Стратегия выбора оптимальных объемов производственной деятельности с итеративным научением

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрена задача оптимального управления производственной деятельностью с итеративным научением. В процессе освоения новой продукции, внедрении новых технологий и инноваций на промышленных предприятиях проявляется эффект итеративного научения, который приводит к уменьшению временных затрат на изготовление продукции при увеличении кумулятивного объема производства. Целью решения задачи является снижение трудовых затрат промышленных предприятий в период освоении новой продукции, внедрении новых технологии и инноваций. Проблема математически формализуется как задача оптимального управления производственной системой с непрерывным временем. Динамика изменения производственной системы описывается обыкновенным дифференциальным уравнением. В качестве критерия оптимальности рассматривается минимизация интегрального темпа роста трудовых затрат на производство продукции. Исходная задача сведена к задаче минимизации интегрального натурального логарифма трудовых затрат. Найдено аналитическое решение задачи с применением принципа максимума Понтрягина. Определена стратегия выбора оптимальных объемов производства для любой модели научения. Оптимальные объемы производства выбираются обратно пропорционально удельным трудовым затратам (трудоемкости) на изготовление продукции. Показано, что при выборе оптимальных объемов производства трудовые затраты на изготовление продукции постоянны на всем горизонте планирования.

Об авторах

Олег Валерьевич Павлов

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: pavlov.ov@ssau.ru
ORCID iD: 0000-0003-3327-8124

кандидат технических наук, доцент кафедры менеджмента и организации производства

Россия, 443086, Российская Федерация, г. Самара, Московское шоссе, 34

Список литературы

  1. Wright T.P. Factors Affecting the Cost of Airplanes // Journal of the Aeronautical Sciences. 1936. Vol. 3, no. 4. P. 122–128. DOI: https://doi.org/10.2514/8.155.
  2. Badiru A. Computational survey of univariate and multivariate learning curve models // IEEE Transactions on Engineering Management. 1992. Vol. 39, issue 2. P. 176–188. DOI: https://doi.org/10.1109/17.141275.
  3. Yelle L.E. The learning curve: Historical review and comprehensive survey // Decision Sciences. 1979. Vol. 10, issue 2. P. 302–328. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1979.tb00026.x.
  4. Learning Curves: Theory, Models, and Applications / edited by Mohamad Y. Jaber. Boca Raton: CRC Press, 2011. 476 P. DOI: https://doi.org/10.1201/b10957.
  5. Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. Москва: ИПУ РАН, 1998. 77 с. URL: http://www.methodolog.ru/books/file_37.pdf; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18062556. EDN: https://
  6. www.elibrary.ru/pfgvox.
  7. Белов М.В., Новиков Д.А. Модели технологий. Москва: Ленанд, 2019. 160 с. URL: http://www.mtas.ru/biblio/MT.pdf; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39112090. EDN: https://www.
  8. elibrary.ru/bphvdq.
  9. Белов М.В., Новиков Д.А. Управление жизненными циклами организационно-технических систем. Москва: Ленанд, 2019. 160 с. URL: https://obuchalka.org/20200127118046/upravlenie-jiznennimi-ciklami-organizacionno-tehnicheskih-sistem-belov-m-b-novikov-d-a-2020.html; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41233177. EDN: https://www.elibrary.ru/hqylqr.
  10. Белов М.В., Новиков Д.А. Модели опыта. // Проблемы управления. 2021. № 1. C. 43–60. DOI: http://doi.org/10.25728/pu.2021.1.5. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44834954. EDN: https://www.elibrary.ru/epfldq.
  11. Беллман Р. Динамическое программирование. Москва: Издательство иностранной литературы, 1960. 400 c. URL: https://djvu.online/file/Y6aNgwIw9NxsP?ysclid=lr8z8ez7aj586852924.
  12. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. Москва: Наука, 1983. 392 с. URL: https://djvu.online/file/NN6TYTWzZN0kJ?ysclid=lr8zpnxous823328291.
  13. Новиков Д.А. Модели обучения в процессе работы. // Управление большими системами. 2007. № 19. С. 5–22. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_9592867_21020333.pdf.
  14. Павлов О.В., Рясная Т.Н. Численное решение задачи планирования производства при динамическом снижении трудоемкости. // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2012. № 6 (37). C. 126–132. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_20419613_78336007.pdf.
  15. Павлов О.В. Численное решение динамических задач планирования объемов производства в проектах освоения новой продукции // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2017. Т. 8, № 4. C. 7–19. URL: http://journals.ssau.ru/index.php/eco/article/view/5903; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32658516. EDN: https://www.elibrary.ru/ytfesx.
  16. Павлов О.В. Аналитическое исследование проблемы планирования производственной деятельности в проектах освоения новой продукции. // Экономические науки. 2017. № 12 (157). C. 30–36. URL: http://www.ecsn.ru/files/pdf/201712/201712_30.pdf; https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32606990. EDN: https://www.elibrary.ru/lbnruv.
  17. Pavlov O.V. Dynamic models of production planning with continuous time in projects of new products development // Journal of Physics: Conference Series, 2018. Vol. 1096. P. 012180. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1096/1/012180.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Экономика и управление, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах