
- •Экономико-математические модели и методы в управлении производством
- •Введение
- •Объем дисциплины и виды учебной работы
- •Тема 1. Методические основы экономико-математического
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 2. Задачи оптимального планирования производства
- •Базовая модель планирования производства и ее модификации
- •Исходные данные тестовой задачи планирования производства
- •Двойственность в линейном программировании
- •Компьютерные методы решения
- •Постоптимизационного анализа решения задачи планирования производства
- •1.4.1. Структурный и стоимостной анализ
- •1.4.2. Формирование целочисленного плана выпуска продукции
- •1.4.3. Анализ перспектив развития производственной системы
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 2. Оптимизация загрузки производственного оборудования (лекц. – 2 час., лаб. – 2 час., срс – 20 час.)
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 3. Оптимальный раскрой промышленных материалов (лекц. – 2 час., лаб. – 2 час., срс – 20 час.)
- •Тема 4. Оптимальная политика замены производственного оборудования (лекц. – 2 час., срс – 20 час.)
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 5. Экономико-математические модели и методы оптимального управления запасами
- •Вопросы для самопроверки
- •Рекомендуемая литература
- •Контрольная работа Требования к выполнению контрольной работы
- •Пример таблицы исходных данных для индивидуального варианта задания: Вариант 0
- •Порядок выполнения работы Инструкция № 1: Лист “Поиск решения” Компоновка листа Excel
- •Настройка “Поиска решения”
- •Инструкция № 3 Лист Целочисленный план
- •Инструкция № 3 Лист Перспектива
Экономико-математические модели и методы в управлении производством
Составители: Ю.П.Голинков, д.т.н., профессор,
Ю.Е.Даровских, к.э.н., доцент
Введение
Дисциплина “Экономико-математические методы и модели в управлении производством” преследует цели:
дать студентам необходимые теоретические знания и практические навыки по методологии экономико-математического моделирования производственных систем;
освоить компьютерные методы решения на профессиональном уровне типовых, наиболее актуальных для полиграфических предприятий, задач экономического анализа, оптимального планирования и управления производственными системами;
изучить и освоить методику глубокого и всестороннего анализа результатов экономико-математического моделирования , направленного на выработку и обоснование рекомендаций по совершенствованию производственной деятельности предприятий, повышению эффективности управления производством в условиях рыночных отношений.
Главное внимание уделяется постановке и формализации реальных производственных задач, применению новых информационных технологий для их решения, глубокому и всестороннему экономическому анализу полученных решений.
Задачами дисциплины являются:
изучение теоретических основ экономико-математического моделирования;
формализация и решение детерминированных и стохастических задач текущего планирования и оперативного управления производственными системами;
изучение задач и методов динамического программирования, применяемых в перспективном планировании и стратегическом управлении на предприятиях;
изучение моделей и методов решения задач оптимального управления запасами на полиграфических предприятиях.
В результате изучения дисциплины студент должен знать:
классификацию и возможности применения экономико-математических методов и информационных технологий в экономическом анализе, оптимальном планировании и управлении производственными системами;
теоретические основы экономико-математического моделирования, включая математический аппарат линейного, стохастического и динамического программирования, основные положения теории двойственности, модели и методы эконометрического анализа;
базовые экономико-математические модели производственных систем, предназначенные для решения типовых оптимизационных задач планирования и управления на полиграфических предприятиях;
цели, содержание и порядок проведения постоптимизационного анализа результатов решения задач экономико-математического моделирования;
программные средства и пакеты прикладных программ для решения задач экономико-математического моделирования производственных систем и анализа полученных результатов.
Студент должен уметь:
разработать постановку задачи оптимального планирования и управления производственной системой, сформировать на ее основе экономико-математическую модель, выбрать метод и программные средства для решения задачи;
подготовить исходную информацию, осуществить настройку программного средства для решения задачи экономико-математического моделирования;
провести обработку и анализ результатов экономико-математического моделирования, применить математический аппарат двойственности для постоптимизационного анализа устойчивости и параметрирования полученного оптимального решения, обосновать пути повышения эффективности моделируемой производственной системы;
дать экономическую интерпретацию результатов экономико-математического моделирования, применить эконометрические методы для выявления закономерностей и прогнозирования тенденций изменения экономических показателей моделируемой системы.
Студент должен иметь навыки:
решения задач линейного, стохастического и динамического программирования в среде электронной таблицы Excel и с помощью специализированных пакетов прикладных программ;
обработки результатов экономико-математического моделирования и их экономической интерпретации с применением методов и программных средств эконометрического анализа;
наглядного отображения полученных результатов, сделанных выводов и рекомендаций в документах пакета Microsoft Office.
В теоретической части дисциплины “Экономико-математические методы и модели” используются знания студентов, полученные при изучении базовых экономических дисциплин. Практическая часть связана с дисциплинами “Информатика”, “Информационные системы в экономике (информационные технологии)” и другими дисциплинами, где активно применяется компьютеры, программные средства Microsoft Office и пакеты прикладных программ. При изучении дисциплины используются разделы курса “Высшая математика”, в которых излагаются основы математического анализа, линейного программирования, теории вероятностей и математической статистики.