книги из ГПНТБ / Альман, П. А. Автоматизированные системы управления в химической и нефтехимической промышленности [учеб. пособие]

моделирование в сфере планирования и управления. Область применения данных моделей — экономика, обусловила их обычно употребляемое название — экономико-математические модели. В экономической науке под моделью понимается аналог какоголибо экономического процесса, явления или материального объек­ та. Модель тех или иных процессов, явлений или объектов может быть представлена в виде уравнений, неравенств, графиков, сим­ волических изображений и др.

В планировании и управлении значительное число задач ха­ рактеризуется большой трудоемкостью переработки информации и весьма сложным взаимодействием факторов, которые влияют на искомые решения. Поэтому особая ценность математических моделей, используемых в экономике, заключается в том, что они обладают гибкостью с точки зрения учета различных факторов и широтой диапазона их применения. Существенным является

получения результатов при использовании ЭВМ. При всей цен­ ности математического моделирования в планово-управленческой деятельности нельзя забывать о сложности построения моделей, адекватно отражающих специфические особенности большинства экономических процессов, явлений и объектов. Недостаточно точное и объективное отражение в модели реальных условий, параметров и др. может привести в процессе решения задачи к прямо противоположным выводам, к необоснованно оптимисти­ ческим результатам и т. п.

Вместе с тем экономико-математическая модель (как и любая модель) действенна лишь тогда, когда она отражает только важ­ нейшие черты изучаемого процесса, без учета других сторон реального явления, имеющих второстепенное значение для дан­ ной конкретной задачи моделирования. В задачах плакирования и управления, многие из которых характеризуются большой раз­ мерностью и многофакторным влиянием, квалифицированная оценка элементов, имеющих второстепенное значение является существенным обстоятельством и зачастую далеко не простым делом. Например, на производительность труда влияют различ­ ные факторы, в том числе и цвет окраски оборудования. Но от­ ражать этот фактор в модели, наряду с уровнем механизации и автоматизации, конструкцией изделий, квалификацией работни­ ков и т. п. вряд ли целесообразно. А если и отражать, то возникает проблема объективной количественной оценки его.

Все многообразие экономико-математических моделей в сис­ теме отрасли (министерства) может быть классифицировано по

31

тем или иным признакам. В сегодняшней практике нет твердо установившейся классификации моделей. Наиболее очевидными

отдельные стороны производственно-хозяйственной деятельности. Ц е л е в о й признак. По этому признаку могут выделяться:

балансовые модели (модели внутриотраслевого продуктового баланса, баланса оборудования и др.), модели оптимизации (модели оптимального развития и размещения отрасли, оптими­ зации производственной программы предприятия и т. д.) и ряд других моделей для решения специфических задач.

В р е м е н н о й признак связан с решением задач в статичес­ кой или динамической постановке. Если тот или иной экономи­

идет по различным направлениям или проходит в течение ряда промежутков времени, то такие процессы отображаются в ди­

м а т е м а т и ч е с к и й а п п а р а т — линейное, нелинейное про­ граммирование, модели, относящиеся к теории массового обслу­ живания, теории игр и т. д.

ния классификации моделей, но это дело специалистов в области теории моделирования.

Модели отличаются по числу уравнений, их степени, числу параметров и переменных, количеству и виду ограничений, смыс­ ловому значению целевой функции и т. д.

Методы и приемы построения экономико-математических мо­ делей любого вида имеют общие типичные черты. Принципы построения и использования модели в планировании и управле­ нии можно представить в следующей схеме (рис. 4).

32

Рис. 4. Блок-схема процесса моделирования и получения практических резуль­ татов

Последним этапом, как следует из рис. 4, является экономи­ ческий анализ полученных результатов. Если в ходе анализа уста­ навливается, что полученные результаты противоречивы или не отражают реальных ситуаций, то после внесения коррективов в исходную модель повторяется процесс решения задачи. Возврат к предшествующим стадиям возможен и в процессе моделирова­ ния (например, из-за неполноты первоначальной информации, большой размерности задачи, недостаточной обоснованности разбиения общей модели на псевдонезависимые блоки и т. д.).

В процессе планирования и управления на л ю б о м уровне от­ раслевой (министерской) иерархии решается огромное количество разнообразных задач, связанных с перспективным и текущим планированием, оперативным управлением и регулированием.

тия решений, что обуславливает однозначность искомых значений показателей.

Все прямые плановые задачи могут быть разбиты на три подкласса: автономные, сводные и аналитические плановые задачи [31]. Применительно к отраслевой (министерской) системе к а в т о н о м н ы м прямым задачам можно отнести задачи, связанные с расчетами тех или иных показателей по отдельным подотраслям, производственным объединениям, предприятиям

33

и т. д. Например — объем производства, себестоимость продук­ ции, потребность в сырье и материалах и т. п. Типичными пред­ ставителями автономных прямых плановых задач являются рас*-

значений по различным показателям, объектам и в других ас­ пектах.

К а н а л и т и ч е с к и м прямым плановым задачам отно­ сятся все задачи, связанные со сравнительным анализом экономи­ ческих показателей. Аналитические задачи решаются на всех стадиях планирования и управления и на различных уровнях от­ раслевой системы. В заводской и отраслевой (подотраслевой) практике анализируются показатели по отдельным объектам и по их комплексам, за различные периоды времени, в статике и ди­ намике и т. д. В подкласс аналитических прямых задач следует также включать расчеты относительных (удельных) показателей, например, фондоотдачу, энерговооруженность, удельные кап­ вложения и др. Анализ показателей производственно-хозяйствен­ ной деятельности объектов и экономических процессов лежит в основе функций планирования и управления. Этим и определяется

ными нормативами (материальными, трудовыми и т. д.). В со­ вершенствовании организации научных исследований информа­ ционно-поисковые задачи служат целям обеспечения научно-тех­ нической информацией.

Наиболее сложными с точки зрения постановки задач, про­ цесса моделирования, объема вычислений (для многих задач),

параметров отдельной производственной установки на предприя­ тии до разработки направлений развития отрасли Последнее

формализации ряда оптимизационных задач приведем линейную модель для расчета производственной программы нефтеперера­ батывающего завода [23, 24]. Подобного рода модель оптимиза­ ции текущего заводского планирования характерна для пред-

34

приятии химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности, имеющих принципиальное сходство в пост­ роении технологических процессов (для непрерывных произ­ водств).

Ф о р м у л и р о в к а з а д а ч и . Требуется рассчитать про­ изводственную программу, обеспечивающую получение пред­ приятием максимальной прибыли.

Следует отметить, что максимизация прибыли не единствен­ ный показатель, который может служить критерием оптималь­ ности (целевой функцией) производственной программы. В зави­ симости от конкретных условий в качестве критерия может быть принят максимум выпуска продукции в действующих ценах, минимум затрат на заданный выпуск, максимум выпуска дефи­ цитной продукции, максимум загрузки производственных мощ ­ ностей и т. д. Практически задача сводится к принятию целе­ направленных взаимосвязанных решений по следующим воп­

полуфабрикатов и компонентов смешения: запасы на начало

(не больше), чем это предусмотрено плановым заданием; г) задания технологическим установкам должны быть уста­

новлены с учетом их производственных мощностей; д) товарные продукты должны отвечать требованиям, предъяв­

ляемым Г О С Т о м к их качеству;

35

е) в процессе производства должно быть потреблено вспо­ могательных материалов, топлива, реагентов и энергии не боль­

36

та m или промежуточного продукта п при вовлечении его в конечный продукт /, определяемая как разность значений (р-й характеристики компонента (m, п) и ко­ нечного продукта (/),

w„ — ресурсы промежуточного продукта «, идущие на пополнение

37

4) по ресурсам производственной мощности технологических установок

(4)

для к =

5) по качеству готовой продукции

для каждого типа производственных факторов: сырье и другие

вается знак При необходимости знак любого неравенства можно изменить на обратный, умножив правую и левую часть неравенства на минус единицу.

Более компактно модель можно записать в матричной форме, причем неравенства типа ;> предварительно сводятся к виду ^ :

3S

действуют факторы различной природы и прежде всего экономи­ ческий и технологический.

Для достоверного учета взаимовлияния всего комплекса фак­ торов предпочтительным является построение моделей коллекти­ вом специалистов различного профиля, включающим эконо­ мистов, технологов, математиков. Это не означает, что модели­ рование противопоказано индивидуальным специалистам, знания и творчество которых позволяют описать систему по правилам

планирования и управления производством, в том числе в хими­ ческой и нефтехимической промышленности. Однако, на основе теоретических исследований и накопленного практического опыта можно утверждать, что главное не в разработке отдельных мо­ делей, а в построении взаимоувязанных комплексов моделей, охватывающих все стороны планирования и управления. В этом одна из основных идей автоматизированных систем управления.

39

Глава III

А СУ К А К Ф А К Т О Р С О В Е Р Ш Е Н С Т В О В А Н И Я П Л А Н И Р О В А Н И Я И У П Р А В Л Е Н И Я

§ 1. АСУ и системный подход в планировании и управлении

Большое внимание, которое уделяется разработкам и внед­ рению автоматизированных систем управления, в том числе в Министерствах химической и нефтеперерабатывающей и нефте­ химической промышленности С С С Р , обуславливается характе­ ром развития промышленного производства. Неуклонно увели­ чивается объем выпускаемой продукции, происходит процесс концентрации производственных мощностей, расширяется но­ менклатура изделий, совершенствуется техника и технология производства, развиваются кооперационные связи, возрастают требования к качеству продукции, повышается роль хозрасчетных отношений. В результате происходит процесс усложнения внутри- и внешнеобъектных связей, вызывающий резкое возрастание ин­ формационных потоков.

В этих условиях традиционные методы планирования и уп­ равления, основанные на практическом опыте и организаторских способностях работников аппарата управления на различных ступенях отраслевой системы не могут обеспечить высокоэффек­ тивное и тем более оптимальное использование материальных и трудовых ресурсов.

Внедрение экономико-математических методов и электронновычислительной техники в практику разработки ряда задач позво­ лило значительно повысить эффективность отдельных принимае­ мых решений. Однако разработка локальных задач с использо­ ванием наиболее современных методов и вычислительных средств является частичным решением условно обособленных элементов из всего взаимосвязанного комплекса вопросов отраслевого пла­ нирования, учета и управления. Проблема заключается в систем­

40