Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертационная работа:

Суворов Герман Германович. Автоматизация технологического процесса снабжения запасными частями сбытовой цепи предприятия по производству автотранспортной техники : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 : Москва, 2005 173 c. РГБ ОД, 61:05-5/1880

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Оглавление 2

Введение , 4

Глава 1. Анализ задач автоматизации обеспечения складов запасных частей
11

1.1. Современное состояние вопроса поддержки складов запасных
частей в России и мире 11

  1. Информационная поддержка складов запасных частей 20

  2. Требования к СУБД для построения АСУТП снабжения запасными частями 24

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 1 27

Глава 2. Разработка методов и алгоритмов планирования нормативных

запасов запасных частей и комплектующих 29

2.1. Анализ методов прогнозирования потребности в запасных частях.29
22. Анализ факторов, определяющих спрос на запасные части 49

2.3. Экономические факторы, учитываемые при формировании
складских запасов 56

2.4. Методы классификации и группировки номенклатуры запасных
частей и комплектующих 64

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 2 94

Глава 3. Разработка математической модели системы прогнозирования

потребности в запасных частях 96

3.1. Критерии и методика определения точности прогноза 96

  1. Использование методов анализа временных рядов для прогнозирования потребности в запасных частях. Алгоритм расчета нормативного запаса запасных частей 102

  2. Использование метода среднемесячной потребности для прогнозирования спроса на запасные части 111

3.4. Разработка метода прогнозирования потребности с помощью
логического дерева 115

ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 3 129

Глава 4. Разработка программной модели автоматизированной системы учета
запасных частей 131

4.1. Экспериментальное исследование экстраполяционного метода
прогнозирования потребности ...131

  1. Исследование объекта автоматизации 142

  2. Структура АСУТП снабжения запасными частями 145

Заключение 160

Приложения 172

Введение к работе:

Актуальность темы

Снабжение запасными частями является важнейшей частью сети технического обслуживания предприятия-производителя автомобилей.

Высокоэффективное снабжение возможно в настоящее время только при условии автоматизации статистики, анализа, прогноза, обработки документации, позволяющей не только оптимизировать запасы, снизить расходы по хранению запасных частей, но и значительно ускорить обслуживание потребителей.

При отсутствии налаженной информационной системы, обеспечивающей сбор и обработку статистической информации, организовать конкурентоспособную в сегодняшних условиях сеть обеспечения текущего парка автомобилей запасными частями практически невозможно.

Своевременный научно обоснованный и точный прогноз потребности в запасных частях позволяет принимать правильные управленческие решения о номенклатуре и количестве поставляемых на склад деталей, улучшить экономические показатели деятельности предприятия.

Актуальность темы данной диссертации предопределяют возможности оптимизации хранимой номенклатуры в соответствии с текущими и прогнозируемыми потребностями рынка автомобильных запасных частей за счет автоматизации процессов обработки информации, повышения качества и оперативности прогнозов на основе обоснованных формализованных моделей.

Объектом исследования диссертационной работы являются модели и методы автоматизации снабжения запасными частями сбытовой цепи предприятий - производителей автотранспортной техники, математические модели и методы прогнозирования потребности в запасных частях.

Цель и основные задачи исследования

Цель работы - автоматизация снабжения запасными частями сбытовой цепи предприятия по производству автотранспортной техники за счет разработки соответствующих моделей, методов, алгоритмов и программ.

В работе последовательно поставлены и решены следующие задачи:

анализ современных методов организации технологических процессов и прогнозирования потребности на базе статистической информации о сбыте автомобильных запасных частей;

разработка моделей и методов автоматизации наиболее трудоемких этапов сбора и обработки информации с целью сокращения сроков и стоимости подготовки прогнозов;

использование предложенных подходов для решения задачи разработки структуры БД АСУТП снабжения запасными частями регионального склада;

использование научно обоснованных методов и алгоритмов при проектировании АСУТП снабжения запасными частями;

отладка на модели и практическое внедрение разработанной АСУТП снабжения автомобильными запасными частями.

Научная новизна работы состоит в следующем:

обобщены и развиты методы, применяемые для прогнозирования потребности в автомобильных запасных частях на базе статистической информации о сбыте;

разработан метод прогнозирования на основе формализации степени корреляции потребности в запасных частях с составом текущего парка автомобилей и другими факторами;

разработаны методы и алгоритмы классификации и группировки номенклатуры запасных частей по характеру спроса и причине замены для повышения качества прогноза;

разработаны методы и алгоритмы оптимизации хранимого запаса запасных частей, позволяющие повысить оборачиваемость склада и снижение издержек хранения и поставки;

разработана структура интегрированной БД АСУТП снабжения запасными частями.

Практическая ценность

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования, вошли в состав разработанной АСУТП снабжения запасными частями и использованы при разработке и практической реализации БД АСУТП снабжения запасными частями для ООО «Авантекс», г.Москва и ООО ПКФ «Крепость», г.Красноярск.

Апробация работы

Содержание разделов диссертации было доложено и получило одобрение:

на заседаниях кафедры автоматизированных систем управления Московского автомобильно-дорожного института (ГТУ);

на Международной научно-практической конференции «Логистика: современные тенденции развития» (Санкт-Петербург, 2003 г.);

на семинаре по информационным технологиям (Омск, 2004 г.),

на научно-технических советах в ООО ПКФ «Крепость» (г.Красноярск);

на научно-технических советах отдела автоматизации ООО «Авантекс» (г.Москва).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 статьи.

В первой главе проведен анализ текущего состояния рынка автомобильных запасных частей. Показано, что непрерывное развитие рыночных экономических отношений требует решения сложных и трудоемких задач оптимизации запасов, которые невозможно получить при отсутствии развитой информационной системы, позволяющей получать

адекватные рыночному спросу прогнозы потребности в запасных частях, соответствующие динамике сегодняшнего дня.

Анализ исследований российских и зарубежных ученых (в том числе В.В.Волгина [8, 9] (1997, 2000), Н.В.Ермолина [23, 24] (2001, 2003), Е.Р.Добронравина [17, 18, 19] (2000), Курта Хоффмана [84] (2000) и др.), а также обзор решений крупных европейских и японских производителей (Daimler-Chrysler, Toyota, Mazda) показал, что затраты предприятий на формирование и поддержание складов запасных частей могут быть значительно снижены за счет централизации управления запасами складов в масштабах сбытовой цепи предприятия-производителя, повышения точности прогнозирования потребности и оптимизации хранимой номенклатуры.

Таким образом, прогнозирование потребности в запасных частях является важнейшей задачей АСУТП. Необходим анализ и развитие существующих методов прогнозирования, а также разработка новых методов, отвечающих сегодняшней экономической ситуации и использующих возможности современной вычислительной техники.

Во второй главе проведен анализ существующих методов прогнозирования потребности в запасных частях.

Анализ используемых методик показал, что существующие подходы к определению необходимого количества и номенклатуры поставляемых запасных частей были разработаны для плановой экономики и их использование в условиях рынка неэффективно. В некоторых работах вопросы определения потребности в запасных частях на основе маркетинговых исследований проработаны достаточно глубоко, однако в основном они носят общетеоретический характер и мало пригодны для практического использования. Регрессионные модели, применяемые в настоящее время, требуют частого пересмотра предикторов, что сопряжено с

трудоемким процессом определения корреляционной значимости факторов в изменяющейся внешней среде.

Проведен анализ факторов, определяющих спрос на запасные части.

Предложенная классификация факторов позволяет более эффективно формировать первичную выборку данных для регрессионного или интеллектуального анализа, на основе априорных предположений.

Рассмотрены различные типы запасов.

Описана модель планирования складского запаса деталей на основании прогноза использования товарных запасов, данных о стоимости выполнения заказа и затрат по содержанию запасов. Классические модели определения момента заказа, основанные на индивидуальных точках заказа отдельных номенклатурных позиций, в применении к широкой номенклатуре автомобильных запасных частей имеют склонность к «переобслуживанию», то есть завышению итогового параметра уровня обслуживания относительно требуемого, и, как следствие, завышенным издержкам хранения и транспортным расходам. Преимуществом предложенной модели является возможность определения момента размещения очередного заказа из условия обеспечения требуемого группового уровня обслуживания.

Исследованы методы классификации и группировки номенклатуры автомобильных запасных частей и комплектующих.

Предложен метод группировки по причине замены. Для предварительного отбора данных с целью последующего корреляционного анализа предлагается поделить весь ассортимент запасных частей на группы по причинам замены, то есть совокупностям факторов, обусловливающих возникновение потребности.

Предложенный метод классификации позволяет автоматизировать процесс выбора методики прогнозирования для каждой номенклатурной позиции на начальном этапе прогнозирования. Такое разбиение позволяет

повысить точность прогноза потребности для каждой детали и, как следствие, повысить общее качество прогноза для всей группы.

Предложен метод классификации запасных частей по характеру спроса на деталь - является ли он периодическим, случайным или сезонным.

Основная особенность алгоритма состоит в том, что, в отличие от используемых в настоящее время, он учитывает распределение потребления по месяцам года, а не общее потребление запасных частей, что исключает возможность определения случайного спроса как сезонного.

Разработан алгоритм выявления сезонного спроса.

Предложено использовать методы интеллектуального анализа данных для классификации и кластеризации номенклатуры запасных частей и комплектующих. Описанный метод развит в третьей главе исследования при разработке метода прогнозирования с помощью логического дерева.

В третьей главе обосновываются критерии качества прогноза:

Предложен метод определения исключительных значений спроса (выбросов).

Исследована эффективность применения для прогнозирования потребности в запасных частях методов анализа временных рядов. Представлена сравнительная характеристика различных методик анализа.

Разработан метод среднемесячной потребности для оценочного прогнозирования спроса на запасные части. Разработанный метод может быть использован в случаях, если набор статистических данных не позволяет проводить сложный анализ с выявлением и учетом коррелирующих факторов, а также при необходимости провести оценочный прогноз для принятия оперативных управленческих решений для периодического составления краткосрочных прогнозов.

Разработан метод прогнозирования потребности в запасных частях с использованием логического дерева. Основной особенностью предложенного алгоритма является возможность частого пересмотра предикторов, так как их выявление из набора предполагаемых факторов проводится при

минимальном объеме ручного труда. Частый пересмотр предикторов позволяет более эффективно отслеживать изменение внешней среды и ее влияния на потребность в запасных частях.

В четвертой главе отражено экспериментальное исследование экстраполяционного метода прогнозирования потребности, использованы данные о реализации автомобильных запасных частей предприятием ООО «Авантекс» (г.Москва) в период 2002-2004 гг.

Определены условия применения метода прогнозирования потребности на базе экспоненциального сглаживания временных рядов.

Разработана программная модель БД системы автоматизации снабжения запасными частями. Предложенная модель позволяет обеспечить обратную связь между сбытовой цепью предприятия, то есть подразделениями предприятия, непосредственно представленными на рынке и производством. Данные, собранные и обработанные АСУТП, представляют собой основу для принятия производственных и управленческих решений.

В заключении представлены основные результаты работы.

Объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 основных глав, заключения, списка литературы из 101 наименования, приложения (документы о внедрении).

Подобные работы
Синко Михаил Георгиевич
Автоматизация обеспечения экологических показателей качества при эксплуатации копировальной техники
Мартинов Георги Мартинов
Теория и техника систем числового программного управления с открытой модульной архитектурой для автоматизации машиностроительного оборудования
Будихин Сергей Анатольевич
Автоматизация процесса управления рисками промышленных предприятий
Козлов Антон Александрович
Повышение качества контроля зазоров кузова автомобиля путем автоматизации процесса
Гребнев Денис Николаевич
Алгоритмы автоматизации процессов управления многоагрегатными электроэнергетическими комплексами
Архипов Павел Олегович
Исследование методов и средств автоматизации процесса маркировки информации в производственном документообороте
Хатламаджиян Агоп Ервандович
Методы автоматизации процессов логического контроля в транспортных системах диспетчерского управления на основе гибридных моделей и генетических алгоритмов
Аль-Газу Абдель Рахман
Автоматизация процессов кластеризации предприятий и мониторинга работ на протяженных объектах
Асмолов Сергей Геннадьевич
Автоматизация процесса копания грунта бульдозером
Ефремова Татьяна Александровна
Автоматизация процесса приготовления эмульсий на базе электрогидравлического преобразователя импульсного действия для технологического оборудования

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net