Модель оптимизации выпуска продукции машиностроительного предприятия в условиях неопределенности спроса

Авторы

  • М. С. Воробьев ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • Е. Н. Вахрушева ИжГТУ имени М. Т. Калашникова
  • С. В. Вологдин ИжГТУ имени М. Т. Калашникова

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-1-56-61

Ключевые слова:

машиностроение, спрос, прогнозирование, план, оптимизация, модель

Аннотация

В статье разработана модель оптимизации плана выпуска продукции машиностроительного предприятия, учитывающая совокупность таких факторов, как финансовые возможности и производственная мощность предприятия, ограниченность ресурсов, а также неопределенность спроса в перспективе планирования на срок более трех месяцев. Учитываются особенности продукции машиностроительного завода, производящего оборудование и запасные части для предприятий нефтедобывающей отрасли, а также особенности его работы на рынке, состоящие в том, что такое предприятие может составлять прогноз продаж на 2-3 месяца вперед на основе фактического спроса по договорам тендеров. И это будет минимальный план, который необходимо выполнить производственному предприятию. Неопределенность спроса предлагается решить с помощью адаптивных методов прогнозирования на основе статистических данных, имеющихся на предприятии, о продажах за прошлые периоды. А именно, с помощью эконометрических моделей ARMA и ARIMA, которые разработаны для анализа временных рядов, не содержащих сезонную компоненту, поскольку спрос на продукцию машиностроительного предприятия не имеет сезонных колебаний. Модель ARMA использует комбинацию прошлых значений и белого шума для предсказания будущих значений и предполагает, что данные временных рядов являются стационарными, значит, их статистические свойства не будут меняться со временем. Модель ARIMA является расширением ARMA для нестационарных временных рядов и применяется для построения краткосрочных прогнозов, в которых период упреждения составляет от одного, нескольких месяцев до года. Математическая модель представляет собой задачу нелинейной условной оптимизации. Для решения этой задачи предложены различные методы, позволяющие в результате определить оптимальный план выпуска продукции, минимальную сумму кредита и количество ресурсов, необходимых для реализации этого плана.

Биографии авторов

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

аспирант

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

кандидат экономических наук

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

доктор технических наук, доцент

Библиографические ссылки

Macedo L. L., Godinho P., Alves M. J. A Comparative Study of Technical Trading Strategies Using a Genetic Algorithm // Computational Economics. 2020. Vol. 55, No. 1. P. 349-381. - DOI 10.1007/s10614-016-9641-9.

Ефанов С. Д., Палинчак Н. Ф. Метод ветвей и границ как один из методов целочисленного программирования // Технологии физики, автоматизации и информатики. Актуальные исследования в современной науке: материалы научно-практической конференции студентов и аспирантов Липецкого государственного технического университета. Липецк. 30 апреля 2019 года. Липецк: Липецкий государственный технический университет. 2020. С. 25-29.

Климова Е. З., Крылова Т. В., Казначеева С. Н. Управление процессом прогнозирования продаж в организации // Естественно-гуманитарные исследования. 2023. № 3 (47). С. 413-417.

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.

Лобач В. И., Меркулов Р. И., Лобач С. В. Прогнозирование временных рядов на основе ARMA-моделей при наличии пропусков в наблюдениях // Экономика, моделирование, прогнозирование. 2020. № 14. С. 260-265.

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.

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.

Зайцев М. А. Математические модели временных рядов, используемые в задачах прогнозирования // Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР. 2019. № 1-2. С. 163-167.

Макарова Т. Н., Конобеева О. Е., Сотникова Е. А. Прогнозирование спроса на товары предприятия: методическое обоснование и практический опыт // Вестник ОрелГИЭТ. 2020. № 2(52). С. 31-40. DOI 10.36683/2076-5347-2020-2-52-31-40.

Arce P., Antognini J., Kristjanpoller W., Salinas L. Fast and Adaptive Cointegration Based Model for Forecasting High Frequency Financial Time Series /// Computational Economics. 2019. Vol. 54, No. 1. P. 99-112. DOI 10.1007/s10614-017-9691-7.

Суменков, М. С., Суменков, С. М., Новикова Н. Ю. Экономико-математический анализ оптимизации экономического плана по выпуску готовой продукции на предприятии // Экономические науки. 2019. № 171. С. 66-70. DOI 10.14451/1.171.66.

Рогулин Р. С. Построение нетривиальной экономико-математической модели для менеджмента производственных организаций // Российский экономический журнал. 2020. № 1. С. 108-116.

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.

Алферьев Д. А., Кремин А. Е. Многоцелевая оптимизация программы выпуска продукции // Вестник университета. 2019. № 12. С. 92-101.

Бром А. Е., Королев С. А. Разработка алгоритма линеаризации оптимизационной задачи планирования производственной программы // Наука и бизнес: пути развития. 2021. № 11. С. 86-91.

Загрузки

Опубликован

08.04.2024

Как цитировать

Воробьев, М. С., Вахрушева, Е. Н., & Вологдин, С. В. (2024). Модель оптимизации выпуска продукции машиностроительного предприятия в условиях неопределенности спроса. Интеллектуальные системы в производстве, 22(1), 56–61. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2024-1-56-61

Выпуск

Раздел

Статьи