Разработка метода критериальной оценки функционирования и совершенствования производственных процессов предприятия машиностроения

• Автор: Сазыкина, Ольга Васильевна
• Шифр специальности: 05.02.22
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Норильск
• Количество страниц: 196 с. : ил.

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. ПОТЕНЦИАЛ КАК КРИТЕРИЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ
1.1. Анализ сложившихся подходов к определению критериев оценки хозяйственной деятельности предприятий машиностроения
1.2. Структура критериальной оценки функционирования производственных процессов предприятий машиностроения
1.3. Методы определения потенциала как критерия оценки функционирования предприятия машиностроения
1.4. Система оценочных показателей потенциала
предприятия машиностроения
1.5. Интеллектуальная поддержка решений по управлению
производством в условиях неопределенности
1.6. Выводы
Глава 2. МЕТОДОЛОГИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПРИ МОНИТОРИНГЕ И ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ИННОВАЦИОННО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПОТЕНЦИАЛА
2.1. Модель инновационно-производственного потенциала предприятия машиностроения
2.2. Модель нейронной сети, реализующей инновационно-производственный потенциал предприятия машиностроения
2.3. Установка значений синапсических коэффициентов нейронной сети
2.4. Адекватность нейросетевого моделирования инновационнопроизводственного потенциала
2.5. Методы обучения нейронной сети для исследования инновационнопроизводственного потенциала предприятия машиностроения
2.5.1. Обратное распространение ошибки

2.5.2. Эластичный метод обратного распространения
2.5.3. Метод сопряженных градиентов
2.5.4. Обучение радиальной нейронной сети
2.6. Выводы
Глава 3. КРИТЕРИАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ПРЕДПРИЯТИЯ МАШИНОСТРОЕНИЯ
3.1. Характеристика производственной деятельности предприятия машиностроения
3.2. Анализ составляющих инновационно-производственного потенциала производственной деятельности предприятия машиностроения
3.3. Анализ и оценка трудового и инновационного потенциалов предприятия машиностроения
3.4. Интегральная критериальная оценка производственной
деятельности машиностроительного предприятия
3.5. Выводы
Глава 4. РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ПРЕДПРИЯТИЯ МАШИНОСТРОЕНИЯ
4.1. Мониторинг текущего состояния и прогнозирование инновационнопроизводственного потенциала предприятия машиностроения с помощью нейросетевого моделирования
4.2. Анализ влияния входящих элементов инновационно-производственного потенциала на его величину
4.3. Рекомендации по повышению величины инновационнопроизводственного потенциала машиностроительного предприятия
4.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЯ

Актуальность исследования. Задача оценки функционирования и совершенствования производственно-хозяйственной деятельности предприятий машиностроения является одной из важных проблем, решением которой в настоящее время необходимо заниматься предприятиям как хозяйственным системам. Решение этой задачи должно быть направлено не только на обеспечение стабильного текущего экономического положения предприятия, но и на обеспечение жизнеспособности предприятий, их стратегической экономической устойчивости. А этого можно достичь, в современных условиях хозяйствования, в основном через качественное преобразование технической базы производства, занимаясь инновационной деятельностью.
В отечественной практике для оценки перспектив существования и развития предприятий наиболее часто используются различные потенциалы хозяйственной системы: производственный, экономический, природно-ресурсный, кадровый и др., которые не в полной мере учитывают инновационную составляющую организации, то есть готовность предприятия внедрять новую технику, применять новые технологии для обеспечения выпуска конкурентоспособной продукции.
На основе проведенного анализа для более полной оценки возможностей предприятия нами предлагается использовать интегральный комплексный показатель - инновационно-производственный потенциал (ИПП), дающий возможность судить о состоянии инновационного развития предприятия. Кроме того, в современных условиях необходим постоянный мониторинг ИПП организаций, так как динамика развития этого потенциала позволяет оценить уровень функционирования и совершенствования предприятия, его производственных процессов, уровень модернизации и технического переоснащения производственной базы. Системный анализ величины ИПП и входящих в него составляющих позволяет выявлять и своевременно устранять наиболее слабые позиции в функционировании производства.
[48] с дальнейшим усовершенствованием Ф. Розенблаттом, Б. Видроу, С Гроссбергом и др. исследователями [48, 49, 64, 105], приведена на рис. 2.2.
Рис. 2.2. Структурная схема нейрона нейронной сети
Нейрон состоит из входного адаптивного умножителя 1, сумматора 2, нелинейного преобразователя 3 и точки ветвления 4 [13, 42, 47, 49, 64].
Входной адаптивный умножитель вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала X (составляющих ИПП) на вектор-строку весов W (значения составляющих ИПП). Скалярный входной сигнал x-L умножается на скалярный весовой коэффициент . Адаптивность умножителя проявляется в настраивании коэффициентов weW, происходящем при обучении НС. Умножитель выполняет функцию синапса (от греч. synapsis - соединение, связь) -однонаправленной входной связи нейрона с его ядром. Каждый синапс характеризуется величиной связи или синапсическим весом - коэффициентом иу . В физическом смысле синапсическим вес эквивалентен электрической проводимости.
Текущее состояние нейрона определяется сумматором, рассчитывающим взвешенную сумму его синапсов. На вход сумматора дополнительно подается единичный сигнал х0 -1 с синапсическим весом смещения w0. Смещение w0 - настраиваемый скалярный параметр нейрона, который учитывается в аргументе s функции активации нейрона. Коэффициенты и w0 являются скалярными параметрами нейрона.