Развитие инструментов производственного планирования деятельности предприятий в условиях нестабильного ассортимента и применения гибких организационно-технологических комплексов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

Развитие инструментов производственного планирования деятельности предприятий в условиях нестабильного ассортимента и применения гибких организационно-технологических комплексов

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

кандидата экономических наук

Пархоменко Юлия Викторовна

Санкт-Петербург, 2011

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна» на кафедре менеджмента.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Архипов Александр Валентинович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Минко Игорь Степанович

кандидат экономических наук, доцент Варламов Борис Александрович

Ведущая организация: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов»

Защита состоится « 17 » июня 2011 года в 10.00 часов на заседании диссертационного совета Д212.236.05 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет технологии и дизайна» по адресу: 191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 18, ауд. 241.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна по адресу: 191186, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 18

Текст автореферата размещен на сайте СПГУТД: http://www.sutd.ru

Автореферат разослан « 16 » мая 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Л.А. Шульгина

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Особенностью современного потребительского рынка является увеличение ассортимента товаров, повышение требований к их качеству, возрастающая динамика обновления продукции. Для предприятий-производителей потребительских товаров это означает необходимость снижения уровня серийности производства, быстрой смены ассортимента, проявления высокой инновационной активности в создании и продвижении новой продукции, более тонкого учета индивидуальных требований потребителей при достаточном уровне эффективности производственной деятельности. Выполнение этих условий является основой конкурентоспособности и может быть обеспечено только при надлежащем уровне технологии, организации и управления предприятием. Достижение высокого организационно-технологического уровня производства является важнейшей целью инновационного развития предприятий. Реализация инновационной политики предприятий осложняется условиями, в которых оказалась легкая промышленность в результате реформ 90-х годов прошлого века, и кризисом, охватившим экономику России с 2008г. В 2010г. наметилась тенденция к некоторому, хотя и медленному, увеличению производства и активизации рынка швейных изделий. При этом возрастает уровень дифференцированности спроса. В этих условиях особую актуальность приобретают задачи повышения конкурентоспособности предприятий. Одним из факторов конкурентоспособности является способность предприятия адаптироваться к меняющимся условиям рынка, быстро реагировать на изменения спроса, учитывать запросы различных групп потребителей. Средством достижения такого качества функционирования является проведение активной инновационной политики, как в части маркетинговых и продуктовых инноваций, так и в части производственных инноваций - технологических и организационных. Нестабильность ассортимента для большинства предприятий швейной промышленности можно считать характерной особенностью, которая предопределяет появление дополнительных трудностей в обеспечении эффективной работы производственного комплекса. Одна из трудностей связана с необходимостью сокращения затрат ресурсов и потерь при смене ассортимента. Решение этой задачи требует реализации взаимосвязанных технологических и организационных мероприятий, разработки специального инструментария (методик, моделей, алгоритмов) для обоснования и выбора решений в системе производственного планирования с учетом этого фактора. Развитие такого инструментария является важной и актуальной задачей для отрасли. Технологические и организационные задачи, в совокупности ориентированные на повышение экономической эффективности деятельности предприятия в сложных условиях современного рынка, можно объединить общей идеологией формирования и обеспечения гибкости производственных систем. Диссертация посвящена некоторым задачам развития этой идеологии на примере предприятий швейной промышленности.

Степень разработанности научной проблемы. Проблема создания гибких производственных систем (ГПС) активно разрабатывается, начиная с последней четверти прошлого века в связи с бурным развитием в это период средств автоматизации, робототехники, компьютерных промышленных технологий, а в последнее время и в связи с требованиями рынка. Общими вопросами создания ГПС занимались многие ученые -- М.Х.Блехман, И.М.Макаров, Ю.М.Соломенцев и другие. Проблемы технико-экономического обоснования, создания и эффективного функционирования ГПС решаются и в швейной промышленности. Большой вклад в развитие этой идеологии в отрасли внесли специалисты ЦНИИ ШП, МГУДТ, СПбГУТД и других организаций и предприятий. Данной тематикой и смежными вопросами в легкой промышленности занимались А.В.Архипов, Ф.Ф.Бездудный, А.В.Демидов, А.Г.Макаров, В.А.Климов, М.Н. Титова. Непосредственно разработкой принципов создания гибких технологических потоков в швейном производстве занимались А.Я.Изместьева, П.П.Кокеткин Н.С. Мокеева, В.Е.Мурыгин, В.А.Сучилин. Вопросы технологического обеспечения гибких потоков и решения характерных задач управления ими рассматривались в работах Дементьева С.А., Сафонова Л.М., Мишенина О.А. Гордеевой Т.А., Костылевой В.В. и ряда других специалистов отрасли. Но, несмотря на внимание к проблеме, ряд конкретных вопросов, прежде всего, оценки уровня гибкости и исследования организационных условий, при которых гибкость производственных комплексов проявляется в повышении экономической эффективности предприятий, не получил к настоящему времени исчерпывающего решения.

Цели и задачи диссертации. Целью диссертации является развитие инструментов производственного планирования деятельности предприятий в условиях нестабильного ассортимента на основе улучшения использования потенциала гибких организационно-технологических комплексов.

Научные и практические задачи исследования:

- Разработать конструктивный подход к оценке свойства гибкости .производственных комплексов, работающих в условиях частой смены ассортимента выпускаемой продукции. Обосновать ключевую роль в формировании гибкости таких факторов, как разнообразие ассортимента продукции, на который ориентирован комплекс при проектировании, и относительные затраты ресурсов на реорганизацию комплексов при смене ассортимента. экономический производственный швейный промышленность

- Разработать методики измерения и оценки с помощью соответствующих показателей, как основных факторов, так и интегрального свойства гибкости производственных комплексов. Показать возможность применения методики в условиях швейных предприятий.

- Исследовать сравнительные характеристики и выявить условия экономической эффективности швейных потоков при различных формах их организации и различающихся оценках гибкости.

- Разработать методику оценки технологической однородности заданной совокупности изделий и формирования групп однородных изделий при планировании загрузки организационно-технологических комплексов в швейном производстве.

- Разработать методику расчета рациональной производительности многоассортиментных гибких технологических потоков с учетом требований эффективного использования производственного оборудования и персонала.

- Разработать рекомендации по оперативному планированию очередности запуска моделей в многоассортиментных потоках с учетом степени однородности группы изделий.

- Применить разработанные инструменты к решению практических задач производственного планирования на предприятиях швейной промышленности и оценить резервы повышения эффективности их деятельности на основе улучшения использования потенциала гибких организационно-технологических комплексов.

Объектом исследования являются промышленные предприятия с серийным типом производства, работающие в условиях нестабильного ассортимента, в частности, предприятия швейной промышленности.

Предметом исследования являются управленческие отношения, возникающие в процессе планирования ассортимента продукции, планирования мощности технологических комплексов и организации их эффективного функционирования в условиях нестабильного ассортимента.

Теоретической и методологической основой исследования являются результаты исследований в области экономической теории, теории гибких производственных систем, экономико-математического моделирования и оптимизации процессов, организации управления, концепций производственного менеджмента.

Информационной базой исследования послужили опубликованные данные фундаментальных и прикладных исследований по теме диссертации, данные экономической статистики, материалы научно-практических конференций и семинаров, Интернет-ресурсы, первичный фактический материал, полученный автором при обследовании промышленных предприятий.

Структура диссертации и ее соответствие Паспорту специальности. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка, включающего 134 наименования, и приложения. Текст диссертации изложен на 178 страницах, содержит 17 таблиц и 18 рисунков.

Содержание диссертации соответствует Паспорту специальности 08.00.05, разделам 1.1.4 Инструменты внутрифирменного планирования на предприятиях, отраслях, комплексах, 1.1.13 Инструменты и методы менеджмента промышленных предприятий, отраслей, комплексов.

Содержание работы

Во введении обоснованы актуальность темы исследования, определены цели и задачи, раскрыты научная новизна и практическая значимость выводов и результатов работы.

В первой главе «Гибкость производственных комплексов как фактор обеспечения эффективности деятельности предприятия в условиях нестабильного ассортимента» приводятся данные о тенденциях развития потребительского рынка, среди которых выделено усиление роли индивидуальных предпочтений, предопределяющее необходимость для предприятий развивать дифференцированный подход к удовлетворению запросов потребителей и искать пути повышения эффективности деятельности в условиях разнообразного и быстро меняющегося ассортимента продукции. Как важный фактор эффективности работы в таких условиях рассматривается свойство гибкости производственных комплексов, способность перестраиваться на выпуск новой продукции с относительно небольшими потерями для экономики предприятия. Рассматривается развитие концепции гибкости в промышленности, в том числе, в швейной отрасли, где нестабильность ассортимента является характерной и усиливающейся особенностью.

Вторая глава «Методические основы оценки и анализа гибкости организационно-технологических комплексов промышленных предприятий» содержит изложение представляемого автором подхода к измерению и анализу гибкости производственных комплексов промышленных предприятий, разрабатываются конструктивные методики количественной оценки гибкости и приводятся данные о применении предложенных методик для оценки и анализа гибкости организационно-технологических комплексов предприятий швейной промышленности. Гибкость производства трактуется как мера соответствия характеристик производственного комплекса характеристикам вырабатываемого ассортимента. Последний рассматривается как целостность, описываемая структурными и объемными показателями и обладающая определенным уровнем разнообразия. Для идентификации структурированного множества изделий введено понятие «продуктовое поле», которое может быть ассоциировано с производственным объектом любого масштаба - отраслью, предприятием, цехом, участком или пошивочным потоком (в швейном производстве). Количественную оценку гибкости комплекса предложено формировать с учетом уровня разнообразия его продуктового поля. Для оценки этого свойства предложено использовать подходящие методы структуризации продуктового поля (например, на базе известных классификаций изделий) и показатель энтропии, находящий применение в различных отраслях знаний для оценки уровня сложности и разнообразия рассматриваемых объектов. В главе изложены методики оценки уровня разнообразия продуктового поля швейного предприятия. Приведены примеры оценки гибкости, а также сравнительной эффективности швейных многоассортиментных потоков, организованных по различным принципам.

Третья глава «Инструментарий производственного планирования для обеспечения эффективной работы гибких организационно-технологических комплексов на предприятиях швейной промышленности» посвящена развитию тезиса о необходимости комплексного подхода к формированию организационно-технологических систем. Показано, что достижение высокой конечной эффективности предприятия, работающего в условиях нестабильного ассортимента, возможно только при решении совокупности взаимосвязанных задач технологического и организационного характера. К первой группе могут быть отнесены задачи разработки и выбора оборудования, имеющего рациональную степень специализации, разработки технологических схем. Ко второй группе - задачи формирования и группировки изделий с учетом их технологической близости (однородности) с использованием адекватных измерителей данного свойства, определения рациональной мощности (производительности) многоассортиментных потоков, выбора рациональной очередности запуска изделий с целью минимизации потерь из-за переналадок организационно-технологических комплексов при смене ассортимента. В главе рассмотрены задачи второй группы и предложены методы и процедуры их решения в производственных условиях.

В Заключении изложены основные результаты исследования в виде научных выводов и рекомендаций.

Одним из факторов конкурентоспособности предприятия, работающего на рынке потребительских товаров, в частности на рынке одежды, в условиях нестабильного ассортимента является способность быстрой адаптации к меняющимся требованиям потребителей к характеристикам продукции при обеспечении достаточно высокой эффективности деятельности. Такая способность трактуется как гибкость производства. В диссертации предлагается подход к содержанию, количественной оценке гибкости производственных комплексов и формулируются организационные условия их эффективного использования. Основные положения данного исследования состоят в следующем.

1. Расширение ассортимента продукции и спектра потребительских свойств, частая смена изделий под влиянием диалектически связанных запросов рынка и инноваций в сфере технологий, материалов, организации производства и продвижения товаров давно утвердились в качестве тенденций развития потребительского рынка. Эта тенденция развития рынка и требование роста эффективности привели к созданию теоретической концепции и практической реализации гибких производственных систем. Начальный этап развития идеологии гибких производств можно отнести к 80-м годам ХХ века. Ведущей отраслью в части развития и реализации этой идеологии является машиностроение. Однако заметное развитие концепция гибкости производства получила и в швейной промышленности. Можно сказать, что наряду с производительностью, качеством выполнения операций, надежностью машин, обеспечение их гибкости (многофункциональности и легкости перенастройки) является одной из главных целей при разработке современного швейного оборудования. В развитие теоретической концепции гибкости в данной работе выдвинут ряд положений.

В отличие от традиционного подхода к оценке гибкости исключительно по величине относительных потерь из-за переналадки производственного комплекса (ПК) при смене ассортимента предложено трактовать свойство гибкости более широко, а именно, как меру соответствия характеристик ПК (состава и параметров оборудования, организационных и управленческих решений) характеристикам множества выпускаемых или планируемых к выпуску изделий. Для удобства анализа такое множество названо продуктовым полем. Продуктовое поле формируется на основе той или иной классификации изделий по признакам, существенным для выбора параметров ПК. Ключевым для экономической эффективности ПК является вопрос о степени универсальности (или специализации) входящих в комплекс машин. Сложность обеспечения упомянутого выше соответствия состоит в необходимости отразить свойства изделий, входящих в продуктовое поле, множеством операций, которые должны быть реализованы по возможности меньшим количеством машин при достаточно высокой степени их загрузки. При фиксированном парке оборудования повысить степень использования его потенциала можно выбором рациональных организационных решений. Поэтому наряду с термином «производственный комплекс» используется термин «организационно-технологический комплекс (О-ТК)», как более соответствующий уровню технологического потока.

2. Для характеристики продуктового поля предложено использовать такое обобщенное свойство как разнообразие, отражающее структуру поля и объемные (по относительным долям выпуска) показатели изделий. По принятой в теории классификаций терминологии, отдельные классы, подклассы и другие совокупности изделий, объединенные по определенному признаку, названы таксонами. Связь между таксонами задает структуру продуктового поля. Пример древовидной (иерархической) структуры приведен на рис.1. Любой путь (или цепочка связей) от таксона верхнего (нулевого) уровня к таксону нижнего уровня задает изделие с конкретным набором свойств. Для количественной оценки разнообразия продуктового поля предложено использовать аналог известного показателя энтропии, используемого для характеристики уровня сложности или разнообразия различных, в том числе производственных систем.

Принят следующий исходный тезис: вопрос об оценке и обеспечении гибкости производственной системы целесообразно рассматривать только при достаточно большом разнообразии исходного множества потенциальных объектов обработки.

Рисунок 1. Иерархическое представление структуры ассортимента

3. Согласно предложенной методике с каждым таксоном связаны две характеристики: объемный вес и структурный вес таксона. Объемный вес - условное название характеристики, отражающей важность или «вес» данного таксона в таксоне верхнего уровня, в состав которого он входит. В частности, это может быть удельный вес ассортиментных позиций, обладающих признаком, ассоциированным с данным таксоном. Наряду с объемным весом отдельного таксона, определен объемный вес цепочки таксонов, представляющих путь от таксона верхнего, 0-го уровня, имеющего вес равный единице, до таксона, представленного висячей вершиной графа данной классификации. Объемный вес j-й цепочки связанных таксонов определен как произведение объемных весов входящих в нее таксонов.

Введены также понятия структурного веса цепочки и структурного веса таксона - характеристики, отражающие их место в структуре классификации и связанные с объемными весами.

Оценка разнообразия продуктового поля H₀ определяется как сумма структурных весов всех цепочек, которые могут быть выделены в данном поле. Это правило позволяет рассчитать оценки разнообразия для любого фрагмента рассматриваемого продуктового поля, включая в расчет веса цепочек, входящих в оцениваемый фрагмент. Формирование ассортимента для любого локального комплекса предприятия (например, пошивочного потока) представляет собой процесс последовательного «сужения» исходного продуктового поля, то есть, выделения из него некоторого фрагмента, соответствующего характеристикам технологического комплекса. Оценка разнообразия i-го фрагмента R_i легко рассчитывается как сумма показателей структурных весов таксонов, входящих в данный фрагмент. Наряду с абсолютными оценками разнообразия продуктовых полей используются относительные оценки, определяемые как отношение оценки разнообразия фрагмента к оценке разнообразия исходного продуктового поля

r_i =R_i / H₀

Согласно предлагаемому в диссертации подходу, задачи оценки, анализа и повышения гибкости производственного комплекса целесообразно рассматривать только в том случае, если оценки разнообразия его продуктового поля достаточно высоки и превышают некоторый установленный по определенным основаниям порог, то есть, если R_i >R_min или r_i > r_min (при H₀>H_min). Порог устанавливается эмпирически; в работе высказываются рекомендации по его выбору.

4. Традиционно ключевым показателем гибкости производственной системы является оценка, отражающая «ресурсоемкость» процедуры перехода на выпуск иного вида продукции. В зависимости от конкретных условий оценка может быть рассчитана в обобщенной, стоимостной форме, либо в простейшей форме, как оценка затрат времени на переналадки. В любом случае рекомендуется использовать относительные оценки. Например, в виде коэффициента использования режимного времени производственной системы в плановом периоде:

K=(T_реж - T_пер ) / T_реж

В работе отмечены недостатки такого способа и указаны условия его применения, предполагающие низкий уровень потерь времени по оргпричинам, не связанным с переналадками, и использование ряда нормативов, в частности, нормативного (расчетного) количества переналадок в планово-учетном периоде, отражающего уровень нестабильности ассортимента. При таком подходе основным параметром становятся средние затраты ресурсов, в частности, времени t_пер, на одну процедуру переналадки. В этом случае K=K(t_пер) и при сохранении структуры формулы можно ввести граничное значение, только при превышении которого имеет смысл говорить о гибкости системы K(t_пер) > K_min .

Таким образом, введены две характеристики: r -для оценки свойства разнообразия продуктового поля рассматриваемой системы, и K--для оценки «ресурсоемкости» переналадок производственной системы. Введение пороговых значений r_min (и H_min) и K_min позволяет в плоскости этих оценок выделить область гибкости, в которой выполняются два условия: r > r_min ( при H₀>H_min) и K(t_пер) > K_min (отметим, что всегда r<1 и K<1) (см. рис.2).

Рисунок 2. Область гибкости О-ТК в плоскости двух параметров (а) и вариант ее районирования на зоны малой, средней и высокой гибкости (б). Зоны соответствия и несоответствия характеристик продуктового поля и производственного комплекса

Если точка (r_k , K_k ), соответствующая некоторой k-й системе, попадает в указанную область, то система относится к категории гибких. Отметим, что область гибкости может быть тем или иным способом разделена на подобласти низкой, средней и высокой гибкости. Факт принадлежности характеристик системы к определенной подобласти служит основанием для ее отнесения к соответствующему классу, и этого может быть достаточно при качественном анализе свойства гибкости. Отметим методически важное для анализа положение. В плоскости оценок r и K пороговые значения r_min и K_min выделяют область гибкости (обозначим ее I) и три другие области: r > r_min и K(t_пер) < K_min (область II); r < r_min и K(t_пер) < K_min (область III); r < r_min и K(t_пер) > K_min (область IV). В областях I и Ш характеристики продуктового поля и производственной системы соответствуют друг другу, и можно ожидать эффективной работы комплекса (в области I высокому разнообразию ассортимента соответствует низкая ресурсоемкость переналадок системы; в области Ш относительно большие затраты ресурсов на переналадки соответствуют низкому разнообразию ассортимента); в областях II и IV характеристики продуктового поля и комплекса не соответствуют друг другу: в области II разнообразие ассортимента велико, а относительные потери времени (либо других ресурсов) на переналадки слишком велики, что ведет к низкому коэффициенту использования оборудования; в области IV, напротив, разнообразие ассортимента не слишком велико, а относительные потери времени (либо других ресурсов) на переналадки невелики. В обоих случаях несоответствие характеристик ассортимента и производственного комплекса приводит к дополнительным потерям и снижению эффективности.

5. Разработанная методика применена для оценки гибкости трех пошивочных потоков ОАО «Швейная фабрик» (г. Прохладный). Предварительно выполнен анализ разнообразия ассортимента, структурированного с использованием принятой классификации швейных изделий. Продуктовое поле предприятия включает изделия нескольких подклассов (костюмно-платьевая группа, рабочая одежда, белье). В каждом подклассе по набору признаков выделены несколько групп, подгрупп и более мелких совокупностей изделий, образующих весьма разветвленную структуру продуктового поля. Потоки специализированы по указанным выше подклассам изделий. Относительные оценки разнообразия продуктовых полей, закрепленных за потоками, оказались равными: r₁=0,49; r₂=0,30; r₃=0,21. Пороговое значение оценки принято равным r_min =0,3. Расчет оценок потерь времени на переналадки в виде коэффициентов использования режимного времени при заданных для каждого потока нормативах количества переналадок в плановом периоде дал следующие результаты: K₁=0,91;K₂=0,78;K₃=0,82. Пороговое значение K_min=0,70. Положение характеристик потоков на плоскости оценок иллюстрирует рис.2, из которого видно, что потоки №1 и №2 могут быть отнесены к категории гибких. Поток №3 при пороговом значении r_min =0,3 в эту категорию не попадает. Полученные результаты дают основания для пересмотра распределения ассортимента между потоками, а также могут быть исходным пунктом анализа путей повышения эффективности потоков на основе технологических и организационных инноваций.

6. В рамках предложенного подхода выполнен сравнительный анализ гибкости и эффективности пошивочных потоков при различных формах их организации. Установлено, при каких уровнях нестабильности ассортимента (при каких количествах переналадок потоков в течение планово-учетного периода) различные потоки отличаются наибольшей по сравнению с другими эффективностью. Рассмотрены три формы организации потоков: агрегатный (А-поток), агрегатно-групповой (АГ-поток) и агрегатно-групповой с резервным оборудованием (АГРО-поток). Принято, что продуктовые поля потоков и их мощности одинаковы. Это позволило упростить методику и в качестве оценок гибкости использовать только величины затрат на переналадки. На основе анализа содержания и затрат на проведение мероприятий по переналадке потоков проведено сравнение их по степени гибкости: в указанном выше ряду видов потоков степень гибкости нарастает. Но при этом увеличиваются и ресурсы, необходимые для работы потоков: увеличиваются производственные площади, запасы незавершенного производства, снижается коэффициент использования оборудования. Установлены условия целесообразности дополнительных затрат. Для этого выведены соотношения, связывающие полезное время работы потока, объем выпуска продукции на единицу ресурсов потока с количеством переналадок и средней длительностью одной переналадки.

В результате формальных преобразований получены условия в виде неравенств, из которых при сравнении двух потоков, задав значения известных параметров, можно установить для неизвестного параметра граничное значение, при котором один из потоков будет эффективнее другого. Предположим, сравниваются потоки с индексами j и i. Число переналадок в течение периода T равно N, средние продолжительности одной переналадки равны p_j и p_i . Тогда условие большей эффективности, измеренной по выпуску продукции на единицу ресурса потока, имеет вид:

(V_Т -V• p_j• N)/ Res_j > (V_Т -V• p_i• N)/ Res_i (1)

где V - средний объем выпуска в единицу времени, V_Т=VЧT - объем выпуска за период T, Res_j и Res_i - стоимостная оценка ресурса, необходимого для работы потоков, соответственно, j и i .

Можно воспользоваться аналогичным соотношением для времени полезной работы потоков T_j(N) и T_i(N):

Т_j(N) / R_j = (Т ? p_j•N) / R_j > Т_i(N) / R_i = (Т ? p_i•N) / R_i (2)

В работе показано, что последнее соотношение с помощью простых преобразований приводится к виду:

(p_i N (1? k_ij)) / (Т ? p_i•N) >( res_ji ? 1), где k_ij =p_j /p_i ; res_ji = Res_j / Res_i. (3)

Из соотношения (3) выводятся условия, связывающие любой из параметров, принятый за неизвестную величину, с другими, известными параметрами. Например, если известны средние длительности переналадок и ресурсы потоков, и поток j является более гибким, чем поток i , то условие для минимального числа переналадок, при котором поток j является и более эффективным (по показателю выпуска на единицу ресурсов), имеет вид:

N_min > (T (r _ij ? 1)) / (p_i ( r_ij ? k_ij )) (4)

Аналогичные условия могут быть выведены из соотношения (3) для случаев, когда «свободными» являются другие переменные, например, r _ij или k_ij , а N фиксировано. Такие примеры в диссертации рассмотрены.

В работе проведено сравнение А-, АГ- и АГРО-потоков с целью определить, при каком уровне нестабильности ассортимента каждый из них является наиболее эффективным. Параметры затрат ресурсов и длительности переналадки наименее гибкого А-потока были приняты за единицу. В расчетах получены следующие значения: А-поток -- p_A=0,75; АГ-поток - p_АГ=0,4; АГРО-поток - p_АГРО=0,1. Соотношения между этими параметрами имеют вид: р_АГ=0,56р_А (k_АГ =0,56), р_АГРО=0,13р_А (k_АГРО=0,13) (средние длительности переналадки оценивались в долях от продолжительности рабочей смены). Относительные затраты на функционирование потоков приняты равными Res_А=1; Res_АГ=1,2; Res_АГРО=1.8 (в этом случае оценки ресурсов фактически совпадают с коэффициентами связи: Res_j=r_ij ). Расчеты по соотношению (4) показали: если для примера принять, что средний объем выпуска в смену равен V=300 шт/см, а длительность периода T=20 смен, то АГ-поток является более эффективным, чем А-поток, если число переналадок превышает 8 единиц за период (N_min=8). При этих же условиях АГРО-поток будет более эффективным, чем А-поток при количестве переналадок, превышающем 13 единиц за период. Результаты приведенного анализа могут быть использованы при экономическом обосновании инновационных проектов развития организационно-технологических комплексов.

7. Выбор рационального технического оснащения и организационной формы, в совокупности обеспечивающих соответствие характеристик продуктового поля и производственного комплекса, не гарантирует высокой эффективности функционирования. Для достижения этой цели необходимо обеспечить выбор рациональных решений при проектировании потоков и при оперативном управлении производственным процессом. В комплексе задач этой группы большую роль играют задачи: формирования ассортимента (продуктового поля), его группировки и распределения; расчета рациональной производительности многоассортиментного потока; определения очередности выпуска изделий в плановом периоде. В диссертации предлагаются инструменты для решения указанных задач, отличающиеся от известных методик учетом дополнительных факторов и некоторыми новыми возможностями. Рассмотрим последовательно предлагаемый в работе инструментарий.

Группировка изделий по признакам технологической однородности имеет целью формирование продуктовых полей для производственных комплексов из технологически подобных (однородных) изделий, создавая предпосылки для сокращения затрат на переналадки в процессе производства. Оценка технологической однородности может служить косвенным измерителем объема указанных затрат. Правдоподобным является предположение, что эти затраты нелинейно убывают от максимального значения до нуля при увеличении коэффициента однородности от нуля (изготовление сравниваемых изделий по различным технологиям) до единицы (полное совпадение технологий и оборудования). Точное определение этой зависимости является затруднительным, однако, в области достаточно больших значений коэффициента однородности она может быть принята линейной. При этом важным является определение способа оценки степени однородности изделий. Существующие методики оценивают технологическую (или технико-технологическую) однородность (близость, подобие) двух изделий по доле совпадающих операций в сумме всех операций рассматриваемой пары изделий. Такой подход не позволяет оценить степень однородности группы изделий большей размерности, что является необходимым в условиях большого разнообразия ассортимента. В работе предлагается способ построения группового коэффициента однородности для заданной совокупности изделий (продуктового поля). Если в группе M изделий и сумма всех операций равна N, то формируется матрица размерности NЧM , и для каждой i-й операции (в общем случае, позиции, по которой производится сравнение, например, типу оборудования) определяется показатель повторяемости r_i , равный числу m_i изделий, в технологиях которых присутствует данная операция, уменьшенному на единицу, то есть, r_i = m_i --1, m_i €{1,2,…,M}. Максимальное значение показателя повторяемости r_max = (M - 1). Максимальная (идеальная) степень однородности группы изделий достигается, когда все операции (позиции) имеют показатель повторяемости равный r_max. В качестве оценки степени однородности группы изделий G принят коэффициент, определяемый по формуле

K_од(G)=(? r_i )/(NЧr_max ) или K_од(G)=(? r_i )/(NЧ(M-1)) (5)

В работе показано, что при сравнении пары изделий (М=2) формула (5) дает значения, совпадающие с результатами известных методик. При этом предложенный способ позволяет группировать изделия для повышения степени однородности, а также упорядочивать изделия с учетом их взаимной однородности. В работе приводятся примеры применения предложенной методики, в том числе с использованием производственных данных. Расчет дают интуитивно ожидаемые результаты, подтверждая возможность ее практического применения.

Формирование из заданной совокупности группы изделий, обладающей повышенной степенью однородности осуществляется при определении продуктового поля для организационно-технологического комплекса масштаба цеха, участка, в частности, пошивочного потока. Проведено сравнение двух схем формирования искомой группы изделий. Первая основана на последовательном отборе изделий из исходной совокупности по определенным признакам и включении их в состав искомой группы, которая в начальный момент предполагается «пустой». В рамках этой схемы предложен упрощенный алгоритм формирования группы путем отбора изделий по величине суммы показателей повторяемости операций. Алгоритм может быть рекомендован для оперативного решения задачи. В то же время показан существенный недостаток этой схемы, состоящий в невозможности при отборе учитывать текущее значение коэффициента однородности формируемой группы. Поэтому проработана и рекомендована к применению вторая схема, состоящая в предварительном включении в искомую группу всех изделий из исходной совокупности и затем последовательном исключении из нее изделий по показателю, названному эффектом исключения. В этом случае при исключении какой-либо модели из текущего состава группы, есть возможность оценить величину коэффициента однородности при изменившемся составе группы. Соответственно, на очередном шаге исключать следует изделия, имеющие наибольшее из оставшихся в группе изделий значение эффекта исключения.

Процедуры, реализующие данную схему, в диссертации детально проработаны и названы методом последовательного исключения. Приведены примеры, иллюстрирующие порядок применения предложенной методики, как на условных, так и на реальных производственных данных.

Оптимизация производительности технологических потоков в рассматриваемой постановке в отличие от известных подходов учитывает факт выпуска в потоке нескольких изделий, различающихся в определенной мере по технологии, используемому оборудованию и трудоемкости изготовления. В этом случае возникают трудности обеспечения эффективной загрузки разных типов оборудования и персонала при выпуске каждой из моделей, входящих в продуктовое поле потока. Задача, по существу, является многокритериальной, и ее решение является компромиссным. Процедура, предложенная в работе, является эвристической и учитывает ряд характерных для производства ограничений. Последние касаются пороговых значений коэффициентов загрузки различных типов оборудования, степени согласованности организационных операций, а также пределов численности рабочих в потоке. Число рабочих, занятых в процессах изготовления различных изделий, должно быть одинаковым. Выполнение этого требования может сопровождаться некоторым снижением согласованности операций и, как следствие, производительности потока.

Предварительно рассматривается задача определения численности потока, в котором изготавливается единственное изделие. Искомый результат состоит в выборе из заданного интервала [M_min , M_max ] минимального значения, при котором обеспечивается превышение установленного порога загрузки всех видов оборудования в потоке.

Если поток является многономенклатурным и на нем выпускается m изделий, имеющих различные значения трудоемкости, задача состоит в том, чтобы найти такое одинаковое для всех изделий значение численности рабочих, которое является наименьшим из допустимых и при котором условие приемлемого уровня загрузки всех машин выполняется для всех изделий, изготавливаемых в данном потоке. Для решения следует провести расчеты поочередно для каждого изделия. В результате для каждого j-го (j=1,…,J) варианта численности рабочих будут установлены (если они существуют) коэффициенты согласованности операций, соответствующие каждому i-му изделию (i=1,2…,m). Варианты, для которых условие согласованности не выполняется, исключаются из рассмотрения. Из оставшихся выбирается вариант, имеющий наименьшую величину численности рабочих. В диссертации указаны различные ситуации, возможные по результатам расчетов. В некоторых случаях выбор однозначен, в иных случаях требуется установить предпочтение в пользу либо меньшей численности, либо большей степени согласованности операций. Возможно также отсутствие при установленных ограничениях приемлемых вариантов решений. В этом случае используются специальные приемы согласования, например, формирование парных операций. В работе приведены примеры расчета производительности потоков по выпуску мужских утепленных комбинезонов трех моделей и по выпуску мужских брюк трех моделей. Расчеты выполнены по разработанной при участии автора программе «ОПТИМО», используемой на нескольких швейных предприятиях. Найденные в результате варианты производительности потоков удовлетворяют всем установленным ограничениям. Подчеркнем, что предпосылкой получения такого результата является предварительное формирование для потока группы моделей, имеющей высокий групповой коэффициент однородности.

Упорядочение запуска изделий в потоке - задача оперативно-производственного планирования, решение которой по критерию минимума суммарных затрат на переналадки, наряду с выбором рациональной производительности потока, влияет на уровень использования возможностей гибкого организационно-технологического комплекса. Известны подходы к ее решению, использующие в качестве формальной модели задачу «о коммивояжере» и различные эвристические алгоритмы. В некоторых случаях имеющиеся производственные ограничения и свойства исходных данных в определенной мере упрощают поиск решения, а в отдельных случаях позволяют отказаться от проведения процедур оптимизации. В работе показано, что последняя ситуация имеет место, если групповой коэффициент однородности продуктового поля потока достаточно велик или, наоборот, слишком мал. В обоих случаях критерий слабо зависит от порядка запуска изделий, и эффект процедуры оптимизации будет незаметен.

Если принять величину потерь на переналадки линейно зависящей от коэффициента однородности, то, как показано в работе, в качестве критерия может выступать сумма парных коэффициентов однородности, в общем случае зависящая от очередности изготовления изделий на потоке. Два предельных случая, когда изделия абсолютно технологически идентичны (все парные коэффициенты однородности равны K_од=1) и когда они абсолютно различны (K_од=0), достаточно очевидны: суммы коэффициентов в этих случаях не зависят от порядка запуска изделий. По мере «удаления» значений всех или некоторых коэффициентов от границ диапазона эта зависимость усиливается, так что при значениях K_од в средней области оптимизация очередности запуска даст ощутимый результат. Строгий подход к решению предполагает расчет всех парных коэффициентов, представление их в виде соответствующей матрицы и поиск варианта упорядочения изделий, имеющего минимальную сумму парных коэффициентов. При малом количестве изделий в поле потока такой подход легко реализуется. С ростом числа изделий, то есть, при увеличении уровня нестабильности ассортимента, трудоемкость решения существенно увеличивается. Для этого случая в диссертации установлены условия, при которых без расчета значений парных коэффициентов, только по их среднему значению и числу пар изделий, можно установить максимальные оценки разброса значений коэффициентов (это дисперсия и среднеквадратичное отклонение (СКО)) и, тем самым, установить диапазон вероятных значений парных коэффициентов.. По этой информации может быть выработано суждение о целесообразности проведения расчетов по оптимизации очередности запуска изделий.

Возникает вопрос о получении среднего значения без расчета парных коэффициентов. Этот вопрос решается с помощью доказанного в работе утверждения:

При оценке однородности группы G, состоящей из m изделий, с помощью группового коэффициента однородности K(G), рассчитанного по формуле (3.5), значение этого коэффициента равно среднему значению K_ср парных коэффициентов однородности, рассчитанных для каждой из С_m² пар, образованных из изделий данной группы. Таким образом, утверждается, что K(G) = K_ср.

Этот результат позволяет, выполнив расчет группового коэффициента однородности, сразу заключить о целесообразности решения задачи оптимизации очередности: например, если 0<K(G)<0,3 или 0,7<K(G)<1, то проведение поиска нецелесообразно; если 0,3<K(G)<0,7 целесообразно провести процедуры поиска. В последнем случае часто размерность невелика, и можно использовать алгоритм полного перебора. При большой размерности можно рекомендовать специально разработанные для данной задачи эвристические алгоритмы.

Личный вклад автора в проведенное исследование и полученные научные результаты заключается в следующем:

-- определены цели, задачи и подходы к оценке, анализу свойства гибкости производственных комплексов и использованию их адаптационного потенциала для повышения эффективности деятельности предприятий;

-- сформулирован подход к трактовке понятия гибкости производственных комплексов, как меры взаимного соответствия разнообразия ассортимента и характеристик организационно-технологических комплексов;

-- разработан инструментарий в виде методик, конкретных показателей и процедур оценки факторов гибкости, оценки технологической однородности изделий, расчета производительности многоассортиментных потоков, обоснования оперативных решений в системе производственного планирования;

-- выполнены практические расчеты по предложенным методикам, проведены мероприятия по производственной апробации и внедрению результатов работы на швейных предприятиях.

Научная новизна исследования состоит в развитии нового подхода к трактовке свойства гибкости, количественной оценке и выявлению организационных условий эффективного функционирования гибких производственных комплексов в швейной промышленности. Научной новизной отличаются следующие результаты.

1. Разработан подход к оценке свойства гибкости производственных комплексов, работающих в условиях частой смены ассортимента выпускаемой продукции. Подход базируется на трактовке гибкости как меры соответствия степени разнообразия ассортимента и ресурсоемкости реорганизации комплекса при смене выпускаемых изделий. Отличительной особенностью является учет фактора разнообразия ассортимента, оценка которого выступает критерием целесообразности анализа гибкости производства и мероприятий по ее повышению.