Анализ и совершенствование методов управления закупками сырья на промышленном предприятии

• Автор: Портнов, Константин Валерьянович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 132 с. : ил.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ СЫРЬЕВЫМИ РЕСУРСАМИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

1.1. Анализ факторов риска в процессе закупки сырьи для нуяэд промышленных предприятий
1.2. Современное состояние проблемы управления рисками в процессе закупки сырья для промышленных предприятий

1.3. Системный подход к управлению процессами закупки сырьевых ресурсов

1.4. Подход к оценке эффективности системы управления закупками сырья

1.5. Определение класса методов прогнозирования

1.6. Основные выводы

2. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИ УПРАВЛЕНИИ СЫРЬЕВЫМИ РЕСУРСАМИ

2.1. Анализ статистических методов при прогнозировании динамики ценовых показателей сырьевых ресурсов
2.2. Анализ интеллектуальных методов при прогнозировании динамики ценовых показателей сырьевых ресурсов
2.3. Анализ нестатистических методов при прогнозировании динамики ценовых показателей сырьевых ресурсов
2.4. Результаты анализа методов прогнозирования
2.5. Анализ применимости методов разделения риска в процессе закупки сырья
2.6. Основные выводы
3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ЗАКУПКИ СЫРЬЯ
3.1. Анализ методов фильтрации
3.2. Алгоритм построения низкочастотного фильтра для прогнозирования ценовой динамики сырьевых ресурсов
3.3. Разработка способов определения параметров системы
3.4. Адаптация методов диверсификации для оптимизации набора систем принятия решений в процессе управления закупками сырья
3.5. Разработка генетического алгоритма поиска решения задачи
3.6. Основные выводы
4. ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ И РЕАЛИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ
4.1. Цели и задачи вычислительного эксперимента
4.2. Исследование свойств предложенной системы принятия решсния94
4.3. Условия и исходные данные вычислительного эксперимента
4.4. Обработка первичной информации и нахождение промежуточных данных

4.5. Результаты вычислительного эксперимента и оценка результатов
исследования
4.6. Основные требования и разработка архитектуры информационноаналитической системы
4.7. Программная реализация модуля оптимизации
4.8. Программная реализация алгоритмов фильтрации
4.9. Основные выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ: АКТ ВНЕДРЕНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность темы.
В последние годы промышленный сектор Российской Федерации демонстрирует уверенный рост, характеризующийся увеличением объемов выпускаемой продукции. По данным Госкомстата, наблюдается также рост промышленных предприятий ведущих активную внешнеэкономическую деятельность, связанную с экспортно-импортным обменом. Рост масштабов производства, усложнение внутренних процессов ресурсного обмена, увеличение объемов поставок сырья на промышленных предприятиях требует профессионального подхода к управлению таким предприятием, для обеспечения устойчивости его функционирования.
Если в период плановой экономики, предприятия обменивались сырьевыми ресурсами в рамках, и по правилам единого собственника, и вся ответственность за потери ложилась на государство, то в настоящее время, в России, экономические субъекты были вынуждены, практически мгновенно перейти на новые условия обмена принадлежащими им ресурсами. Это значительно повысило ответственность за принятие управленческих решений, при управлении ресурсами и снабжении сырьем, без скидок на незнание и отсутствие опыта. Если методы управления производственными и внутренними процессами предприятия хорошо изучены, то процесс управления снабжением сырьевыми ресурсам в условиях изменяющийся внешней среды, для российских предприятий, является новым и начал рассматриваться только в постсоветский период.
Одним из основных рискообразующих факторов, в процессе сырьевого снабжения промышленного предприятия, является неопределенность развития сырьевых рынков, обусловленная:
• изменяющимися объемами добычи или производства сырья, в связи с рыночными, природными и другими факторами;
• изменяющимся таможенным и налоговым законодательством;

Теоретической основой данных методов являются доказанные для них аналоги теорем о полноте.
Отмстим достоинства нейро-нечетких методов прогнозирования:
1) они позволяют использовать имеющуюся априорную информацию как количественной, так и качественной природы, отображая ее в терминах естественного языка — в форме нечетких продукционных правил ЕСЛИ - ТО;
2) их использование не предполагает наличия каких-либо сведений о вероятностных законах распределения, матрицах интенсивностей шумов, и т.п., вообще не требуется выполнения вероятностных предпосылок;
3) с помощью данных методов можно реализовать прогнозирование сложных
процессов (многомерных, нелинейных, с нелинейностями гладкого вида, нестационарных);
4) получаемые с их помощью модели процессов допускают достаточно понятную интерпретацию.
Отмеченные методы сочетают в себе признаки, как методов экстраполяции, так и методов моделирования и экспертных.
2.3. Анализ нестатистических методов при прогнозировании динамики ценовых показателей сырьевых ресурсов
Графические методы анализа и прогнозирования временных рядов
[94,98] основаны на визуальном ’ исследовании графиков отражающих динамику изменения временного ряда. При этом выводы относительно природы и поведения ряда основываются как на объективных характеристиках самого временного ряда и некоторых ею функций: функций авторегрессии (скользящих средних), коридоре его значений ("линий поддержки и сопротивления»), так и на построении некоторых фигур, образуемых графиком, носящем в большей степени субъективный характер. Графические методы прогнозирования находят применение в основном при анализе