Помощь студентам в учебе
РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИМИ РИСКАМИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ
|
Введение 3
1 Основные теоретические положения об информационных технологиях,
применяемых на железнодорожном транспорте 5
1.1 Принципы работы современных информационных технологий в
логистических транспортных системах 5
1.2 Схема работы автоматизированного управления цепями поставок в
логистике ОАО «РЖД» 10
1.3 Анализ задач моделирования и оптимизации цепей поставок 14
2 Исследование технологии работы участников железнодорожного транспорта ... 19
2.1 Структура участников транспортной цепочки на железнодорожном
предприятии 19
2.2 Исследование информационного обеспечения структурных
подразделений ОАО «РЖД» 25
3 Исследование логистических рисков и построение семантической модели знаний
структуры рисков на железнодорожном транспорте 30
3.1 Анализ и описание структуры логистических рисков на железнодорожном
транспорте 30
3.2 Систематизация логистических рисков 39
3.3 Построение семантической модели рисков на железнодорожном
транспорте 41
4 Разработка математической модели оптимизации риска нарушения сроков
доставки грузов 45
4.1 Оптимизация рисков сверхнормативного простоя на основе имитационного
моделирования Монте-Карло 45
4.2 Построение модели обслуживания вагонопотоков методом теории систем
массового обслуживания 54
4.3 Разработка требований по адаптации Корпоративного информационного
хранилища (КИХ) для автоматического формирования отчета «Анализ риска простоя вагонов по станциям» 75
Заключение 84
Список использованных источников
1 Основные теоретические положения об информационных технологиях,
применяемых на железнодорожном транспорте 5
1.1 Принципы работы современных информационных технологий в
логистических транспортных системах 5
1.2 Схема работы автоматизированного управления цепями поставок в
логистике ОАО «РЖД» 10
1.3 Анализ задач моделирования и оптимизации цепей поставок 14
2 Исследование технологии работы участников железнодорожного транспорта ... 19
2.1 Структура участников транспортной цепочки на железнодорожном
предприятии 19
2.2 Исследование информационного обеспечения структурных
подразделений ОАО «РЖД» 25
3 Исследование логистических рисков и построение семантической модели знаний
структуры рисков на железнодорожном транспорте 30
3.1 Анализ и описание структуры логистических рисков на железнодорожном
транспорте 30
3.2 Систематизация логистических рисков 39
3.3 Построение семантической модели рисков на железнодорожном
транспорте 41
4 Разработка математической модели оптимизации риска нарушения сроков
доставки грузов 45
4.1 Оптимизация рисков сверхнормативного простоя на основе имитационного
моделирования Монте-Карло 45
4.2 Построение модели обслуживания вагонопотоков методом теории систем
массового обслуживания 54
4.3 Разработка требований по адаптации Корпоративного информационного
хранилища (КИХ) для автоматического формирования отчета «Анализ риска простоя вагонов по станциям» 75
Заключение 84
Список использованных источников
В настоящее время стремительно развиваются новые логистические информационные технологии, базирующиеся на создании более совершенных и мощных информационных систем. Важное место в разработке этих технологий занимает задача создания математических моделей для интеллектуальных информационных систем по оптимизации процессов на предприятии (что в свою очередь является одной из важнейших задач в концепции информационной логистики). В данном случае, качественная информатизация становится логистическим производственным фактором, благодаря чему даже в условиях высокой неопределенности и риска можно сымитировать прогнозные и оптимизационные модели для управления принятием решения.
В соответствии с этим исследование логистических рисков (на примере работы железнодорожного предприятия), в том числе их ранжирование, выявление факторов, влияющих на риски, является базой в создании моделей базы знаний для применения в современных информационных системах.
В данной работе проведено исследование и анализ работы железнодорожного предприятия, на основании которого произведена формализация экспертных знаний в области логистических технологий по определению рисков, их уровней и причин для каждого структурного подразделения компании ОАО «РЖД». Эффективная технология взаимодействия всех филиалов, являющихся объектом исследования, и работа автоматизированных систем по управлению логистическими рисками, являющихся предметом исследования, непосредственно влияют на успешный технологический процесс работы холдинга.
С целью поддержки и усовершенствования информационного обеспечения в логистике компании очевидна необходимость разработки алгоритма по созданию новых математических моделей, позволяющих подробно описать риски действующей логистической системы, а также оптимизировать производственные процессы на предприятии. Вместе с этим,
актуальность исследования данной работы подтверждается получением возможного эффекта от автоматизации процесса оценки и управления логистическими рисками на предприятии.
Целью данной работы является повышение эффективности работы информационной системы, предназначенной для оценки логистических рисков в процессе принятия управленческих решений. Для достижения указанной цели поставлена задача разработки новой имитационной модели, включающей в себя логико-математическое описание объекта, которая должна иметь программную реализацию в существующей корпоративной информационной системе предприятия для эффективного проектирования, анализа и оценки функционирования логистической системы.
Здесь также важно отметить, что в настоящее время две трети компаний имеют программу по управлению рисками цепей поставок, но только половина из их представителей считают ее эффективной. На основании этого задачами по достижению цели разработки новых эффективных моделей для информационной системы управления логистическими рисками, в чем заключается научная новизна работы, являются следующее:
- изучение современных информационных технологий на железнодорожном транспорте;
- исследование предметной области структуры логистических рисков в структурных подразделениях ОАО «РЖД»;
- формализация семантической сети рисков на железнодорожном транспорте;
- оптимизация рисков нарушения сроков доставки грузов средствами имитационного моделирования Монте-Карло.
В соответствии с этим исследование логистических рисков (на примере работы железнодорожного предприятия), в том числе их ранжирование, выявление факторов, влияющих на риски, является базой в создании моделей базы знаний для применения в современных информационных системах.
В данной работе проведено исследование и анализ работы железнодорожного предприятия, на основании которого произведена формализация экспертных знаний в области логистических технологий по определению рисков, их уровней и причин для каждого структурного подразделения компании ОАО «РЖД». Эффективная технология взаимодействия всех филиалов, являющихся объектом исследования, и работа автоматизированных систем по управлению логистическими рисками, являющихся предметом исследования, непосредственно влияют на успешный технологический процесс работы холдинга.
С целью поддержки и усовершенствования информационного обеспечения в логистике компании очевидна необходимость разработки алгоритма по созданию новых математических моделей, позволяющих подробно описать риски действующей логистической системы, а также оптимизировать производственные процессы на предприятии. Вместе с этим,
актуальность исследования данной работы подтверждается получением возможного эффекта от автоматизации процесса оценки и управления логистическими рисками на предприятии.
Целью данной работы является повышение эффективности работы информационной системы, предназначенной для оценки логистических рисков в процессе принятия управленческих решений. Для достижения указанной цели поставлена задача разработки новой имитационной модели, включающей в себя логико-математическое описание объекта, которая должна иметь программную реализацию в существующей корпоративной информационной системе предприятия для эффективного проектирования, анализа и оценки функционирования логистической системы.
Здесь также важно отметить, что в настоящее время две трети компаний имеют программу по управлению рисками цепей поставок, но только половина из их представителей считают ее эффективной. На основании этого задачами по достижению цели разработки новых эффективных моделей для информационной системы управления логистическими рисками, в чем заключается научная новизна работы, являются следующее:
- изучение современных информационных технологий на железнодорожном транспорте;
- исследование предметной области структуры логистических рисков в структурных подразделениях ОАО «РЖД»;
- формализация семантической сети рисков на железнодорожном транспорте;
- оптимизация рисков нарушения сроков доставки грузов средствами имитационного моделирования Монте-Карло.
В результате выполнения данного проекта были реализованы все поставленные цели и задачи, направленные на разработку новых эффективных моделей для информационной системы управления логистическими рисками на предприятии.
Работа содержит в себе теоретическую часть, охватывающую тему современных информационных логистических технологий на
железнодорожном транспорте, связанных с организацией процесса перевозок в ОАО «РЖД» и управлением логистическими рисками; включает исследование аналитических данных работы компании и анализ архитектуры предприятия; содержит исследование предметной области структуры логистических рисков в структурных подразделениях ОАО «РЖД».
Как выявлено из исследуемых научных информационных источников по теме управления логистическими рисками, целевых исследований рисков в цепях поставок (в том числе логистических рисков) в России не проводилось. Однако важность данных исследований высока, поскольку структуризация рисков позволит установить прозрачность контроллинга логистических издержек и процессов, подготовить информацию для принятия решений и минимизировать риски в цепях поставок. При этом реализация базы знаний логистических рисков в современных информационных системах является необходимым условием эффективной работы предприятий и фирм.
В настоящей работе была формализована семантическая модель логистических рисков как база знаний. Анализ факторов, влияющих на возникновение различных потерь в области железнодорожных перевозок, привел к выявлению определенных групп рисков в логистике (риск превышение нормы простоя вагонов под грузовыми операциями; риск нарушения сроков доставки грузов; риски, связанные с несовершенством корпоративных информационных систем (сбой информационного обеспечения
и др.)). Для каждого вида рисков была вычислена своя средняя вероятность. Данные знания позволяют узнать, какой логистический риск характерен для каждого структурного подразделения компании ОАО «РЖД», а также определить значения каких-либо рисков.
Для расширения функционала применяемой на предприятии корпоративной информационной системы с целью совершенствования системы управления логистическими рисками была создана математическая база оптимизационных моделей.
В результате модификации алгоритмов статистического и имитационного моделирования Монте-Карло была разработана новая логико¬алгоритмическая последовательность математических расчетов с целью оптимизации издержек, связанных с длительным простоем вагонов на станции. По результатам вывода данной модели и ее анализа можно определять наиболее часто встречающиеся нарушения, причины нарушений и определять качественные меры для их исключения в процессе принятия управленческих решений.
Вместе с этим на основании теории системы массового обслуживания была построена оптимальная схема модели, описывающей технологический процесс обработки поездов. В результате моделирования был построен сокращенный график обработки транзитного вагонопотока (с переработкой) на исследуемом железнодорожном участке.
Для формирования нового аналитического отчета в информационной системе «Анализ риска простоя вагонов по станциям» были разработаны технологические требования по адаптации корпоративной информационной системы на предмет создания имитационных моделей. Подробное описание параметров для формирования данных, сформированные правила расчета простоя вагонов по подразделениям, описание необходимых аналитических разделов отчета по рискам простоя, разработанные требования к программному обеспечению и технические требования к процессу формирования аналитического отчета свидетельствуют о готовности внедрения и практической реализации разработок, предложенных в данной работе. В свою очередь создание качественных моделей в информационных системах предприятия позволит с пользой применять наработанные статистические данные, накапливать и использовать опыт экспертов для организации качественной работы железнодорожных предприятий и оптимизации производственных процессов.
Работа содержит в себе теоретическую часть, охватывающую тему современных информационных логистических технологий на
железнодорожном транспорте, связанных с организацией процесса перевозок в ОАО «РЖД» и управлением логистическими рисками; включает исследование аналитических данных работы компании и анализ архитектуры предприятия; содержит исследование предметной области структуры логистических рисков в структурных подразделениях ОАО «РЖД».
Как выявлено из исследуемых научных информационных источников по теме управления логистическими рисками, целевых исследований рисков в цепях поставок (в том числе логистических рисков) в России не проводилось. Однако важность данных исследований высока, поскольку структуризация рисков позволит установить прозрачность контроллинга логистических издержек и процессов, подготовить информацию для принятия решений и минимизировать риски в цепях поставок. При этом реализация базы знаний логистических рисков в современных информационных системах является необходимым условием эффективной работы предприятий и фирм.
В настоящей работе была формализована семантическая модель логистических рисков как база знаний. Анализ факторов, влияющих на возникновение различных потерь в области железнодорожных перевозок, привел к выявлению определенных групп рисков в логистике (риск превышение нормы простоя вагонов под грузовыми операциями; риск нарушения сроков доставки грузов; риски, связанные с несовершенством корпоративных информационных систем (сбой информационного обеспечения
и др.)). Для каждого вида рисков была вычислена своя средняя вероятность. Данные знания позволяют узнать, какой логистический риск характерен для каждого структурного подразделения компании ОАО «РЖД», а также определить значения каких-либо рисков.
Для расширения функционала применяемой на предприятии корпоративной информационной системы с целью совершенствования системы управления логистическими рисками была создана математическая база оптимизационных моделей.
В результате модификации алгоритмов статистического и имитационного моделирования Монте-Карло была разработана новая логико¬алгоритмическая последовательность математических расчетов с целью оптимизации издержек, связанных с длительным простоем вагонов на станции. По результатам вывода данной модели и ее анализа можно определять наиболее часто встречающиеся нарушения, причины нарушений и определять качественные меры для их исключения в процессе принятия управленческих решений.
Вместе с этим на основании теории системы массового обслуживания была построена оптимальная схема модели, описывающей технологический процесс обработки поездов. В результате моделирования был построен сокращенный график обработки транзитного вагонопотока (с переработкой) на исследуемом железнодорожном участке.
Для формирования нового аналитического отчета в информационной системе «Анализ риска простоя вагонов по станциям» были разработаны технологические требования по адаптации корпоративной информационной системы на предмет создания имитационных моделей. Подробное описание параметров для формирования данных, сформированные правила расчета простоя вагонов по подразделениям, описание необходимых аналитических разделов отчета по рискам простоя, разработанные требования к программному обеспечению и технические требования к процессу формирования аналитического отчета свидетельствуют о готовности внедрения и практической реализации разработок, предложенных в данной работе. В свою очередь создание качественных моделей в информационных системах предприятия позволит с пользой применять наработанные статистические данные, накапливать и использовать опыт экспертов для организации качественной работы железнодорожных предприятий и оптимизации производственных процессов.
Подобные работы
- Управление материально-техническим снабжением организации (на материалах АО «Алмак»)
Бакалаврская работа, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4700 р. Год сдачи: 2019 - Совершенствование управления процессом транспортировки (на примере ООО)
Бакалаврская работа, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 4760 р. Год сдачи: 2017 - Организация международных мультимодальных перевозок грузов (Российский Университет Транспорта)
Дипломные работы, ВКР, логистика. Язык работы: Русский. Цена: 2000 р. Год сдачи: 2025 - Пути совершенствования качества логистических услуг
Дипломные работы, ВКР, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 6300 р. Год сдачи: 2018 - РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИКЕ
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4890 р. Год сдачи: 2018 - СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ТРУДА И ЗДОРОВЬЯ ПЕРСОНАЛА (на примере ООО «Благоустройство-1»)
Дипломные работы, ВКР, управление персоналом. Язык работы: Русский. Цена: 4375 р. Год сдачи: 2016 - Развитие научно-методического инструментария предпринимательства в
форме аутсорсинга
Магистерская диссертация, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2017 - Совершенствование системы транспортной логистики промышленного
предприятия на основе технологии В1оckchain
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 5500 р. Год сдачи: 2019 - Совершенствование процесса транспортных перевозок организации (на примере Группы Компаний Agromir, Узбекистан)
Магистерская диссертация, логистика. Язык работы: Русский. Цена: 5500 р. Год сдачи: 2019