МОДЕЛЬ СППР ДЛЯ МАЛОГО ПІДПРИЄМСТВА
Постановка проблеми
Процес управління підприємством складається з розробки, прийняття і реалізації стратегічних і тактичних управлінських рішень. Обмеженість людських ресурсів і постійне бажання скоротити витрати привели до створення систем, які можуть враховувати різні аспекти, які впливають на вибір того чи іншого варіанту в процесі прийняття рішень, а також визначати, які варіанти є кращими.
Полегшення керівної функції при плануванні виконання замовлень і організації їх виконання є масштабним завданням, що включає в себе кілька підзадач.
СППР - це сукупність інтелектуальних інформаційних програм і інструментальних засобів, які використовуються для маніпулювання даними, їх аналізу і представлення результатів такого аналізу кінцевому користувачеві. Сучасна СППР дозволяє передбачати ступінь впливу прийнятих рішень на подальший розвиток бізнесу. Таким чином, в СППР об'єднуються на загальній основі підходи, характерні для таких напрямків: прийняття рішень, отримання і представлення знань, побудова людино-машинних (діалогових) систем.
Розробляється СППР необхідна для полегшення процесу організації виробництва і буде вирішувати два завдання:
1. Оцінка доцільності виконання даного замовлення виходячи з ситуації на підприємстві, а також параметрів замовлення
2. Вибір оптимальної послідовності виконання розглянутого ряду замовлень виходячи з ситуації на підприємстві, а також параметрів замовлень
Оцінка доцільності виконання даного замовлення
Рішення даного завдання дозволить спростити керівництву вибір між тим, чи варто відхилити дане замовлення і не братися за його виконання, або навпаки, взятися. Таким чином, можна зробити висновок, що результатом роботи даної функції розроблюваної СППР має бути рада керівництву з двох можливих:
1. Виконання даного замовлення доцільно
2. Виконання даного замовлення недоцільно
Проаналізувавши деталі доставки, а також поточну ситуацію на підприємстві можна визначити ступінь корисності замовлення для даного підприємства. Ступінь корисності замовлення є визначальним критерієм, кото-рий буде визначати доцільність виконання даного замовлення.
Вибір оптимальної послідовності виконання розглянутого ряду замовлень
Обчислення оптимальної послідовності є завданням ранжирування. Рішення задачі ранжування замовлень відбувається в 2 етапи:
1. Оцінка корисності кожного замовлення
2. Ранжування замовлень
Проаналізувавши параметри кожного з замовлень, а також поточну ситуацію на підприємстві, можна визначити ступінь його корисності для даного підприємства, що дозволить визначити його пріоритет в рамках черзі виконання замовлень на підприємстві і ранжувати замовлення, сформувавши оптимальну для підприємства послідовність їх виконання.
Вибір оптимальної послідовності виконання розглянутого ряду замовлень
На роботу підприємства впливає ряд факторів, які необхідно проаналізувати для того, щоб врахувати їх вплив в розробляється СППР. Були виділені наступні внутрішні фактори:
1. Надійність замовника (функція N)
2. Ступінь достатності матеріалів для виконання даного замовлення на складі (функція M)
3. Ступінь завантаженості працівників, необхідних для виконання даного замовлення (функція Z)
4. Догляд працівників, необхідних для виконання даного замовлення на лікарняний (функція B)
5. Прибутковість (функція P)
На роботу підприємства впливає ряд факторів, які необхідно проаналізувати для того, щоб врахувати їх вплив в розробляється СППР. Були виділені наступні внутрішні фактори:
1. Стабільність подачі електроенергії (функція SE)
2. Стабильность водоснабжения(функция SV)
3. Стабільність водопостачання (функція SV)
4. Стабільність поставок матеріалів, необхідних для виробничого процесу (функція SPM)
Модель системи підтримки прийняття рішень
На підставі всіх перерахованих виробничих факторів і визначається ступінь корисності кожного замовлення для предпріятія.Под такою характеристикою як корисність замовлення розуміється сукупність двох обчислюваних коефіцієнтів для кожного з замовлень:
1. Коефіцієнт зручності
2. Коефіцієнт прибутковостіи
Так як корисність замовлення визначається перерахованими виробничими факторами, то, відповідно, і описані коефіцієнти для кожного замовлення залежать від наведених виробничих факторів. Коефіцієнт зручності (KoefU) залежить від ступеня достатності матеріалів, ступеня завантаженості працівників, від фактора догляду працівників на лікарняний, стабільність подачі електроенергії, стабільність водопостачання, стабільність загальнополітичної обстановки в регіоні, стабільність поставок матеріалів, необхідних для виробничого процесу.
KoefU=F(M, Z, B, SE, SV, SP, SPM);
Коефіцієнт прибутковості (KoefP) залежить від таких факторів як прибутковість і надійність замовника:
KoefP=F(N, P);
Через неравнозначности факторів прийнято рішення оцінити їх важливість, щоб врахувати це при навчанні нейронної мережі. Для цього був обраний метод аналізу ієрархій (МАІ). Цей метод дозволяє оцінити значимість кожного фактора в рамках поставленого завдання.
СППР повинна виконати оцінку доцільності виконання замовлення і вибір оптимальної послідовності виконання замовлень. У кожній з цих функцій необхідно визначити зручність і прибутковість кожного замовлення. Для реалізації цього завдання було вирішено використовувати нейронну мережу, яка буде навчатися на даних попередніх замовлень реально функціонуючого підприємства з виготовлення друкованих плат. Дані включають в себе набори факторів і оцінки зручності і корисності для кожного замовлення в рамках даних факторів. На входи нейронної мережі подаються виробничі фактори, а на виході отримуємо коефіцієнти прибутковості і зручності (мал. 1).
Малюнок 1 - Обчислення коефіцієнтів зручності і прибутковості
Дані, які необхідні для навчання нейронної мережі, зберігаються в базі даних. Ці дані включають значення виробничих факторів і відповідні їм експертні оцінки, а також експертні значення оцінки кожного виробничого фактора з точки зору його значущості. База даних для навчання нейронної буде заповнюватися даними, наданими приватним підприємством, що займається виготовленням друкованих плат.
У свою чергу, дані, які знадобляться при роботі системи підтримки прийняття рішень на підприємстві, а саме значення виробниц-дарських факторів розглядаються замовлень або вже розглянутих, дру-шими словами, всі дані, які беруть участь в роботі СППР зберігаються у спеціальній-ної базі даних, яка і буде забезпечувати інформаційну підтримку системи підтримки прийняття рішень.
Для того, щоб вибрати найкращу послідовність виконання замовлень, необхідно розглянути всі альтернативи. Кожна альтернатива є ще однією конкретну послідовність виконання зам-зов. Корисність кожної альтернативи визначається сумою корисностей всіх замовлень, що входять в дану послідовність. Також слід зазначити, що корисність замовлення не однакова в різних альтернативах, т.к в фактор зручності входять чинники, які залежать від черговості виконання замовлень. Це означає, що при кожному розрахунку корисності кожної альтернативи слід перераховувати і корисності кожного замовлення. Для того, щоб визначити оптимальну послідовність виконання замовлень, необхідно розглянути всі можливі альтернативи, знайшовши в рамках кожної загальний коеф-фициент зручності і прибутковості. Після цього необхідно знайти найбільш оптимальну альтернативу. Для даного процесу обраний метод мінімальних відстаней [4]. Кожна альтернатива матиме 2 характеристики по 2 критеріям - зручність і прибутковість, відповідно. В даному методі кожна альтернатива розглядається як точка в 2-вимірному просторі, а її характеристики по кожному критерію координата по відповідній осі (рис. 2). Крім точок-альтернатив (сині точки на рис. 2), на сформованої 2-мірної системі координат буде ще одна точка - Ідеал (зелена точка на рис. 2). Ця точка має координати, відповідні ідеальним значенням по кожному з критеріїв, отже, є абсолютно оптимальною в рамках даного процесу.
Малюнок 2 - Схема функціонування методу мінімальних відстаней
Таким чином, відстань між двома точками є еквівалентом ступеня різних двох альтернатив одночасно за всіма критеріями. Це означає, що обчисливши різність кожної точки-альтернативи від точки Ідеал, можна визначити порядок оптимальності альтернатив за такою логікою: чим менше альтернатива відрізняється від ідеалу, тим альтернатива оптимальніше, відповідно, чим менше відстань між точкою-альтернативою і точкою Ідеал (фіолетова пунктирна лінія рис. 2), тим альтернатива оптимальніше. Отже, відстань між цією точкою-альтернативою і точкою Ідеал можна вважати рангом даної альтернативи і розраховується за такою формулою [4]:
R(alernative)=((X(i)(ideal)-X(i)(alternative))^2+(X(i+1)(ideal)-X(i+1)(alternative))^2+...
+(X(N)(ideal)-X(N)(alternative))^2)^1/2
Де, alternative- номер поточної розглянутої точки-альтернативи, ideal-точка Ідеал, i-номер осі, X (i) (alternative) - координата точки-альтернативи номер alternative, а R (alernative) - відстань від поточної точки-альтернативи номер alternative до точки Ідеал (ранг альтернативи).
Альтернатива з найменшим рангом і буде найбільш оптимальною послідовністю виконання замовлень.
У разі функції оцінки доцільності виконання одного замовлення відбувається аналіз отриманих коефіцієнтів зручності і корисності шляхом порівняння їх із заздалегідь визначеними обмеженнями, обумовленими керівництвом підприємства на підставі особистих уподобань та корпоративних правил. Якщо отримані коефіцієнти вище мінімальних значень (обмежень), то виконання даного замовлення доцільно, в іншому випадку - ні. Таким чином, отримані коефіцієнти зручності і прибутковості є критеріями при оцінці доцільності виконання даного замовлення для даного підприємства:
1. – ЯКЩО KoefU> = A І KoefP> = B ТО замовлення слід виконати;
2. – В інших випадках - ні.
Тут A - певне керівництвом підприємства на підставі особистих уподобань та корпоративних правил мінімальне значення коефіцієнта зручності, а B - мінімальне значення коефіцієнта прибутковості
У разі ж функції вибору оптимальної послідовності виконання замовлень отримані для кожної альтернативної послідовності виконання замовлень пари коефіцієнтів будуть використовуватися в якості експертних оцінок для ранжування замовлень-альтернатив методом мінімальних відстаней, описаним вище. В результаті буде отримана послідовність замовлень, яка і буде оптимальною.
Висновки
Розроблено модель системи підтримки прийняття рішень для малого підприємства, яка допоможе поліпшити організацію виробництва шляхом полегшення керівної функції, зниження ризику прийняття неправильного виробничого рішення, що дозволить зменшити збитки і підвищити прибуток підприємства. В розроблену модель СППР входять засоби аналізу і збору даних, необхідних для прийняття рішення, які дозволять забез-печити інформаційну підтримку СППР, сам апарат прийняття рішення, що виконує, безпосередньо, роль механізму, що полегшує керівну функцію і дає рекомендації щодо доцільності виконання замовлення і побудови оптимальної послідовності виконання замовлень, а також призначений для користувача інтерфейс, який дозволяє ввести па-параметра замовлень і отримати рекомендації про доцільність викон ення окремо взятого замовлення або визначити оптимальну послідовність виконання замовлень, отриманих підприємством.
Список літератури
1. Сергей Гриняев. Нечеткая логика в системах управления [Текст]/ Сергей Гриняев: - Журнал «Компьютерра», Издательский дом «КОМПЬЮТЕРРА», 2002.
2. И. В. Матях, Е.О. Савкова, Корреляционный анализ методов определения весовых коэффициентов значимости для системы оценки социально-экономических показателей развития предприятия[Текст]/ И. В. Матях, Е.О. Савкова - ИНФОРМАТИКА И КИБЕРНЕТИКА №2, До-нецк ДонНТУ, 2015.
3. Fundamental research [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. Режим доступа: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=39225 - Исаев И.В., Рогачев А.Ф., ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный аг-рарный университет»
4. Fundamental research [Electronic resourse] / Интернет-ресурс. Режим доступа: http://www.rema44.ru/resurs/study/sppr/sppr09_expert.pdf - Системы поддержки принятия решений: экспертные методы
5. Сафин Г.Г., Групповая экспертная оценка деятельности операторов одним из методов теории принятия решений - журнал [Текст] / Сафин Г.Г., Абдрахманов А.А., Великанов В.С., Усов И.Г., Савельев В.И., Мацко Е.Ю. «Современные проблемы науки и образования», 2015.
