Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Теоретические основы автоматизированной обработки информации и управления. Решение прикладных задач в MS Excel. Лабораторный практикум
.pdf
Лабораторная работа 7
ПРИМЕРЫ ЗАДАЧ
ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
Развитие вычислительной техники позволяет определить оптимальные решения при анализе сложных экономических систем.
Главным инструментом для решения таких задач является математическое моделирование, т.е. формализованное описание изучаемого
процесса и исследование его с помощью математического аппарата.
Искусство математического моделирования заключается в умении
строить в MS Excel хорошо читаемые пользователями модели. В
данной лабораторной работе предлагается самостоятельно решить
задачи из наиболее популярных учебников, названия которых приведены в библиографическом списке.
Пример 1
Компания «Арт-дизайн» производит 4 типа рамок для картин. Эти
типы отличаются по размеру, форме, используемым материалам.
Производство каждого из типов требует определенных затрат человеческого труда, металла и стекла, выраженных в некоторых условных единицах (табл. 7.1).
Таблица 7.1
Таблица удельных затрат по типам изделий
Тип изделия Трудозатраты Металл Стекло Цена
1 2 4 6 28,50
2 1 2 2 12,50
3 3 1 1 29,25
4 2 2 2 21,50
В ближайшую неделю компания располагает следующими ресурсами, а именно: 4000 чел.-часами рабочего времени, 6000 ед. металла, 10 000 ед. стекла. Стоимость рабочего часа составляет 8 руб.,
единицы металла – 0,50 руб., а единицы стекла – 0,75 руб. Кроме того, известно, что в ближайшую неделю не удастся продать больше,
чем 1000 рамок 1-го типа, 2000 – 2-го типа, 500 – 3-го типа и 1000 –
4-го типа. Цель компании – максимизировать прибыль от продаж
предстоящей недели (рис. 7.1).
51
Рис. 7.1. Модель примера 1
Пример 2
Некоторая компания производит футбольные мячи. Компании
надлежит определить объемы производства на ближайшие 6 месяцев.
Спрос на ближайшие 6 месяцев прогнозируется (или определяется
контрактом) так: 10 000, 15 000, 30 000, 35 000, 25 000, 10 000 мячей.
Эти количества должны быть поставлены без нарушения сроков. В
настоящий момент запас мячей составляет 5000 мячей. Производиться может не более 30 000 мячей ежемесячно, а на хранении оставаться в конце месяца не более 10 000 мячей. Себестоимость одного мяча
в предстоящие месяцы составит соответственно 12,50; 12,55; 12,70;
12,80; 12,85; 12,95 руб. Затраты на хранение оцениваются в 5 % от
себестоимости мяча (с учетом эффекта замораживания денежных
средств). Цены продажи зафиксированы, например контрактом.
Необходимо найти план производства, минимизирующий затраты
(производственные + хранение). Произведем также следующий анализ модели.
52
1. Установим, как зависит величина максимального остатка от
платы за остатки (5 %).
2. Часто компании решают данную задачу, затем реализуют производство, предписанное для первого месяца, а далее уточняют прогнозируемый спрос на следующие 6 месяцев, решают новую задачу
для следующего 6-месячного периода и т.д. Исследуем зависимость
оптимального объема производства ближайшего месяца от прогноза
5-го и 6-го месяцев (рис. 7.2).
Рис. 7.2. Модель примера 2
Пример 3
Компания ООО «НАФТА-М» имеет в своем распоряжении 5000
баррелей сырой нефти I типа и 10 000 баррелей сырой нефти II типа.
53
Компания занимается продажей топлива и масла – продуктов, получаемых путем смешивания двух типов сырой нефти. Каждый баррель
сырой нефти I типа имеет уровень качества 10, а каждый баррель сырой нефти II типа – уровень качества 5. Средний уровень качества
топлива должен быть не ниже 8, в то время как этот же показатель у
масла не должен опускаться ниже 6. Цена на топливо составляет
25 руб., а на масло – 20 руб. Затраты на рекламу одного барреля топлива и одного барреля масла составляют соответственно 0,20 и 0,10 руб.
Предполагается, что спрос на топливо и масло неограничен, т.е. любой объем продукции может быть продан. Цель компании – максимизировать прибыль (рис. 7.3).
54
Рис. 7.3. Модель примера 3
Пример 4
Компания «СТРОЙКОМПЛЕКТ» использует металлообрабатывающие станки. Данные станки требуют частого ремонта вследствие
изношенности и поломок, поэтому компания считает иногда более
выгодным, с точки зрения затрат, сменить их, чем продолжать ремонтировать. Для каждого определенного класса машин компания
оценила квартальные издержки на ремонт, выручку от продажи изношенного оборудования и на затраты на покупку нового.
Предполагается, что затраты на ремонт и выручка от продажи зависят как от возраста находящихся в обращении машин, так и от
квартала, в котором эти мероприятия произошли, тогда как затраты
на покупку зависят только от квартала, в котором ее совершили. Затраты на ремонт повышаются с возрастом оборудования, а выручка
от продажи, наоборот, понижается с возрастом.
Нужно учесть, что компания никогда не продает машины, срок
использования которых менее 1 года, и не держит машины возрастом, превышающим 3 года. Если квартал равен 1 – это соответствует
первому наблюдаемому кварталу 6 лет назад.
Цель компании «СТРОЙКОМПЛЕКТ» – выбрать стратегию для
покупки машин на ближайшие 5 лет, т.е. надо выбрать такую стратегию, при которой суммарные затраты будут минимальны. Предполагается, что через 5 лет все станки реализуются по остаточной стоимости.
55
Контрольные вопросы
1. Какие виды статистического анализа вы знаете?
2. Применение каких статистических мер лежит в основе дескрип-
тивного анализа?
3. Какие виды адресации вы знаете?
4. Для чего служит кумулятивный процент?
5. Перечислите итоговые статистические показатели.
6. С какой целью следует проводить оптимизацию численности
персонала?
7. Кто из сотрудников, какого подразделения предприятия и для
кого готовит варианты решения задачи оптимизации численности
персонала?
8. К какому классу задач относится задача «Планирование численности персонала»? Какими методами решаются задачи такого
класса?
9. Опишите алгоритм решения задачи «Планирование затрат на
рекламу»/
10. Как можно использовать диаграммы MS Excel для решения
задач оптимизации?
11. Каким образом использовать функцию Таблицы подстановки
MS Excel для решения задач оптимизации?
12. Назовите основные элементы оптимизационных моделей.
13. Каковы основные этапы решения оптимизационных задач?
14. Назовите основные этапы решения оптимизационных задач с
помощью диалогового окна Поиск решений.
15. Каковы основные инструменты анализа чувствительности оптимизационных моделей?
56
Библиографический список
1. Щербакова Ю.В. Теория вероятностей и математическая стати-
стика: Учеб. пособие. M.: Науч. книга, 2012. – 380 с.
2. Информационный портал, посвященный популяризации приложений Microsoft Office [Электронный ресурс] – режим доступа:
http://Office-menu.ru (дата обращения: 30.09.2016).
3. Кокс Джойс, Фрай Кертис Д., Ламберт Джоан. Microsoft Office
2010. Русская версия. М.: Эком, 2016. – 608 с.
4. Косоруков О.А. Методы количественного анализа в менеджменте. М.: ИЭФ «Синергия», 2006. – 487 с.
5. Трусов А.Ф. Excel 2007 для менеджеров и экономистов: логические, производственные и оптимизационные расчеты. СПб.: Изд.
Дом «Питер», 2008. 258 с.
57
Учебное издание
Баранникова Ирина Владимировна
Могирева Елена Степановна
Харахан Ольга Григорьевна
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ
ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ
Решение прикладных задач в MS Excel
Лабораторный практикум
Редактор И.Е. Оратовская
Компьютерная верстка М.А. Шамарина
Подписано в печать 19.02.18 Рег. № 818 Уч.-изд. л. 3,6
Формат 60 90 1/16
Национальный исследовательский
технологический университет «МИСиС»,
119049, Москва, Ленинский пр-т, 4
Издательский Дом МИСиС,
119049, Москва, Ленинский пр-т, 4
Тел. (495) 638-45-22
Отпечатано в типографии Издательского Дома МИСиС
119049, Москва, Ленинский пр-т, 4
тел. (499) 236-76-17, тел./факс (499) 236-76-35
58
Электронная версия Заказ 6762
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]