Бизнес-пресса, 1999. - 208 с.

18. Нъюстром Дж. В., Дэвис К. Организационное поведение: Пер. с англ. - СПб.: Питер, 2000. - 448 с.

19. Организация и планирование машиностроительного производства: Учебник / Под ред. М. И. Ипатова, В. И. Постникова и М. К. Захаровой. — М.: Высшая школа, 1988. - 367 с.

20. Организация, планирование и управление предприятием машиностроения: Учебник / И. М. Разумов, Л. А. Глаголева, М. И. Ипатов, В. П. Ермилов. — М.: Машиностроение, 1982. — 544 с.

21. Организация производства: Учебник / Под ред. О. Г. Туровца. — Воронеж, 1993. - 384 с.

22. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. Статические и динамические экспертные системы. — М.: Финансы и статистика, 1996.

23. Родников А. Н. Логистика: Терминологический словарь.— М.: ИНФРА-М, 2000. - 352 с.

24. СемененкоА. И. Предпринимательская логистика. — СПб.: Политехника, 1997. - 352 с.

25. Сергеев В. И. Логистика в бизнесе: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2001.-608 с.

26. Смехов А. А. Основы транспортной логистики.- М.: Транспорт, 1995.-197 с.

27. Смирнов А. В., Левашова Т. В., Пашкин М. П., Шилов Н. Г. Принципы построения систем для быстрой интеграции знаний из распределенных источников // Труды конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке». Див-номорское, Россия, сентябрь, 2001. — М.: Физматлит, 2001, т. 1, с. 105—119.

28. Соколицын С. А., Кузин Б. И. Организация и оперативное управление машиностроительным производством: Учебник. - Л.: Машиностроение, 1988. - 527 с.

29. Справочник по искусственному интеллекту / Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990, т. 1-2.

30. Стивенсон В. Д. Управление производством. - М.: Лаборатория базовых знаний, БИНОМ, 1998. - 928 с.

31. Транспортная логистика: Учеб. пособие/Под ред. Л. Б. Мироти-на. - М.: МГАДИ (ТУ), 1996. - 211 с.

32. Чейз Р. Б., Эквилайн Н. Дж., Якобе Р. Ф. Производственный и операционный менеджмент: Пер. с англ. — М.: Вильяме, 2001. - 704 с.

33. Adam Е. Е., Ebert J. R. Production and Operations Management: Concepts, Models and Behavior.- N. Y.: Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1990.

34. Ballou R. H. Basic Business Logistics. - Prentice-Hall International, 1996.

35. Ballou R. H. Business Logistics Management. - Prentice-Hall International, 1993.

36. Gruber T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications // Knowledge Acquisition Journal, 1993, v. 5, p. 199—220.

37. Guarino N. Some Organizing Principles for a Unified Тор-Level Ontology. Working Notes of AAAI Spring Symposium on Ontological Engineering. — Stanford, 1997.

38. Heizer J. H., Render В. Production and Operations Management: Strategies and Tactics. 3 ed.- Boston: Allyn and Bacon, 1993.

39. Little A. D. G. Models and Managers the Concept of a Decision. Calculus // Management Science, April, 1970, v. 16.

40. Mackworth A. K. Consistency in Networks of Relations//Artificial Intelligence, 1977, № 8, p. 99-118.

41. Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence / G. Weiss (ed). - L: MIT Press, 2000. - 619 p.

42. Sowa J. Knowledge Representation: Logical, Philosophical and Computational Foundation. - Boston: PWS Publishing, 1998.

43. TsangE. Foundations of Constraint Satisfaction. - Academic Press, 1993.

44. Vidale M. L. Walfe H. B. An operation Research Study of Sales Response to Advertising // Journal of Marketing, 1957, v. 33, p. 53-57.

45. Wild R. Production and Operations Management. Text and Cases. — Cassell Educational, 1997.

СОДЕРЖАНИЕ:

ПРЕДИСЛОВИЕ.. 4

1. ВВЕДЕНИЕ В ПРЕДМЕТ.. 5

1.1. Объект и предмет изучения, цель и задачи производственного менеджмента.. 5

1.2. Из истории развития производственного менеджмента.. 6

1.3. Сущность и функции производственного менеджмента.. 10

1.4. Конфликт целей производственного менеджмента.. 14

1.5. Менеджмент как системный процесс формирования управленческих решений.. 16

Часть I СТРАТЕГИЯ ПРОДУКТА 24

глава 2. ФОРМИРОВАНИЕ БАЗИСНЫХ СТРАТЕГИЙ ПРОДУКТА.. 24

2.1. Жизненный цикл продукта.. 24

2.1.1. Понятие и фазы жизненного цикла продукта. 24

2.1.2. Особенности производственного менеджмента по стадиям жизненного цикла. 25

2.2. Маркетинговая разработка продукта.. 30

2.2.1. Задачи маркетинга продкта. 30

2.2.2. Процесс маркетинга проду

⇐ Предыдущая 90 91 92 93 94 95 96 97 9899