Исследование и оптимизация качества производственных процессов на предприятиях внешнеэкономической деятельности методом имитационного моделирования

Чупин Александр Леонидович

Чупина Жанна Сергеевна

Аннотация: в статье предложены сценарии имитационного моделирования и оптимизации производственных процессов с помощью конечных вероятностных автоматов. Задачи исследования новых форм управления, экономических мероприятий, распределения ресурсов; выработки управленческих решений на основе согласования интересов различных экономических субъектов остаются одними из главных. Предложенный метод может быть использован в экономической теории и в хозяйственной практике как технологический аппарат. Обоснованный реалистический подход к современным и перспективным возможностям математического обеспечения систем управления производством особенно важен в настоящее время – в период широкого развертывания разработок и внедрения в практику. Авторы утверждают, что эффективность производственного процесса и управление хозяйственной деятельностью происходит при использовании математических методов и метода имитационного моделирования. На основании проведенного исследования авторы делают вывод о том, что применение метод имитационного моделирования позволит принимать правильные экономические решения в условиях неопределенности.

В настоящее время наиболее важной особенностью развития предприятий внешнеэкономической деятельности на современном этапе является ее роль в обеспечении национальной безопасности, так как продукция этих предприятий применяется не только населением для удовлетворения потребностей, но и выступает важным ресурсом для таких комплексов как: авиастроительный комплекс, агропромышленный комплекс, военно-промышленный комплекс [1]. Отмечается, что предприятия внешнеэкономической деятельности, а именно: предприятия текстильной отрасли – одни из первых отраслей, с которых началась промышленная революция. В ряде современных исследований обосновывается важность данной отрасли в индустриализации экономики различных стран. При этом опыт развитых стран свидетельствует о том, что на фазе импортозамещающей индустриализации текстильная промышленность выступает в качестве испытательного полигона для инноваций [2, 3].

В условиях рыночной экономики для предприятий существенно возрастает роль таких показателей, как рентабельность и прибыль [4]. В свою очередь, при насыщенном рынке эти показатели в самой большой степени определяются качеством выпускаемой продукции и ее себестоимостью, что непосредственно связано с качеством процессов формирования продукции и их стабильностью.

Большое внимание, уделяемое этим проблемам в развитых странах, подтверждается утверждением международных стандартов ИСО 9000 «обеспечение качества продукции» [5]. В этих стандартах установлены основные требования к элементам обеспечения качества продукции на всех этапах «петли качества», среди которых важное место занимают производственные процессы. Так, в некоторых международных и государственных стандартах содержатся специальные положения, предписывающие на стадии изготовления осуществлять регулирование и управление производственными процессами, непосредственно влияющими на качество продукции.

В стране ведутся работы по созданию методов, средств, технологий и систем управления производством и качеством продукции, отвечающих требованиям стандартов на системы качества. К числу таких разработок относится системный организационно-технологический комплекс принятия решений по обеспечению стабильности процессов качествообразования, отмеченный дипломом Европейской организации качества [6]. Этот комплекс базируется на трех типах автоматизированных рабочих мест (APM) руководителей и специалистов: АРМ-А ориентирован на проведение диагностики производства по дефектам продукции, АРМ-Б — на осуществление диагностики производства по оценочным показателям стабильности качества, АРМ-В — на выбор решений и формирование динамических целевых программ повышения стабильности качества и снижения затрат. В рамках указанных АРМов предусматривается систематическое осуществление моделирования производственных процессов формирования качества с целью принятия эффективных решений по их оптимизации и стабилизации и достижения на этой основе требуемого качества продукции при наименьших затратах ресурсов.

В результате проведенных исследований в данной области создана многоцелевая базовая модель производственных процессов, позволяющая реализовать алгоритмы, сценарии которых описаны в [7, 8]:

  1. моделирование процесса производства продукции и качествообразования;
  2. моделирование процесса технологического обслуживания оборудования;
  3. моделирование функционирования ремонтного органа.

С позиции обеспечения унифицированности схемы реальной системы предложен подход, сочетающий агрегатное и автоматное описания элементов системы в виде взаимосвязанных стандартных модулей — агрегатов, полностью определяющих элементы системы и функционирующих в непрерывном режиме времени с дискретным вмешательством случая.

Сам агрегат строится из совокупности конечных вероятностных автоматов, осуществляющих обмен сигналами с внешней средой, воздействие случайных факторов, перевычисление качественных характеристик агрегата в узловые моменты времени. Набор типовых имитационных модулей, составляющих базовую многоцелевую модель, состоит из модулей-агрегатов, описывающих функциональные блоки, операции, вспомогательные ресурсы, кадровые единицы, ремонтные органы, агрегат целей.

Говоря об агрегате целей, имеется в виду имитационный модуль — агрегат, включающий автоматы двух типов: накапливающие значения искомых характеристик модели и усредняющие эти значения. Кроме того, агрегат целей содержит оптимизирующую процедуру для решения различных задач оптимизации показателей эффективности (в зависимости от целей пользователя) и последующей выдачи рекомендуемых значений параметров. Развитие методов оптимизации в имитационном моделировании в основном связано с развитием прямых методов стохастического программирования: методы стохастической аппроксимации, стохастического квазиградиентного метода, задачи многоэтапного стохастического программирования. Однако относительная сложность математических средств этих методов для пользователя, требование большого объема оперативной памяти и длительное время проигрывания сценария каждой итерации обусловливают поиск других оптимизирующих процедур. Преимущества языка вероятностных автоматов, удобного не только для построения имитационных моделей, но и для анализа и синтеза алгоритмов случайного поиска при оптимизации процессов [9], а также стремление целостно описать всю имитационную систему – структурно-параметрическую модель, алгоритмы моделирования, процедуру оптимизации — обусловили использование имитационного аналога метода оптимизации с помощью коллектива оптимизирующих вероятностных автоматов, реализующего процесс случайного поиска с обучением.

В зависимости от целей потребителя могут быть сформулированы три основных класса задач, которые классифицируются в зависимости от того, что берется в качестве оптимизируемой функции: доход, вероятность безошибочного выполнения рабочих операций, среднее время выполнения производственного процесса (или время пребывания изделий в системе). Приведем сценарий оптимизации.

 

Таким образом, метод имитационного моделирования может быть использован в экономической теории и в хозяйственной практике как технологический аппарат. Эффективность производственного процесса и управление хозяйственной деятельностью происходит при использовании математических методов и метода имитационного моделирования. Данный метод позволит принимать правильные экономические решения в условиях неопределенности.

Список использованной литературы:

  1. Algheriani, N., Majstorovic, D., Kirin, S., Spasojevic, 2019. V. Risk Model for Integrated Management System. Technical Gazette 26, 6339 pp. 1833-1840.
  2. Barafort, B., Mesquida, AL., Mas, A., 2017. Integrating risk management in IT settings from ISO standards and management systems perspectives. Computer Standards and Interfaces. vol. 54, pp. 176-185.
  3. Bernardo, M., Casadesús, M., Karapetrovic, S., Heras, I. 2009. How integrated are environmental, quality and other standardized management systems. Journal of Cleaner Production, pp. 742-750.
  4. Buganova, K., Simickova, J. 2020. Increasing the competitiveness of enterprises through the implementation of risk management in the context of the Industry 4.0 concept. Impact of Industry 4.0 on Job Creation 2019, Trencianske Teplice, Slovakia, pp. 79-86.
  5. De Oliveira, U. R. et al., 2017. The ISO 31000 standard in supply chain risk management, Journal of Cleaner Production. vol. 151, pp. 616-633.
  6. Dvorsky, J., Belas, J., Novotna, I., Fero, M., Petrakova, Z. 2020. Quality of business environment of the SME: a sectoral view. Communications Scientific Letters of the University of Zilina, 22(4), pp. 163-172, DOI: 10.26552/com.C.2020.4.163-172
  7. Heleta, M., Grubor. G., Veljković. S. 2013. Model for Integrated Management of the Processes, Objectives, Risks and Performances. International Journal of Scientific Publications, vol.3, pp. 236-244.
  8. Чупин А.Л., Чупина Ж.С. Перспективы развития Евразийского экономического союза на мировом рынке в современных условиях. В сборнике: Экономические стратегии ЕАЭС: проблемы и инновации. сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. Москва, 2021. С. 177-194.
  9. Тебекин А.В., Анисимов Е.Г., Тебекин П.А., Егорова А.А. Анализ признаков промышленной революции в инициативе «индустрия 4.0». Транспортное дело России. 2021. № 2. С. 13-21.
  10. Морковкин Д.Е., Колосова Е.В., Семкина Н.С. Оценка интеллектуального капитала в инновационном развитии корпоративного сектора экономики. Научные исследования и разработки. Экономика фирмы. 2021. Т. 10. № 3. С. 26-34.

УДК 338

Чупин А. Л. – юридический институт, Российский университет дружбы народов, Москва, Россия.

Чупина Ж. С. – кандидат экономических наук, доцент кафедры таможенного дела Российского университета дружбы народов, Москва, Россия.

E-mail: chupin_al@pfur.ru

Research and optimization of the quality of production processes at enterprises of foreign economic activity by the method of simulation modeling

Chupin A. – Law institute, Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University), Moscow, Russia.

Chupina Zh. – candidate of economic sciences, associate professor of Customs department of the Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University), Moscow, Russia.

Annotation: The article offers scenarios of simulation modeling and optimization of production processes using finite probabilistic automata. The tasks of researching new forms of management, economic measures, resource allocation; developing managerial decisions based on the coordination of the interests of various economic entities remain one of the main ones. The proposed method can be used in economic theory and in economic practice as a technological device. A grounded realistic approach to modern and promising possibilities of mathematical support for production management systems is especially important at the present time — during the period of widespread deployment of developments and implementation into practice. The authors claim that the efficiency of the production process and the management of economic activity occurs when using mathematical methods and the method of simulation modeling. Based on the conducted research, the authors conclude that the use of the simulation modeling method will make it possible to make the right economic decisions in conditions of uncertainty.