CC BY
15
АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЯМИ И БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ
УДК 681.514
Система выбора поставщиков перерабатывающего предприятия в условиях неопределенности
И. А. Бычков, аспирант, М. М. Благовещенская, д-р техн. наук, профессор
Московский государственный университет пищевых производств
А. С. Носенко, канд. экон. наук
Управляющая компания «Объединенные кондитеры»
И. Г. Благовещенский, д-р техн. наук, профессор
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
В условиях изобилия продукции в стране количество поставщиков производственных ресурсов резко увеличилось. Перерабатывающие предприятия, зависящие от поставщиков, стараются отыскать оптимальный вариант, который будет удовлетворять всем требованиям заказчика. При качественном и недорогом сырье продукция, выпускаемая предприятием, будет во многом определять такие его экономические показатели, как выручка, прибыль и рентабельность. Поэтому перед данным предприятием особенно остро встает вопрос выбора наиболее приемлемого поставщика ресурсов. В основном для перерабатывающих предприятий необходимо учитывать следующие параметры: качество входящего сырья, условия поставок сырья, цена за полученное сырье, условия контрактов. Для этого была разработана и предложена методология выбора поставщиков по входящим качественным параметрам с применением лингвистических переменных, подсистемы логического вывода в теории нечетких множеств. В основу данной методологии положена система в совокупности с экспертными оценками. Нечёткие и лингвистические переменные используются при естественноязыковом описании различных объ-
ектов и явлений, при формализации процессов и принятии решений в трудно формализуемых ситуациях. Предложенная методология позволяет пользователю принять адекватное решение о выборе необходимого исполнителя заказа по установленным параметрам и избежать получения некачественного сырья. Также с помощью предложенной методологии предприятие сможет максимально автоматизировать этап приемки сырья, акцентировать внимание на производстве продукции, разработке новых продуктов и реализации товара, а также разработке оптимальной логистической составляющей. В совокупности все шаги, направленные на автоматизацию процессов деятельности предприятия, в итоге приведут к образованию структурированного предприятия, во многом не зависящего от человеческого фактора и других входящих воздействий.
Достаточно сложно количественно оценить и ранжировать поставщиков ресурсов по таким параметрам, как качество, цена, условия оплаты, кредитоспособность, дополнительные услуги, сроки и способ поставок, комплектность поставок, их надежность и т. д. В этом случае лицу, принимающему решение, гораздо удобнее иметь дело не с количественны-
База данных о поставщиках
Поставщик Цена поставок Условия оплаты Качество Контракт
1-й Высокая Кредитование в течение 30 дней Среднее Одноразовые поставки
2-й Низкая 100 %-ная предоплата Низкое В течение небольших периодов
3-й Высокая 100 %-ная предоплата Низкое Поставки на среднесрочной основе
4-й Средняя Кредитование в течение 30 дней Высокое Поставки на среднесрочной основе
ми, а с качественными оценками. В реальных условиях задача состоит в выборе из определенного числа поставщиков, оцениваемых по множеству параметров.
Выбор наиболее привлекательных поставщиков по качественному параметру. К примеру, будем считать, что база данных о поставщиках содержит информацию, систематизированную в таблице.
Эти данные являются основой для построения базы знаний экспертной системы, использующей правила формата «Если - то». Будем использовать три вербальные оценки, характеризующие привлекательность поставщиков: «отлично», «хорошо» и «удовлетворительно». Пример написания правила формата «Если -то» представлен ниже. Если цена поставок должна быть низкая, то 1-й поставщик подходит удовлетворительно, 2-й поставщик -отлично, 3-й поставщик - удовлетворительно, 4-й поставщик - хорошо.
Затем обращаемся к набору правил с неформализованными условиями и выводами, составляющими базу знаний и отвечающими за работу подсистемы логического вывода [2].
Лингвистические переменные в теории нечетких множеств. Лингвистическая переменная отличается от числовой переменной тем, что ее значениями являются не числа, а слова и предложения на естественном или формальном языке. Понятие лингвистической переменной дает возможность приближенно описывать явления, которые не поддаются описанию в общепринятых количественных терминах. Поэтому в основе метода нечетких множеств лежит применение лингвистических переменных и их обработка для дальнейшей оценки поставщиков по качественному параметру.
В нашем случае после написания правил для оценки поставщиков используем лингвистическую переменную X=nривлекательность, определенную на универсальном подмножестве, представляющем интервал [0,1]. Терм-множество Х записывается в следующем виде:
Т (Х) = {удовлетворительная, хорошая, отличная}.
Функции совместимости значений -удовлетворительная, хорошая, отличная - упрощенно записываются следующим образом:
М (удовлетворительная) ={ (0;1), (0,1;1), (0,2;0,85), (0,3;0,3), (0,4;0,1)}; М (хорошая) = { (0,3;0,25), (0,4;0,7), (0,5; 1), (0,6;0,7), (0,7;0,25)}; М (отличная) = { (0,6;0,1), (0,7;0,3), (0,8;0,85), (0,9;1), (1;1)}.
AUTOMATION AND CONTROL TECHNOLOGIES AND BUSINESS PROCESSES
Для функций принадлежности термов используется либо треугольная, либо экспоненциальная форма. В данном случае используем экспоненциальные функции. В функциях совместимости значений первое число из набора упорядоченных пар является нечетким числом, второе - уровнем значимости нечеткого числа [3].
Весовые коэффициенты считаем равными
.
¿=1
При выборе необходимо стремиться к тому, чтобы оценка привлекательности была как можно ближе к 1. Для этого вводим нечеткое множество - число, близкое к 1, которое определяется следующим образом:
G = { (0,5;0,1), (0,6;0,2), (0,7;0,3), (0,8;0,6), (0,9;0,9), (1,1)}.
Далее учитываем разницу уровней значимости нечетких чисел между числом, близким к 1, и поставщиками ресурсов. Разницу обозначаем С.
По критерию минимального расстояния Хемминга выбираем поставщика [4]:
р
.
Считаем наиболее привлекательным того поставщика, у которого разница значимостей нечетких чисел с будет минимальной.
Результаты экспериментов и выводы. На основании анализа проблемы выполнен проект выбора поставщиков в условиях неопределенности с применением теории нечетких множеств. В основе данной методологии не последнюю роль при выборе поставщиков играют лингвистические переменные. Благодаря данному параметру и обобщенному расстоянию Хемминга удается ранжировать и выбирать поставщиков по качественному параметру наиболее эффективным способом. Чтобы учитывать возможные объемы поставляемой продукции, после качественной оценки поставщиков есть возможность
произвести количественную их оценку с помощью методов кластерного анализа [5]. Следует развивать и автоматизировать данное направление деятельности предприятия с целью максимизации прибыли и минимизации сбоев в работе предприятия, которые могут быть вызваны принятием некорректного решения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Птускин, А.С. Нечеткие модели и методы в менеджменте/А.С. Птускин. - М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2008. - 216 с.
2. Ягер, Р. Р. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние до-стижения/Р.Р. Ягер. - 1986. - 409 с.
3. Яхъева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети/Г.Э. Яхъева. - 2006. - 316 с.
4. Хаптахаева, Н.Б. Введение в теорию нечетких множеств/ Н. Б. Хаптахаева, С.В. Дамбаева, Н.Н. Аюшешва. -2004. - 69 с.
5. Заде,Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/Л.А. Заде. - 1976. - 165 с.
Система выбора поставщиков перерабатывающего предприятия в условиях неопределенности
Ключевые слова
качественные параметры; лингвистические переменные; подсистема логического вывода; теория нечетких множеств; экспертная система
Реферат
В условиях изобилия продукции в стране количество поставщиков производственных ресурсов резко увеличилось. Перерабатывающие предприятия, зависящие от поставщиков, стараются отыскать оптимальный вариант, который будет удовлетворять всем требованиям заказчика. При качественном и недорогом сырье продукция, выпускаемая предприятием, будет во многом определять такие его экономические показатели, как выручка, прибыль и рентабельность. Поэтому перед данным предприятием особенно остро встает вопрос выбора наиболее приемлемого поставщика ресурсов. В основном для перерабатывающих предприятий необходимо учитывать следующие параметры: качество входящего сырья, условия поставок сырья, цена полученного сырья, условия контрактов. Для этого была разработана и предложена методология выбора поставщиков по входящим качественным параметрам с применением лингвистических переменных, подсистемы логического вывода в теории нечетких множеств. В основу данной методологии положена система в совокупности с экспертными оценками. Нечёткие и лингвистические переменные используются при естественноязыковом описании различных объектов и явлений, при формализации процессов и принятии решений в трудно формализуемых ситуациях. Предложенная методология позволяет пользователю принять адекватное решение о выборе необходимого исполнителя заказа по установленным параметрам, избежать получения некачественного сырья. Также с помощью предложенной методологии предприятие сможет максимально автоматизировать этап приемки сырья, акцентировать внимание на производстве продукции, разработке новых продуктов и реализации товара, а также разработке оптимальной логистической составляющей. В совокупности все шаги, направленные на автоматизацию процессов деятельности предприятия, в итоге приведут к созданию структурированного предприятия, во многом не зависящего от человеческого фактора и других входящих воздействий.
Авторы
Бычков Иван Александрович, аспирант, Благовещенская Маргарита Михайловна, д-р техн. наук, профессор, Московский государственный университет пищевых производств, 125080, Москва, Волоколамское шоссе, д. 11. [email protected] Носенко Алексей Сергеевич, канд. экон. наук, Управляющая компания «Объединенные кондитеры», 115184, Москва, 2-й Новокузнецкий пер., д. 13/15, стр. 1. [email protected]
Благовещенский Иван Германович, д-р техн. наук, профессор,
Московский государственный технический университет
им. Н.Э. Баумана, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1.
The system of supplier selection processing enterprise in the face of uncertainty
Key words
subsystem inference; expert system; linguistic variables; fuzzy sets theory; qualitative parameters
Abstracts
In terms of abundance in the country the number of suppliers of inputs has increased dramatically. Processing plants that depend on suppliers, trying to find the best option, which will satisfy all customer requirements. In a qualitative and not expensive raw products manufactured by the company, will largely determine the economic performance of the enterprise such as revenue, earnings and profitability. Therefore, before these enterprises especially acute question of choosing the most suitable resource provider. Mainly for processing enterprises must take into account the following parameters: the quality of incoming raw materials, conditions for the supply of raw materials», «price of raw materials received, a contractual basis. For this purpose was developed and proposed methodology for supplier selection for incoming quality parameters with the use of linguistic variables, subsystems inference in fuzzy set theory. The basis of this methodology lies in the system together with expert estimates. Fuzzy and linguistic variables are used in natural language description of the various objects and phenomena in the formalization of processes and decision-making in examining hard situations. The proposed methodology allows the user to take an appropriate decision on the choice of the Executive Order required to set parameters, to avoid getting poor quality of raw materials. Also, using the proposed methodology, the company will be able to automate the stage of acceptance of raw materials, to focus on the production of products, new product development and sale of goods on the market, the development of optimal logistic component. Taken together, all steps to automate the business processes of the enterprise, as a result, the company will provide a structured, independent largely on human factors and other outside influences.
Authors
Bychkov Ivan Aleksandrovich, graduate,
Blagoveshchenskaya Margarita Mikhailovna, doctor of technical Sciences, Professor,
Moscow State University of Food Production, department of information technology and automated sustems 125080, Moscow, Volokolamskoe shosse, [email protected] Nosenko Aleksei Sergeevich, Candidate of Economic Sciences, Management Company «United Confectioners», 115184, Moscow, Novokuznetskaya 2 nd per., 13/15, p. 1. [email protected] Blagoveshchenskii Ivan Germanovich, doctor of technical Sciences, Professor,
Moscow state technical University. N.Uh. Bauman, department «The Theoretical Mechanics» named afterprofessor N.E. Zhukovsky, 105005, Moscow, 2-nd Baumanskaya, 5, p. 1
