+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Оптимизация производственного плана предприятий оборонно-промышленного комплекса в условиях высокой неопределенности и критической загрузки мощностей

т. 14, вып. 31, август 2015

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 22.06.2015

Одобрена: 27.06.2015

Доступна онлайн: 31.08.2015

Рубрика: Антикризисное управление

Страницы: 2-12

Хрусталёв Е.Ю. доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, Центральный экономико-математический институт РАН, Москва, Российская Федерация 
stalev@cemi.rssi.ru

Котлуков К.К. аспирант кафедры экономико-математического моделирования, Российский университет дружбы народов, Москва, Российская Федерация 
k.kotlukov@gmail.com

Предмет и тема. Предприятия оборонно-промышленного комплекса в их текущем состоянии, особенно в связи со значимостью данной области для России, требуют к себе повышенного внимания. Их развитие является одним из приоритетных направлений и существует множество долгосрочных проектов в этом сфере. Исследовано, какие действия можно предпринять в ближайшей перспективе для повышения эффективности предприятий ОПК, используя имеющиеся ресурсы.
     Цели и задачи. Существующие системы планирования, включая зарубежные предложения, в большинстве своем не отвечают требованиям российских предприятий ОПК. В связи с этим была предпринята попытка разработки концептуальной модели оптимизации производственного планирования с применением идей многоагентного моделирования, учитывающей особенности целевой группы.
     Методология. Проведен анализ текущей ситуации на предприятиях ОПК, на основании которого сформированы основные требования к разрабатываемой модели планирования. С использованием последних наработок в области многоагентного моделирования сформулирована концепция системы планирования производства.
     Результаты. Разработана концептуальная модель многоагентной системы планирования, способной функционировать в условиях критической загрузки мощностей, обладающая возможностью реагировать на изменяющиеся условия окружения в кратчайшие сроки.
     Выводы и значимость. Предложен Разработанная концепция учитывает специфику технологически сложного производства ОПК, поэтому ее применение может привести к повышению эффективности производства на предприятиях.

Ключевые слова: оборонно-промышленный комплекс, планирование, производство, многоагентное моделирование

Список литературы:

  1. Батьковский А.М., Фомина А.В. Необходимость и задачи модернизации оборонно-промышленного комплекса России // Электронная промышленность. 2014. № 4. С. 3–15.
  2. Авдонин Б.Н., Хрусталёв Е.Ю. Методология организационно-экономического развития наукоемких производств. М.: Наука, 2010. 367 с.
  3. Lopatkin R.V., Zhilkin O.N. Aircraft maintenance repair and overhaul market in Russia – Challenges and opportunities of the high-tech industry in Russia // Globalizing businesses for the next century: visualizing and developing contemporary approaches to harness future opportunities. New York: Global business and technology association, 2013. P. 1316–1322.
  4. Оладов Н.А., Питеркин С.В., Исаев Д.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. М.: Альпина Паблишер, 2010. 368 c.
  5. Батьковский А.М., Батьковский М.А., Гордейко С.В., Мерзлякова А.П. Оценка экономической устойчивости предприятий оборонно-промышленного комплекса // Аудит и финансовый анализ. 2011. № 6. С. 120–126.
  6. Berger G. Ten Ways MRP Can Defeat You. Conference Proceedings. APICS, 1987. P. 240–243.
  7. Батьковский А.М., Фомина А.В., Хрусталёв Е.Ю. Управление риском при создании продукции военного назначения // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Общетехническая. 2014, № 3. С. 177–190.
  8. Askin R.G., Chen J. Dynamic task assignment for throughput maximization with worksharing // European Journal of Operational Research. 2006. № 168. P. 853–869.
  9. Kis T. Job-shop scheduling with processing alternatives // European Journal of Operational Research. 2003. № 151. P. 307–332.
  10. Becker C., Scholl A. A survey on problems and methods in generalized assembly line balancing // European Journal of Operational Research. 2006. № 168. P. 694–715.
  11. Spearman M., Woodruff D., Hopp W. CONWIP: a pull alternative to kanban // International Journal of Production Research. 1990. № 28. P. 879–894
  12. Bonvik A.M., Couch C.E., Gershwin S.B. A comparison of production line-control mechanisms // International Journal of Production Research. 1997. Vol. 35. № 3. P. 789–804.
  13. Голдратт Э.М., Кокс Д. Цель: процесс непрерывного совершенствования. Минск: Попурри, 2009. 400 с.
  14. Blackstone J.H.Jr., Cox J.F.III, Schleier J.G.Jr. A tutorial on project management from a theory of constraints perspective // International Journal of Production Research. 2009. № 47 (24). Р. 7029–7046.
  15. Panurak H.V.D. A practitioners’ review of industrial agent applications // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2000. № 3. P. 389–407.
  16. Pham D.T., Eldukhri E.E., Soroka A.J. Intelligent production machine and systems. Proceedings of the 2nd Virtual International Conference on Intelligent Production Machines and Systems. Oxford: Elsevier Science, 2006. 671 p.
  17. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели. М.: РУДН, 1999. 183 c.
  18. Parkes D.C., Ungar L.H. Iterative Combinatorial Auctions: Theory and Practice. Proceedings of the 17th National Conference on Artificial Intelligence. American Association for Artificial Intelligence, 2000. P. 74–81.
  19. Azaron A., Fynes B., Modarres M. Due date assignment in repetitive projects // International Journal of Production Economics. 2011. № 129. P. 79–85.
  20. Wong T.N., Leung C.W., Mak K.L., Fung R.Y.K. Dynamic shopfloor scheduling in multi-agent manufacturing systems // Expert Systems with Applications. 2006. № 31. P. 486–494.
  21. Pendharkar P.C. A computational study on design and performance issues of multi-agent intelligent systems for dynamic schedulingenvironments // Expert Systems with Applications. 1999. № 16. P. 121–133.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 23, вып. 3, март 2024

Другие номера журнала