| Главная » Файлы » Научные статьи » 08.00.00 Экономические науки |
О применении методов математического моделирования при подготовке инновационных проектов в сфере торговли. Капустин Н.А., Груздева Н.Н.
| 10.05.2012, 11:13 | |
| О применении методов математического моделирования при подготовке инновационных проектов в сфере торговли Капустин Н.А., Груздева Н.Н, Ершов Б.Л., Малеж Л.Н., Туртин Д.В. В современной информационной экономике, основанной на знании, новые информационные технологии затрагивают практически все сферы деятельности человека. В некоторых отраслях они стали объективной необходимостью на пути повышения эффективности. Одним из ярких примеров является сфера торговли, где автоматизация не только ускоряет и упрощает ведение бизнеса, но и увеличивает его доходность. Например, анализ и учет продукции в магазине проводился всегда. Только раньше для этого вводили особую должность – товаровед, который вручную вел перепись товара на прилавках и складах. Однако подобная система доказала свою неэффективность, поскольку человеку свойственно ошибаться, а даже малейшая ошибка в этом ответственном деле приводит к незапланированным тратам. Автоматизация управления розничной торговли позволяет избежать подобных издержек и ведет полный и точный учет продукции. При этом существует централизованная база данных, с открытым доступом для его сотрудников, каждый из которых является лишь элементом на пути общей единой системы управления. Необходимость и эффективность автоматизации процесса торговли осознали большинство торговых компаний крупного, среднего и малого бизнеса. Вот только не все могут сделать правильный выбор системы, которая бы оптимально подходила размеру и специализации компании. При выборе информационной системы для автоматизации розничной торговли следует обратить внимание на следующие факторы: Функциональность. С помощью программного обеспечения необходимо выполнять ряд функций и мероприятий. Например, проводить управление ассортиментной линией (ввод и вывод позиций, поддержание жизненного цикла и пр.), ценообразованием (формирование цен на основные категории, группы и подгруппы товаров, ведение дисконтной политики и др.), запасами, заказами (планирование и контроль за своевременностью поставок), отношениями с партнерами и клиентами, а также осуществлять общую организацию работы магазина. Производительность работы. При ведении системы автоматизации торговли формируется огромный объем данных. Возникает необходимость в такой системе, которая могла бы быстро обрабатывать большие объемы информации, при этом без потери в качестве. В данном вопросе очень многое зависит от платформы, на которой пишется программа и системы управления базы данных, поскольку эти характеристики оказывают определяющее воздействие на производительность системы Приведенные выше параметры являются лишь частью существующей системы факторов, которые следует учитывать при формировании информационной системы предприятия. Поэтому встает серьезная задача выбора рациональной структуры такой системы. Одним из эффективных методов ее решения является метод математического моделирования типовых процессов сферы торговли, чтобы в дальнейшем на их основе, как из отдельных кирпичиков, создать оптимальную информационную систему управления предприятием в целом. Проведенное на кафедре МЭИиВТ аналитическое исследование применения методов математического моделирования позволило получить ответы на ряд важных вопросов методологического характера, провести классификацию типовых задач, решаемых при подготовке инновационных проектов в сфере торговли и торгового обращения. Кроме того, осуществлена оценка современных баз данных, с помощью которых можно сформировать банк знаний в этой области. Анализ деятельности торговых предприятий показывает, что основными типовыми задачами в этой сфере являются следующие: - Задачи сетевого планирования и управления, решение которых состоит в нахождении минимальных продолжительностей комплекса операций, оптимального соотношения величин стоимости и сроков их выполнения. - Задачи массового обслуживания, решение которых состоит в определении показателей эффективности работы систем, их оптимальных характеристик. - Задачи управления запасами, решение которых состоит в отыскании оптимальных значений уровня запасов и размера заказа. - Задачи распределения ресурсов, решение которых состоит в поиске оптимального распределения ресурсов между операциями или состав операций. - Задачи ремонта и замены оборудования, решение которых состоит в определении оптимальных сроков, числа профилактических ремонтов и проверок, а также времени замены оборудования более совершенным. - Задачи календарного планирования, решение которых состоит в определении оптимальной очередности выполнения операций. - Задачи планировки и размещения, решение которых состоит в определении оптимального числа и места размещения новых объектов с учетом их взаимодействия между собой и с существующими объектами. Наиболее известными и эффективными методами исследования операций, обеспечивающими решение приведенных выше задач, являются методы линейного программирования, когда целевая функция и все ограничения являются линейными функциями. Для решения математических моделей других типов предназначены методы динамического программирования (где исходную задачу можно разбить на отдельные функционально связанные подзадачи) и нелинейного программирования (когда целевая функция и/или ограничения являются нелинейными функциями). Если функции, используемые в задаче для описания экономической цели и наложенных на условия ограничений, зависят от параметров, то получаем задачу параметрического программирования. Если эти функции носят случайный характер, то имеем задачу стохастического программирования. Если точный оптимум найти алгоритмическим путем невозможно из-за чрезвычайно большого числа вариантов решения, то прибегают к методам эвристического программирования, позволяющим существенно сократить просматриваемое число вариантов и найти если не оптимальное, то достаточно хорошее, удовлетворительное с точки зрения практики, решение. Среди моделей исследования операций особо выделяются модели принятия оптимальных решений в конфликтных ситуациях, изучаемые теорией игр. К конфликтным ситуациям, в которых сталкиваются интересы двух (или более) сторон, преследующих разные цели, можно отнести ряд ситуаций в области экономики, права, военного дела и т. п. В задачах теории игр необходимо выработать рекомендации по разумному поведению участников конфликта, определить их оптимальные стратегии. Принимая решения, мы определяем планы на будущее. Следовательно, используемые при этом данные должны соответствовать последующим событиям. Например, в теории управления запасами следует обосновывать решения посредством спроса на определенные виды продукции в течение определенного планового периода. Аналогично в финансовом планировании необходимо предсказать структуру денежного потока в будущем на основе структуры текущих денежных потоков. В решении данных задач применяются математические методы прогнозирования (корреляционный и регрессионный анализ, прогнозирование с использованием скользящего среднего, экспоненциальное сглаживание). На практике в большинстве случаев успех операции оценивается не по одному, а сразу по нескольким критериям, один из которых следует максимизировать, другие — минимизировать. Математический аппарат может принести пользу и в случаях многокритериальных задач исследования операции, по крайней мере, помочь отбросить заведомо неудачные варианты решений. Практически все указанные выше методы не позволяют получить решение в замкнутой (в виде формул) форме. Напротив, они порождают вычислительные алгоритмы, которые являются итерационными по своей природе. Это означает, что задача решается последовательно (итерационно), когда на каждом шаге (итерации) получаем решения, постепенно сходящиеся к оптимальному. Итерационная природа алгоритмов обычно приводит к объемным однотипным вычислениям. В этом и заключается причина того, что эти алгоритмы разрабатываются, в основном, для реализации с помощью вычислительной техники. Проведенное структурирование методов математического моделирования (МММ) позволяет оперативнее и с большим эффектом выбрать необходимый метод для решения определенной экономической задачи, выполняемой в сфере торговых отношений. Одним из способов агрегирования МММ является их формализация с помощью баз данных. Современные системы управления баз данных (СУБД) классифицируются по следующим признакам: модель данных, архитектура организации хранения данных, способ доступа к базе данных (рис 1). | |
| Категория: 08.00.00 Экономические науки | | | |
| Просмотров: 3084 | Загрузок: 0 | Комментарии: 1 | |
| Всего комментариев: 0 | |