Вступ

Актуальність теми

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами

Мета і задачі розробки і дослідження

Мета роботи

Ідея роботи

Основні задачі розробки і дослідження

Предмет розробки і дослідження

Об'єкт розробки і дослідження

Методологія та методи дослідження

Планована наукова новизна

Практичне значення отриманих результатів

Апробація роботи

Огляд досліджень і розробок за темою

На локальному рівні

На національному рівні

На глобальному рівні

Опис підсистеми, яка розробляється

    Сутність прогнозування й планування випуску продукції полягає в обґрунтуванні цілей і способів їх досягнення на основі виявлення комплексу завдань і робіт, а також визначення ефективних методів і способів, ресурсів усіх видів, необхідних для виконання цих завдань і встановлення їх взаємодії. Планування є однією з найважливіших умов організації ефективної роботи підприємства. Планування охоплює основні напрямки господарської діяльності – продажу, закупівлі, виробництво, керування коштами у взаємодії між собою. Планування опирається на прогнозування попиту, аналіз і оцінку наявних ресурсів, перспектив розвитку підприємства.
    Оптимізація структури сировини при плануванні випуску продукції є істотним джерелом резервів збільшення суми прибутку. Логічно припустити, що підприємству вигідно збільшувати частки тих виробів, які приносять максимальний прибуток. Але завжди слід пам'ятати про ряд обмежень, що не дозволяють відмовитися від менш рентабельної продукції:
1) потенційний попит на продукцію досить динамічний і диференційований у часі й просторі. Ті вироби й торговельні марки, які затребувані в цей момент часу, можуть втратити свою споживчу привабливість через деякі проміжки часу;
2) основні виробничі фонди потребують постійної експлуатації, налагодження й обслуговуванні. Простої встаткування – це завжди несприятливий фактор для виробництва.
    Планом випуску продукції визначаються:
а) кількісні показники виробництва;
б) обсяг випуску продукції, який залежить від наступних факторів:
    - вихідного розміру наявних виробничих потужностей;
    - кількості й виду встановленого на підприємстві встаткування, його продуктивності, можливості найкращого використання, плану ремонту;
    - кількості робочого часу в періоді, що планується;
    - асортиментів продукції (замовлень клієнтів), який залежить від сезону (пори року), моди й потреб населення;
    - ресурсів сировини й лімітів витрати його на одиницю продукції і його якості.
    Для кожного періоду, охоплюваного планом, необхідно визначити дві змінні: обсяг виробництва в даний період; кількість ресурсів, використовуваних у даний період. План випуску продукції відбиває номенклатуру й асортименти виробництва продукції відповідно до плану реалізації, зобов'язаннями підприємства й економічними умовами.
    Планування й прогнозування продукції, що випускається, включає розв'язок ряду завдань. Насамперед, прогнозується попит на продукцію, що випускається підприємством. Далі планується номенклатура, асортименти й обсяг випуску продукції відповідно до прогнозу. Номенклатура виробництва являє собою перелік виробів (готових виробів, напівфабрикатів і т.п.), які підлягають виготовленню на підприємстві в плановому періоді. Асортименти продукції характеризує співвідношення питомих ваг окремих видів виробів у загальному випуску продукції. Номенклатура, асортименти й обсяг виготовленої підприємством продукції встановлюються на основі централізованого завдання по поставках найважливіших видів продукції й портфеля замовлень підприємства з урахуванням його спеціалізації. При цьому враховуються й договори по кооперованих поставках, укладені підприємством.
    Номенклатура продукції, що випускається, може бути досить великою, підприємство оснащується більшою кількістю встаткування різного профілю й призначення. У цьому випадку доцільно вдосконалювати структуру випуску тільки тієї продукції, питома вага якої в загальному обсязі випуску досить високий.
    Необхідною умовою збільшення кількості виробництва певних виробів є універсальність устаткування для їхнього виробництва. План випуску продукції може вплинути на величину цілого ряду витрат, у тому числі: витрати зберігання готової продукції; витрати ведення портфеля відкладених замовлень; витрати, пов'язані з позаурочною роботою або простоєм працівників; витрати, пов'язані з передачею частини робіт субпідрядникам; витрати, пов'язані з найманням і звільненням працівників.
    Завдання оптимізації структури сировини при плануванні випуску продукції повинне зважуватися на кожнім промисловім підприємстві, яке зацікавлено в максимізації прибутки від продажу продукції, що випускається.
    Функціонально-структурна схема підсистеми наведена на рис. 1.

Рисунок 1 – Функціонально-структурна схема підсистеми планування й прогнозування випуску продукції

Методи і засоби дослідження та розв'язання поставленої задачі

Постановка задачі оптимізації

    Для планування й прогнозування випуску продукції застосовуються методи системного аналізу, математичного моделювання, багатокритеріальної оптимізації, експертних оцінок і нові інформаційні технології.
    Для розв'язку завдання оптимізації виявляється той параметр, який визначає ступінь досконалості розв'язку виниклої проблеми. Цей параметр зазвичай називають цільовою функцією або критерієм якості. В економічних завданнях це, як правило, максимізація прибутку. Далі встановлюється сукупність величин, які визначають цільову функцію. Нарешті, формулюються всі обмеження, які повинні враховуватися при розв'язку завдання. Після цього будується математична модель, що полягає у встановленні аналітичної залежності цільової функції від усіх аргументів і аналітичного формулювання супутніх завданню обмежень. Отже, нехай у результаті формалізації прикладного завдання встановлене, що цільова функція

,

(1)

де безліч Х – узагальнення обмежень, його називають безліччю припустимих розв'язків. Суть проблеми оптимізації полягає в пошуку на безлічі Х – безлічі припустимих розв'язків такого розв'язку , при якім цільова функція f досягає найменшого або найбільшого значення (2).

(2)

    У якості критеріїв оптимізації обираємо наступні: обмеженнями будуть максимальне завантаження встаткування й мінімальне використання ресурсів, а цільовою функцією – максимум прибутки (3). На підставі цього одержуємо необхідний нам розв'язок, тобто план випуску продукції.

,

(3)

Розв'язок задачі планування за допомогою генетичних алгоритмів

    Генетичні алгоритми – це аналітичні технології, створені й вивірені самою природою за мільйони років її існування. Вони дозволяють вирішувати завдання прогнозування, класифікації, пошуку оптимальних варіантів, і зовсім незамінні в тих випадках, коли у звичайних умовах розв'язок завдання заснований на інтуїції або досвіді, а не на строгому (у математичному змісті) її описі.
    Нехай дана деяка складна функція (цільова функція), що залежить від декількох змінних, і потрібно знайти такі значення змінних, при яких значення функції є максимальним. Завдання такого роду називаються завданнями оптимізації й зустрічаються на практиці дуже часто.
    Один із прикладів – завдання планування випуску продукції. У цім завданні змінними є обсяги випуску продукції, а функцією, яку потрібно максимізувати, сумарний дохід підприємства. Також дані значення цін реалізації продукції, усіх витрат по кожному виробу, норм витрат і фонду часу.
    Спробуємо розв'язати це завдання, застосовуючи відомі нам природні способи оптимізації. Будемо розглядати кожний варіант випуску продукції (набір значень змінних) як індивідуума, а прибутковість цього варіанта – як пристосованість цього індивідуума. Тоді в процесі еволюції (якщо ми зуміємо його організувати) пристосованість індивідуумів буде зростати, а виходить, будуть з'являтися усе більш і більш дохідні варіанти планів. Зупинивши еволюцію в деякий момент і вибравши найкращого індивідуума, ми одержимо досить гарний розв'язок завдання.
    Генетичний алгоритм – це проста модель еволюції в природі, реалізована у вигляді комп'ютерної програми. У ньому використовуються як аналог механізму генетичного спадкування, так і аналог природного добору. При цьому зберігається біологічна термінологія в спрощеному виді.
    Метод моделювання генетичного спадкування наведено в табл. 1.

    Таблиця 1 – Моделювання генетичного спадкування

Хромосома	Вектор з нулів і одиниць. Кожна позиція називається геном
Індивідуум = Генетичний код	Набір хромосом = варіант розв'язку задачі
Кросинговер	Операція, при якій дві хромосоми обмінюються своїми частинами
Мутація	Випадкова зміна однієї або декількох позицій у хромосомі

    Щоб змоделювати еволюційний процес, згенеруємо спочатку випадкову популяцію – кілька індивідуумів з випадковим набором хромосом (числових векторів). Генетичний алгоритм імітує еволюцію цієї популяції як циклічний процес схрещування індивідуумів і зміни поколінь. Життєвий цикл популяції – це кілька випадкових схрещувань (за допомогою кросинговеру) і мутацій, у результаті яких до популяції додається якась кількість нових індивідуумів.
    Відбір у генетичному алгоритмі – це процес формування нової популяції зі старої, після чого стара популяція гине.
    Відбір у генетичному алгоритмі тісно пов'язаний із принципами природного добору в природі. Цей зв'язок представлений у табл. 2.

    Таблиця 2 – Зв'язок відбору в генетичному алгоритмі із принципами природного добору в природі

Пристосованість індивідуума	Значення цільової функції на цьому індивідуумові
Виживання найбільше пристосованих	Популяція наступного покоління формується відповідно до цільової функції. Чим більше пристосований індивідуум, тим більше ймовірність його участі в кросинговері

    Після відбору до нової популяції знову застосовуються операції кросинговеру й мутації, потім знову відбувається відбір, і так далі.
    Таким чином, модель відбору визначає, яким образом слід будувати популяцію наступного покоління. Як правило, імовірність участі індивідуума в схрещуванні береться пропорційної його пристосованості. Часто використовується так звана стратегія елітизма, при якій кілька кращих індивідуумів переходять у наступне покоління без змін, не беручи участь у кросинговері й відборі. У будь-якому разі, кожне наступне покоління буде в середньому краще попереднього. Коли пристосованість індивідуумів перестає помітно збільшуватися, процес зупиняють і в якості розв'язку завдання оптимізації беруть найкращого зі знайдених індивідуумів.
    Вертаючись до завдання побудови оптимального плану, необхідно пояснити особливості реалізації генетичного алгоритму в цьому випадку:
- Індивідуум = варіант розв'язку завдання = набір з m хромосом Хj, де m – кількість виробів, вироблених підприємством;
- Хромосома Хj = обсяг випуску продукції j = 16 – розрядний запис цього числа.
    Тому що обсяги продукції обмежені, не всі значення хромосом є припустимими. Це враховується при генерації популяцій.
    Внаслідок вищерозглянутих особливостей генетичного алгоритму, можна сказати, що він являє собою комбінацію переборного й градієнтного методів. Механізми кросинговеру (схрещування) і мутації реалізують переборну частину, а відбір кращих розв'язків – градієнтний спуск.
    Тобто, якщо на деякій безлічі задана складна функція від декількох змінних, тоді генетичний алгоритм є програмою, яка за припустимий час знаходить крапку, де значення функції перебуває досить близько до максимально можливого значення. Вибираючи прийнятний час розрахунків, одержуємо кращі розв'язки, які можна одержати за цей час.
    Простий генетичний алгоритм випадковим образом генерує початкову популяцію. Робота генетичного алгоритму представляє ітераційний процес, який триває доти, поки не виконається задане число поколінь або будь-який інший критерій зупинки. У кожнім поколінні генетичного алгоритму реалізується відбір пропорційно пристосованості, однокрапковий кросинговер і мутація.
    Спочатку, пропорційний відбір призначає кожній структурі ймовірність Ps(і) рівну відношенню її пристосованості до сумарної пристосованості популяції:

(4)

Нейронні мережі для рішення задачі прогнозування

Опис отриманих і запланованих результатів

    За результатами аналізу опису підсистеми планування й прогнозування випуску продукції:
    - уточнені й доповнені принципи планування в умовах невизначеності, а також уведене поняття адаптивного планування виробничої програми підприємства;
    - проведена ідентифікація системотворчих факторів, що виявляють вплив на планування випуску продукції на підприємстві й відбивають галузеву специфіку;
    - визначена вхідна інформація, необхідна для побудови підсистеми.
    Методологічну основу дослідження склали положення системного аналізу, методи планування виробничої програми підприємства, методи математичної статистики, економіко-математичні методи й моделі, експертні методи, методи прийняття управлінських розв'язків в умовах невизначеності.
    У роботах багатьох авторів робляться спроби обліку невизначеності шляхом використання різних методологічних підходів. Пропоновані підходи, безумовно, представляють як науковий, так і практичний інтерес. Разом з тим ми дійшли висновку, що не існує досить універсальних способів формування плану випуску продукції підприємства, у яких були б комплексно враховані всі фактори, що забезпечують ефективність даного процесу.
    На жаль, класичні методики виявляються малоефективними в багатьох практичних завданнях. Це пов'язане з тим, що неможливо досить повно описати реальність за допомогою невеликого числа параметрів моделі, або розрахунки моделі вимагають занадто багато часу й обчислювальних ресурсів. Через недоліки традиційних методик в останні 10 років іде активний розвиток аналітичних систем нового типу. У їхній основі – технології штучного інтелекту природні процеси, що імітують, такі як діяльність нейронів мозку або процес природного добору. Найбільш популярними й перевіреними із цих технологій є нейронні мережі й генетичні алгоритми, які можна використовувати для розв'язку завдання планування й прогнозування випуску продукції на підприємстві.
    У результаті виконання роботи був розроблений алгоритм роботи підсистеми планування й прогнозування випуску продукції в умовах швейного підприємства АТЗТ «ДОТІ» (рис. 2).
    У роботі також планується створення програми, що реалізує розроблений алгоритм роботи підсистеми.

Висновки

    Провівши дослідження з обраної теми, можемо зробити наступні висновки:

•   успіх діяльності будь-якого підприємства залежить від правильно розробленої стратегії випуску продукції;
•   планування випуску продукції містить у собі визначення асортиментів випуску продукції, обсягу випуску й строків формування плану на основі розробленого прогнозу;
•   зроблений аналіз існуючих систем і підсистем, на закінчення якого обґрунтована актуальність створення підсистеми планування й прогнозування випуску продукції в умовах підприємства АТЗТ «ДОТІ»;
•   проведений огляд методів планування й прогнозування випуску продукції. Аналіз показав, що найбільш підходящим є використання нейронних мереж і генетичних алгоритмів у зв'язку з тим, що обоє ці методу дозволяють вирішувати завдання, у яких вихідні дані можуть бути неповними, що цілком відповідає вимогам, пропонованим для розв'язку поставленого завдання.

Список літератури