Решение задачи оптимизации плана выпуска продукции машиностроительного предприятия с участием кредитной организации

Авторы

  • Е. Н. Вахрушева ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • С. В. Вологдин ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • М. С. Воробьев ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • И. А. Вахрушев ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • А. О. Набоков ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2025-1-46-53

Ключевые слова:

машиностроение, спрос, прогнозирование, план, оптимизация, алгоритм

Аннотация

В статье реализовано решение задачи оптимизации плана выпуска продукции машиностроительного предприятия, которое учитывает совокупность таких факторов, как финансовые возможности предприятия, в том числе и возможность использования банковского кредита, производственная мощность предприятия, ограниченность ресурсов, а также неопределенность спроса в перспективе планирования на срок более трех месяцев. Данная задача решена в двух вариантах: когда процентная ставка банка является постоянной величиной (тогда математическая модель представляет собой задачу линейного программирования) и когда процентная ставка уменьшается с увеличением размера кредита (в этом случае математическая модель представляет собой задачу нелинейного программирования). Разработана программа для прогнозирования спроса на продукцию, в основу которого легли статистические данные о продажах машиностроительного предприятия за четыре года. Для прогнозирования были выбраны адаптивные методы ARMA, ARIMA и SARIMA. В каждом конкретном случае метод выбирается после анализа данных. Разработан алгоритм решения задачи оптимизации по двум сценариям: линейная и нелинейная, а также написана программа, реализующая этот алгоритм. Исходные данные решаемых задач учитывают стоимость продукции машиностроительного предприятия и информацию о том, что средняя маржинальная прибыль колеблется в пределах от 20 до 55 %. В качестве значений процентной ставки по кредиту как в линейной, так и в нелинейной модели была выбрана ставка ПАО «Сбербанк России». В программе, реализующей задачу оптимизации, есть возможность считывания исходных данных из документа Excel, что очень удобно в случае большого объема данных.

Биографии авторов

Е. Н. Вахрушева, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

кандидат экономических наук

С. В. Вологдин, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

доктор технических наук, доцент

М. С. Воробьев, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

аспирант

И. А. Вахрушев, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

кандидат технических наук

А. О. Набоков, ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

студент

Библиографические ссылки

Айвазян Г. В., Стонякин Ф. С., Пасечнюк Д. А. Адаптивный вариант алгоритма Франка - Вульфа для задач выпуклой оптимизации // Программирование. 2023. № 6. С. 14-26. DOI 10.31857/S0132347423060031.

Лобанов В. С. Метод линеаризации для задач условной оптимизации. Алгоритм Франка - Вульфа // Молодой ученый. 2020. № 3 (293). С. 8-12.

Семахин А. М. Метод Франка - Вульфа в моделировании информационных систем // Вестник Югорского государственного университета. 2024. Т. 20, № 2. С. 113-119. DOI 10.18822/ byusu202402113-119.

Voronkin V. A. Development of task batch execution optimization system in multi-stage systems using branch and bound method // Актуальные исследования. 2024. No. 12-1 (194). P. 31-40.

Бирюк А. Н., Бирюков Д. В. Экономико-математическая модель оптимизации финансовых и временных ресурсов для обеспечения экономической безопасности при эксплуатационном содержании объектов военной инфраструктуры // Вестник евразийской науки. 2022. Т. 14, № 4. С. 13.

Моделирование производственных программ интегрированных холдингов на двух уровнях / М. А. Горский, Д. А. Максимов Е. И., Смирнова, М. А. Халиков // Modern Economy Success. 2023. № 1. С. 213-220.

Попова Т. М., Рохманин Д. А. Применение математических методов решения задачи инвестиций // Far East Math - 2023: Материалы национальной научной конференции, Хабаровск, 04-09 декабря 2023 года. Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2024. С. 23-27.

Melnikov B., Melnikova E. On the Classical Version of the Branch and Bound Method // Компьютерные инструменты в образовании. 2022. No. 2. P. 41-58. DOI 10.32603/2071-2340-2022-2-41-58.

Воробьев М. С., Вахрушева Е. Н. Оптимизация выпуска продукции и прогнозирование объемов реализации продукции машиностроительного предприятия в условиях неопределенности спроса: обзор исследований // Информационные технологии в науке, промышленности и образовании. Молодежный научный форум: сборник трудов Всероссийской научно-технической конференции. Ижевск. 25-26 мая 2023 г. С. 169-174.

Тарасова С. А. Фактор ценности информации в адаптивном прогнозировании временных рядов // Информационные технологии. 2022. Т. 28, № 4. С. 219-224. DOI 10.17587/it.28.219-224.

Vintu D. GDP Modelling and Forecasting Using ARIMA. An Empirical Assessment for Innovative Economy Formation // European Journal of Economic Studies. 2021. Vol. 10, No. 1. P. 29-44. DOI 10.13187/es.2021.1.29.

Haoyu Liu, Zhibing Sun, Xi Liu Research on Financial Market Price Direction Based on ARIMA Model // Academic Journal of Business & Management. 2022. Vol. 4, no. 5. P. 57-60. DOI 10.25236/ajbm.2022.040512.

Husham A., Abdul Razak B. Forecasting of Shatt al-Arab water levels using autoregressive models and Seasonal Moving Average (SARIMA) // Al Kut Journal of Economics Administrative Sciences. 2023. Vol. 15, no. 47. P. 154-172. DOI 10.29124/kjeas.1547.8.

Junchao Zhang, Yisheng Huang, Chengbiao Huang, Wei Huang Research on ARIMA Based Quantit-ative Investment Model // Academic Journal of Business & Management. 2022. Vol. 4, no. 17. Pp. 54-62. DOI 10.25236/ajbm.2022.041708.

Петрусевич Д. А. Анализ математических моделей, используемых для прогнозирования эконометрических временных рядов // Российский технологический журнал. 2019. Т. 7, № 2 (28). С. 61-73. DOI 10.32362/2500-316X-2019-7-2-61-73.

Загрузки

Опубликован

01.04.2025

Как цитировать

Вахрушева, Е. Н., Вологдин, С. В., Воробьев, М. С., Вахрушев, И. А., & Набоков, А. О. (2025). Решение задачи оптимизации плана выпуска продукции машиностроительного предприятия с участием кредитной организации. Интеллектуальные системы в производстве, 23(1), 46–53. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2025-1-46-53

Выпуск

Раздел

Статьи