![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •Р.В. Соколов, м.Ю. Чиркова информатизация управления производствоМ корпорации
- •Санкт-Петербург
- •Содержание
- •Введение
- •Тема 1. Задачи информатизации управления производством корпорации
- •Роль информационных технологий в современных концепциях управления производством
- •Принципы декомпозиции функциональной части информационной системы корпорации: функциональная и процессная декомпозиция
- •Классификация задач управления производством корпорации
- •Задачи информатизации управления производством на различных стадиях жизненного цикла корпорации
- •Задачи информатизации управления производством различных типов
- •Задачи информатизации по сферам производственного менеджмента
- •Состав и взаимосвязь модулей управления производством в структуре корпоративной информационной системы
- •Обоснование выбора корпоративной информационной системы
- •Тема 2. Информатизация управления
- •Модели и инструментальные средства реинжиниринга бизнес-процессов
- •Информационная поддержка формирования производственной программы
- •Бюджетное управление производством в среде информационной системы
- •Бюджетирование основных бизнес-процессов корпорации
- •Информатизация управления денежными потоками корпорации
- •Имитационное моделирование притоков денежных средств
- •Оптимизационная модель и инструментальные средства формирования плана платежей
- •Автоматизированная система управления информационными потоками
- •Тема 3. Логистические информационные системы
- •Функции логистической информационной системы
- •Принципы построения логистических информационных систем
- •Показатели логистической информационной системы
- •Модели управления запасами
- •Определение оптимального объема партии пополнения запасов: модель Уилсона
- •Модель Баумола управления финансами на основе принципов логистики
- •Информационная поддержка решения транспортных задач
- •Примеры логистических информационных систем
- •Глава 4. Виртуальные корпоративные структуры
- •Понятие и организация виртуальной корпорации
- •Эмерджентность и синергетический эффект виртуальной корпоративной структуры
- •Этапы создания виртуальной корпорации
- •Управление виртуальной корпорацией
- •Тема 5. Информационная поддержка управления конкурентоспособностью продукции
- •Классификация видов конкуренции
- •Факторы конкурентоспособности продукции
- •Показатели конкурентоспособности продукции
- •Информационные технологии в обеспечении конкурентных преимуществ предприятия
- •Методы оценки качества продукции
- •Экспертные методы оценки качества продукции
- •Нечетко-множественное моделирование качества продукции
- •Оценка качества продукции на основе кластерного анализа
- •Тема 6. Анализ модулей управления
- •Анализ структур средних интегрированных систем.
- •Функциональность модулей управления производством.
- •Программно-техническая платформа.
- •Соответствие предъявляемым требованиям
- •Анализ структур малых интегрированных систем.
- •Функциональность модулей управления производством.
- •Программно-техническая платформа.
- •Соответствие предъявляемым требованиям
- •Заключение
- •Тестовые задания
- •Терминологический словарь
- •Список литературы
- •Информатизация управления
- •Тема 2. Информатизация управления материальными, денежными и информационными потоками
- •Тема 3. Логистические информационные системы
- •Тема 4. Виртуальные корпоративные структуры
- •Тема 5. Информационная поддержка управления конкурентоспособностью продукции
- •Тема 6. Анализ модулей управления производством в структуре корпоративной информационной системы
- •Сведения об авторах
Имитационное моделирование притоков денежных средств
Случайный характер притоков денежных средств связан с двумя группами факторов.
В случае производства продукции «на склад» случайная величина объёма реализации в каждом подпериоде зависит от тренда, сезонных и случайных колебаний спроса и цены продукции.
Рис.
2.8. Платежное поручение исходящее
Рис. 2.9. Взаимосвязь моделей денежных потоков
В случае производства продукции «на заказ» (по договору) случайной величиной является подпериод поступления денежных средств, вероятность распределения которой зависит от значения признаков классификации покупателей продукции.
К этим признакам относятся: продолжительность деловых контактов, финансовое состояние покупателя, его принадлежность к числу отечественных или зарубежных и др.
На рисунке 2.10 представлены графики зависимости вероятности притока денежных средств от даты для различных категорий клиентов корпорации.
Рис.
2.10. Вероятность поступления денежных
средств по дням месяца
для различных категорий покупателей
В зависимости от класса клиента можно с разной вероятностью ожидать поступления денежных средств на расчетные счета корпорации:
иностранные покупатели;
временные покупатели;
покупатели, срок сотрудничества с которыми составляет от 5 до 10 лет, и финансовое положение которых устойчивое;
покупатели, срок сотрудничества с которыми составляет от 5 – до 10 лет, и финансовое положение которых неустойчивое.
покупатели, срок сотрудничества с которыми составляет от 10 лет, и финансовое положение которых устойчивое.
покупатели, срок сотрудничества с которыми составляет от 10 лет, и финансовое положение которых неустойчивое.
На основании такой статистики строится имитационная модель поступления денежных средств (рисунок 2.11). Основой имитационного моделирования является генерация случайных сроков поступления денежных средств в соответствии с принятыми законами распределения для классов клиентов.
Затем проводятся многократные имитационные эксперименты, в каждом из которых подсчитываются величина притоков по каждому дню месяца и сальдо притоков. После завершения имитационных экспериментов осуществляет обработка статистических данных, полученных в каждом эксперименте.
Чем больше число экспериментов в имитационном моделировании, тем меньше разница между получаемыми статистическими оценками числовых характеристик случайных величин, поскольку в большей степени статистические оценки сходятся по вероятности к соответствующим числовым характеристикам.
Пользуясь методом имитационного (статистического моделирования), мы приближенно заменяем математические ожидания случайных величин их средними арифметическими значениями (статистическими оценками).
Определение
числа экспериментов, необходимого для
обеспечения заданной точности,
основывается на центральной предельной
теореме теории вероятностей. Согласно
этой теореме, при большом числе
имитационных экспериментов среднее
арифметическое значение
случайной величиныX
является нормально распределенной
случайной величиной.
Рис.
2.11. Блок-схема имитационного моделирования
В
этом случае вероятность отклонения
величины
от ее математического ожидания вычисляется
по формуле:
(2.9)
где
‑ математическое ожидание величиныX;
‑ среднеквадратическое отклонение;
‑ среднее арифметическое наблюдаемых
значений величиныX,
получаемых в результате имитационных
экспериментов; N
‑ количество имитационных экспериментов;
‑ верхняя граница ошибки;
‑ функция Лапласа (
).
Обычно
в практике имитационного моделирования
неизвестно среднее квадратическое
отклонение интересующей нас случайной
величины Х.
В этом случае для приближенной оценки
точности моделирования вместо
можно воспользоваться статистической
оценкой этой величины, полученной в
серии изN
имитационных экспериментов:
.
(2.10)
Верхняя граница ошибки уменьшается с увеличением числа имитационных экспериментов в соответствии с формулой:
,
(2.11)
где
‑ функция, обратная функции Лапласа,
то есть такое значение аргумента этой
функции, при котором функция Лапласа
.
Число
имитационных экспериментов, необходимое
для того, чтобы с заданной вероятностью
(уровнем доверия)
среднее арифметическое
полученных значений случайной величины
не отличалось от ее математического
ожидания более чем на
,
равняется:
.
(2.12)
Результатом имитационного (стохастического) моделирования являются числовые характеристики сальдо притоков:
статистическая оценка сальдо притоков, приходящегося на
-й подпериод:
;
(2.13)
статистическая оценка среднего квадратического отклонения сальдо притоков, приходящегося на
-й подпериод:
;
(2.14)
статистический коэффициент вариации сальдо притоков, приходящегося на
-й подпериод:
;
(2.15)
максимальное значение сальдо притоков, приходящегося на
-й подпериод:
;
(2.16)
минимальное значение сальдо притоков, приходящегося на
-й подпериод:
.
(2.17)
Пороговое значение сальдо притоков, которое будет достигнуто или превышено с заданной вероятностью определяется в соответствии с формулой:
,
(2.18)
где
–
значение сальдо притоков денежных
средств, которое будет достигнуто или
превышено с вероятностью
;
– функция, обратная по отношению к
нормальной функции распределения
.