Автоматизация управления предприятием на базе имитационной модели

После выплат, необходимость которых обусловлена нормативно-правовыми актами, нравственными критериями, в основу принятия решений, связанных с выбором направлений расходования средств, должны быть положены экономические критерии. Как правило, следует стремиться к наиболее быстрому наращиванию расходуемых средств в единицу времени.

Между доходами и расходами фирмы постоянно должен поддерживаться баланс (с позиций системного подхода необходимо даже создание и поддержание постоянного резерва, средств, т.е. превышение доходов над расходами). Поэтому планирование доходов и расходов должно осуществляться как на перспективу, так и на непродолжительные промежутки времени - тем более короткие, чем сложнее финансовое положение фирмы.

Плановый баланс доходов и расходов фирмы является документом, в котором в наиболее обобщенном виде представлена вся система планирования и управления фирмой. Любое подразделение фирмы обязательно должно оказывать влияние на уровень доходов и расходов, а чаще всего и на то, и на другое. Поэтому вся деятельность по управлению фирмой должна быть нацелена на получение наибольшего дохода в единицу времени, максимизацию прибыли, остающейся в распоряжении фирмы, снижение удельных затрат на производство продукции.

Выводы по разделу

Бизнес-модель предприятия -- это совокупность графических и текстовых описаний, позволяющих понимать, а в случае использования электронных средств динамического моделирования имитировать процесс управления предприятием.

Обычно бизнес-модель формируется в целях усовершенствования процесса управления, когда руководство понимает, что предприятие должно перейти на новую ступень развития, например повысить качество производимой продукции или оказываемых услуг, выйти на внешний рынок и т. п.

Наиболее подходящим средством, обеспечивающим качественный рост предприятия, может стать новая интегрированная информационная система управления предприятием. Идеально, когда такая система содержит в себе встроенные средства динамического моделирования деятельности предприятия, позволяющие:

визуализировать деятельность предприятия, обеспечив руководству возможность правильно оценить имеющиеся недостатки и отыскать источники потенциала и направления усовершенствования;

сократить время настройки ИСУ под специфические особенности предприятия;

отобразить и зафиксировать в готовом для последующего развертывания виде варианты реализации ИСУ, каждый из которых может быть выбран при переходе на очередную ступень развития предприятия.

Иными словами, бизнес-модель является отображением предприятия и его информационно-управляющей системы. Без бизнес-модели вы не сможете построить действительно интегрированную и «всеобъемлющую» ИСУ. Именно при создании бизнес-модели формируется «язык общения» консультантов, разработчиков, пользователей и руководителей предприятия, позволяющий выработать единое представление о том, ЧТО и КАК должна делать система управления предприятия («корпоративная система управления»).

Очень важно с самого начала определиться, на кого вы будете ориентироваться при построении модели, то есть кто будет ее конечным потребителем. В большинстве случаев ответ на этот вопрос один: руководство компании. Все попытки использования точек зрения главного бухгалтера или коммерческого директора превращают модель промышленного предприятия в модель финансового института или торгового дома.

Формат представления бизнес-модели

С особой тщательностью следует подходить к формату представления бизнес-модели. Популярная методология SADT (Structured Analysis and Design Technique) или рожденная на ее основе IDEF0 действительно хороши там, где практически отсутствуют описания функций и бизнес-процессов, а также в тех случаях, когда построением модели занимается не единая, слаженная команда, а, например, группа, состоящая из внешних консультантов, экспертов поставщика ИСУ и сотрудников самого предприятия. В таком случае можно гарантировать, что большинство членов «сборной» команды знакомы с общепринятым стандартом IDEF0 (в настоящее время его преподают во многих вузах), следовательно, можно сравнительно быстро приступить к работе над моделью, «поделив» между собой бизнес-функции предприятия. Создаваемые диаграммы будут совместимы друг с другом и смогут впоследствии составить единую модель. Однако характерная для стандарта IDEF0 бедность изобразительных средств делает невозможным, например, описание сквозных бизнес-процессов, охватывающих весь цикл обработки заказа -- от размещения до исполнения. Для подобных задач более подходящим инструментом могут служить такие известные системы проектирования, как ARIS («архитектор интегрированных информационных систем») или BAAN DEM («динамический моделировщик предприятий

Ошибочно полагать, что бизнес-модель -- это просто комплект документов, описывающий только бизнес-процессы предприятия. На самом деле в основе бизнес-модели всегда лежат бизнес-цели предприятия, по большому счету полностью определяющие состав всех базовых компонентов бизнес-модели [2]

бизнес-функции, описывающие, ЧТО делает бизнес;

бизнес-процессы, описывающие, КАК предприятие выполняет свои бизнес-функции;

организационная структура, определяющая, ГДЕ исполняются бизнес-функции и бизнес-процессы;

фазы, определяющие, КОГДА (в какой последовательности) должны быть внедрены те или иные бизнес-функции;

роли, определяющие, КТО исполняет бизнес-процессы;

правила, определяющие связь между ЧТО, КАК, ГДЕ, КОГДА и КТО.

Тем не менее описание бизнес-процессов, как наиболее трудоемкая и чреватая многими ошибками задача, нуждается в конкретной методологической платформе. Поэтому существует наиболее устоявшийся перечень атрибутов, которые модель бизнес-процессов должна описывать на изобразительном уровне, а именно:

воздействия, инициирующие каждый шаг бизнес-процесса;

исполнители каждого шага (это могут быть как люди, так и программы и механизмы);

воздействия, регламентирующие данный шаг (законодательные акты, рыночные условия и т. п.);

результат, получаемый на выходе конкретного шага бизнес-процесса.

Общепризнанно, что одним из важнейших факторов успеха предприятия является наличие на нем единой мощной "управленческой команды", владеющей ситуацией и работающей согласованно на достижение общей цели. Процессная организация управления в сочетании с другими методами позволяет сформировать такую команду, ориентированную на единые цели предприятия.

Таким образом, необходимость использования процессного подхода становится все более и более очевидной. Внедрение такого подхода требует осознанной реорганизации деятельности предприятия на основе принципов процессно-ориентированного управления. Подобная реорганизация требует определенной технологии перехода от существующей системы к новой, соответствующей поставленным целям. На отечественном рынке услуг большое значение приобретают услуги, связанные с консалтингом, направленным на совершенствование систем управления предприятий. Вторым важным составляющим такого совершенствования, помимо внедрения процессно-ориентированного управления, является внедрение современных информационных технологий, в том числе построенных на основе автоматизированных систем.

Итак, можно выделить следующие направления совершенствования системы управления предприятия:

переход на процессно-ориентированное управление;

внедрение современных информационных технологий управления.

4. Описание шаблона для построения имитационной модели предприятия малого и среднего бизнеса как основы эффективного управления

4.1 Шаблоны функционального моделирования

Функциональное моделирование является важнейшим элементом концептуального анализа, который выполняется на начальном этапе проектирования любой автоматизированной информационной системы, в том числе и системы управления предприятием. Разработка и анализ функциональной модели деятельности предприятия позволяет достаточно глубоко погрузиться в предметную область, выявить бизнес-процессы, используемые на предприятии, определить информационные потоки, выявить узкие места в деятельности предприятия и т.д.

Для функционального анализа на концептуальном этапе удобно использовать простые, доступные для широкого понимания использования, хорошо проработанные методологии. Несмотря на солидный возраст стандартной методологии IDEF0, она по-прежнему весьма популярна среди аналитиков и широко используется, особенно на этапе концептуального анализа.

Детальный анализ функциональной IDEF0-модели является основой для изучения существующих на предприятии бизнес-процессов и для разработки новых бизнес-процессов, которые в дальнейшем будут являться основой для разработки алгоритмов системы управления. Для моделирования бизнес-процессов удобно воспользоваться специально разработанной для этих целей методологией IDEF3. Модель IDEF3 содержит 2 типа диаграмм: диаграммы процессов и диаграммы состояний объектов, которые позволяют выполнить анализ бизнес-процессов с разных сторон в рамках одной модели.

Этапы разработки информационной системы и возможные средства поддержки их выполнения

И, наконец, последней стадией концептуального анализа является построение информационной модели, которая отображает логическую структуру будущей базы данных. Для этой стадии вполне оправдано широкое использование стандартной методологии IDEF1X. Существующие CASE-средства обеспечивают хорошую интегрируемость IDEF0, IDEF3 и IDEF1X моделей, что обеспечивает единство подхода на этапе концептуального анализа и взаимосвязанность результатов мод-ния

Рис. 4.1

4.1.1. Описание общей конструкции шаблона. Общее описание шаблона

Модель: <номер; имя модели, выражающее цель моделирования в виде короткой фразы >

Характерная информация

Категория предприятия: <промышленное предприятие, торговая компания, банк, государственное учреждение и т.д.>

Цель: <более детальное выражение цели моделирования >

Точка зрения: <точка зрения, принятая при моделировании >

Область (контекст): <какая система рассматривается в качестве черного ящика (в соответствии с целью)>

Уровень модели: <общая модель, подмодель>

Структура предприятия (организации)

Описание структуры предприятия (организации) в виде:

Руководство: < ФИО, должность >

Подразделение: < № подразделения. Наименование подразделения, ФИО руководителя >

Основные функции

Перечень основных функций для предприятия (организации, компании) соответствующей категории в следующем виде:

Функция: < Функция №. Наименование функции, описание функции >

Подфункции, раскрывающие основные функции

Подфункции, раскрывающие основные функции

Описание специфических для конкретного предприятия (организации) подфункций, которые раскрывают технологии выполнения каждой из основных функций:

Функция:<Функция №№. Наименование функции, описание функции >

Функция:<Функция №№. Наименование функции, описание функции >

Общие функции

Описание общих, не зависящих от категории предприятия, функций:

Функция: < Функция №. Наименование функции, описание функции >

Подфункции, раскрывающие общие функции

Описание специфических для конкретного предприятия (организации) подфункций, которые раскрывают технологии выполнения каждой из общих функций:

Функция: <Функция №№. Наименование функции, описание функции>

Функция:<Функция №№. Наименование функции, описание функции >

Документация

Перечень документов, используемых в модели:

Документ: < Условный № документа. Точное название документа >

< Условный № документа>: < Код ответственного подразделения + Порядковый номер >

Связанная информация (не обязательно)

Приоритет: < указание наиболее критичных (важных) технологических цепочек для моделируемой организации >

Родительские функции: < (не обязательный параметр) имя “родительской” функции, в состав которой входят наиболее критичные (важные) технологические цепочки >

Функции декомпозиции: < (не обязательный параметр) описание требуемой степени декомпозиции для наиболее критичных (важных) технологических цепочек >

Открытые проблемы (не обязательно)

<Список открытых проблем на момент подготовки шаблона, которые необходимо устранить>

План

Версия: < Дата, время или вариант реализации >

Классификация функций

Основой создания шаблона является следующая классификация функций:

Основные функции, т.е. те функции, которые непосредственно связаны с типом предприятия (производственное, торговое, сервисное и т.п.).

Общие функции, которые не связаны непосредственно с типом предприятия и присутствуют на предприятиях любого типа.

Специфические функции, которые определяются спецификой применяемых на конкретном предприятии технологий и процедур. Они описывают особенности выполнения, как основных, так и общих функций.

Для предприятия производственного типа выделено пять основных функций:

1. Планирование производства.

2. Подготовка производства.

3. Обеспечение производства.

4. Выпуск продукции.

5. Сбыт продукции.

В качестве общих функций можно привести следующие функции:

Руководство предприятием.

Финансовая деятельность.

Функции поддержки (работа с кадрами, информационное и техническое обеспечение, охрана и т.д.).

Взаимодействие с дочерними предприятиями, филиалами, представительствами.

Для предприятий и организаций непроизводственных типов (торговые компании, банки, институты и пр.) можно выделить свой перечень основных функций, которые будут характерны для данного типа предприятий или организаций.

4.1.2 Описание модулей настройки модели по данным предприятия. Финансы

Система управления финансами и экономическими операциями, настраиваемая на условия постоянно расширяющейся деятельности, способная существенно оптимизировать рост и увеличить прибыльность компании.

Модульная структура позволяет осуществлять точную настройку приложений в соответствии с потребностями конкретного предприятия.

Модули:

· Главная книга

· Расчеты с кредиторами

· Расчеты с дебиторами

· Управление запасами

· Заказы на продажу

· Заказы на закупку

· Системный менеджер с Crystal Info

· Основные средства

· Производство

Главная книга

Описание модуля:

Модуль "Главная книга" позволяет удовлетворить не только текущие потребности финансового учета, но и обеспечить возможность решения учетных проблем, возникающих при расширении сферы деятельности предприятия.

Основные возможности:

Позволяет определять номера счетов длиной до 45 знаков, которые могут быть поделены на 10 сегментов. Сегменты могут представлять счета, центры затрат, подразделения и отделы, которые составляют структуру отчетности предприятия.

Позволяет использовать различные структуры счетов для слияния нескольких планов счетов в один, устраняя необходимость переопределять счета каждый раз при реорганизации.

Поддерживает до 5 лет истории для фактических и бюджетных данных.

Позволяет сохранять и вновь использовать шаблоны для периодически повторяющихся записей.

Обеспечивает поддержку нескольких валют и нескольких организаций.

Обеспечивает несколько разных методов формирования бюджета для упрощения создания новых наборов финансовых данных.

Упрощает процесс отслеживания записей и обработки начислений за счет возможности автоматического сторнирования.

Содержит утилиту создания макросов для автоматизации процедур.

Предоставляет возможность предварительной разноски проводок для анализа финансового положения вашей компании перед окончательной разноской проводок по счетам Главной книги.

Предоставляет набор бухгалтерских и финансовых отчетов, включая пробный баланс, оборотный журнал операций, балансовый отчет и др.

Генератор финансовых отчетов, построенный на основе электронной таблицы, позволяет создавать необходимые вам финансовые отчеты, используя элементы прогнозирования и анализ «что-если».

Интеграция с:

"Расчеты с кредиторами", "Расчеты с дебиторами", "Управление запасами", "Банк и касса", "Основные средства", с программными продуктами, созданными сторонними разработчиками.

Расчеты с кредиторами

Описание модуля:

Модуль «Расчеты с кредиторами» предоставляет пользователю набор функций, позволяющих рационализировать внутренний процесс движения денежных средств, что обеспечивает их экономию. Модуль содержит библиотеку функциональных возможностей для быстрого ввода в систему инвойсов, полученных от поставщиков, гибкого расходования денежных средств, полнофункциональной выверки платежных документов и получения исчерпывающей отчетности. Инструментарий модуля позволяет полностью и своевременно расставлять приоритеты для платежей, эффективно использовать предлагаемые скидки, согласовывать с поставщиками условия оплаты. Все средства ведения учета и получения отчетов позволяют обрабатывать и представлять необходимую информацию с нужной степенью детализации.

Основные возможности:

Позволяет собирать статистические данные по группам поставщиков, устанавливать критерии выборки данных для отчетов и настраивать информацию, используемую по умолчанию.

Позволяет исправлять неоплаченные инвойсы и вводить скидки и корректировки при вводе платежа.

Поддерживает различные условия и графики платежей.

Предоставляет возможность ведения дополнительных полей для инвойсов, поставщиков, групп поставщиков и для банковских реквизитов.

Обеспечивает неограниченные поля для комментариев по поставщикам.

Поддерживает хранение в системе данных, которые не используются в повседневной деятельности, за счет назначения записям неактивного статуса.

Позволяет автоматически распределять инвойсы и делать отчисления в виде процентов или фиксированных сумм на счета Главной книги.

Позволяет хранить критерии для выборки и контроля платежей, чтобы использовать их повторно при генерации групп записей по платежам для более поздней даты.

Поддерживает многовалютный учет.

Расчеты с дебиторами

Описание модуля:

С помощью модуля "Расчеты с дебиторами" можно вести данные заказчиков и устанавливать взаимосвязи между ними, отслеживая информацию по продажам и суммам задолженностей. В модуле предусмотрена возможность объединения заказчиков, счета которых оплачиваются из одного места, с помощью отдельного национального счета. Инструментарий позволяет зачитывать полученные платежи на неоплаченные счета, а также выставлять повторяющиеся счета на периодической основе по упрощенной схеме. Модуль "Расчеты с дебиторами" интегрирован с модулем "Банковские функции", что позволяет делать выверку платежей.

Основные возможности:

Автоматически закрывает текущие итоги и обновляет данные прошлогодних продаж в конце года.

Обеспечивает аудиторские отчеты и полную сохранность деталей операций для отчетов.

Автоматически рассчитывает пени по просроченным счетам заказчиков.

Поддерживает дополнительные поля для заказчиков и счетов, необходимые для хранения специфической информации.

Позволяет хранить в системе данные, которые не используются в повседневной деятельности, за счет назначения записям неактивного статуса.

Позволяет настраивать разнообразные условия оплаты и графики платежей.

Поддерживает национальные счета для транснациональных заказчиков (т.е. принимаются платежи одного заказчика в счет оплаты счетов другого заказчика).

Позволяет создавать инвойсы с указанием отдельных позиций или общей суммы и рассчитывать налоги от общей базы инвойса или построчно.

Распечатывает инвойсы, кредит-ноты, дебет-ноты, выписки по расчетам с заказчиками, этикетки и письма.

Поддерживает многовалютный учет.

Управление запасами

Описание модуля:

Модуль представляет собой систему, поддерживающую управление складскими запасами компании и бухгалтерский учет движения товарно-материальных запасов для нескольких физических и логических складов. Позволяет контролировать уровни запасов на складах, регистрировать поступление, отгрузку и возврат товаров, а также вводить коррекции товарно-материальных запасов. С помощью функций запросов и отчетов можно получить детальную оперативную информацию о количествах, ценах и движении товаров, а также отследить историю их продаж и закупок.

Основные возможности:

Поддерживает неограниченное количество товарной номенклатуры для любого из складов.

Поддерживает различную структуру кодов товарных позиций - до 24 знаков и до 10 сегментов.

Работает с дробным количеством товара, учитывая до 4 десятичных знаков.

Поддерживает различные единицы измерения товаров при закупке, продаже и перемещении.

Содержит возможность определения категорий для классификации складских запасов и для учета стоимости проданного товара по подразделениям или центрам затрат.

Обеспечивает возможность учета товара на нескольких счетах товарно-материальных запасов.

Стоимость проданного товара определяется по любому из методов: средневзвешенная стоимость, ФИФО, ЛИФО, стандартная стоимость, стоимость последней закупки или определенная пользователем стоимость. Стоимость рассчитывается с точностью до 6 десятичных знаков.

Стоимости одного и того же товара на различных складах могут быть различными.

Поддерживает прайс-листы в различных валютах.

Получение товара на склад может осуществляться в любой валюте.

Цена товара учитывается с точностью до 6 десятичных знаков.

Позволяет работать с неограниченным количеством единиц измерения для каждого товара.

Поддерживает различные прайс-листы для различных типов заказчиков, видов оплаты, регионов или валют.

Обеспечивает возможность сборки товара из компонентов.

Поддерживает несколько периодов для пополнения складских запасов с учетом объема предполагаемых продаж.

Заказы на продажу

Описание модуля:

Модуль "Заказы на продажу" позволяет вводить и отслеживать заказы и управлять процессом выставления счетов по ним. С его помощью можно регистрировать возвраты товаров, распечатывать инвойсы, кредит-ноты, подтверждения заказов, распоряжения на склад и отгрузочные этикетки. Все детали операций и информацию о продажах можно отслеживать на экране с помощью запросов или распечатывать в отчетах. Модуль "Заказы на продажу" полностью интегрирован с модулями "Управление запасами" и "Расчеты с дебиторами", поэтому в любой момент можное получить информацию об уровне запасов и о состоянии счетов заказчиков.

Основные возможности:

Отслеживает активные заказы, будущие заказы, постоянные заказы, а также предложения на продажу.

Позволяет добавлять записи о новых заказчиках в процессе ввода заказов или вводить их позднее.

При работе в многовалютной системе позволяет вводить заказы и счета в валюте заказчиков.

Позволяет распределить продажи между продавцами (сейлзменами) - до пяти человек.

Поддерживает предоплату по счетам-фактурам и заказам в любой валюте.

Поддерживает различные графики платежей и другие условия оплаты, определенные в модуле "Расчеты с заказчиками".

Позволяет включать комментарии и инструкции по доставке заказов.

Позволяет редактировать заказы и выставлять счета на частично выполненные заказы.

Контролирует задолженность заказчиков. Позволяет установить персональный пароль для ответственного за кредит заказчика.

Позволяет распечатывать подтверждения на заказы, счета, счета-фактуры, отгрузочные накладные, возвратные накладные по мере заведения или позднее.

Обеспечивает возможность отслеживания серийных номеров.

Позволяет вызвать информацию о счете-фактуре во время ввода кредитового авизо.

Печатает сообщения до 250 знаков в длину на подтверждениях заказов, счетах, счетах-фактурах, распоряжениях на склад.

Хранит историю продаж.

Заказы на закупку

Описание модуля:

Модуль "Заказы на закупку" обеспечивает все функции автоматизации процесса закупок от создания и управления заказами до получения товаров в соответствии с потребностями конкретной компании. При поступлении товаров происходит автоматическое обновление уровня запасов, а инвойс за полученные товары автоматически передается в модуль "Расчеты с кредиторами".

Основные возможности:

Ведение активных, постоянных, будущих и общих заказов на закупку.

Возможность при создании одного требования заказывать товары у нескольких поставщиков или не указывать поставщика и последующее автоматическое формирование из заявки отдельного заказа для каждого поставщика.

Формирование одного заказа на закупку из нескольких заявок с выбором деталей по номеру поставщика и типу поставщика, определенному в модуле "Управление запасами".

Распечатка заказов на закупку, требований и документов о возврате и получении товаров по мере ввода или позднее в любое время.

Использование артикулов некладируемых товаров для разовых закупок и при закупке товаров, которые не регистрируются как складские запасы (например, канцелярских товаров для нужд офиса).

Выбор адреса доставки для товаров, поставляемых непосредственно от поставщика по указанному адресу или по адресу склада заказчика.

Автоматическое получение по всем позициям заказа на закупку или частичное получение с указанием только количеств полученных товаров.

Получение товаров с или без предварительного указания заказа на их закупку.

Разноска нескольких поступлений на отдельные заказы на закупку.

Обработка коррекций на количества, стоимости товаров и дополнительные затраты на закупку непосредственно при вводе поступлений и возвратов вместо коррекций запасов.

Ввод стоимостей оплаты дополнительных услуг по полученным товарам от нескольких поставщиков в одно поступление с последующим созданием отдельного инвойса для каждого поставщика.

Различные способы распределения дополнительных затрат по полученным товарам (в соответствии с количеством, весом, стоимостью, а также распределение вручную или отнесение на счет главний книги).

Системный менеджер

Описание модуля:

Системный менеджер управляет доступом ко всем учетным приложениям и информации. Он влияет на все, что происходит ,начиная с установки защиты информации и заканчивая поиском записей в файлах. В системном менеджере предусмотрен инструментарий для обеспечения целостности данных и завершенности обработки. Также системный менеджер управляет многовалютным учетом и позволяет настроить обработку данных для нескольких компаний.

Функции "Системного менеджера" разделяются между "Административными функциями" (управление правами доступа, проверка целостности данных и активизация модулей) и "Служебными функциями" (информация, общая для всех учетных приложений, например, курсы обмена валют, банковские и налоговые установки, финансовые календари).

Основные возможности:

Включает в себя макроязык BASIC для автоматизации повторяющихся процедур, например, для распечатки групп отчетов или для выполнения стандартных процедур по окончании месяца.

Обеспечивает функцию разработки графических отчетов и позволяет настраивать стандартные бланки на конкретного заказчика.

Обеспечивает поиск записей в справочниках с использованием критериев.

Позволяет устанавливать группы уровней доступа к данным.

Поддерживает многовалютный учет.

Централизованно поддерживает данные профиля компании, устраняя необходимость ввода данных для каждого отдельного приложения.

Управляет банковской информацией, позволяет осуществлять банковскую выверку, создает группы проводок по начисленным банковским процентам и банковским сборам для модуля "Главная книга".

Поддерживает все налоговые установки и классификации, относящиеся к продажам и покупкам, управляет всеми налоговыми расчетами и отчетностью для модулей "Расчетов с кредиторами" и "Расчеты с дебиторами".

Основные средства

Описание модуля:

Модуль "Основные средства" предназначен для автоматизации контроля и учета основных средств. Пользователи могут определять свои методы начисления износа и расчета налогов, а также добавлять новые поля данных как на уровне каждого основного средства, так и для всей системы активов. Основные средства могут вестись в разных валютах в одном журнале записей. Гибкая система отчетов позволяет задавать разнообразную выборку, порядок сортировки и распечатывать эти данные детально или в виде краткой общей сводки. Существуют возможности импорта и экспорта данных. Наличие функции "Заметки" позволяет отслеживать временную информацию по основным средствам, например, сроки ремонта основного средства

Основные возможности:

Поддерживает разные методы начисления износа и налогов на основные средства.

Специальные расчеты по заданной выборке основных средств могут быть осуществлены независимо от финансового периода или окончания года.

Неограниченные дополнительные поля данных (текстовые, числовые, по датам, денежные, счета Главной книги и пр.) могут быть определены для хранения данных пользователя.

Поддерживает такие операции, как продажа/списание, перевод основных средств (по частям и полностью) с одного места учета в другое (местонахождение, центр затрат), переоценка, увеличение стоимости, а также используется для расчета финансовых соглашений (с проводками для Главной книги).

Заметки с распределением по времени могут быть использованы для основных средств, а затем выбраны в отчет по ключевым словам и по диапазону дат.

Поддерживает бюджет.

Поддерживаются описательные характеристики по основным средствам.

Неограниченное количество уровней для взаимосвязи типа "конструкция-компонент" основных средств с 32-уровневым окном.

Поддержка нескольких валют и нескольких языков.

Поддержка штрих-кодов основных средств.

Защита данных на уровне меню, экрана и полей.

Производство

Описание модуля:

Модуль "Производство" представляет собой программное решение для малых и средних производственных предприятий Он сочетает в себе функции управления запасами, функции обработки спецификаций многоуровневых сборочных единиц, интегрированную систему закупок, функции поддержки множественности мест хранения и функции контроля версий. В системе ведется учет сырья и материалов, изделий в незавершенном производстве и готовых изделий. Также предусмотрен широкий диапазон функций отслеживания и оценки стоимости работ, а также возможности создания, отслеживания и распечатки заказов на закупку. В производственной системе второго уровня и выше можно использовать возможности MRP I (планирование материалов) и MRP II (планирование ресурсов производства).

Основные возможности:

Поддержка детальной информации о статусах товарных позиций на различных складах.

Отслеживание уровней минимума и максисмума запасов, а также выделение уровня, на котором выдается рекомендация о повторном заказе.

Ведение учета по методу нормативной, последней и средней стоимости, а также LIFO и FIFO.

Предоставление информации о наличии дефицита, избыточных запасов и неходовых товарных позиций.

Учет денежных сумм и количеств с точностью до 6 десятичных знаков.

Моментальная оценка запасов в наличии, в незавершенном производстве и в заказах.

Планирование потребностей в материалах на основе состояния запасов и наличия заказов.

Отслеживание перемещения материалов между складами в соответствии со спецификациями сборочных единиц.

Многовалютный учет.

Обработка спецификций изделий, имеющих до шестнадцати уровней вложенности.

Контроль версий многоуровневых спецификаций за счет отслеживания сроков их действия.

Получение информации о заказах из модуля "Заказы на продажу" .Передача информации о готовых изделиях в модуль "Управление запасами" .

4.2 Описание основных технологических модулей

4.2.1 Модуль производство

Система Производство - это система , разработанная как система «производство на склад».

Система «Производство» имеет доступ ко всем данным и позволяет планировать ресурсы предприятия, контролировать производственный цикл и управлять производственной деятельностью в реальном времени, определять производственные затраты и минимизировать расходы, вести расчет себестоимости. Для всех производимых товаров в системе определен набор необходимых компонент (сырья, полуфабрикатов, а также побочных продуктов), технологических операций и производственных мощностей (рабочее время, оборудование и т.п.).

«Производство» поддерживает дискретный тип производства.

Система состоит из модулей: Планирование, Управление цехом и Расчет себестоимости.

«Производство» имеет встроенный генератор отчетности (полностью совместимый с генератором отчетности Зарплата/Кадры); это позволяет формировать отчеты из любого файла, группировать данные для составления различных отчетов, делать арифметические расчеты и использовать существующие алгоритмы. Система содержит также набор предустановленных отчетов "Детальная спецификация товара", "Основной план-график производства" и др.

Планирование

Планирование - полностью охватывает производственную деятельность предприятия: планирование производства, производственных мощностей, материалов.

Основной план-график производства: создает график производства готовой (т.е. продаваемой) продукции на основании прогноза продаж, подтвержденных заказов покупателей и текущих складских запасов.

Планирование сырья и полуфабрикатов создает графики производства полуфабрикатов и поставок сырья на основании графика производства готовой продукции, текущих складских запасов и ранее заказанных поставок.

Планирование производственных мощностей определяет достаточность производственных мощностей (ресурсов) для исполнения запланированного графика производства; позволяет заранее определить необходимые внешние ресурсы.

Управление цехом

Управление цехом управляет производственными процессами и позволяет контролировать выполнение производственных заказов/нарядов

Расчет себестоимости

Расчёт себестоимости обеспечивает расчет фактической себестоимости продукции и отражает отклонения по себестоимости и объему произведенной продукции. Служит для определения реальных затрат на производство продукции, позволяет оптимизировать расходы. Фактическая себестоимость вычисляется на основании стоимости использованного сырья, прямых и общих расходов предприятия; себестоимость может одновременно вычисляться в двух разных валютах по различным бухгалтерским правилам.

4.2 Модуль прогнозирования и его математический аппарат

Блок прогнозных данных (БПР) включает в себя данные, полученные на основании математической обработки, формируемой хранимой во вспомогательной базе данных в виде динамических массивов по временным срезам [ ]. Динамические массивы представляют собой значения некоторых характеристик рынков (сбыта, сырья, трудовых ресурсов и т.д.) и экономических показателей собственного производства, привязанные к конкретным моментам времени. Период планирования (ПТ) задается в БПД и из него транслируется в БПР. В случае отсутствия собственной вспомогательной базы прогнозные данные по характеристикам рынков могут быть получены из различных аналитических источников, профессионально занимающихся анализом рынков (например, прогнозы по повышению/понижению уровня цен по интересующей части рынка материалов, услуг и т.д.).

Прогнозные данные могут дублировать планируемые. Разница между ними заключается в том, что прогнозные данные получены на основании использования формальных процедур обработки информации об изменении характеристик во времени, а планируемые могут задаваться произвольно, например, на основании интуиции. Таким образом, для прогнозных данных необходимо наличие предыстории их изменения во времени.

Инструментами для формирования собственно прогнозных значений на основании динамических массивов по временным срезам могут быть как серийные ПС для математической и статистической обработки, так и оригинальные, например, выполненные на базе Microsoft Office. Однако, в силу причин указанных в разделе 2 стандартные алгоритмы формирования прогноза для российских условий не приемлемы. По этому для формирования прогнозов в данной работе используется подход подробно описанный в разделе 4. Там же приводятся подробные указания выбора соответствующих настроек алгоритма адаптивного многофакторного прогнозирования. Примерный перечень прогнозных данных приведен в табл. 4.1.

Таблица 4.1

Прогнозные данные

Наименование данных	Обозн.	Примечание
1. Объем реализации i-го изделия 2. Цена реализации i-того изделия (включая НДС) 3. Прогнозируемая стоимость k-го материала (комплектующего, фурнитуры и т.п.) i-го изделия 4. Процент остатка ТМЦ на конец план. периода 5. Процент брака поставляемого k-го материала	МОi МЦi ММik МПО МБk

4.2.1 Многофакторные прогнозные модели с настраиваемой структурой адаптивного механизма применительно к использованию в автоматизированных системах сопровождения управленческой деятельностью

4.2.1.1 Улучшение вычислительных свойств многофакторных прогнозных моделей с экспоненциальным сглаживанием

Общие принципы адаптивного прогнозирования по одномерным временным рядам, как было отмечено [ ], хотя и могут быть перенесены на многофакторные модели, но детали их конкретной реализации имеют свои особенности связанные с тем, что в расчете прогноза участвуют множество временных рядов данных, которые в условиях отсутствия известной связи друг с другом могут подбираться особо. Поэтому даже в тех-случаях, когда нет принципиальных трудностей для заимствования подходящего метода из многообразия методов подобной ориентации, практическая польза от формальной компиляции часто оказывается незначительной, так как те свойства, во имя которых разрабатывался метод, в экономических приложениях могут оказаться бесполезными. Все это сужает круг адаптивных методов, которые имеет смысл применять в прикладных экономических исследованиях. Однако следует уделить методу наименьших квадратов (МНК). Этот метод является основным инструментом, с помощью которого строятся регрессионные зависимости между экономическими показателями.

Необходимость применения принципов адаптации при построении многофакторных моделей возникает тогда, когда есть основание считать, что степень влияния факторов на моделируемый показатель зависит от времени, т.е. когда для достижения адекватности реальному процессу требуется модель с изменяющимися во времени коэффициентами. В общем случае такую модель можно записать в виде:

(4.1)

где - значение зависимой переменной (показателя) в момент t;

-

m-мерная вектор-строка значений независимых переменных (факторов) в момент t;

- m-мерный вектор-столбец оцениваемых коэффициентов модели, изменяющих с течением времени свои значения по неизвестному закону;

- ненаблюдаемая случайная ошибка.

Для удобства записи свободный член модели (4.1) не выделяется, но неявно считается, что первая компонента вектор-строки независимых переменных тождественно равна единице, т.е. является фиктивной переменной .

Чтобы учесть изменяющийся характер коэффициентов, делаем предположение о том, что каждый набор текущих значений этих коэффициентов может обеспечивать высокую точность аппроксимации только текущим и близким к ним наблюдениям, оставляя ее низкой для более ранних наблюдений. Фактически в рамках теории статистического регрессионного анализа это предположение эквивалентно гетероскедастичности, т.е. случаю, когда в отличие от стандарта (гомоскедастичности) соотношение

(4.2)

определяет ковариационную матрицу, которая хотя и является диагональной, но с неравными между собой диагональными элементами, причем при i < j. Для того чтобы выровнять точность аппроксимации по всему рассматриваемому промежутку времени и тем самым как бы свести рассматриваемую задачу к обычной схеме регрессионного анализа, вводится в рассмотрение весовая функция. Удобной для этих целей признана весовая функция вида

(4.3)

с помощью которой осуществляется экспоненциальное сглаживание отклонений. В условиях неравнозначности наблюдений при заданных значениях весовой функции (4.3) вектор оценок коэффициентов модели (4.1) для любого t [T1, T] при T1 < m можно получить как решение экстремальной задачи

, (4.4)

функционал которой представляет собой экспоненциально взвешенную сумму отклонений расчетных значений от фактических.

Модель с коэффициентами, полученными как результат решения задачи (4.4), в силу смещения точности аппроксимации к наблюдениям с высокими весовыми коэффициентами позволяет учитывать при расчете прогнозных значений в основном только те тенденции, которые проявляются в последних наблюдениях. И если последовательно для каждого осуществляется построение такой модели, то мы имеем дело с текущим регрессионным анализом [52], позволяющим проследить за динамикой коэффициентов регрессии и выяснить ее характер, что в общем-то и требуется при решении динамической задачи. Однако он неудобен в расчетах, так как предполагает на каждом шаге их повторение в полном объеме. По этому предпочтительнее применение рекуррентной схемы метода наименьших квадратов, предложенной в [36, с. 67-74]. Она исключает ненужные повторы в проводимых расчетах и фактически является основой для построения адаптивного механизма регрессионной модели.

Используя результаты ([5], с. 68-72), можно получить расчетные формулы рекуррентной схемы МНК удобные в реальном использовании поскольку, их реализация опирается на возможности среды Microsoft, которой отдается предпочтения в данной работе (см. разделе 1 и 2) реализации АССУД. Для достижения этого, продифференцируем функционал задачи (4.4) по компонентам вектора , приравняем полученное выражение к нулю, и после очевидных преобразований запишем схему уравнений в следующем виде:

. .(4.5)

Введем матричные обозначения:

, (4.6)

где Yt - вектор-столбец с компонентами, равными значениям прогнозируемого показателя в последовательные моменты времени;

Xt - матрица с элементами, равными значениям факторов в последовательные моменты времени;

Lt - диагональная матрица весовых коэффициентов. Тогда, используя введенные обозначения, систему (4.5) можно переписать в более компактной форме:



(4.7)

Разрешая систему (4.7) относительно , получаем выражение для вектора оценок:

(4.8)

Теперь чтобы выразить текущие оценки через оценки . предыдущего периода и текущее наблюдение, в качестве которого будем рассматривать значения зависимой переменной уt и вектора независимых переменных xt в момент времени t, представим решение (3.7) в виде, удобном для проведения дальнейших преобразований:

(4.9)

Далее, вводя обозначения

и используя формулу Шермана--Моррисона [51, с. 53 ] для рекуррентного обращения матриц

, (4.10)



выражение для вектора оценок перепишем следующим образом:

.(4.11)

Произведя почленное перемножение, получаем

(4.12)

Перегруппировав члены полученного выражения и вынеся общий множитель имеем

(4.13)

.

Выполнив вычитание в квадратных скобках, окончательно получаем

.(4.14)

Формула (4.14) совместно с рекуррентной формулой обращения матриц (4.9) позволяет по мере поступления новых данных ввести корректировку коэффициентов регрессии, не прибегая к повторению всего объема вычислений, и по существу выполняет функции адаптивного механизма регрессионной модели (4.1). Если теперь соединить модель и ее адаптивный механизм, то получается следующая запись адаптивной многофакторной модели:

; (4.15)

; (4.16)

.(4.17)

При заданных начальные значениях и известном значении параметра сглаживания =* модель (4.15) - (4.17) позволяет по мере поступления новых данных обновлять коэффициенты и с учетом этого обновления вести соответствующие расчеты прогнозных значений .

4.2.1.2 Многофакторные прогнозные модели с настраиваемой структурой адаптивного механизма

Используемые в настоящее время адаптивные модели прогнозирования, как правило, имеют жесткую структуру механизма текущей корректировки коэффициентов. Это ограничивает область их практического применения, так как настроенный на высокую точность краткосрочных прогнозов жестко устроенный адаптивный механизм не позволяет с достаточной адекватностью отражать характер того многообразия изменений, которые происходят в экономических процессах за пределами краткосрочного периода. Поскольку в процессе автоматизации управленческой деятельности необходимо формировать, как краткосрочные, так и среднесрочные и долгосрочные прогнозы необходимо иметь модели с более тонким механизмом настройки их реакции, обеспечивающей адекватность вне зависимости от величины упреждающего интервала. при формировании прогноза. В данном разделе приводится возможность построения таких моделей на основе рекуррентной схемы МНК.

Основное отличие таких моделей заключается в том, что структура их адаптивного механизма заранее не фиксируется, а автоматически выбирается из некоторого множества вариантов в процессе настройки параметров адаптации по критерию минимизации прогнозных ошибок. Реализация такой возможности обеспечивает построение адаптивных моделей с оптимальной для рассматриваемого набора данных рекуррентной формулой пересчета их коэффициентов. Такие модели, обладая более тонким механизмом подгонки к конкретным данным, обеспечивают и более высокий уровень надежности прогнозных расчетов.

Расплатой за повышение надежности является более громоздкая процедура настройки параметров адаптации. Это связано с тем, что в адаптивном механизме рассматриваемых моделей используется не один, а несколько настраиваемых параметров сглаживания. Однако быстродействие современных компьютеров и необязательное в имитационных моделях предприятия проведения прогнозных расчетов в реальном времени, полностью снимают актуальность этой проблемы.

В качестве прогнозной модели будем рассматривать линейную регрессию с изменяющимися во времени коэффициентами (4.1). В разделе 4.1 было показано, что применение в МНК весовых коэффициентов, затухающих по экспоненте с увеличением возраста наблюдений, позволяет процедуру минимизации взвешенной суммы квадратов отклонений осуществить по рекуррентным формулам, которые предоставляют возможность заменить схему прогнозных расчетов по динамической модели (4.1) адаптивной моделью следующего вида (4.15), (4.16), (4.17), которую принимаем за базовую. Эта модель имеет и то достоинство, что используемый при построении этой модели один из вариантов МНК. (рекуррентный МНК) дает полное право опираться на тот арсенал средств и приемов, который накоплен в практике регрессионного анализа. В этом ее безусловное преимущество перед моделями, и которых для обновления коэффициентов применяются другие процедуры. Однако, демонстрируемая ниже (см. 4.3) возможность применения этих моделей в перспективном анализе не дает гарантий в том, что они обладают и самой высокой прогнозной точностью. Кроме того, если на протяжении длительного периода сохраняется высокий уровень реакции и на каждом шаге модель требует существенной корректировки, то адаптивный механизм такой модели явно настроен на высокую точность аппроксимации в ущерб ее прогностическим свойствам. Поэтому в тех случаях, когда в интересах повышения надежности прогнозных расчетов требуется адекватное снижение точности аппроксимации текущих значений yt, возникает задача определения такого адаптивного механизма, реакция которого на происходящие изменения будет иметь уровень, обеспечивающий устойчивость прогностических свойств модели. Соответственно возникает необходимость в снижении реакции до некоторого оптимального уровня, а не минимизация его исключают возможность использования суммы квадратов отклонений в качестве критерия при построении модели. Компромиссность, которой должно обладать решение, может быть достигнута применением комбинированного критерия, учитывающего необходимость достижения высокой точности аппроксимации текущих наблюдений при минимально возможном уровне реакции. Такой критерий можно получить, комбинируя взвешенную сумму квадратов отклонений расчетных значений от фактически наблюдаемых



(4.18)

и взвешенную сумму квадратов отклонений расчетных значений от предсказанных

. (4.19)

Применение комбинированного критерия приводит к следующей задаче нахождения оценок вектора коэффициентов адаптивной модели (3.1):

. (4.20)

где для компактности записи использовано обозначение B(t) = B(t,,).

Первое слагаемое комбинированного критерия ориентирует на получение оценок , обеспечивающих максимально возможную точность аппроксимации, а второе выполняет роль стабилизирующего члена, минимизация которого приводит к текущим оценкам , мало отличающимся от предыдущих . Фактически второе слагаемое предназначено для снижения реакции в оптимальном решении до минимально возможного уровня. Вклад каждого слагаемого регулируется величиной параметра .

В отличие от задачи (3.4), приводящей к базовой модели, в (4.20) два настраиваемых параметра. Каждому из настраиваемых параметров и отводится своя роль. С помощью , путем сглаживания, осуществляется управление распределением степени влияния ретроспективных данных в зависимости от их "возраста" на предсказываемый уровень зависимой переменной. Параметр , определяя долю вклада стабилизирующего члена в общий критерий, позволяет регулировать уровень реакции адаптивной модели чем выше доля вклада стабилизирующего члена, тем меньше относительный уровень реакции.

Важно отметить, что экстремальная задача (3.19) построена таким образом, что задача (3.4), порождающая базовую модель, является ее частным случаем, так как при = 0 из (3.19) в точности получается (3.4). В силу этого параметрическое множество оптимальных решений задачи (3.19) {} включает, как некоторое подмножество, оптимальные решения задачи (3.4), т.е. выполняется цепочка очевидных включений . Из цепочки этих включений непосредственно следует, что решение задачи (4.20) при оптимально настроенных параметрах и будет заведомо обладать не худшим набором свойств, чем решение задачи (4.2).

Рекуррентный алгоритм вычисления оценок , являющихся одновременно решением экстремальной задачи (3.14), с точностью до настраиваемых параметров и задается следующей формулой:

, (4.21)

в которой обратная матрица вычисляется как и в базовой модели. Подробный вывод рекуррентной формулы (4.21), из которого непосредственно следует, что оценки коэффициентов модели, вычисленные с ее помощью, действительно являются решением экстремальной задачи (4.20), приводится в приложении 1.

С учетом (4.21) адаптивная модель множественной регрессии может быть записана следующим образом:

; (4.22)

; (4.23)

, (4.24)

Основное отличие полученной модели от базовой в том, что в ее адаптивном механизме появился дополнительный параметр . Оптимальная настройка этого параметра повышает корректирующие возможности адаптивного механизма, обеспечивая в случае необходимости более осторожную корректировку коэффициентов по вновь поступающим данным. Такая модификация значительно расширяет диапазон возможного варьирования уровнем реакции адаптивной модели, его границы не уже, чем у моделей адаптивной фильтрации.

...