Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Финансы arrow Комплекс оптимизационных и имитационных моделей для исследования реализации предприятиями инвестиционных производственных проектов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе представлен разработанный автором комплекс математических моделей исследования реализации группой предприятий инвестиционного производственного проекта. В первом разделе модели рассматриваются в детерминированной постановке, а во втором — в стохастической постановке. Комплекс моделей включает две группы моделей: модели инвестиционного периода и модели периода эксплуатации.

В течение инвестиционного периода осуществляются подготовительные работы по перепрофилированию и строительству новых предприятий и цехов, подготовке трудовых ресурсов. Эти работы финансируются за счет инвестиций в заданный производственный проект.

Модели инвестиционного периода включают группу статических оптимизационных многокритериальных моделей и группу динамических оптимизационных моделей.

Статические оптимизационные многокритериальные модели позволяют рассчитать состояние производственного проекта на конец инвестиционного периода. Динамические модели инвестиционного периода позволяют рассчитать траекторию изменения процессов этого периода и собственно время этого периода от начальной до конечной точки.

За инвестиционным периодом непосредственно следует период эксплуатации, в котором рассчитывается прибыльность и окупаемость всего проекта в целом. Этот период описывается динамическими моделями. В состав этих моделей входят основные блоки динамических моделей инвестиционного периода, которые дополнены блоками, отражающими специфику периода эксплуатации: финансовыми блоками, блоками материально-технического обеспечения, блоками сбыта и реализации произведенной продукции и т.д.

Стоимость инвестиционных затрат в инвестиционном периоде в целом определяется на основе решений на статических и динамических моделях как стоимость строительных работ, работ по перепрофилированию предприятий и цехов, стоимость вновь устанавливаемого оборудования, стоимость подготовки работников и стоимость проектных работ.

Статические многокритериальные модели базируются на системе балансовых уравнений производства и распределения продукции предприятиями. Для учета выпуска предприятиями нескольких продуктов вводится понятие комбинации предприятие-продукт, которое выражает один из набора продуктов, выпускаемых предприятием. Эту комбинацию можно рассматривать как условное предприятие, выпускающее один из продуктов, производимых на реальном предприятии. Производственная мощность условного предприятия представляет собой мощность производственной линии по выпуску этого продукта на предприятии. Тогда реальное предприятие можно представить как совокупность условных предприятий. В итоге предложенная модель является однопродуктовой для условных предприятий, что облегчает постановку задачи и дальнейшее ее решение.

Статическая оптимизационная модель является многокритериальной, что отражает ее многоаспектный оптимизационный характер. В число критериев входят выпуск продукции в соответствии с заданным производственным проектом, выпуск продукции в соответствии с ранее принятыми планами, стоимость затрат при перепрофилировании производственных линий, время производственных, обеспечивающих и инвестиционных процессов, отклонения показателей процессов от нормативны и т.д.

Проблема многокритериальности приводит к необходимости определения множества эффективных решений, из которого требуется выделить точки, соответствующие заданным условиям. Разработан алгоритм исследования решений статической оптимизационной многокритериальной задачи, позволяющий анализировать различные варианты реализации заданного производственного проекта.

В динамической модели инвестиционного периода отражаются производственные процессы на предприятиях, которые включают затраты на производство продукции, включая материальные, трудовые и другие затраты, выпуск конечной продукции, заготовления запасов исходной продукции на предприятиях с учетом возможностей по ее производству на других предприятиях и доставке на данное предприятие.

Процесс увеличения мощности линий по производству продукции моделируется в первую очередь за счет перепрофилирование недогруженных производственных линий, которое включает монтаж нового оборудования на этих линиях. Если за счет перепрофилирования не достигаются требуемые мощности производственных линий, то моделируется строительство новых производственных линий, цехов и подразделений предприятий. Моделируется подготовка работников и распределение их по рабочим местам. Моделируется также ввод в действие производственных линий предприятий,

Динамическая оптимизационная модель инвестиционного периода базируется на методе динамического программирования на основе принципа оптимального управления Веллмана. Для упрощения численного решения на компьютере система уравнений и ограничений динамического процесса представляется в конечно-разностной по времени форме. Эта система разбита на блоки, и расчет в блоках осуществляется в той последовательности, которая отражает реальные производственные процессы на предприятии.

В состав динамических моделей входит оптимизационная модель подготовки работников требуемых специальностей на предприятиях.

В качестве исходных данных для этой модели используются данные, получаемые в результате решения на статической оптимизационной модели. Эти данные представляют собой количество и структуру работников на предприятиях в начале и конце периода реализации заданного производственного проекта.

В модели подготовки работников осуществляется оптимальное по критерию минимума времени переобучение имеющихся и вновь принимаемых работников на те специальности и в том количестве, которые требуются для реализации заданного производственного проекта. В результате решения на этой модели определяется динамика выпуска работников, которые могут включиться в производственную деятельность. Эта динамика служит ограничением в динамических моделях инвестиционного периода, хотя может также использоваться и для периода эксплуатации.

После того как инвестиционный период завершается, начинается второй период реализации производственного проекта — период эксплуатации, целью которого является получение доходов для обеспечения окупаемости проекта и последующего получения прибыли. На этом этапе требуется определить такие показатели, как время выхода выпуска продукции на заданную или предельную мощность, прибыльность и рентабельность производственной деятельности, срок окупаемости проекта и др. Для определения этих характеристик в динамической модели этого периода введены финансовые блоки, используемые для учета выручки от сбыта продукции, расчета себестоимости выпускаемой продукции и учета всех видов затрат, расчета необходимых размеров кредитов и займов, учета их получения и погашения и др.

Финансовые блоки позволяют в каждой точке времени эксплуатационного периода получать численные значения доходов и расходов, прибыли или убытков, денежные остатки в наличной и безналичной форме, требуемые суммы кредитов и займов и суммы, направленные на погашение основных долгов и процентов по ним, уплачиваемые налоги и отчисления в фонды и другие финансовые показатели.

Кроме того, в динамической модели периода эксплуатации детально отражены процессы заготовления исходных материалов и комплектующих изделий, сбыта готовой продукции. Включены ограничения на площади складских помещений для хранения исходных материалов и комплектующих изделий и готовой продукции. При переполнении складских помещений для хранения исходных материалов и комплектующих изделий моделируется снижение их закупок в предыдущие интервалы времени.

Предусмотрено также поступление исходных материалов, узлов и комплектующих изделий с задержкой после оплаты или подписания договора о поставке. При переполнении складов готовой продукции предусмотрено снижение выпуска продукции до объема, позволяющего разместить продукцию на складе. Имеется возможность моделировать различные сценарии сбыта готовой продукции: немедленный сбыт всей выпускаемой продукции, сбыт продукции в заданных объемах, задержки в сбыте и другие варианты.

Динамические модели периода эксплуатации позволяют определить для каждого предприятия, участвующего в реализации производственного проекта, срок окупаемости затрат, выполненных в инвестиционном периоде, и срок окупаемости проекта в целом. На основе расчетов на разработанных моделях выведены формулы определения инвестиций в производственный проект как функции времени и срока окупаемости инвестиционного производственного проекта.

Алгоритм исследования реализации производственного проекта в стохастической постановке отражает технические и экономические риски. Эти риски отражаются в виде представления параметров модели как случайных величин с заданными функциями распределения. Данная стохастическая постановка представляет собой пассивный подход к задачам стохастического программирования, заключающийся в определении функций распределения выходных показателей исходя из случайных распределений параметров.

Эти параметры не являются случайными величинами в собственном смысле, а представляют собой имитацию случайных величин в виде имитации неточности (неопределенности) параметров. При этом используются два вида функции распределения: равномерное и нормальное. Равномерное распределение выражает такой вид неопределенности, когда ничего нельзя сказать о предпочтительности того или иного значения параметра, кроме того, что эти значения заключены в заданном интервале. Нормальное распределение выражает вид неопределенности, когда имеется информация о предпочтении значений параметров, и эти предпочтения выражаются в виде наиболее распространенного распределения случайных величин — нормального закона.

В результате решения на стохастических моделях определяются числовые характеристики выходных показателей, такие как математические ожидания и дисперсии. Математические ожидания могут существенно отличаться от результатов решения на статических оптимизационных моделях в детерминированной постановке. Поскольку решения на этих моделях служат в качестве исходных данных для динамических моделей, то моделирование динамических процессов также изменится.

После этого для получения окончательного суждения о ходе динамического процесса реализации производственного проекта с учетом технических и экономических рисков осуществляется решение на динамических оптимизационных моделях в стохастической постановке. Эти модели разработаны на основе представления динамического оптимизационного процесса в виде цепей Маркова. В результате решения на этих моделях на каждом шаге по времени определяются переходные функции, с помощью которых вычисляются числовые характеристики стохастического динамического процесса, такие как математические ожидания и дисперсии выходных показателей. Получены формулы для этих характеристик с учетом двух видов законов распределений элементарных параметров задачи — равномерного и нормального, что позволяет получать более обоснованные оценки технических и экономических рисков при реализации заданного производственного проекта.

Разработанный комплекс математических моделей исследования реализации производственного проекта может быть использован в производственных компаниях для исследования инвестиционных производственных проектов, расчета объемов инвестиций как функции времени, оценки требуемых мощностей производительностей линий предприятий, участвующих в его реализации, требуемого количества работников необходимых специальностей, требуемых материальных ресурсов. На моделях комплекса можно определить срок окупаемости вложений как в отдельное предприятие, так и проект в целом, а также требуемые инвестиции как функцию времени реализации производственного проекта и другие показатели.

 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 

Популярные страницы