1. Актуальность темы.
2. Цели и задачи работы.
3. Научная новизна и практическая ценность.
4. Обзор существующих исследований и разработок.
5. Полученные и планируемые результаты по теме.
6. Заключение.
7. Список литературы.

Процесс обработки информации

(илл. - 3; кол-во повторений - 10)

Актуальность темы

Ухудшающееся в последние 10-15 лет экономическое положение предприятий угольной отрасли актуализировало решение задач по антикризисному управлению. Большинство специалистов по антикризисному управлению и руководителей предприятий отождествляют наступление кризиса с неблагоприятным влиянием внешних факторов и в качестве основного пути его преодоления рассматривают увеличение государственной поддержки шахт, привлечение государственных и негосударственных, отечественных и зарубежных инвестиций. Не отрицая важности финансовой поддержки и значимости действия внешних обстоятельств на функционирование угледобывающих предприятий, следует отметить, что в процессе поиска стратегий выхода из кризиса неоправданно мало внимания уделяется более рациональному использованию имеющихся внутренних резервов шахт. Убыточность многих угледобывающих предприятий в значительной мере обусловлена и недостаточно эффективным управлением, необоснованным ростом затрат на добычу угля, отсутствием механизмов, позволяющих максимально использовать имеющийся потенциал. При низком уровне управления и бесхозяйственности никакая, даже самая значительная финансовая и инвестиционная поддержка не позволит обеспечить эффективную добычу угля и не улучшит экономические показатели работы шахт.

Одним из направлений повышения эффективности управления угледобывающими предприятиями является реализация таких важнейших инструментов хозяйствования, как планирование и контроль. Однако практика показывает, что за последние годы на большинстве из них планирование перестало быть инструментом экономического роста. В настоящее время потеряна возможность управления расходами на основе планов, снижена ответственность за качество их разработки и отсутствует должный контроль за их выполнением. На многих шахтах планирование превратилось в инструмент получения дотаций на частичную компенсацию производственных затрат, а многие показатели планов рассчитываются на основе инструкций и методик, которые были разработаны еще в 70-80-е годы прошлого столетия. С тех пор произошли значительные изменения как в условиях хозяйствования, так и в научно-методических подходах к планированию, которые требуют учета при разработке планов. Прежняя система планирования оказалась принципиально непригодной к использованию на шахтах.

Горная промышленность характеризуется огромными масштабами производства, большими производственными затратами на добычу и переработку полезных ископаемых и имеет высокую народнохозяйственную значимость.

Повышению эффективности горного производства на современном этапе в большой степени поспособствует применение математических методов в планировании и управлении.

В системе плановых показателей особое место занимает объем добычи угля, который в значительной мере формирует величину многих других показателей, и в первую очередь - себестоимости добычи угля. План добычи угля напрямую связан с планом по труду и заработной плате, планами производственных затрат, а также финансовым и инвестиционным планами.

Основной отраслевой особенностью, которую необходимо учитывать в процессе планирования, является значительный удельный вес условно-постоянных затрат в себестоимости добычи угля (до 70% и более), поэтому основным фактором ее снижения является максимизация объемов добычи. Исходя из этого разрабатываемые планы на угледобывающих предприятиях должны быть ориентированы на данный фактор.

Цели и задачи работы

Целью является исследование существующих программных продуктов для планирования производства, а также разработка оптимизационной модели планирования с помощью єволюционных методов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Произвести исследование предметной области

2. Изучить особенности планирования на горнодобывающем предприятии

3. Составить математическую модель для данной задачи

4. Произвести анализ существуемых методов решения

5. Проанализировать программные достижения в данной области

6. Реализовать программный комплекс для оптимизационного планирования

Научная новизна и практическая ценность

В настоящее время на большинстве горнодобывающих предприятий планирование производства (т. е. планирование последовательности и темпов проведения подготовительных и добычных работ) осуществляется вручную, а следовательно, не оптимальным образом. Автоматизация процесса планирования (частичная или полная) позволит: повысить производительность труда планировщиков;составить оптимальные планы (краткосрочный и долгосрочный)производства; повысить прибыльность и рентабельность предприятия.

Использование математических методов в горной промышленности даст возможность выбирать оптимальные варианты развития и размещения производства, принимать оптимальные решения при разработке планов и в процессе их реализации, определять наиболее эффективные варианты реконструкции и расширения действующих предприятий, находить наиболее оптимальное сочетание трудовых и материальных затрат и т.д.

Особенностью процессов организации, планирования и управления на горных предприятиях в общем случае является необходимость принятия решений при огромном многообразии производственных ситуаций. При этом процессы принятия решений имеют две основные черты. Во-первых, принятие решений связано с выбором из множества решений, допускаемых обстоятельствами, некоторого одного, вполне определенного. То есть, всегда имеется множество вариантов принятия решения. Во-вторых, принятие решения всегда производится во имя той или иной цели и должно в наибольшей степени ей соответствовать. В связи с этим необходимо уметь количественно оценивать степень осуществления цели при каждом варианте решения.

Обзор существующих исследований и разработок

Whittle Programming Pty Ltd. (Meльбурн, Aвстралия)

FOUR-X

Анализирует и предсказывает оптимальный контур карьер при составлении долгосрочных планов для проектируемых и действующих предприятий. Позволяет принять во внимание сразу несколько полезных компонентов или конечных продуктов, выполняя детальный количественный и качественный анализ, рассчитывая коэффициенты вскрыши, чистую и дисконтированную прибыль. Для разных полезных компонентов можно задавать различные значения цен и коэффициентов извлечения. FOUR-X может использоваться для проектирования границ, на стадии технико-экономического обоснования, для анализа чувствительности, анализа риска капиталовложений, при календарном планировании и решении задач бурения скважин по оптимальной сетке.

Геоинформационная система K-MINE R

Геоинформационная система K-MINER (ГИС K-MINER) разработки предприятия "КРИВБАССАКАДЕМИНВЕСТ" - это инновационный программный продукт, предоставляющий возможность объединения трехмерного изображения территории (электронное отображение карт, схем, космо-, аэроизображений земной поверхности) с информацией табличного типа (разнообразные статистические данные, списки, экономические показатели и т.д.) с целью решения технологических задач промышленных предприятий.
ГИС K-MINER является уникальной по функциональным возможностям программной реализацией в области ГИС-технологий, не имеющей аналогов в Украине, позволяет использовать мощный инструментарий визуализации и обработки данных. ГИС имеет модульную структуру, состоит из множества взаимосвязанных модулей, работающих под единой информационной оболочкой, с единым форматом данных, с типизированным пользовательским интерфейсом, что делает систему простой и удобной в использовании. ГИС K-MINER завоевала популярность и вошла в число лидеров отрасли. Успеху способствовали оригинальные инновационные решения и многофункциональность.

Геоинформационная система K-MINER позволяет решать комплексный спектр задач, начиная от подготовки данных для создания цифровых моделей (по результатам перевода в векторный формат геологической, маркшейдерской, другой документации и обработки данных аэрофотосъемок) и заканчивая решением технологических и оптимизационных задач предприятий горной отрасли, например, задач формирования трехмерных блочных и каркасных моделей месторождений полезных ископаемых, поверхностей карьеров, шахт, отвалов, инженерных сооружений, экологического мониторинга, задач планирования, проектирования горных работ, проектирования и ведения буро-взрывных работ и т.д.

Модуль K-Plan предназначен для выполнения задач текущего и перспективного планирования горных работ для предприятий с открытым и подземным способом добычи. При использовании модуля решаются следующие задачи оптимизационного характера: набор объемов плановой добычи руды и пород для разных типов экскаваторных заходок (при открытом способе добычи) или выемочных камер (при подземном), планирование горных работ в карьерах с оптимизацией мест размещения выемочных блоков и очередности их отработки; оптимизация вариантов вывоза неоднородной и однородной горной массы на пункты разгрузки для разных технологий; оперативное планирование горных работ с возможностью корректирования при изменении производственной ситуации и факторов; оптимизация мест заложения автомобильных и железнодорожных съездов и т.п.

Корпоративные системы

Программные продукты, реализующие алгоритмы оптимизации для составления детальных производственных расписаний, относятся к классу APS-систем (Advanced Planning & Scheduling). Это относительно молодое направление корпоративных информационных систем, возникшее в конце 80-х годов и снискавшее среди менеджеров по логистике и планированию западных предприятий заслуженное уважение. Большинство APS-систем являются инструментами имитационного моделирования производственной деятельности и применяются для поддержки принятия решений в области операционного менеджмента промышленных предприятий.

Подобное планирование предполагает последовательное решение ряда задач анализа имеющихся возможностей, формулирования производственной программы, составления технологического расписания, контроля хода его выполнения.

Для заданных высшим руководством предприятия целей и показателей эффективности эта программа позволяет сформулировать такие составные правила разрешения конфликтов планирования, которые обеспечат достижение поставленных целей вне зависимости от меняющихся внешних условий (т. е. находит глобально оптимизированный план).

При этом используются многочисленные алгоритмы оптимизации (часть из которых описана выше), рассматривающие систему планирования как чёрный ящик. На его входе задаются различные значения параметров планирования, после чего оценивается эффективность получаемых расписаний с точки зрения ключевых показателей эффективности.

Инструменты, использующие генетические алгоритмы.

Генетические алгоритмы оптимизации решений используются в пакетах Genetic Hunter фирмы WARD System и Evolver фирмы Axcelis. Пакеты сходны по конструкции и выполняемым функциям, поэтому рассмотрим их общие свойства и характеристики. Оба пакета предоставляют возможность автовыделения множества значений переменных, возможность задания ограничивающих условий в процессе оптимизации, возможность явного задания параметров скрещивания и мутации, возможность задания различных типов преобразования (кодирования) переменных, возможность задания различных типов целевой функции (минимум, максимум, значение), возможность задания параметров остановки процесса. Пакет Evolver, кроме того, предоставляет возможность визуализации вычислений. Оба пакета рассчитаны на применение в составе программы Microsoft Excel, написаны на языке Visual Basic for applications (VBA) и представляют собой один или несколько файлов-приложений Excel (*.xla), которые отвечают за работу интерфейса Excel, а также наборов библиотек *.dll, и файлы Excel *.xls, содержащие демонстрационные примеры.

Опыт применения.

В практическом применении известны примеры решения задач формирования оптимальных портфелей, нахождения оптимальных комбинаций решающих правил для принятия решения в управлении финансовыми ресурсами, весьма положительные результаты достигаются при использовании генетической оптимизации в процессах настройки нейросетей для оценок и прогнозов в финансовом анализе. Во многом генетические оптимизационные алгоритмы как частный случай в круге задач искусственного интеллекта - явление достаточно новое применительно к финансовым задачам, поэтому вызывает множество вопросов, но, тем не менее, предоставляет обширное поле деятельности для финансовых аналитиков и экспертов.

Полученные и планируемые результаты по теме

Исследование предметной области

В маркшейдерском отделе ведутся расчеты по лавам (удельный вес пласта, мощность пласта, подвижение пласта и т.д.) и составляется «График ввода-выбытия лав». Эти данные составляют основу документа «План добычи рядового угля». Данный документ, а также «График ввода-выбытия лав» распечатываются, утверждаются и передаются в планово-экономический отдел.

В техническом отделе производятся расчеты расхода воздуха, максимального количества добычи угля и т.д., и заносятся в «Паспорт выемочного участка». Технические расчеты проделываются для каждого периода работы лавы.

В планово-экономическом отделе рассчитывается планируемая себестоимость угля на данный месяц, учитывая все статьи расходов. На основании этих данных отдел заполняет «Анализ себестоимости» (планируемое количество всех затрат в отдельности). Далее этот документ передается в материальную бухгалтерию. Она рассчитывает стоимость расходов по плану, а также расход материалов и их стоимость по факту. Данный документом подписывается главным бухгалтером, подтверждается заместителем директора по экономическим вопросам. Копию возвращают в планово-экономический отдел.

На основании данных маркшейдерского и технологического отделов, а также планируемой себестоимости, в планово-экономическом отделе, разрабатывается план добычи угля на месяц по шахте и распределяется между отдельными участками при обязательном соблюдении налагаемых условиями производства необходимых технологических требований. «План добычи рядового угля» передается начальникам участков.

Далее в плановом отделе производится расстановка численности работников. Плановый отдел заполняет столбцы «Плановая численность» и «Коэффициент списочного состава». Потом этот документ передается в отдел нормирования труда и заработной платы. В этом отделе заполняют «Численность по нормам» и согласовывают с директором по производству. Далее передают начальнику участка, который заполняет оставшиеся колонки и в конце месяца, после утверждения директором шахты, возвращает в плановый отдел.

Ежесуточно с ОТК в планово-экономический отдел поступают сведения о добыче рядового угля.

На основании сведении о добыче рядового угля по участкам в плановом отделе рассчитывается фактическая добыча угля за месяц.

В плановом отделе составляют отчетную документацию, на основании плана и факта каждый месяц, квартал, год.

Математическая постановка задачи

На горных предприятиях определяемый планом объем добычи ежемесячно распределяется между отдельными действующими участками так, чтобы обеспечивалась минимальная себестоимость единицы добываемого полезного ископаемого при обязательном соблюдении налагаемых условиями производства необходимых технологических требований.

Рассмотрим эту задачу на примере угольной шахты. Ее плановая месячная добыча должна быть распределена между отдельными лавами с соблюдений ограничений по зольности угля и условий вентиляции, причем общешахтная себестоимость 1т угля должна быть минимальной.

Для составления математической модели этой задачи будем считать, что на шахте имеется n действующих лав. Кроме того, введем следующие обозначения:

- суммарная себестоимость добычи транспортирования 1т угля по i-й лаве;

- зольность угля соответственно по i-й лаве и шахте в целом;

D - плановый месячный объем добычи угля на шахте;

- сменная производительность труда рабочего в i-й лаве;

- нормативное количество воздуха на одного рабочего в единицу времени;

Q - расход воздуха по шахте в единицу времени, определяемый

возможностью системы вентиляции;

m - количество рабочих смен в рассматриваемом месяце;

- искомый месячный объем добычи угля в i-й лаве;

Математически задача состоит в определении величины при всех i1:n таким образом, чтобы была минимальной функция

при ограничениях:

выполнение плана добычи по шахте

обеспечение плановой зольности угля по шахте

обеспечение проветривания лав

требование неотрицательности искомых величин

(i1:n).

В данной модели не учитывается целый ряд технологических ограничений. Этот недостаток устраняется введением в модель соответствующих ограничений. Например, если - максимально возможный по техническим условиям объем добычи по i-й лаве, а - пропускная способность транспортной магистрали от i-й лавы, то следует в модель ввести ограничение сверху

,

где обозначено

.

На практике имеются еще ограничения, связанные с правильным порядком отработки лав на одном крыле, на сближенных пластах, на этаже при подэтажной системе разработки. Эти ограничения учитываются введением в модель неравенств вида

,

где i – номер передней лавы на крыле или лавы на верхнем пласте; k – номер лавы, следующей за i-й лавой, на крыле или на ниже лежащем пласте.

Коэффициент определяется отношением мощностей отрабатываемых пластов, плотностей угля, длин и месячных подвиганий i-й и k-й лав.

В данной модели все ограничения, в том числе и дополнительно рассмотренные, линейны. Однако целевая функция нелинейна и вся задача относится к нелинейному программированию.

Заключение

Выбранная тема магистерской работы является актуальной, особенно в нашей стране.Так как горная промышленность характеризуется огромными масштабами производства, большими производственными затратами на добычу и переработку полезных ископаемых и имеет высокую народнохозяйственную значимость.

Повышению эффективности горного производства на современном этапе в большой степени поспособствует применение математических методов в планировании и управлении.

Был произведен обзор существующих исследований и разработок. В этой работе приведены основные и в основном инностранных фирм. Есть конечно и некоторые продукты наших фирм, но они, как правило, узкоспециализированные.

В магистерской работе необходимо выполнить ряд поставленных задач. Некоторые из них уже рассмотренны в данной работе, остальные необходимо доработать или рассмотреть полностью.

Список литературы

1. Математические методы решения задач организации работ в очистном забое угольной шахты, краткий научный отчет рук. А.С.Астахов, Э.И.Гойзман., Москва.,1966г.
2. Развитие отраслевой автоматизированной системы управления угольной промышленностью. Труды института (Государственный проектно-конструкторский и научно-исследовательский институт по автоматизации угольной промышленности) Гипроуглеавтоматизация. По материалам ВНИИУуголь. – М.: ВНИИУуголь, 1981г.
3. Планирование добычи угля на шахтах на основе использования метода ограничений. А.Акмаев, И.Марушкевич, Р.Белозерцев// Энергетическая политика Украины. – 2005.-№1 – С.50-53.
4. Планирование и оптимизация: от Вергилия до…APS-системы. Илья Маляренко //Корпоративные системы PC WEEK/RE. - №27 – 25июля,2006 – С.30-32.
5. Зайченко Ю.П. Исследование операций: Учеб. пособие для студентов вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – Киев: Вища школа. Головное изд-во, 1979.
6. Пучков Л.А., Федунец Н.И., Потресов Д.К. Автоматизированные системы управления в горнодобывающей промышленности: Учебник для вузов. – М.: Недра, 1987.
7. Колганов Л.С., Майзель Л.Л.,Соколов В.П. Оперативное планирование на шахтах в АСУ производственного объединения. – М.: Недра, 1980.
8. Оптимизация основных параметров разработки сложного угольного месторождения с применением ЭВМ. Кузюков Ф.Ф., Мичков В.А., Корнилков В.Н., Подюков
9. А.И.Орлов.Основы теории принятия решений. Учебное пособие. Москва, 2002.