Совершенствование оперативного управления процессами в растениеводстве

С.А. Петрова

Совершенствование оперативного 

управления процессами в растениеводстве

Москва

Инфра-М

2015

С.А. Петрова

Совершенствование оперативного 

управления процессами в растениеводстве

Статья

Москва

Инфра-М; Znanium.com

2015

Петрова, С.А.

Совершенствование 
оперативного 
управления 
процессами 
в 

растениеводстве: статья / С.А. Петрова. – М.: Инфра-М; Znanium.com, 2015. –
3 с.

ISBN 978-5-16-104094-2 (online)

ISBN 978-5-16-104094-2 (online)
© Петрова С.А., 2011, 2015

УД К 631.162:633/635

С.А. Петрова
Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ 
ПРОЦЕССАМИ В РАСТЕНИЕВОДСТВЕ

В
ысокая динамичность и неопределенность изменений внешней и внутренней среды вотрасли 
растениеводства обусловливают появление различных угроз, поэтому главной задачей систем оперативного управления является упреждение этих угроз.

Упреждающее управление — это мониторинг 
среды, состояния ожидания появления сигналов 
о возможных угрозах и оперативная реакция на эти 
сигнал ы.

Следовательно, в системах оперативного 
управления должны проводиться диагностические 
исследования с целью выявления (возможности) 
нетрадиционного сочетания признаков (предупредительных сигналов) и их информационной ценности для выработки контрмер упреждения или 
ослабления последствий кризисных ситуаций [1].

Специфика диагностики в системах оперативного управления состоит в том, что эго — оперативная диагностика в динамике оперативного управления, при которой практически совмещаются непрерывный контроль и регулирование экономических 
процессов:

• оперативный анализ состояния базовых технико-экономических показателей отдельных 
подсистем или предприятия в целом;

• анализ влияния факторов внешней и внутренней среды на технико-экономические показатели и социальные аспекты предприятия;

• разработка и экспертная оценка мероприятий 
по стабилизации и развитию (устойчивости) 
бизнеса.
В настоящее время происходит снижение степени информационного мониторинга, управляемости мониторинга и управляемости бизнеса ввиду высокой рыночной макро- и микросреды предприятия. Большое количество кризисов, распадов, 
банкротств и одновременно возникновение новых

6 2

предприятий и фирм свидетельствует о кризисе 
экспертных знаний менеджеров при осуществлении ими диагностики, анализа состояния, прогнозирования развития ситуаций и выработки контрмер для обеспечения устойчивости бизнеса [2].

Для создания эффективного реализационного 
механизма систем оперативного управления необходимо разработать малую динамическую модель 
упреждающего управления.

В свою очередь сущность малых динамических 
моделей заключается в следующем:

1. Высокая адаптивность и наглядность, потому что более простые модели дают более высокий 
качественный результат, так как математические 
результаты не являются самоцелью, такой подход 
допускает иногда формально не строгое изложение.

2. Число элементов сложной системы велико, 
а индивидуальное влияние каждого из них на поведение системы в целом, как правило, не полностью показывает все характеристики, от этого теряется динамичность решения задачи. Таким образом, облегчение решения задачи достигается за счет 
упрощения постановки самой задачи.

3. Малые динамические модели характеризуются малым числом параметров и переменных 
(не больше двадцати), в них закладываются линейные параметры и ограничения и воплощаются 
с помощью имитации процесса работы. Они как бы 
фильтруют информацию, учитывая ведущие параметры моделируемого процесса (на коротком периоде тактового управления). А именно это важно 
в процессах оперативного управления.

Таким образом, системы оперативного управления на основе малых динамических моделей максимально учитывают многие факторы в их совокупности для решения управленческих задач [3], 
поэтому можно представит^ следующую прогноз
Вестник ФГОУ ВПО МГАУ № В'2011

Эффективность использования ресурсов

ЛГ
I /  * А min ’

где М' — число идентификационных 
характеристик объекта (например, 
число предприятий, цехов на предприятии, потоков в цехе, изделий 
на потоке, параметры изделия и т. д.).

Максимальное предельно допустимое значение диагностической характеристики:

1 а  ^ а max *
М

Ограничения:

Рис. 1. Прогнозная модель предприятия в отрасли растениеводства
1 А  * А
М

с
min ; Х  / А  А

м
ную модель оперативного управления в растениеводстве (рис. 1).

Входные данные модели

M e  M = { f {J 2......./:......./,},

г д е /,/..... / , .....fn — множество значений диагностических характеристик объекта (например, количественные 
и качественные показатели выпуска готовой продукции 
с начала и в течение планового периода, отгрузки готовой продукции потребителям, показатели материально- 
технического обеспечения производства и т. д.); п — количество (набор) диагностических характеристик; Л/ — 
множество значений идентификационных характеристик 
объекта (кооперация, филиал, предприятие, цех. поток, 
изделие), которые «пробегает» вектор обозначенных величин т = (fhf 2..... / ....../„):

которые являются условием срабатывания ин- 
формационно-сигнализируюшей системы.

Целевые функции
Обеспечение плановой величины технико- 
экономического показателя РГ)], непосредственно зависящего от состояния диагностической характеристики:

Ж
. - ^ Ь
0 ,

м

Минимальное отклонение величины диагностической характеристики от нормального значения:

1 [ /  норм 
/I] —> min.

м

Атт<А<Ах

Диапазон допустимых значений диагностической характеристики/ устанавливается директивно, где/ m;n, / max — предельно допустимые (минимальное и максимальное соответственно) значения.

Введем следующие обозначения данных:
Ртэ| — плановый технико-экономический показатель объекта, непосредственно зависящий 
от состояния /'-й диагностической характеристики;

Ртэj — фактическое состояние технико-экономического показателя, зависящего о т / (устанавливается в результате диагностики);

/ с| тах — сигнальное значение в упреждающей 
информаиионно-сигнализирующей системе (приближение к максимальному предельно допустимому значению);

/ci min — сигнальное значение в упреждающей 
информационно-сигнализируюшей системе (приближение к минимальному предельно допустимому значению);

/норм — нормальное значение диагностической 
характеристики.

Ограничения модели
Минимальное предельно допустимое значение 
диагностической характеристики:

Для прогнозирования выделяют динамический прогноз, получение которого обеспечивается использованием автоматизированных средств 
рыночной аналитики. В качестве инструмента для 
решения данной задачи по подготовке прогноза 
о состоянии и тенденциях развития рынков расте
[ ф  F ilte r

<3>

7 -  
- W

"*j ® |

Fields: 35 in, 34 filtered, 0 renamed, 1 out

Field
Filter
Field

Цены производителя на пш...
---»
Цены производителя на пш...

Цены производителя на пш..
"A
Цены производителя на пш..

Цены производителя на ям...
x  - *
Цены производителя на яч...

Цена мировая на пшеницу ...
•X" >
Цена мировая на пшеницу ...

;Цена мировая на ячмень ф...
X  *
Цена мировая на ячмень ф....

Засеянные площади подзе...
x  *
Засеянные площади подзе...i

(Фактически убранные площ...
"X " *
Фактически убранные площ...;

i Урожайность зерновых фа...
•x Урожайность зерновых фа.

Валовый сбор зерна 
(м...
Валовый сбор зерна 
(м...

[Запасы зерна в с /х предпри...
X Запасы зерна в с/х предпри... «г

View current fields 
' View unused field settings

Filter 
Annotations

OK j 
Cancel 
Apply 
Beset

Puc. 2. Диалоговое окно ввода данных

Вестник ФГОУ ВПО МГАУ № 6'2011
63

Экономика и организация производства в агропромышленном комплексе

: F'lt- 
Edit 
O id n e ra te  
' у  iPh 
> .j '•!>

Цены про. $Т1Jimetri... $TI_TimeL3bel $TI_Yeai $Tl_M0nth $T!_Fgture STS-цемы пропав
STSLCl-Цен
$Tsucm

и ь  ;;
4986 IJUU
11 tt'an 2007......... ......200/
8
и
4U86 5U3
3496 011
4/46153

117
5022.000
117 сен 2007
2007
9
0
5532 298
4734 141
6426787

118
$01.111$
118 окт 2007
2007
10
5290.992
4396.962
6329 159

119
$null$
119 ноя 2007
2007
11
5489.332
4052.239
7320.718

120
SnullS
120 дек 2007
2007
12
1
5566 746
3690.939
8162766

121
$null$
121 яне 2008
2008
1
5689207
3388 395
8847.581

122
$null$
1 2 2 фее 2008
2008
2
1
6224.198
3504.136
10478 401

123
$null$
123 мар 2008
2008
3
1
6581 157
3482.540
11651.868

124
$oult$
124 апр 2008
2008
4
1
6893526
3461 610
12726.278

125
SnullS
125 май 2008
2008
5
7226.477
3469.943
13818.563

126
SnullS
126 нюн 2008
2008
6
1
7565 416
3495.318
14905.572

127
SnullS
127 июл 2008
2008
7
1
7408 942
3310 581
14975.743

128
SnullS
128 ш  2008
2008
8
1
6284.769
2727.811
12986 693

129
SnullS
129 сен 2008
2008
9
6365 475
2693.636
13406.825

130
SnullS
130 окт 2008
2008
10
6506.230
2692070
13934.864

131
SnullS
131 ноя 2008
2008
11
1
6739.199
2733.905
14646.848

132
SnullS
132 дек 2008
2008
12
1
6834.953
2724.747
15047.389

133
SnullS
133 яне 2009
2009
1
1
6835 958
2683 293
15221.355

134
SnullS
134 фее 2009
2009
2
1
7530922
2915.074
16940 636

136
SnullS
1 35 мар 2009
2009
3
1
7938.811
3034.899
18020.643

136
SnullS
1 36 апр 2009
2009
4
1
8241 739
3110 891
18881 269

137
SnullS
137 май 2009
2009
5
1
3605.518
3220.289
19837 784

138
SnullS
138 июн 2009
2009
6
I
8976 651
3332.745
20811.262

139
SnullS
139 июл 2009
2009
7
I
8904 180
3282.006
20750 731

140
SnullS
140 авг 2009
2009
8
1
7720.132
2827.636
18073 053

141
SnullS
141 сен 2009
2009
9
1
7803.196
2842.441
18339.210

Table 
Annotations

OK

Puc. 3. Доверительные интервалы прогноза уровня цены производителя 
на пшеницу в РФ, р./т

ниеводства автор использовала программное обес- 
д.Л. Эйдис [и др.]

печение Data Mining: SPSS Clementine. 
2008. — 340c.

Например, для прогнозирования мировой цены на пшеницу 
производят ввод данных и ограничений в диалоговое окно программы (рис. 2) и получают прогнозные 
показатели (рис. 3).

Данную модель можно использовать для решения широкого 
спектра задач оперативного управления производственно-коммерческой деятельностью предприятия и корпоративного управления.

Список литературы

1. Винокуров, С.Г. Системы оперативного менеджмента / С. Г. Винокуров. — Новосибирск: Изд-во НГУ, 
2008. -  108 с.

2. Винокуров, Г.З. Оперативное 
управление предприятием / Г.З. Винокуров, С.Г. Винокуров. — Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. — 336 с.

3. Менеджмент в АПК / 
. — М.: ООО «Столичная типография»,