Основы оперативного планирования производством

     При построении такой модели может быть использована известная в линейном программировании задача на составление смесей. Неизвестные задачи   ─ интенсивность (доля от единицы) использования производства на предприятии р-го продукта по q-му способу.

     Под «способом» здесь понимается набор  различных энергоресурсов в различном  соотношении, который может использоваться при производстве данного продукта предприятия. Например, для продукта «сталь» (р=1) реально использование набора(способ) энергоресурсов; доменный газ  ─ 45%, коксовый газ ─ 10% (q=1); для этого же продукта возможен другой «способ»: коксовый газ ─ 100% и.т.д. В таблице 1 приведены примеры технологических способов для отдельных продуктов:

     Целевая функция задачи: 
 

     

     где ─ прибыль предприятия при производстве всего заданного годового объема p-го продукта только по q-му способу.

     Ограничения определяют: верхние лимиты по каждому  i-му виду электроресурсов ; лимиты по капитальным вложениям, необходимым для перехода на использование того или иного «способа» от существующего (до оптимизации) «способа»; равенство единицы интенсивностей для каждого производимого на предприятии продукта; неотрицательность неизвествных: 

     

 

     где ─ годовой расход i-го энергоресурса при производстве всего заданного годового объема p-го продукта только по q-му «способу»; - капитальные вложения, необходимые для производства всего заданного годового р-го продукта по q-му «способу».  

     Таблица 2 – Технологические способы для  различных продуктов

 

     Определенным  недостатком данной модели является предположение о прямо пропорциональном уменьшении показателей при уменьшении значений неизвестных от 1 до 0. Однако этот недостаток может быть уменьшен путем проведения последовательных итеративных расчетов, при которых значение указанных выше показателей последовательно приближают к реальным в зависимости от найденных оптимальных значений неизвестных. 
 

  3.5. Модель оптимизации уровня электрификации 
 

     Оптимальный уровень электрификации представляет собой наилучшее с точки зрения некоторого критерия отношение объема используемой электроэнергии к объему потребления топливно-энергетических ресурсов. Оптимальный уровень электрификации может быть определен в результате оптимизации топливно-энергетического баланса страны, региона или предприятия путем расчета указанного выше соотношения. Однако, во-первых, в этих задачах заранее задаются верхние пределы возможного объема использования электроэнергии и других топливно-энергетических ресурсов и таким образом в определенной мере уровень электрификации получается заданным; во-вторых, в таких моделях обычно невозможно в значительной мере учесть фактор научно-технического прогресса, что для указанной задачи имеет первостепенной значение.

     С учетом разнонаправленности и неоднозначности  влияния электрификации на научно-технический  прогресс в различных отраслях производства, очевидно, данную задачу следует ставить как отраслевую. Последующие действия ─ объединение оптимальных уровней электропотребления по отраслям (или по видам технологий) и получение заданного для задачи оптимизации топливно-энергетического баланса значения верхнего предела использования электроэнергии. Таким образом, рассматриваемая задача является первичной по отношению к задаче топливно-энергетического баланса.

     Рассмотрим  одну из моделей определения оптимального уровня электрификации на примере машиностроительного производства, точнее как части этого производства ─ термических процессов. Задача является, по сути, межотраслевой, поскольку эти процессы имеют место в самых разнообразных отраслях промышленности. 

   Целевая функция:

   

 

   где ─ удельная (на единицу продукции) прибыль предприятий, получаемая от использования электротермического h го процесса по m-ой технологии; ─ годовой объем производства соответствующей продукции; ─ доля электротермического h го процесса m-ой технологии.

         Ограничения обусловлены необходимостью соблюдать: предельные объемы расхода материальных ресурсов М, в том числе предельные объемы электроэнергии; лимит капитальных вложений К ; максимально возможный выпуск электротермического оборудования N; необходимость роста (или хотя бы снижения) доли электротермических процессов:

   

 

   где, кроме ранее обозначенных величин, ─ удельные расходы материальных ресурсов ( в том числе электроэнергии) соответственно по электрическому и топливному вариантам технологий; ─ прирост доли электротермического h-го процесса m-ой технологии; ─ удельные (соответственно) капитальные затраты и количество электротермического оборудования; ─ существующая доля электротермического h-го процесса m-ой технологии. 
 
 
 
 

     4. Оперативное планирование интеллектуальных ресурсов 

1. Понятие и сущность интеллектуального  капитала. Основные определения.

 

    Методология исследования формирования и использования интеллектуального капитала (ИК) на предприятии находится на стадии развития, что подчеркивается многими отечественными и зарубежными авторами [].Анализ данной темы исследования требует определения основополагающих понятий, структура которых представлена на рисунке, так как некоторые из терминов, часто используют как синонимы. 

 

     

    Рисунок – Схема базовых понятий

    Научный интерес к проблеме сущности управления интеллектуальным капиталом предприятия предполагает анализ накопленного теоретического материала.

    «Информация» (от лат. information) первоначальные сведения, передаваемые людьми устным, письменным или другим способом; с середины XX в. является общенаучным понятием. Информация – это все, что является отражением каких-либо фактов или событий. Это одно из основных понятий кибернетики. Информация не является ни материей, ни энергией  ─ это нечто самостоятельное. Известный ученый «отец-основатель» кибернетики Н. Винер вывел закон информации, согласно которому: «информация абсолютно нематериальна, но обязательно должна иметь свой материальный носитель».

    В книге А.А. Денисова «информация» определяется с позиций философии как: «неоднородность пространственного распределения материи есть ее структура, а ее существование во времени есть движение материи. Структура (или материя) в движении (изменение) есть информация, без которой материя не может существовать, как не может существовать и информация без материи».

    Известно определение информации, данное К. Вигом в 1993 г.: «информация состоит из фактов и данных, описывающих отдельную ситуацию или проблему».

      Перечислим  основные свойства информации как специфичного ресурса: 

     - информация не может быть равна  нулю (отсутствие каких-либо данных  ─ это уже информация);

     - информация обязательно должна  обладать потребительными свойствами  и, в первую очередь, полезностью;

      - информация должна быть своевременной;

      - информация не может быть уничтожена, так как не может быть уничтожено  «нечто самостоятельное» и нельзя уничтожить мир, генерирующий ее;

     - информация должна быть достоверной,  полной, актуальной, достаточной.

      Измерение информации является сложным и не до конца изученным вопросом. Первый способ оценки длины кода ее представления, длины сообщения в экономике практически не приемлем. Данный метод базируется на введенном К. Шенноном понятии «избыточность информации». Так, академик Колмогоров подсчитал, что избыточность русского языка равна 0,8 или 80 %. К.Шеннон позже писал: «Полагаю, употребление термина «информация» неизбежно вызовет множество недоразумений из-за его многозначности …термин нехорош, но другой, со сходным значением, никак не найти. Следует запомнить, что «информация»  ─ всего лишь критерий трудности передачи последовательности, порожденной источником информации». Боулдинг называет подобную оценку, не затрагивающую ни коем образом содержания информации «информация от Bell Telephone» ─ телефонный счет.

     Второй  способ, построенный на вероятностной  оценке информации,  хотя всегда имеет  определенные  ограничения, широко используется в экономике. Это разработанный аппарат математических методов, применяемых в условиях определенности,  риска,  неопределенности.

      В работе [4] Поляков А.О. вводит четкую классификацию сущности информации с точки зрения кибернетического подхода:

      - контекстно-независимая информация, которая как явление возникает  в приемнике в виде фактографической интерпретации входного сигнала или в виде определенной алгоритмической интерпретации сигнала;

      - контекстно-зависимая информация  возникает в интеллектуальном  приемнике в виде процесса порождения любого множества трактовок входного сигнала (абстрактные аналогии, эвристики, догадки, открытия), которые заранее могут быть неизвестны.

      Под интеллектом принято понимать способность  к творческому процессу (или способность мышления, рационального познания) [5 Лачинов, Поляков]. Разъяснение терминов «интеллект», «уровень интеллекта»,дается в работе [Вебер, Данилов, Шифрин]:

      интеллект – способность объекта (как определенной самостоятельной сущности) ставить задачи и искать их решение (решение может быть и не найдено);

      уровень интеллекта – способность объекта самостоятельно повторять постановку известных или аналогичных им задач и находить их решение.

      Переходим к понятию «знание». Традиционным считается определение знания ─  как «доказанного истинного убеждения». С точки зрения информационных технологий удачным считается определение термина «знание», данное в работе [5]: «Знания, в общем случае, являются переменной во времени и контексте совокупностью отношений между данными».

     Учитывая  интеллектуальную наполняющую знания [Вебер,Д,Ш] дают следующее определение:

       «Знания есть результат отражения  информации (данных) интеллектуальной сущностью во времени и контексте, которые ей принадлежат в виде определенных индивидуальных контекстно-зависимых информационных образов. В зависимости от способностей интеллектуальной сущности отражать информацию знания могут тождественно и нетождественно, полно и неполно характеризовать суть отраженной информации (совокупность отношений между данными) и виде определенных индивидуальных информационных образов».