Планирование и оптимизация элементов производственной системы: Методические указания к выполнению курсового проекта по дисциплине «Производственный менеджмент»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АРХИТЕКТУРНО-СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (СИБСТРИН)

Кафедра менеджмента

ПЛАНИРОВАНИЕ

И ОПТИМИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ

Методические указания к выполнению курсового проекта по дисциплине «Производственный менеджмент» для студентов специализации 080502 всех форм обучения

НОВОСИБИРСК 2007

Методические указания разработаны доцентом А.А.Шерстяковым

Утверждены методической комиссией института экономики и менеджмента

Рецензенты

- Л.Ф.Манаков, доктор экон. наук, профессор, зав.кафедрой менеджмента (НГАСУ)

- В.В.Герасимов, доктор техн. наук, профессор кафедры ПФУ (НГАСУ)

(С)  Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет (Сибстрин), 2007

ВВЕДЕНИЕ

Практика управления производством предусматривает решение многочисленных задач в области планирования и организации производства, для многих из которых разработаны эффективные методики и алгоритмы решения. Формирование у студентов навыков решения таких задач с использованием известных математических методов и является основной целью настоящего курсового проекта.

Ввиду значительного объема исходной информации для выполнения курсового проекта, каждому студенту выдается индивидуальное задание в печатном виде (к разделам 1-4) и в виде файлов Excel (к разделам 5-6). Указанные файлы содержат не только задания, но и программу, выполняющую необходимые расчеты по этим разделам. Желательно выполнение всех разделов с использованием машинных вычислений в Excel, тем не менее, расчеты по разделам 1-5 возможно провести и вручную.

СОСТАВ КУРСОВОГО ПРОЕКТА

Введение

1. Прогнозирование спроса методом декомпозиции временного ряда

2. Агрегатное планирование производственной системы

3. Управление снабжением и запасами

3.1 Парето – анализ

3.2 План поставок для материалов группы С

3.3 План поставок материалов группы В

3.4 План поставок материалов группы А

4. Краткосрочное планирование и составление расписания работ

4.1 Планирование загрузки производственной системы как единого рабочего центра

4.2 Планирование загрузки двух рабочих центров

4.3 Метод Петрова – Соколицына

5. Обоснование инвестиционного плана методом дерева решений

6. Балансирование поточной линии с использованием имитационной модели

Заключение

Литература

1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА МЕТОДОМ ДЕКОМПОЗИЦИИ ВРЕМЕННОГО РЯДА

В курсовом проекте предполагается наличие только трендовой и сезонной компонент спроса, и используется мультипликативная модель прогноза.

Исходными данными являются значения объема продаж помесячно за предшествующие три года. Порядок прогнозирования следующий:

1. Определяют сезонные индексы для каждого месяца по формуле:

где Si – сезонный индекс для i-го месяца;

 - средний спрос в i месяце за три года;

- средний месячный спрос за три года.

2. Исключают из исходных данных сезонность, делением объема продаж в каждом месяце на соответствующий месячный индекс сезонности.

3. Строят график полученного временного ряда и проводят его анализ. По форме полученного графика следует определить, относится ли весь временной ряд к одному этапу жизненного цикла продукта. Если это так, для последующего анализа используют весь временной ряд. Если же на графике визуально выделяется несколько этапов жизненного цикла, для дальнейшего анализа необходимо использовать только данные, относящиеся к последнему этапу.

4. Определяют вид функции тренда. Для всех стадий жизненного цикла допустимо использовать линейный тренд, но на переходных участках используется экспоненциальная функция (начало стадии роста), и логарифмическая (окончание стадии развертывания).

5. Определяется функция тренда. В MS Excel необходимо построить график на основе данных, определенных в п.3, выделить график, и после правого щелчка мыши выбрать опцию «добавить линию тренда». Далее в открывшемся окне необходимо указать тип функции тренда, и, открыв вкладку «параметры», выбрать опции «показывать уравнение на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации».

Величина достоверности аппроксимации должна превышать значение 0,7, в противном случае необходимо пересмотреть вид функции тренда или включаемые в трендовый анализ исходные данные (этап 3 и 4)

6. Используя уравнение функции тренда, вычислить трендовый прогноз, подставляя в уравнение порядковые номера последующих 12 месяцев.

7. Окончательный прогноз определяется с учетом сезонных индексов по формуле:

Fi = Ti ∙ Si,

где Fi – прогноз спроса на i-й месяц;

Ti – прогноз в соответствии с трендовой функцией;

Si – сезонный индекс месяца i.

Величина прогноза округляется до целых значений.

Рассмотрим пример расчета прогноза. Расчет индексов сезонности приведен в таблице 1. Средний спрос в определенном месяце определяется как среднее арифметическое (например, в январе (326+303+665)/3 = 431,3. Средний спрос за весь период (1025,7) определен как среднее арифметическое значение по всем 36 месяцам. Индекс сезонности определен делением значений среднего спроса в определенном месяце на среднее за 3 года, например в январе 431,3/1025,7 = 0,4205. Значения после исключения сезонности определяются делением значений спроса на индекс сезонности, например 326/0,4205 = 775.

График спроса после исключения сезонности приведен на рисунке 1. Видно, что тенденция изменения спроса в течение первого года не совпадает с таковой в последующие два года. В течение первого года наблюдается стадия рождения, далее происходит рост рынка. В связи с этим нецелесообразно включать в трендовый анализ данные первого года. Трендовый анализ (рисунок 2) проведен только по данным последних двух лет. Величина достоверности аппроксимации превышает 0,7.

Таблица 1 Расчет индексов сезонности и исключение сезонности из значений спроса (пример)

Показатель	Год													За весь период
		1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
Значение спроса (исходные данные)	1	326	344	345	412	573	625	703	746	668	581	575	443
	2	303	361	394	503	716	837	984	1161	1049	1103	1091	897
	3	665	799	871	1121	1626	1851	2240	2677	2373	2421	2547	1993
Средний спрос		431,3	501,3	536,7	678,7	971,7	1104,3	1309,0	1528,0	1363,3	1368,3	1404,3	1111,0	1025,7
Индекс сезонности		0,42	0,49	0,52	0,66	0,95	1,08	1,28	1,49	1,33	1,33	1,37	1,08
Значение спроса после исключения сезонности	1	775	704	659	623	605	580	551	501	503	436	420	409
	2	721	739	753	760	756	777	771	779	789	827	797	828
	3	1581	1635	1665	1694	1716	1719	1755	1797	1785	1815	1860	1840

  

Рис.1  График спроса после исключения сезонности       Рис. 2  Трендовый анализ спроса

Для получения прогноза спроса необходимо подставить в функцию T(x)=64,299x+452,94 значения x от 25 до 36, которые соответствуют 1-12 месяцам следующего года, и умножить их на соответствующие индексы сезонности. Прогноз округляется до целых. Расчет показан в таблице 2.

Таблица 2 – Расчет прогноза спроса

Месяц 4 года	x	Тренд Ti (x)	Сезонный индекс Si	Прогноз спроса Fi
1	25	2060,42	0,42	866
2	26	2124,71	0,49	1039
3	27	2189,01	0,52	1145
4	28	2253,31	0,66	1491
5	29	2317,61	0,95	2196
6	30	2381,91	1,08	2565
7	31	2446,21	1,28	3122
8	32	2510,51	1,49	3740
9	33	2574,81	1,33	3422
10	34	2639,11	1,33	3521
11	35	2703,41	1,37	3701
12	36	2767,70	1,08	2998

2.АГРЕГАТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ

Агрегатный план – это укрупненный план производства, разрабатываемый на годовой период в помесячном разрезе. Он рассчитывается по всему производству в целом и не учитывает выпуск продукции по отдельным номенклатурным позициям.

Основной целью составления агрегатного плана является обеспечение соответствия  возможностей производства меняющемуся спросу на продукцию.

В курсовом проекте предлагается использовать табличный метод агрегатного планирования со следующей последовательностью этапов:

1. Построение диаграммы отклонений прогноза спроса от среднего значения

2. Выбор для каждого периода повышенного или пониженного (относительно среднего значения) спроса вариантов стратегий агрегатного плана (или их комбинаций). Выбор осуществляется сопоставлением дополнительных затрат на реализацию стратегий.

3. Расчет нескольких вариантов агрегатного плана по каждому варианту стратегий или их комбинаций.

4. Выбор окончательного варианта плана, обеспечивающего минимальные затраты.

Первый этап предполагает расчет среднего месячного спроса по прогнозу Fср (как среднего арифметического значений Fi) и отклонений каждого из значений Fi от среднего (Fi-Fср). В рассмотренном в таблице 2 примере Fср = 2484. По величинам отклонений строится диаграмма (рис. 3)

Рис. 3 Диаграмма отклонений прогноза спроса от среднего месячного значения

Второй этап. В курсовом проекте предполагается возможность использования следующих стратегий, которые позволяют производству реагировать на меняющийся спрос:

- управление запасами готовой продукции: в периоды пониженного спроса производство работает на склад, а в периоды повышенного спроса – со склада отпускается разница между спросом и производственной мощностью;

- регулирование численности рабочих (наем в периоды повышенного спроса и увольнение на период пониженного спроса);

- использование плановых простоев в период пониженного спроса

- использование сверхурочных работ в период повышенного спроса;

- использование субподряда;

- отказ от части заказов в период повышенного спроса.

Таким образом, для того чтобы обеспечить удовлетворение спроса в периоды повышенного спроса возможно: использовать субподряд, использовать ранее накопленные складские запасы, привлечь дополнительных рабочих (при этом увеличивается производственная мощность), использовать сверхурочные, либо просто не удовлетворять спрос.

В периоды пониженного спроса возможно: отправлять излишки на склад, увольнять рабочих, запланировать простой производства.

Кроме того, в первый период возможно использование остатков склада на начало года.

Перечисленные стратегии являются лишь базовыми, на практике используется комбинация стратегий, поскольку:

- имеются количественные ограничения по каждой из стратегий (например, ограничения по площади склада, производственной мощности субподрядчиков и т.д.), которые не позволяют за счет только одной оптимальной стратегии удовлетворить спрос;

- в течение года могут наблюдаться несколько колебаний спроса, для каждого из которых оптимальной будет своя стратегия.

В данном курсовом проекте предполагается отсутствие лимита производственной мощности по оборудованию (в пределах возможных в задании колебаний спроса). Поэтому, лимитирующим производственную мощность ресурсом являются рабочие.

Выбор той или иной стратегии балансирования агрегатного плана осуществляется сопоставлением дополнительных затрат