Розробка елементів автоматизованого робочого місця менеджера компанії 'Віконда'

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Криворізький інститут

Кременчуцького університету економіки, інформаційних технологій і управління

Кафедра технічної кібернетики

ДИПЛОМНА РОБОТА

зі спеціальності

Гнучкі комп’ютеризовані системи та робототехніка

ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА

Розробка елементів автоматизованого робочого місця

менеджера компанії "Віконда"

Студента групи

Мироненка Дениса В’ячеславовича

Кривий Ріг 2011

Анотація

програма система модуль управління запас

Метою даної роботи є розробка системи, що дозволяє оптимізувати управління запасами продукції на складі. Розроблена нами система складається з двох модулів.

Перший з них реалізований в середовищі Delphi і призначений для здобуття статистичної інформації про продаж з глобальної бази даних фірми. Другий модуль реалізований на основі матричної ігрової моделі управління запасами.

Розділів , схем та рисунків , таблиць , бібліографічних посилань, загальний обсяг .

ЗМІСТ

ВСТУП

. ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ

1.1 Найменування та галузь застосування

.2 Підстава для створення

.3 Характеристика розробленого програмного забезпечення

.4 Мета й призначення

.5 Загальні вимоги до розробки

.6 Джерела розробки

2. ТЕОРЕТИЧНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛІННЯ ЗАПАСАМИ МАТЕРІАЛЬНИХ РЕСУРСІВ

2.1 Невизначеність - фундаментальна характеристика економічних процесів

.2 Деякі положення управління запасами продукції

.3 Загальна характеристика моделей управління запасами

.4 Детерміновані моделі

.5 Стохастичні моделі

.6 Особливості ігрових моделей управління запасами продукції

.7 Рішення гри в змішаних стратегіях

.7 Використання методів ABC-аналізу

.8 Системи управління і методи поповнення запасів

3. ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ МОВИ SQL ПРИ РОЗРОБЦІ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ

3.1 Історія розвитку і основні концепції мови SQL

.2. Структура запитів до окремих таблиць

.3.1 Оператор SELECT

.3.2 Вибірка по умові

.3.3 Агрегатні функції

.3.4 Сортування записів

.4. Багатотабличні запити

.4.1 Об'єднання таблиць

.4.2 Вкладені підзапити

.4.3 Використання оператора EXISTS

.4.4 Використання об'єднання UNION

4. РОЗРОБКА СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ЗАПАСАМИ МАТЕРІАЛЬНИХ РЕСУРСІВ ТОВ „ВІКОНДА”

4.1 Загальна характеристика технологічного процесу

.2 Розробка схеми інформаційних потоків системи

.3 Опис математичної моделі

.4. Модуль збору статистичної інформації

.3.1 Програмна реалізація

.3.2 Опис інтерфейсу користувача

.5 Реалізація моделі управління запасами в середовищі MS Excel

5 ЕКОНОМІЧНЕ ОБҐРУНТУВАННЯ ДОЦІЛЬНОСТІ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ПРОДУКТУ

. ОХОРОНА ПРАЦІ

6.1 Аналіз шкідливих та небезпечних факторів

.2 Заходи щодо нормалізації шкідливих і небезпечних факторів

.3 Пожежна безпека

ВИСНОВКИ

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

ВСТУП

Сучасна ринкова економіка має складну і розгалужену структуру, яка включає в себе виробничі підприємства різних галузей матеріального виробництва й сфери послуг, бюджетні установи, приватні й сімейні фірми, біржі, банки, страхові компанії, інвестиційні фонди тощо. Ці підприємницькі структури випускають найрізноманітніші види продукції, надають специфічні послуги та виконують певні роботи. Відрізняються суб’єкти господарювання і розмірами, і кількістю працюючих, величиною та станом основних і оборотних фондів. Робота підприємства в таких умовах досить сильно залежить від факторів зовнішнього середовища, зміну та динаміку якого дуже важко передбачити, тобто воно працює в умовах невизначеності.

В зв’язку з цим в умовах ринкової економіки важливою проблемою, яка постає перед кожною фірмою, підприємством чи менеджерами є управління товарно-матеріальними запасами і резервами. Через це фірмам доцільно приймати різні заходи для створення резервів та запасів, щоб зменшити ступень ризику та застрахувати себе від несприятливих наслідків.

Особливе значення це має для високотехнологічних та розгалужених торгово-виробничих підприємств, таких як ТОВ „Віконда”, що є одним з провідних виробників металопластикових конструкцій в Україні, філіальна і дилерська мережі якого охоплюють всі регіони України.

Управління запасами пов'язане з проблемою досягнення оптимальної рівноваги між двома конкуруючими чинниками: мінімізацією капіталовкладень у запаси та максимізацією випуску продукції. Можна виділити чотири основні проблеми, які виникають в процесі управління запасами. Це:

·        яка кількість одиниць продукції повинна бути замовлена (або вироблена) на певний момент часу;

·        коли належить виконувати замовлення на товарно-матеріальні запаси;

·        яка частина товарно матеріальних запасів заслуговує на особливу увагу;

·        яка частина товарно-матеріальних запасів може бути застрахована від інфляції.

Оптимальне управління запасами слід розглядати як систему рішень, котрі приймають щодо запасів підприємств і яка має на меті оптимізацію матеріальних і грошових потоків, що виникають у процесі управління запасами для досягнення цілей організації.

Метою роботи є вирішення проблеми оптимального управління запасами матеріальних ресурсів в умовах невизначеності та підвищення ефективності функціонування підприємства.

Вивчення та аналіз опублікованих з цієї проблеми праць дозволили зробити висновок про те, що питання застосування економіко-математичного моделювання для вирішення цілого кола задач управління запасами на підприємствах є дуже актуальними в сучасних ринкових умовах.

Актуальність і важливість питань застосування математичних методів для вирішення задач управління запасами торгових підприємств, недостатня теоретична і практична розробленість цієї проблеми та її велике значення для поліпшення функціонування підприємств обумовили вибір теми, мету і послідовність дослідження.

1. ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ

 

1.1 Найменування та галузь застосування

Найменування розробки: система оптимізації управління запасами матеріальних ресурсів, що є складовою частиною автоматизованого робочого місця менеджера ТОВ „Віконда”.

1.2 Підстава для створення

Підставою для розробки є наказ № 55С-01 від 29 жовтня 2010 р. по Криворізькому інституту КУЕІТУ.

Початок робіт: 01.11.10. Закінчення робіт: 25.05.11.

1.3 Характеристика розробленого програмного забезпечення

Розроблена нами система складається з двох модулів.

Перший з них реалізований в середовищі Delphi 7. Він призначений для збору статистичної інформації і формування початкових параметрів моделі.

Аналітичний модуль, побудований на основі багатопродуктової матричної ігрової моделі управління запасами, реалізований в середовищі MS Excel.

На даний момент в компанії „Віконда” упроваджена автоматизована система управління віконним підприємством. Система працює під управлінням клієнт-серверною СУБД Fire Bird. Завданням дипломної роботи є, використовуючи глобальну базу даних компанії, зібрати необхідні дані і експортувати їх в MS Excel для подальшого аналізу.

До складу розробленої системи входять:

·        Vikonda.exe - модуль збору статистичної інформації;

·        WCglobal.fdb - файл глобальної бази даних;

·        Baza.fdb - файл локальної бази даних, що зберігає допоміжну інформацію.

1.4 Мета й призначення

Метою роботи є вирішення проблеми оптимального управління запасами матеріальних ресурсів в умовах невизначеності та підвищення ефективності функціонування підприємства. Система призначена для оптимізації управління закупівлями комплектуючих.

1.5 Загальні вимоги до розробки

Вимоги до програмного забезпечення:

·        Робота в середовищі операційних систем Windows;

·        Простота й зрозумілість інтерфейсу.

·        Додаткове програмне забезпечення: встановлення СУБД Fire Bird та пакету MS Office.

Мінімальні вимоги до апаратного забезпечення:

·        персональний комп’ютер на базі Intel процесору з частотою не менше 2,4 ГГц;

·        оперативна пам'ять не менше 512Мб;

·        монітор із SVGA адаптером;

·        НЖМД не менше 80 Гбайт;

·        Монітор, клавіатура, маніпулятор типу "миша".

 

.6 Джерела розробки

Джерелами розробки дипломної роботи є:

·        довідкова література;

·        наукова література;

·        технічна література;

·        програмна документація.

2. ТЕОРЕТИЧНЕ ДОСЛІДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛІННЯ ЗАПАСАМИ МАТЕРІАЛЬНИХ РЕСУРСІВ

 

2.1 Невизначеність - фундаментальна характеристика економічних процесів

З позицій теорії систем економіку слід віднести до класу динамічних, слабоструктурованих систем великої складності. Ця система складається з величезної кількості господарських комірок, які знаходяться у досить тісній, неперервній взаємодії. Окрім того, економіка має яскраво виражену ієрархічну, багаторівневу структуру, вищий рівень ієрархії інтегрує за певними правилами (алгоритмами) інформаційні сигнали (потоки) нижчих рівнів ієрархії та оперує інформаційними агрегатами.

Водночас сама економіка виступає як підсистема щодо суспільства загалом, оскільки існування останнього, його розвиток далеко не вичерпуються суто економічними процесами.

Суспільство з певною соціальною структурою, політичною системою, потенціалом культури, морально-етичними принципами та установками є тим зовнішнім середовищем, з елементами якого економіка взаємодіє. Ця взаємодія не є ані детермінованою, ані статистичною і має два напрями - від зовнішнього середовища і навпаки.

Більшість учених-економістів стверджують, що соціально-економічну систему можна характеризувати як таку, що саморозвивається. “Пальним”, яке забезпечує розвиток цієї системи, є інформація.

Академік М. Петраков детально аналізує різні аспекти генерування нової інформації у соціально-економічній системі. Зокрема, він зазначає: “...Навіть залишаючись у межах відносно простої схеми “потреби індивіда та механізм їх задоволення”, ми стикаємося з постійною і неповністю передбачуваною пульсацією соціально-економічної системи.

Особа, що недавно перебувала в стані задоволення оточуючим соціально-економічним середовищем, “раптом” починає висувати нові вимоги культурного, соціального, естетичного характеру, виказує незадоволення умовами праці тощо. Ці вимоги створюють відповідний інформаційний “шум” у системі, вводять елемент непередбачуваності і випадковості. Власне цей “шум” є будівельним матеріалом для генерування нової інформації у соціально-економічній системі. Ми маємо постійне тло випадкових збурень, на якому і виникають “соціально-економічні мутації””.

Технічний прогрес у наш час визнається економістами головною силою, що криється за різноманітними економічними явищами, як-от: зростання продуктивності праці, конкуренція, нові форми міжнародної торгівлі тощо.

Фундаментальна невизначеність, пов’язана, зокрема, з інноваційною діяльністю, - це невизначеність щодо її результатів. Значна невизначеність може бути тоді, коли до цієї діяльності лише приступають, а також з приводу її деталей, тому що ці деталі можуть виявитися ключовими щодо успіху, нюанси якого неможливо знати заздалегідь. Стосовно того, коли буде відшукане рішення поставленої задачі і чи буде воно знайдене взагалі, існує певна невизначеність.

Важливо наголосити, що у філософському аспекті невизначеність у соціально-економічній системі викликана не стільки суб’єктивною обмеженістю наших знань про об’єкт дослідження та управління в даний момент часу, скільки об’єктивною неможливістю вичерпного опису його адекватною мовою. Тобто спонтанний характер процесів, які відбуваються в складній системі, внутрішньо притаманні їй і є однією із суттєвих системотвірних її властивостей. Розуміння цього положення (принцип невизначеності) знайшло відображення у розвитку природничих наук (фізики, біології).

Щодо економіки пошук і відбір є двома одночасно присутніми і взаємодійними компонентами економічного розвитку. Взяти хоча б ціни: вони, з одного боку, забезпечують обернений зв’язок при відборі, з іншого - впливають і на напрям пошуку.

Унаслідок взаємодії пошуку та відбору фірми розвиваються у часі, при цьому ситуація в галузі у кожний період містить зародки свого стану щодо наступного періоду. Однак необхідно наголосити, що такий процес є індетермінованим: результатам пошуку притаманний елемент невизначеності (випадковості). Те, що насправді визначає ситуація у галузі в даний період, є в кращому випадку розподілом імовірності ситуації у цій галузі щодо наступного періоду.

Необхідно також наголосити, що при визначенні аксіоматики функціонування складних соціально-економічних систем постулат щодо наявності критерію оптимальності системи (цілепокладання) має бути доповнений постулатом щодо певної невизначеності цього критерію та необхідності існування механізму формування, уточнення й коригування його в процесі функціонування складних систем. Цей момент - пошук цілі в процесі руху і механізм організації пошуку є принципово новим якісним моментом й, у свою чергу, породжує невизначеність і зумовлений нею ризик.

Відомий вчений Е.Пестель пише: “Часто вважають, що невизначеність виникає тоді, коли відсутня вичерпна інформація (брак інформації) або ж, у більш широкому плані, бракує знань про предмет та об’єкт дослідження. Це справді так, але коли йдеться про світову систему, пов’язану з елементами людського мислення та діяльності, то це ще не все... У таких системах є ще елемент внутрішньої невизначеності. Він виникає тому, що тут майбутнє залежить від рішення (вибору), яке ще тільки має прийматися. Це фундаментальний принцип, який нагадує фізичний принцип невизначеності Гейзенберга”.

У багатьох так званих відкритих задачах особа, яка приймає рішення, не має інформації щодо чинників, які зумовлюють наслідки її дій; вона не знає, що може в дійсності відбутися після того, як рішення ухвалене. Щоб краще охарактеризувати цю ситуацію, будемо розрізняти два види невизначеності. Один з них назвемо невизначеністю першого виду, або поверхневою невизначеністю. Вона має місце в замкнутих задачах, коли особа, котра приймає рішення, відносно добре орієнтується стосовно того, якими мають бути можливі гіпотези, але не має достатніх підстав для того, щоб стверджувати, яка з них виявиться правильною. Ця невизначеність стосується лише такого аспекту: котра, власне, з цих можливостей (який із елементів добре визначеної множини гіпотез) здійсниться після прийняття рішення. Від поверхневої невизначеності відрізняють невизначеність другого виду, або глибинну невизначеність, тобто таку, котра має місце у відкритих задачах, коли особа, що приймає рішення, не знає, які саме чинники відіграють суттєву роль у даній ситуації. Ця особа має спочатку сформувати множину гіпотез і лише після цього оцінити їх імовірність (об’єктивну чи суб’єктивну). Різниця між поверхневою і глибинною невизначеністю аналогічна різниці між звичайним гральним кубиком і неправильним “кубиком”, кількість граней котрого невідома, як невідоме й те, що нанесено на цих гранях, - числа, фігури чи слова.

Кожному менеджеру, підприємцю, бізнесмену необхідно максимально враховувати те, що, починаючи свою діяльність, тобто вступаючи у ринкові відносини, будь-якому підприємству (фірмі) доведеться мати справу з невизначеністю і, як наслідок цього, бути обтяженим протягом усієї діяльності тими видами ризиків, як внутрішніми, так і зовнішніми, котрі притаманні даній економіці й даному виду діяльності.

Невизначеність - фундаментальна характеристика недостатньої забезпеченості процесу прийняття економічних рішень знаннями стосовно певної проблемної ситуації. Це, зокрема, невичерпне чи недостовірне (неточне) знання щодо різноманітних параметрів у майбутньому, породжене різними причинами, передусім- невичерпною й недостовірною інформацією щодо умов реалізації рішення, зокрема пов’язаних із цим рішенням вигод і витрат, відсутністю чітко визначених цілей та критеріїв їх оцінки, а також багатокритеріальністю. Господарюючі суб’єкти впродовж господарчого функціонування зіштовхуються з різними видами і типами невизначеності. Причини виникнення невизначеності у господарській діяльності можна об’єднати у кілька груп. Це:

.Недетермінованість процесів, котрі відбуваються у суспільстві загалом і в економічній діяльності зокрема. Недетермінованість, як уже зазначалося, є наслідком відсутності можливості щодо вичерпного передбачення і прогнозування процесів.

. Відсутність вичерпної інформації при організації та плануванні поведінки суб’єкта ринкової діяльності чи суб’єктивний, неякісний аналіз її.

. Вплив суб’єктивних чинників на результати аналізу (рівень кваліфікації, приховування частини інформації, дезінформація тощо).

Чим вищим є ступінь невизначеності, тим складнішим має бути застосовуваний для прийняття управлінських рішень інструментарій.

Невизначеність в економіці і підприємництві з погляду якості інформації може виникати на етапі: збирання інформації; аналізу інформації; прийняття управлінського рішення на ґрунті зібраної і проаналізованої інформації.

Отже, на думку ряду вчених-економістів, чинник невизначеності, який є необхідною умовою виникнення ризику, - невід’ємний атрибут прийняття рішень. Причини невизначеності різноманітні: випадковий характер науково-технічного прогресу; випадкові помилки при прогнозуванні; динамічні зміни внутрішніх і зовнішніх умов розвитку економіки; неминучі похибки при аналізі складної системи “природа - суспільство - людина”; ймовірнісний та (чи) розпливчастий характер важливих економічних параметрів (урожайність сільськогосподарських культур, запаси корисних копалин, погодні умови тощо); розвиток і розширення творчості працездатного населення; необхідність проектування потужних інформаційних потоків.

 

2.2 Деякі положення управління запасами продукції

Завдання управління запасами матеріальних ресурсів складають один з найбільш численних класів економічних завдань, рішення яких має важливе народногосподарське значення. Правильне і своєчасне визначення оптимальної стратегії управління запасами, а також нормативного рівня запасів дозволяє вивільнити значні оборотні кошти, заморожені у вигляді запасів, що, кінець кінцем, підвищує ефективність використовуваних ресурсів.

Задача управління запасами виникає при необхідності створити запас матеріальних ресурсів чи предметів споживання для задоволення попиту або отримання максимального прибутку на заданому інтервалі часу. У стратегічному аспекті оптимальне управління запасами проявляється в ефекті збільшення кінцевого прибутку та рентабельності підприємства, ефекті перетворення інвестиційних проектів в реальні активи, а також для досягнення довгострокових конкурентних переваг.

Як у зарубіжній, так і у вітчизняній літературі в теоретичних дослідженнях основна увага приділяється управлінню запасами готової продукції. Це пояснюється багато в чому тим, що на останній стадії виробничого процесу - збуті продукції зосереджені майже всі вкладені у виробництво витрати, і від успішної реалізації цієї стадії залежить успішність всієї виробничо-фінансової діяльності підприємства.

Більшість робіт по теорії управління запасами пов'язана з постійним попитом або, принаймні, з попитом, який повністю можна передбачити. При такому формулюванні допускається, що попит не обов'язково повинен бути постійним протягом проміжку часу, який є достатньо тривалим, в порівнянні з тривалістю доставки замовлення.

У багатьох останніх роботах по теорії управління запасами готової продукції розглядаються завдання, коли попит і тривалість доставки замовлення достовірно не відомі. У таких випадках допускається (з відповідним обґрунтуванням), що попит є випадковою величиною з відомим розподілом вірогідності. Це допускає використання статистичних моделей. Вважається, що статистичні моделі управління запасами доцільно застосовувати, коли для задоволення попиту може використовуватися один період, тобто застосування цих моделей обмежується короткими проміжками часу.

При використанні статистичних моделей на передній план звичайно висувається проблема встановлення статистичних залежностей. Відомий достатньо широкий круг використання моделей управління запасами універсального і продовольчих магазинів, аптекарських товарів, продукції оптового складу, готової продукції складу машинобудівного підприємства і т.д.

Практичні завдання управління запасами пов'язані з організацією постачань, зберіганням і задоволенням попиту одночасно на багато різноманітних товарів. На міжцехових складах фірм, магазинів, баз зберігаються предмети сотень, а іноді і тисяч найменувань.

Організація управління такими багатопродуктовими потоками пов'язана із значними труднощами як чисто технічного характеру (проблема обліку і розміщення), так і економічного характеру (проблема вибору економічної політики управління замовленнями). Простий підхід полягає в незалежному розгляді потоків по кожному товару. Проте в багатьох ситуаціях подібний роздільний розгляд неефективно. Можна виділити, принаймні, три характерні випадки:

·        місткість складу, призначеного для сумісного зберігання предметів, істотно обмежена;

·        розмір капіталу вкладеного в запаси промислового і (або) роздрібного і торгового підприємства обмежений;

·        можливості постачань обмежені виробничими потужностями постачальників;

·        функція витрат, пов'язаних з постачанням і зберіганням багатьох предметів, не рівна сумі витрат, пов'язаних з кожним з предметів, Зокрема, при сумісному замовленні партій декількох предметів платня за загальне замовлення менше суми оплати за індивідуальні замовлення.

Найбільш звичайним завданням управління запасами, з яким стикається фірма, є ухвалення рішень щодо розміру партії замовлення і точки замовлення для основних товарів. До основних товарів відносяться товари, які зберігаються протягом тривалого проміжку часу і мають безперервний попит, що характеризується невеликим середньоквадратичним відхиленням. До цих товарів можуть відноситися також товари, попит на які носить сезонний характер. Модні товари і товари, що поставляються по спеціальних замовленнях, звичайно не відносяться до групи основних товарів.

При управлінні запасами готової продукції звичайно розглядається логістичний ланцюг взаємозв'язків (система), який має вигляд, аналогічний представленому на рис.2.1.

Рис. 2.1 Логістичний ланцюг взаємозв'язків (система) управління запасами готової продукції

Для системи 2.1. а) характерно, що промислова фірма проводить продукцію (деталі, складальні одиниці), яка, перш ніж поступити, поступає на заводський склад і зберігається там протягом деякого часу, перш ніж бути реалізованою. У системі 2.1 б) торгова фірма грає роль роздрібного або оптового продавця або посередника, який реалізує продукцію споживачу (індивідуальному або колективному). Проте до реалізації ця продукція знаходиться на складі.

У обох схемах запас продукції грає роль буфера між виробництвом (закупівлею) і збутом. Ця триланкова система взаємозв'язків є складовою частиною єдиної логістики.

В нашій роботі в центрі уваги буде не вхідний потік товарів і послуг, а потік, що виходить, охоплює закупівлю (виробництво) готової продукції, складування і відпустку товару, що по європейській термінології представляє «запас» в широкому значенні цього слова, його математичний опис.

Управління запасами зводиться до визначення розміру і часу закупівлі або виробництва партії продукції:

) скільки виробів треба замовити виробнику або закупнику продукції, тобто визначити партію замовлення;

) коли для поповнення запасів треба повторити замовлення постачальнику або знову запустити вироби у виробництво.

Це рівносильно визначенню плану виробництва для промислової фірми або плану закупівель продукції для торгової фірми. Раціональна організація системи «склад - збут» припускає мінімізацію витрат, пов'язаних з виконанням замовлень і зберіганням запасів.

2.3 Загальна характеристика моделей управління запасами

Модель управління запасами - це економіко математична модель, що дозволяє розрахувати раціональну структуру використання ресурсів. Основними ознаками класифікації моделей управління запасами є: попит, параметри поповнення запасів, об'єм замовлення, час доставки, вартість постачання, витрати на зберігання, штраф за дефіцит, номенклатура запасу, структура складської системи, обмеження і стратегія управління.

Розрізняють детерміновані (статичні) і стохастичні (імовірнісні) моделі управління запасами - залежно від дії випадкових чинників на параметри системи управління. Якщо хоч би один параметр є випадковою величиною, модель буде стохастичною, інакше - детермінованою.

Найбільш простим є випадок детермінованого статичного попиту. Проте такий вид споживання продукції зустрічається дуже рідко. Прикладом детермінованого статичного попиту може служити споживання сирої нафти на нафтопереробному заводі. Воно може мінятися від одного дня до іншого, але ці зміни будуть, як правило, такими незначними, що припущення статичності попиту неістотно спотворює дійсність.

Найбільш складною з математичної точки зору є модель, в якій попит описується за допомогою імовірнісних нестаціонарних розподілів. Перевагою цієї моделі є найбільш точне віддзеркалення характеру попиту.

Розглянемо більш детально основні характеристики моделей управління запасами.

Попит. Попит на продукт, що знаходиться на складі, може бути детермінованим (у простому випадку - постійним в часі) або випадковим. Випадковість попиту описується або випадковим моментом попиту, або випадковим об'ємом попиту в детерміновані або випадкові моменти часу.

Параметри поповнення запасів. Поповнення складу може здійснюватися або періодично через певні інтервали часу, або у міру вичерпання запасів, тобто зниження їх до деякого рівня.

Об'єм замовлення. При періодичному поповненні і випадковому вичерпанні запасів об'єм замовлення може залежати від того стану, який спостерігається у момент подачі замовлення. Замовлення звичайно подається на одну і ту ж величину при досягненні запасом заданого рівня.

Час доставки. У моделях управління запасами, що ідеалізуються, передбачається, що замовлене поповнення доставляється на склад миттєво. У інших моделях розглядається затримка постачань на фіксований або випадковий інтервал часу.

Вартість постачання. Як правило, передбачається, що вартість кожного постачання складається з двох компонент - разових витрат, не залежних від об'єму партії, що замовляється, і витрат, залежних (найчастіше - лінійно) від об'єму партії. Приймаємо залежність вартості постачання від об'єму партії лінійною.

Витрати на зберігання. У більшості моделей управління запасами вважають об'єм складу практично необмеженим, а як контролююча величина служить об'єм запасів, що зберігаються. При цьому вважають, що за зберігання кожної одиниці запасу в одиницю часу стягується певна платня.

Штраф за дефіцит. Будь-який склад створюється для того, щоб запобігти дефіциту певного типа виробів в обслуговуваній системі. Відсутність запасу в потрібний момент приводить до збитків, пов'язаних з втратою клієнта, тобто не отриманням прибутку. Ці збитки надалі називатимемо штрафом за дефіцит.

Номенклатура запасу. У простих випадках передбачається, що на складі зберігається запас однотипних виробів або однорідного продукту. У складніших випадках розглядається багатономенклатурний запас. В нашому випадку ми маємо справу з багатономенклатурним запасом.

Структура складської системи. Якнайповніші розроблені математичні моделі одиночного складу. Проте на практиці зустрічаються і складніші структури: ієрархічні системи складів з різними періодами поповнення і часом доставки замовлень, з можливістю обміну запасами між складами одного рівня ієрархії.

В якості критерію ефективності прийнятої стратегії управління запасами виступає функція витрат, що представляє сумарні витрати на зберігання і постачання продукту (зокрема втрати від морального старіння продукту, втрати прибутку від омертвляння капіталу і т. п.), що запасається, і витрати на штрафи. Управління запасами полягає у відшуканні такої стратегії поповнення і витрат запасів, при якому функція витрат приймає мінімальне значення.

Хай функції A(t), B(t) і R(t) виражають відповідно поповнення запасів, їх витрату і попит на продукт, що запасається, за проміжок часу [0, t]. У моделях управління запасами звичайно використовуються похідні цих функцій за часом а(t), b(t), r(t), звані відповідно інтенсивностями поповнення, витрати і попиту.

Якщо функції а(t), b(t), r(t) - не випадкові величини, то модель управління запасами вважається детермінованою, якщо хоч би одна з них носить випадковий характер - стохастичною. Якщо всі параметри моделі не міняються в часі, вона називається статичною, інакше - динамічною. Статичні моделі використовуються, коли ухвалюється разове рішення про рівень запасів на певний період, а динамічні - у разі ухвалення послідовних рішень про рівні запасу або коректування раніше прийнятих рішень з урахуванням змін, що відбуваються.

Надзвичайно важко побудувати узагальнену модель управління запасами, яка враховувала б всі різновиди умов, спостережуваних в реальних системах. Але якби і вдалося побудувати універсальну модель, вона навряд чи виявилася аналітично вирішуваною. Розглянемо загальні положення деяких моделі управління запасами.

2.4 Детерміновані моделі

Однопродуктова статична модель є простою моделлю управління запасами. У ній попит приймається постійним в часі, а поповнення запасу - миттєвим. У даній моделі передбачається відсутність дефіциту, а тому розглядається лише поточний запас, рівень якого коливається від максимального, рівного об'єму партії у момент її надходження, до мінімального, рівного нулю.

Передбачається, що інтенсивність попиту (в одиницю часу) рівна. Найвищого рівня запас досягає у момент постачання замовлення розміром  (передбачається, що запізнювання постачання є заданою константою). Рівень запасу досягає нуля через одиниць часу після отримання замовлення розміром . Чим менше розмір замовлення , тим частіше потрібно розміщувати замовлення. Проте при цьому середній рівень запасу зменшуватиметься. З іншого боку, із збільшенням розміру замовлень рівень запасу підвищується, але замовлення розміщуються рідше.

Однопродуктова статична модель з розривами цін застосовується, коли ціна одиниці продукції залежить від розмірів партії, що купується. У таких випадках ціна міняється стрибкоподібно або надаються оптові знижки. При цьому в моделі управління запасами необхідно враховувати витрати на придбання.

Статична детермінована модель без дефіциту. Припущення про те, що дефіцит не допускається, означає повне задоволення попиту на продукт, що запасається. Хай загальне споживання продукту, що запасається, за даний інтервал часу  рівне N. Розглянемо просту модель, в якій передбачається, що витрачання запасу відбувається безперервно з постійною інтенсивністю, тобто b(t)=b. Цю інтенсивність можна знайти, розділивши загальне споживання продукту на якийсь час, протягом якого він витрачається:

  (2.1)

Поповнення замовлення відбувається партіями однакового об'єму, тобто функція а не є безперервною: а(t)=0 при всіх t, окрім моментів постачання продукту, коли а(t)=n, де n - об'єм партії. Оскільки інтенсивність витрати рівна b, то вся партія буде використана за час:

(2.2)

Якщо відлік часу почати з моменту надходження першої партії, то рівень запасу в початковий момент рівний об'єму цієї партії n, тобто J(0)=n.

На часовому інтервалі [0, T] рівень запасу зменшується по прямій від значення n до нуля. Оскільки дефіцит не допускається, то у момент T рівень запасу миттєво поповнюється до колишнього значення n за рахунок надходження партії замовлення. І таким чином процес зміни J(t) повторюється на кожному часовому інтервалі тривалістю Т.

Завдання управління запасами згідно цієї моделі полягає у визначенні такого об'єму партії n, при якому сумарні витрати на створення і зберігання запасу були б мінімальними.

Статична детермінована модель з дефіцитом. У даній моделі вважатимемо наявність дефіциту. Це означає, що за відсутності продукту, що запасається, тобто при J(t)=0 попит зберігається з тією ж інтенсивністю r(t)=b, але споживання запасу відсутнє - b(t)=0, унаслідок чого накопичується дефіцит із швидкістю b.

Необхідність покриття дефіциту призводить до того, що максимальний рівень запасу s у момент надходження кожної партії тепер не рівний її об'єму n, а менше за нього на величину дефіциту n-s, що накопичився за час Т₂.

У даній моделі у функцію сумарних витрат С разом з витратами C₁ (на поповнення запасу) і С₂ (на зберігання запасу) необхідно ввести витрати С₃ - на штраф із-за дефіциту, тобто .

Дане завдання управління запасами зводиться до відшукання такого об'єму партії n і максимального рівня запасу s, при яких функція С приймає мінімальне значення.

Багатопродуктова статична модель з обмеженнями на місткість складських приміщень. Ця модель призначена для системи управління запасами, що включає n > 1 вид продукції, яка зберігається на одному складі обмеженої площі. Хай А - максимально допустима площа складського приміщення для n видів продукції; a_i - площа, необхідна для зберігання одиниці продукції i-го типу; y_i - розмір замовлення на продукцію i-го типу. Завдання зводиться до мінімізації

 при  для всіх i.

2.5 Стохастичні моделі

Розглянемо стохастичні моделі управління запасами, у яких попит є випадковим. Припустимо, що попит r за інтервал часу Т є випадковим і заданий його закон (ряд) розподілу р(r) або щільність вірогідності r (звичайно функції р(r) і r оцінюються на підставі статистичних даних). Якщо попит r нижчий за рівень запасу s, то придбання (зберігання, продаж) надлишку продукту вимагає додаткових витрат С₂ на одиницю продукту; навпаки, якщо попит r вищий за рівень запасу s, то це приводить до штрафу за дефіцит С₃ на одиницю продукції.

В якості функції сумарних витрат, що є випадковою величиною в стохастичних моделях, розглядають її середнє значення або математичне очікування. Завдання управління запасами полягає у відшуканні такого запасу s, при якому математичне очікування сумарних витрат приймає мінімальне значення. Стохастичні моделі управління запасами з фіксованим часом затримки постачань. У розглянутих вище ідеалізованих моделях управління запасами передбачалося, що поповнення запасу відбувається практично миттєво. Проте у ряді завдань час затримки постачань може виявитися настільки значним, що його необхідно враховувати в моделі.

Хай за час затримок постачань  вже замовлені n партій по одній в кожний з n періодів тривалістю

.

Позначимо:_пз - первинний рівень запасу (до початку першого періоду);_i - запас за i-й період;_i - попит за i-й період;_i - поповнення запасу за i-й період.

Тоді до кінця n-го періоду на склад поступить q_i одиниць продукту, а буде витрачено r_i одиниць, тобто:

 (2.3)

або s_n = s - r, де s - запас за i - й період і визначається по формулі:

, (2.4)

де r - попит за i - й період. Він рівний:

 (2.5)

Потрібно знайти оптимальний об'єм партії замовлення, яке необхідно зробити за останній n-й період, передуючий надходженню зробленого раніше замовлення. Оптимальний запас s в цьому випадку визначається по формулі:

 (2.6)

Знайшовши оптимальний запас s₀ і знаючи q₁, q₂,., q_n-1, можна обчислити q_n за формулою:

 (2.7)

2.6 Особливості ігрових моделей управління запасами продукції

Управління запасами продукції звичайно розглядається як трифазна система, що включає:

·        ринок роздрібної або оптової торгівлі, що формує попит на продукцію;

·        товарний або заводський склад, що виконує функцію регулятора потоку товарів від фірми - посередника або виробника продукції до покупця;

·        фірма - закупник (посередник) або виробник продукції.

Управління запасами в такій системі повинно бути направлено на оптимізацію всього процесу, а не обмежуватися лише частковою оптимізацією на кожній фазі товарного потоку.

Для управління запасами в даних умовах потрібне уміння забезпечувати збут на ринку роздрібної торгівлі і, тим самим, точніше враховувати потреби своїх постійних і випадкових споживачів, а значить, швидше реагувати на зміну попиту.

З іншого боку, розподіли попиту у виробництві і магазині роздрібної торгівлі не обов'язково співпадають. По-перше, існує запізнювання в часі унаслідок того, що магазини роздрібної торгівлі відкладають подачу замовлення до моменту, коли його запаси досягнуть заданого рівня (точки замовлення). По-друге, від багатьох магазинів роздрібної торгівлі поступають заявки на постачання товарів партіями, сума яких може мати розподіл, що відрізняється від розподілу сумарного попиту в самих магазинах. По-третє, розподіл попиту на промислових підприємствах певною мірою залежить від політики управління запасами, прийнятої в оптовій торгівлі. При таких складних взаємозв'язках всіх фаз виробничого і збутового процесів, постійної мінливості виробництва і збуту, інфляційних процесів вельми важко одержати надійну статистичну інформацію і, тим самим, встановити статистичні закономірності. Необхідно шукати підходи, що більш адекватно відображають взаємини, що складаються на ринку виробництва і збуту. Одним з таких підходів є теорія ігор, яка виникла у середині 50-х років і в подальшому одержала достатньо широкий розвиток.

Ігрові моделі можуть використовуватися, коли інтереси сторін протилежні. Як одна із сторін може виступати природа, вплив якої передбачити важко, і тому при реалізації своїх інтересів сторони виходять з найбільш несприятливих умов. У економіці як природа, дуже часто може виступати попит на продукцію фірми, який, як правило, є випадковою величиною з невідомими законами його розподілу.

В економіці часто зустрічаються процеси, в яких ті або інші учасники мають неспівпадаючі інтереси і розташовують різними шляхами для досягнення своєї мети. Такі процеси називаються конфліктами, і їх вивчення є предметом теорії ігор. Хід подій в конфлікті залежить від рішень, що приймаються кожною стороною, і тому поведінка будь-якого учасника конфлікту повинна визначатися з урахуванням можливої поведінки всіх його учасників.

Для конфлікту характерно те, що жоден з його учасників наперед не знає про рішення, що приймаються рештою учасників, тобто вимушений діяти в умовах невизначеності. Невизначеність результату може виявлятися не тільки в результаті свідомих дій інших учасників, але і як результат дії тих або інших «стихійних» сил - непізнаної природи. Стосовно економіки під непізнаною природою можна розуміти, наприклад, невивчену кон'юнктуру ринку, купівельний попит, інфляцію, погодні умови і т.д. У непізнаної природи (кон'юнктура ринку, купівельного попиту і т.д.), як однієї із сторін взаємин, інтереси завжди протиставлені іншій стороні. У теорії ігор говорять, що природа через її непізнаність прагне протистояти іншій стороні, нашкодити їй. Тому ця сторона при проведенні своєї політики повинна орієнтуватися на розумність поведінки природи, ладу свої варіанти поведінки з урахуванням якнайгірших наслідків.

Формалізація змістовного опису конфлікту є математичною моделлю, яку називають грою. Конфлікт може виникнути також з відмінності цілей, які відображають багатобічні інтереси однієї і тієї ж особи.

Основний аспект зіткнення інтересів сторін полягає в тому, що сторони мають різні цілі, розташовуючи для їх досягнення деякими наборами альтернатив, кожна з яких приводить до одного (або до одного з декількох) можливих результатів.

Ігрові моделі можуть використовуватися, коли інтереси сторін протилежні. Як одна із сторін може виступати природа, вплив якої передбачити важко, і тому при реалізації своїх інтересів сторони виходять з найбільш несприятливих умов. У економіці як природа, дуже часто може виступати попит на продукцію фірми, який, як правило, є випадковою величиною з невідомими законами його розподілу.

У таких умовах наукове рішення проблеми формування запасів можливо за допомогою математичного апарату теорії ігор. Розглянемо спробу рішення цієї проблеми за допомогою теорії матричних ігор на прикладі наступної багатопродуктової моделі.

При побудові цієї моделі виходитимемо з наступних передумов:

. Ділерський відділ компанії „Віконда” реалізує декілька видів продукції, що належать до однієї номенклатурної групи металопластикових конструкцій.

. Загальний об'єм виробництва продукції заданий або визначається із співвідношення:

, (2.8)

де  - загальна вартість запасів;

К - розмір капіталу, який має в своєму розпорядженні фірма для вкладення в запаси;

r - множник нормування, що характеризує неодночасність поповнення запасів (0 < r < 1);

c - середня ціна одиниці продукції;

l - середнє число замовлень партій продукції;

N - загальний об'єм виробництва продукції. В рамках загальних передумов параметр N є фіксованим. Об'єми конкретних видів продукції вважаються шуканими.

. Початковими параметрами ігрової моделі є параметри К, r, N, а також

,  (2.9)

 (2.10)  

де c_j - закупівельна ціна одиниці j-го виду товару;

l^t - допустиме число замовлень партій в плановому періоді часу.

. Шуканими параметрами є:

·        число і об'єм замовлень по кожному виду продукції;

·        об'єм капіталу, що виділяється для вкладення в запаси по кожному виду продукції.

. Як гравці в ігровій моделі виступають фірма і природа - попит на конкретні види продукції. Фірма зацікавлена в мінімізації загальних витрат на виконання замовлень і зберігання запасів, а природа (попит) зацікавлена в зворотному - в нанесенні фірмі найбільшого збитку, тобто в максимізації загальних витрат. Отже, гравцем І є природа, гравцем ІІ - фірма - виробник або закупник продукції.

. Одним з можливих варіантів платіжної матриці гри є матриця

(2.11)

де параметр розраховується по формулі -  

Матрицю H можна розглядати як платіжну матрицю парної антагоністичної гри, її рядки - як чисті стратегії ринкового попиту, а стовпці - чисті стратегії фірми.

Оптимальне співвідношення між об'ємами продукції при різному числі закупівель продукції можна визначити як змішану стратегію фірми, що «грає» з ринком.

Отже, є парна матрична антагоністична гра, яка має рішення в змішаних стратегіях. Нехай

- змішана стратегія попиту,

- змішана стратегія фірми,

 - ціна гри.

Відомо, що , .

Припустимо, що , , ,

Тоді, щоб знайти рішення даної гри, визначуваною матрицею H, потрібно скласти пару подвійних завдань:

  (2.12)

 (2.13)

Рішення задачі (2.12) дозволяє одержати оптимальний план  і відповідно змішану стратегію для гравця І - попит.

Аналогічно рішення задачі (2.13) дає оптимальний план і відповідно стратегію для гравця ІІ - фірми .

Досить вирішити завдання (2.12). Рішення задачі (2.13) знаходиться в рядку подвійних оцінок на останній ітерації симплекс - таблиці.

Оптимальні стратегії U* і Z* та ціна гри n визначаються по формулах:

;  (2.14)

, ;         (2.15)

, .(2.16)

2.7 Рішення гри в змішаних стратегіях

Скінченні ігри, як правило, не мають сідлової точки. Якщо гра не має сідлової точки, тобто  і  то максимінно-мінімаксні стратегії не є оптимальними, тобто кожна із сторін може покращити свій результат, вибираючи інший підхід. Оптимальний розв’язок такої гри знаходять шляхом застосування змішаних стратегій, які є певними комбінаціями початкових «чистих» стратегій. Тобто змішана стратегія передбачає використання кількох «чистих» стратегій з різною частотою.

Ймовірності (або частоти) вибору кожної стратегії задаються відповідними векторами:

для гравця А - вектор

 де  (2.17)

для гравця В - вектор

 де  (2.18)

Очевидно, що

   (2.19)

Виявляється, що коли використовуються змішані стратегії, то для кожної скінченної гри можна знайти пару стійких оптимальних стратегій. Існування такого розв’язку визначає теорема, яку наведемо без доведення.

Кожна скінченна гра має, принаймні, один розв’язок, можливий в області змішаних стратегій.

Нехай маємо скінченну матричну гру з платіжною матрицею

 (2.20)

Оптимальні змішані стратегії гравців А і В за теоремою визначають вектори  і , що дають змогу отримати виграш:

 (2.21)

Використання оптимальної змішаної стратегії гравцем А має забезпечувати виграш на рівні, не меншому, ніж ціна гри за умови вибору гравцем В будь-яких стратегій. Математично ця умова записується так:

  (2.22)

З другого боку, використання оптимальної змішаної стратегії гравцем В має забезпечувати за будь-яких стратегій гравця А програш, що не перевищує ціну гри u, тобто:

  (2.23)

Ці співвідношення використовуються для знаходження розв’язку гри.

Зауважимо, що в даному разі розраховані оптимальні стратегії завжди є стійкими, тобто якщо один з гравців притримується своєї оптимальної змішаної стратегії, то його виграш залишається незмінним і дорівнює ціні гри u незалежно від того, яку із можливих змішаних стратегій вибрав інший гравець.

Якщо гра 2 ´ n або m ´ 2 може бути розв’язана геометрично, то у випадку гри 3 ´ n (m ´ 3) геометрична інтерпретація переходить у простір, що ускладнює як її побудову, так і сприйняття. У випадку ж, коли n > 3, m > 3, геометрична інтерпретація взагалі неможлива. Для розв’язування гри m × n використовують прийом зведення її до задачі лінійного програмування.

Нехай розглядається парна гра зі стратегіями  для гравця А та стратегіями  для гравця В і платіжною матрицею  . Необхідно знайти оптимальні змішані стратегії

 та , де , .

Знайдемо спочатку оптимальну стратегію гравця А. За основною теоремою теорії ігор така стратегія має забезпечити гравцеві виграш, не менший за ціну гри (поки що невідому величину) u, за будь-якої поведінки гравця В.

Допустимо, що гравець А застосовує свою оптимальну стратегію, а гравець В - свою «чисту» j-ту стратегію B_j, тоді середній виграш гравця А дорівнюватиме:

 (2.24)

За цих обставин виграш має бути не меншим, ніж ціна гри. Отже, для будь-якого значення j  величина має бути не меншою, ніж u:

 (2.25)

Розділивши всі обмеження на u, отримаємо:

 (2.26)

Позначивши  маємо:

 (2.27)

 .

Враховуючи умову, що , отримуємо .

Необхідно зробити виграш максимальним. Цього можна досягти, коли вираз  набуватиме мінімального значення. Отже, врешті маємо звичайну задачу лінійного програмування.

Цільова функція:

 (2.28)

за умов:

 (2.29)

 .

Розв’язуючи цю задачу симплексним методом, знаходимо значення  а також величину  і значення , що є оптимальним розв’язком початкової задачі. Отже, визначено змішану оптимальну стратегію  для гравця А.

За аналогією можна записати задачу лінійного програмування для визначення оптимальної стратегії гравця В. З цією метою позначимо:

  (2.30)

Маємо таку лінійну модель задачі:

 (2.31)

за умов:

 (2.32)

 

Очевидно, що задача лінійного програмування для гравця В є двоїстою до задачі гравця А, а тому оптимальний розв’язок однієї з них визначає також оптимальний розв’язок спряженої.

 

.7 Використання методів ABC-аналізу

Суть аналізу ABC полягає в тому, що проводиться класифікація всієї продукції за ознакою її відносної важливості і для кожної виділеної категорії формуються свої методики управління запасами. Звичайно вдаються до триступінчатого ранжирування продукції: на класи А, В, і С.- аналіз базується на принципі Парето, суть якого зводиться до наступного: контроль щодо невеликої кількості елементів дозволяє контролювати ситуацію в цілому. Часто сформульоване Парето правило іменують правилом 80/20, що можна тлумачити таким чином: надійний контроль 20% товарів дозволяє на 80% контролювати запаси. Серед основних чинників, які можуть впливати на привласнення запасам товарної позиції тієї або іншої категорії контролю виділяють наступні:

) річний об'єм використання (споживання) номенклатурних позицій у вартісному виразі;

) дефіцитність номенклатурної позиції;

) ціна одиниці номенклатурної позиції;

) тривалість циклу для номенклатурної позиції;

) вимоги до зберігання номенклатурної позиції (спеціальні вимоги до температурного режиму, вологості і т.п.);

) термін зберігання;

) витрати унаслідок відсутності номенклатурної позиції на складі в необхідний момент часу;

) ризик крадіжки.

Після привласнення кожної номенклатурної позиції певного класу до кожного з класів застосовуються свої правила контролю запасів.

 

.8 Системи управління і методи поповнення запасів

Розмірами замовлень (закупівель), розрахованими на основі динамічних або ігрових моделей, необхідно управляти в часі. Системи управління запасами можуть бути розділені на дві основні категорії. Класифікуючою ознакою виступає використання того або іншого механізму оновлення даних про наявні запаси.

Першим типом систем управління запасами є системи з періодичним оновленням даних про запас. При їх застосуванні робиться періодичний підрахунок фактичних запасів (звичайно в кінці планового періоду); дані про рух запасів не фіксується в системі. Ця система проста в експлуатації, не вимоглива до ресурсів фірми, що необхідні для її підтримки. Проте, у неї є корінний і серйозний недолік: неможливо, ґрунтуючись на даних системи, прослідкувати «шляхи руху запасів».

Цього недоліку позбавлений другий тип системи управління запасами - системи з безперервним оновленням даних. У ній операції із запасами фіксуються в інформаційній системі у міру їх виникнення, регулярно формуються в звіти про запаси, періодично проводиться інвентаризація. Система дозволяє прослідкувати «шляхи руху» запасів і реалізувати контроль за партіями. Крім цього, система дозволяє динамічно підтримувати механізм резервування запасів під виробничі запаси і замовлення на продаж. Проте, за все треба платити, і такого роду система вимагає належної організації обліку руху запасів.

Відповідно цим системам управління запасами існують і методи поповнення запасів.

Першим з методів є метод календарної точки замовлення. Суть методу полягає в замовленні до певної дати і в необхідній кількості. Основою для розрахунку потреби в продукції для незалежного попиту є прогнози попиту і замовлення покупців, а для залежного попиту - план виробництва продукції. Застосування даного методу характерно для номенклатурних позицій переважно класу А (обов'язково) і В (у меншій мірі) термінології аналізу ABC.

Іншим методом є метод статистичної точки замовлення, який звичайно використовується для продукції класу В (у меншій мірі) і С (більшою мірою). Якщо метод календарної точки замовлення орієнтований на замовлення до терміну і метою його є мінімізація запасів, то метод статистичної точки замовлення направлений на підтримку певного рівня запасів. Насправді, замовлення розміщується тоді, коли його поточна величина досягає певного рівня, що розраховується по формулі:

,(2.33)

де Р - точка замовлення (у натуральному виразі);- середній ритм попиту (середній добовий збут); - тривалість циклу (час доставки товару);

Y - страховий запас.

Ця формула описує роботу з фіксованим розміром замовлення.

Крім вищенаведених міркувань, метод статистичної точки замовлення має сенс застосовувати при відносно стабільному попиті на продукцію, запаси якої управляються за допомогою цього методу.

Метод періодичного огляду є іншою можливістю управління запасами продукції класу С. Відміна його від статистичної точки замовлення полягає в тому, що розміщення замовлення на поповнення запасу (виробничого або на закупівлю) проводиться не тоді, коли досягнутий певний рівень запасу (як у випадку із статистичною точкою замовлення), а при настанні певного моменту часу.

Обирається інтервал між перевірками величини складського залишку, і в кінці кожного такого інтервалу проводиться контроль рівня запасу. На підставі даних про цей рівень і встановлену величину максимального розміру замовлення виконується розрахунок розміру замовлення, яке слід розмістити.

Формули розрахунку розміру замовлення і максимального рівня запасу виглядають таким чином:

,(2.34)

, (2.35)

де, n - розмір замовлення;

М - максимальний рівень запасу;

І - величина запасу на момент огляду; - період часу між оглядами.

Решта позначень ті ж, що і у формулі розрахунку статистичної точки замовлення.

Як і метод статистичної точки замовлення, метод періодичного огляду має сенс застосовувати при відносно стабільному характері попиту на продукцію.

Нарешті, останніми у ряді методів планування поповнення запасів слід згадати найпростіші методики, засновані на візуальному контролі рівня запасів. Методи візуального огляду в основному доцільно застосовувати для управління запасами недорогих недефіцитних товарів, що легко піддаються візуальному контролю, для яких некритичний об'єм запасів, що перевищує мінімальну величину, з одного боку, і невеликі втрати від відсутності цієї продукції в необхідний момент часу.

Головною проблемою, яка повинна бути вирішена при встановленні політики управління запасами, є обчислення розміру страхового запасу. Якщо страховий запас дуже малий, то виникатиме часта недостача товару, якщо великий, то фірма матиме надмірні витрати.

Математичними методами було доведено, що страховий запас пов'язаний лише з математичним очікуванням і середнєквадратичним відхиленням, і визначається як

,

де - середнєквадратичне відхилення;

k - деякий коефіцієнт, що приймає значення при нормальному розподілі від 1 до 3, тобто:

, попит перевищує Р лише на протязі 17% часу;

k=     2, попит перевищує Р лише на протязі 2,5% часу;

, попит перевищує Р лише на протязі 0,5% часу.

Розмір страхового запасу Y встановлюється шляхом вибору такого коефіцієнта до, при якому вірогідність того, що попит перевищить точку замовлення Р, має задане фіксоване значення. В цьому випадку дефіцит може з'явитися лише протягом проміжку, на який затримується виконання замовлення.

Якщо подвоїти розмір замовлення n, то число замовлень скоротитися удвічі і зменшується час, протягом якого можлива поява дефіциту. Оскільки розмір страхового запасу Y встановлюється незалежно від розміру партії замовлення, фактичний рівень обслуговування змінюватиметься при зміні n.

Таким чином, формула розрахунку страхового запасу базується не на загальному рівні обслуговування, а на рівні обслуговування в проміжку часу, в якому можливо поява дефіциту. Наприклад, встановлюючи k=3 для товару, який замовляється лише три рази на рік і час доставки якого рівно двом тижням, одержуємо, що за рік дефіцит може з'явитися лише на протязі 3x2=6 тижнів. Повна вірогідність дефіциту дорівнює:

і фактичний рівень обслуговування складе 99,94%. (52 - число тижнів в році). Для інших розподілів вірогідність дефіциту матиме інші значення.

3. ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ МОВИ SQL ПРИ РОЗРОБЦІ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ

 

3.1 Історія розвитку і основні концепції мови SQL

Всі мови маніпулювання даними (ММД), створені до появи реляційних баз даних і розроблені для багатьох систем управління базами даних (СУБД) персональних комп'ютерів, були орієнтовані на операції з даними, представленими у вигляді логічних записів файлів. Це вимагало від користувачів детального знання організації зберігання даних і достатніх зусиль для вказівки не тільки того, які дані потрібні, але і того, де вони розміщені і як крок за кроком одержати їх.

Непроцедурна мова SQL (Structured Query Language - структурована мова запитів), що розглядається ж нижче, орієнтована на операції з даними, представленими у вигляді логічно взаємозв'язаних сукупностей таблиць. Особливість пропозицій цієї мови полягає в тому, що вони орієнтовані більшою мірою на кінцевий результат обробки даних, чим на процедуру цієї обробки. SQL сам визначає, де знаходяться дані, які індекси і навіть які найбільш ефективні послідовності операцій слід використовувати для їх отримання: не треба указувати ці деталі в запиті до бази даних.

Для ілюстрації відмінностей між ММД розглянемо наступну ситуацію. Хай, наприклад, ми збираємося подивитися кінофільм і хочемо скористатися для поїздки в кінотеатр послугами таксі. Одному шоферу таксі досить сказати назву фільму - і він сам знайде вам кінотеатр, в якому показують потрібний фільм. (Подібним же чином, самостійно, відшукує запитані дані SQL.)

Для іншого шофера таксі нам, можливо, буде потрібно самому дізнатися, де демонструється потрібний фільм і назвати кінотеатр. Тоді водій повинен знайти адресу цього кінотеатру.

Поява теорії реляційних баз даних і запропонованої Коддом мови запитів "alpha", заснованої на реляційному численні, ініціювало розробку ряду мов запитів, які можна віднести до двох класів:

Мови, алгебри, що дозволяють виражати запити засобами спеціалізованих операторів, вживаних до відносин (JOIN - з'єднати, INTERSECT - перетнути, SUBTRACT - відняти і т.д.).

Мови числення предикатів є набором правил для запису виразу, що визначає нове відношення із заданої сукупності існуючих відносин. Іншими словами числення предикатів є метод визначення того відношення, яке нам бажано одержати (як відповідь на запит) з відносин, вже наявних в базі даних.

Розробка, в основному, йшла у відділеннях фірми IBM (мови ISBL, SQL, QBE) і університетах США (PIQUE, QUEL). Останній створювався для СУБД INGRES (Interactive Graphics and Retrieval System), яка була розроблена на початку 70-х років в Університеті шт. Каліфорнія і сьогодні входить в п'ятірку кращих професійних СУБД. Сьогодні зі всіх цих мов повністю збереглися і розвиваються QBE (Query-By-Example - запит за зразком) і SQL, а з інших узяті в розширення внутрішніх мов СУБД тільки найцікавіші конструкції.

На початку 80-х років SQL "переміг" інші мови запитів і став фактичним стандартом таких мов для професійних реляційних СУБД. У 1987 році він став міжнародним стандартом мови баз даних і почав упроваджуватися у всі поширені СУБД персональних комп'ютерів. Чому ж це відбулося?

Безперервне зростання швидкодії, а також зниження енергоспоживання, розмірів і вартості комп'ютерів привели до різкого розширення можливих ринків їх збуту, круга користувачів, різноманітності типів і цін. Природно, що розширився попит на різноманітне програмне забезпечення.

Борючись за покупця, фірми, що створюють програмне забезпечення, стали випускати на ринок все більш і більш інтелектуальні і, отже, об'ємні програмні комплекси. Багато організацій і окремі користувачі часто не могли розмістити їх на власних ЕОМ, проте не хотіли і відмовлятися від нового сервісу. Для обміну інформацією і її обміну були створені мережі ЕОМ, де програми і дані стали розміщувати на спеціальних обслуговуючих пристроях - файлових серверах.

СУБД, що працюють з файловими серверами, дозволяють безлічі користувачів різних ЕОМ (іноді розташованих достатньо далеко один від одного) діставати доступ до одних і тих же баз даних. При цьому спрощується розробка різних автоматизованих систем управління організаціями, учбових комплексів, інформаційних і інших систем, де безліч співробітників повинні використовувати загальні дані і обмінюватися створюваними в процесі роботи (навчання). Проте при такій ідеології вся обробка запитів з програм або з терміналів призначених для користувача ЕОМ виконується на цих же ЕОМ. Тому для реалізації навіть простого запиту ЕОМ часто повинна прочитувати з файлового сервера і (або) записувати на сервер цілі файли, що веде до конфліктних ситуацій і перевантаження мережі.

Для виключення вказаних і деяких інших недоліків була запропонована технологія клієнт-сервер, по якій запити призначених для користувача ЕОМ (Клієнт) обробляються на спеціальних серверах баз даних (Сервер), а на ЕОМ повертаються лише результати обробки запиту. При цьому, природно, потрібна єдина мова спілкування з Сервером і як така мова вибрана SQL. Тому всі сучасні версії професійних реляційних СУБД (DB2, Oracle, Ingres, Informix, Sybase, Progress, Rdb) і навіть нереляційних СУБД (наприклад, Adabas) використовують технологію клієнт-сервер і мову SQL.

Існує думка: Оскільки велика частина запитів формулюється на SQL, практично байдуже, що це за СУБД - був би SQL.

Реалізація в SQL концепції операцій, орієнтованих на табличне представлення даних, дозволило створити компактну мову з невеликим (менше 30) набором операторів. Мова SQL може використовуватися як інтерактивна (для виконання запитів) і як вбудована (для побудови прикладних програм).

На рис. 3.1 показана схема, що відображає принцип використання SQL. Користувач передає запит інтерпретатору, який, у свою чергу, повертає уявлення, таблицю або курсор. Ці об'єкти знаходяться на так званому віртуальному рівні і формуються тільки за запитом. Але вони взаємодіють з реальним рівнем, тобто з таблицями баз даних, на основі яких відбувається формування віртуальних об'єктів. Звичайно, дане розділення є умовним, але воно добре відображає ідеологію SQL.

Рис. 3.1 Схема взаємодії з базою даних за допомогою SQL

3.2 Структура запитів до окремих таблиць

Достатньо поширеним є завдання отримання даних з однієї або декількох таблиць і формування на їх основі яких-небудь звітів. У даному розділі будуть викладені базові поняття SQL і способи створення відповідних запитів.

3.2.1 Оператор SELECT

Оператор SELECT є виразом, що ініціює виконання запиту. В даному випадку запит є командою на отримання даних. Вираз SELECT має строго певний формат:[[ALL] | DISTINCT]{ * | елемент_SELECT [.елемент _SELECT] ...}{ базова_таблиця | уявлення} [псевдонім]

[.{ базова_таблиця | уявлення} [псевдонім]]

[WHERE умова]

[GROUP BY назва поля (полів) [HAVING фраза]]:

3.2.2 Вибірка по умові

Вибірку по умові реалізує оператор WHERE. Оператор є частиною виразу SELECT і служить для завдання умов відбору записів в результуючий набір. В ході виконання запиту відбувається перевірка всіх записів на відповідність умові відбору. Як приклад можна привести досить простий запит:State,City,Company FROM CustomerState = 'CA'

При обробці запиту був похідний відбір всіх записів, поле State яких має значення СА.

Можна провести вибірку по співпадаючих значеннях полів. Наприклад, необхідно знайти компанії, в яких телефон і факс мають один і той же номер. Умова запиту в цьому випадку буде досить простим:Company,Phone,Fax FROM CustomerPhone = Fax

Виключення значень, що повторюються

Для отримання результатів без значень, що повторюються, використовується оператор DISTINCT. Наприклад:DISTINCT Country FROM Customer

Обчислювані поля

Автоматичне обчислення значень полів досить часто застосовується в найрізноманітніших запитах. Приклад відповідного запиту виглядає досить просто:OnHand,OnOrder,(OnHand*OnOrder) AS

Твір, (OnHand+OnOrder) AS Сума FROM Parts

У даному прикладі проводиться перемножування і підсумовування значень полів OnHand і OnOrder.

Ті ж дії з полями можуть бути проведені з використанням числових констант. Оператор AS привласнює даному полю інше ім'я, яке буде використане в результуючому наборі.

Запит SELECT може також включати числові і текстові константи. Як приклад можна привести наступний запит:OnHand,OnOrder,'MUL',(OnHand + 1) AS Плюс,’SUB’,(OnHand - 1) AS Мінус FROM Parts

У лапках вказані текстові константи, які будуть включені в результуючу таблицю як значення відповідних полів.

Оператори порівняння і логічні оператори

Реляційним оператором називають математичний символ, який указує на певний тип порівняння між двома значеннями. Реляційні оператори, або оператори порівняння, можуть використовуватися для визначення того, чи відповідає дане значення якому-небудь діапазону.

Логічні оператори дозволяють задати в запиті логічні умови. Оператор AND реалізує логічне “І”. Оператор OR реалізує логічне “АБО”. Вираз з його використанням, вважатиметься істинним, якщо хоч би одна з умов теж є істиною. Оператор NOT означає логічне заперечення. Його дія зводиться до того, що він інвертує логічну умову, перед якою його розташовують.

Як приклад можна привести запит, що дозволяє вибрати співробітників, одержуючих заробітну платню в певному чисельному проміжку. Дані витягуватимуться з таблиці Employee:LastName, FirstName, Salary FROM EmployeeSalary >= 25000 AND Salary <= 30000

В результаті виконання запиту повертаються імена співробітників із заробітною платнею від 25 до 30 тисяч включно. В даному випадку оператор AND використовується для завдання діапазону вибираних значень.

Тепер можна змінити даний запит. Можна відшукати всіх співробітників, для яких окрім приведених вище умов поле PhoneExt яких має значення 22:LastName, FirstName, Salary, PhoneExt FROM EmployeeSalary >= 25000 AND Salary <= 30000 and PhoneExt = '22'

Якщо ж потрібно буде відшукати співробітників, поле PhoneExt яких має значення, не рівне 22, запит буде трохи змінений:LastName, FirstName, Salary, PhoneExt FROM EmployeeSalary >= 25000 AND Salary <= 30000 and not PhoneExt = '22'

Як видно з тексту запиту, логічна умова NOT дозволила виключити непотрібні номери.

Тепер можна розглянути приклад запиту з використанням оператора OR. Припустимо, менеджеру знадобилося одержати списки всіх співробітників по прізвищу Johnson. Або тих співробітників, які одержують заробітну платню більше 45 000. Скласти запит буде неважко:LastName, FirstName, Salary FROM EmployeeLastName = 'Johnson' or Salary > 45000

Варто звернути увагу на дію оператора 0R. У набір даних були включені записи, значення поля Salary яких перевищувало 40 000, і ті записи, в яких поле LastName мало значення Johnson.

Використання оператора IN

Оператор IN визначає масив значень, в який може входити або не входити значення поля даного запису. Наприклад, необхідно вибрати співробітників із заробітною платнею 40 000, 55 500 і 25 000. Запит потрібно буде переробити:LastName, FirstName, Salary FROM EmployeeSalary = 40000 or Salary = 55500 or Salary = 25000

Проте цей же запит можна написати в коротшій і красивішій формі за допомогою оператора IN:LastName, FirstName, Salary FROM EmployeeSalary IN (40000, 55500, 25000)

Як аргументи оператору IN були передані значення полів, по яких проводився відбір записів.

Оператор IN може використовуватися і для пошуку символьних значень. Припустимо, нам необхідно з'ясувати назви компаній, що знаходяться в містах Christiansted, Grand Cayman і St. Thomas. Ці дані міститися в таблиці Customer. Запит знову знадобиться трохи змінити:Company, City FROM CustomerCity IN (‘Christiansted’,’Grand Cayman’,’St.Thomas’)

Використання оператора BETWEEN

Оператор BETWEEN використовується для вказівки діапазону значень, які використовуються для установки умови відбору записів. Цей оператор чутливий до порядку переліку параметрів, що визначають межі діапазону. Як приклад можна привести простий запит:CustomerID, EmployeeID, ShipName FROM OrdersEmployeeID BETWEEN 3 AND 5

В результаті виконання запиту були вибрані записи, значення поля EmployeeID, яких знаходяться в проміжку від трьох до п'яти включно.

Наступний приклад показує, як можна вибрати номери замовлень, зроблених за певний проміжок часу від 04.07.1996 до 08.07.1996:OrderlD, OrderDate, ShipName FROM OrdersOrderDate BETWEEN '07.04.1996' AND '07.08.1996'

Припустимо, вимоги змінилися. Тепер необхідно вибрати ті номери замовлень, які не потрапляють у вказаний проміжок часу і вага вантажу в яких складає більше ста одиниць. В цьому випадку запит виглядатиме наче:OrderID, OrderDate, ShipName, Freight FROM OrdersOrderDate NOT BETWEEN '07.04.1996' AND '07.08.1996' AND Freight > 100

Використання оператора LIKE

Оператор LIKE використовується для вибору всіх записів, в які входить підрядок, вказаний як параметр. Як умову оператор також приймає спеціальні символи. Символ підкреслення замінює будь-який одиночний символ, а знак відсотка позначає будь-яку кількість символів.

Припустимо, необхідно вибрати компанію, в назві якої не вистачає декількох букв. В цьому випадку назву можна позначити як S?mons?bistro. Відповідний запит використовуватиме вказаний оператор LIKE:CompanyName, ContactName FROM CustomersCompanyName LIKE 'S_rnons_bistro'

Можна скласти запит, в якому проводитиметься пошук якогось підрядка, що входить в запис. Припустимо, що необхідно знайти всі компанії, в назвах яких зустрічається послідовність символів “ric”.

Задачу вирішує нескладний запит

SELECT CompanyName, ContactName FROM CustomersCompanyName LIKE ‘%Ric%’

Можна розширити умови відбору даних. Припустимо, що необхідно знайти всі компанії, в назві яких зустрічається поєднання символів ‘г?с’, тобто символ у середині підрядка невідомий. CompanyName, ContactName FROM CustomersCompanyName LIKE ‘%R c%’

3.2.3 Агрегатні функції

В деяких випадках потрібно в самому запиті провести обчислення значень полів, одержати кількість знайдених записів, провести пошук максимального значення поля або виконати іншу обчислювальну роботу. Функції, що реалізують ці можливості, називаються агрегатними. Агрегатні функції повертають одне значення для всього поля таблиці. Список агрегатних функцій приведений нижче:

·        Оператор COUNT повертає кількість записів, що задовольняють умові запиту.

·        Оператор SUM підсумовує значення записів поля.

·        Оператор AVG обчислює середнє значення записів поля.

·        Оператор МАХ повертає найбільше значення даного поля.

·        Оператор MIN повертає найменше значення даного нуля.

Агрегатні функції використовуються подібно до імен полів в запиті, а справжні імена полів передаються їм як аргументи. З операторами SUM і AVG можуть використовуватися тільки числові поля. З операторами COUNT, MAX і MIN можуть використовуватися числові і символьні поля. У разі застосування функцій МАХ і MIN до символьних полів їх значення будуть трансльовані в ASCII-код. Мінімальному значенню функції відповідатиме символ алфавіту, що знаходиться ближче до його початку, максимального, - що знаходиться ближче до кінця.

Нижче приведений запит, що вибирає з таблиці Orders середнє значення ваги вантажу з поля Freight, мінімальне значення ваги вантажу, максимальне значення ваги вантажу, його сумарне значення і кількість вантажів, вага яких складає більше трьохсот одиниць. AVG(Freight) AS Середнє, MIN(Freight) AS Мін, MAX(Freight) AS Макс, SUM(Freight) AS Сумарне, COUNT(Freight) AS Кількість FROM OrdersFreight >300

Функція COUNT робить підрахунок всіх записів. Для того, щоб виключити повтори, слід використовувати оператора DISTINCT. Цей оператор розташовується перед назвою поля, усередині функції COUNT. Запит, демонструючий цей механізм, показаний нижче:COUNT(DISTINCT City) AS Кількість_міст FROM Customers

В ході виконання запиту з оператором DISTINCT було зафіксовано 69 записів. Без використання оператора - 91. Для виключення повторів при використанні функцій AVG і SUM теж може бути використаний цей оператор.

Оператор GROUP BY використовується для визначення полів, до яких можуть застосовуватися агрегатні функції. У випадку, якщо цей оператор явно не вказаний, всі поля, вказані у виразі SELECT, трактуються як аргументи агрегатних функцій. Поля, вказані як параметри оператора GROUP BY, стають такими, що групуються. Всі записи результуючого набору, що мають однакові значення групуючих полів, утворюють єдину групу. Далі до кожної такій групі буде застосована агрегатна функція. Фактично, оператор GROUP BY дає можливість об'єднувати поля і агрегатні функції в єдиному запиті.

Ілюструє вищесказане запит, що відшукує міста, в яких розташовані фірми, кількість цих міст і максимальне значення поштового індексу для фірми, розташованої в даному місті:City, COUNT(*) AS Кількість, MAX(PostalCode) AS Почтовий_індекс FROM Customers GROUP BY City

Легко відмітити, що поле City не входить в агрегатну функцію як параметр, тому його було оголошено з використанням оператора GROUP BY. В ході виконання запиту були вибрані міста, і для кожного міста була підрахована кількість входжень.

Цей приклад можна ускладнити. Можна створити запит, який одержує тільки ті міста, які повторюються в таблиці більше двох разів, і при цьому в кінцевий результат не повинне включатися місто Buenos Aires. Оператор WHERE в даному випадку використовувати не вийде, оскільки він працює тільки з окремими записами, а не з масивами. Доведеться використовувати оператора HAVING, який є аналогом оператора WHERE, але може працювати з агрегатними функціями. Сам запит буде досить сильно змінений:City, COUNT(*) AS Кількість, MAX(PostaTCode) AS

Почтовый_индекс FROM Customers Where City <> 'Buenos Aires' BY City HAVING COUNT (*) >=3

 

3.2.4 Сортування записів

Оператор ORDER BY використовується для впорядковування записів результуючого набору даних. Записи сортуються відповідно до порядку проходження полів і їх значень. Якщо сортування проводитиметься за збільшенням, то слід використовувати параметр ASC. Для сортування по убуванню використовується параметр DESC. Як приклад можна привести нескладний SQL- запитCompanyName,ContactName,City FROM CustomersBY City

Сортування записів проводиться по полю City.

До створеного запиту можна додати сортування по кількості міст у порядку убування записів:City, COUNT(*) AS Кількість, MAX(PostalCode) AS Почтовый_индекс FROM Customers Where City <> 'Buenos Aires'BY City HAVING COUNT (*) >=3BY Кількість DESC, City ASC

Потрібно звернути увагу на те, що як аргумент параметра ORDER BY була використана назва поля, оскільки його значення є результатом агрегатної функції COUNT. Для включення сортування по убуванню був вказаний параметр DESC, розташований після назви поля.

3.3 Багатотабличні запити

Як правило, при проектуванні таблиць в них прагнуть включати тільки ті поля, які однозначно пов'язані з даною суттю. Це робиться для того, щоб було простіше модифікувати базу даних і підтримувати її цілісність. У зв'язку з цим виникає необхідність створення багатотабличних запитів, тобто запитів, що використовують для формування результату даних з декількох таблиць.

 

.3.1 Об'єднання таблиць

У багатьох випадках потрібно одержувати дані з декількох таблиць і зводити їх в одну результуючу таблицю. Така операція називається об'єднанням таблиць. При об'єднанні проводиться скріплення полів різних таблиць. При цьому між полями встановлюються зв'язки за рахунок використання відповідних довідкових значень.

Після оператора FROM таблиці перераховуються через кому. Повне ім'я поля фактично складається з імені таблиці і самого поля, розділених крапкою. Якщо всі стовпці об'єднуваних таблиць мають різні імена, то до них можна звертатися безпосередньо, не указуючи ім'я таблиці, якій вони належать.

Для розгляду принципів роботи багатотабличних запитів слід створити простий приклад. Припустимо, необхідно дізнатися назви судів з вантажем, які відправила кожна компанія, вагу відправленого вантажу, дату його відправки, контактну особу і його телефонOrders.ShipName AS Судно, Orders.Freight AS

Вес_груза, Orders.OrderDate Дата_Отправки, Customers.ContactName, Customers.PhoneCustomers, OrdersCustomers.CustomerID=Orders.CustomerID

При виконанні запиту були вибрані поля тільки тих записів, у яких значення поля CustomerID співпадали. За допомогою цього поля були об'єднані і зв'язані дві таблиці.

Цей запит можна ускладнити. Припустимо, що необхідно одержати інформацію саме про ті судна, вантаж яких важив більше 500 тонн і був відправлений до періоду з 17.03.1998 по 17.07.1998:Orders.ShipName AS Судно, Orders.Freight AS Вес_груза, Orders.OrderDate AS Дата_Отправки, Customers.ContactName, Customers.PhoneCustomers, OrdersCustomers.CustomerID = Orders.CustomerID AND Freight > 500 AND.OrderDate BETWEEN '03.17.1998' AND '07.17.1998'

За допомогою цього механізму можна об'єднувати більше двох таблиць, указуючи пов’язуючі поля і умови відбору записів.

 

.3.2 Вкладені підзапити

Вкладені запити можуть використовуватися як додаткові умови відбору записів. Для того, щоб зрозуміти механізм роботи цієї умови, слід розглянути простий запит, в якому виводиться список назв судів, які обслужив співробітник на ім'я Steven Buchanan і дат їх відправки:ShipName AS Название_судна, OrderDate AS Дата_отправки FROM Orders WHERE EmployeeID IN

(SELECT EmployeeID FROM EmployeesFirstName = 'Steven' AND LastName = 'Buchanan'):

У цьому запиті оператор IN може бути замінений оператором рівності. Проте слід враховувати, що оператор IN повертає масив значень, а скалярний оператор рівності - тільки одне.

Виконання запитів з вкладеними підзапитами завжди починається з підзапиту, розташованого на самому нижньому рівні. У даному підзапиті відшукується індивідуальний номер співробітника EmployeelD по його імені і прізвищу. Основний запит приймає знайдене значення як параметр.

Можна ускладнити вкладений запит. У прикладі буде приведений запит, що відображає список співробітників, що обслужили більше дев'яноста суден:TitleOfCourtesy, FirstName, LastName FROM EmployeesEmployeeID IN

(SELECT EmployeeID FROM Orders GROUP BY EmployeeID(EmployeeID) > 100)BY FirstName, LastName

У вкладеному запиті проводиться відбір ідентифікаторів працівників, що зустрічаються в таблиці більше 90 разів.

3.3.3 Використання оператора EXISTS

Логічні оператори EXIST і NOT EXIST повертають значення True або False залежно від наявності записів, що задовольняють умові пошуку. Як правило, оператор EXISTS використовується з вкладеними запитами. Для ілюстрації принципів його застосування можна використовувати досить простий запитTitleOfCourtesy, FirstName, LastName FROM EmployeesEXISTS

(SELECT * FROM OrdersFreight > 1000)BY LastName

У підзапиті вибираються рядки, значення яких більше 1000. Оскільки подібні рядки існують, то оператору WHERE передається значення True і вираз SELECT вибирає відповідні записи.

Можна змінити умову, що накладається на полі Freight, і використовувати замість оператора EXISTS оператор NOT EXISTSTitleOfCourtesy.FirstName.LastName FROM EmployeesNOT EXISTS

(SELECT * FROM OrdersFreight > 2000)BY LastName

Результат виконання запиту буде аналогічний попередньому. Потрібно розібратися, чому так відбулося. Оператор NOT EXISTS поверне значення True тільки в тому випадку, якщо жоден запис не задовольнятиме заданій умові. Оскільки жодне судно не перевезло більш ніж 2 тисячі тонн вантажу, то жоден запис не буде вибраний.

3.3.4 Використання об'єднання UNION

Оператор UNION використовується для об'єднання результатів двох і більш запитів в єдиний набір полів і записів. Коли результати запитів піддаються об'єднанню, їх стовпці висновку повинні бути сумісні. Це означає, що всі запити повинні указувати однакове число стовпців в одному і тому ж порядку. І всі співпадаючі поля повинні мати один і той же тип. Це ілюструється простим запитом

SELECT CustomerID FROM CustomersCustomerID FROM Orders

В ході виконання запиту в результуючу таблицю були включені записи з двох таблиць.

4. РОЗРОБКА СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ЗАПАСАМИ МАТЕРІАЛЬНИХ РЕСУРСІВ ТОВ „ВІКОНДА”

4.1 Загальна характеристика технологічного процесу

Компанія «Віконда» займається збіркою металопластикових конструкцій з комплектуючих, одержуваних від різних постачальників. Після чого на фабриці проводиться збірка готових виробів, які через дилерську мережу реалізуються споживачам.

Завданнями розробленої нами системи є оптимізація управління закупівлями комплектуючих.

Рис. 4.1 Схема руху матеріальних ресурсів

 

4.2 Розробка схеми інформаційних потоків системи

Розроблена нами система складається з двох модулів. Перший з них реалізований в середовищі Delphi 7. Він призначений для збору статистичної інформації і формування початкових параметрів моделі.

Аналітичний модуль, побудований на основі багатопродуктової матричної ігрової моделі управління запасами, реалізований в середовищі MS Excel.

На даний момент в ТОВ „Віконда” упроваджена автоматизована система управління віконним підприємством. Система працює під управлінням клієнт-серверною СУБД Fire Bird. Завданням дипломної роботи є, використовуючи глобальну базу даних компанії, зібрати необхідні дані і експортувати їх в MS Excel для подальшого аналізу.

Рис. 4.2 Схема інформаційних потоків системи

4.3 Опис математичної моделі

Початковими параметрами ігрової моделі є:

K - розмір капіталу, який фірма має в своєму розпорядженні для вкладення в запаси;

Т - період планування, приймаємо рівним календарному місяцю;- витрати на зберігання продукції, виражені як відсоток від ціни одиниці продукції;- множник, що характеризує неодночасність поповнення запасів (0<r<1).

Місткість складу не є критичним чинником для компанії, тому даним параметром математичної моделі ми нехтуємо.

Відмітною особливістю роботи нашої компанії є те, що продукція реалізується в збірці, тому аналіз для кожної з груп тих, що комплектують проводиться окремо. Тому як початкові дані виступають наступні таблиці по кожній з груп комплектуючих.

Таблиця 4.1Таблиця початкових даних

№	Найменування комплектуючого	Ci	Ni	Si
1

Де:_i - ціна за одиницю і-го типу комплектуючого;_i - об'єм витрат і-го типу комплектуючого;_i - витрати на постачання комплектуючих на склад.

Список постачальників формується на основі вибірки з глобальної бази даних, значення коефіцієнтів ми вводимо уручну.

Таким чином, витрати на постачання комплектуючих на склад становить:

 (4.1)

 

Як гравці в ігровій моделі виступають фірма і природа - попит на конкретні види продукції. Фірма зацікавлена в мінімізації загальних витрат на доставку і зберігання запасів, а природа зацікавлена в зворотному - в нанесенні фірмі найбільшого збитку, тобто в максимізації загальних витрат.

Число і періодичності закупівель повинні задовольняти певним вимогам. Вони повинні вибиратися з набору бажаних (переважних) чисел. Якщо період планування приймається рівним одному місяцю, тобто він дорівнює 24 робочим дням, то повний допустимий переважний набір числа закупівель може скласти l=(24, 12, 8, 6, 4, 3, 2, 1). Цьому набору числа закупівель відповідатимуть періодичності закупівель R=(1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 24), які визначають періоди часу, через які здійснюються закупівлі партій товарів.

З урахуванням цих вимог модель управління запасами матиме вигляд:

 

 

          (4.2)

 

де:

 (4.3)

Матрицю H можна розглядати як платіжну матрицю парної антагоністичної гри. Кількість рядків відповідає числу найменувань тих, що комплектують в групі, кількість стовпців - числу стратегій (можливому варіанту кількості закупівель).

В якості метода вирішення ігри оберемо мінімаксний критерій.

Мінімаксний критерій (мінімакс) - один з критеріїв прийняття рішень в умовах невизначеності. Умовами невизначеності вважається ситуація, коли наслідки прийнятих рішень невідомі, і можна лише приблизно їх оцінити. Для ухвалення рішення використовуються різні критерії, завдання яких - знайти якнайкраще рішення що максимізувало можливий прибуток і що мінімізує можливий збиток.

Для цього в кожному стовпчику отриманої матриці знаходимо максимальне значення, в кожному рядку - мінімальне.

Елемент, який є мінімальним в своєму рядку і одночасно максимальним в своєму стовпці називається сідловою точкою. Якщо матриця має сідлову точку (тобто нижня ціна гри дорівнює верхній), то гра має рішення в чистих стратегіях: це - пара стратегій, пересічних в сідловій точці. Сама ж сідлова точка дає ціну гри.

Якщо рішення в чистих стратегіях не знайдене (сідлова точка відсутня), то здійснюється перехід до завдання лінійного програмування. Для цього використовується інструмент MS Excel „Пошук рішення”.

4.4 Модуль збору статистичної інформації

 

.4.1 Програмна реалізація

На рис. 4.3 представлений фрагмент структури взаємозв'язку таблиць глобальної БД, які беруть участь в зборі інформації.

Рис. 4.3 Фрагмент структури взаємозв'язку таблиць глобальної БД

З таблиці довідника груп комплектуючих ми беремо найменування групи. З довідника номенклатури комплектуючих - найменування і ціну за одиницю. З таблиці „Витрати комплектуючих” ми можемо одержати дані про витрати за календарний місяць. Одним з важливих параметрів моделі є вартість доставки. Для цього нам потрібні відомості про постачальників, які ми одержуємо з таблиць „Надходження комплектуючих” і „Довідник постачальників”.

Оскільки вартість доставки залежить від місця розташування постачальника, для кожного з них ми введемо свій коефіцієнт нормування z_i. Ці дані зберігаються в створеній нами локальній таблиці БД, яка має наступну структуру полів.

Рис. 4.4 Структура довіднику норміровочних коефіцієнтів

На рис. 4.5 зображений фрагмент алгоритму формування платіжної матриці.

Перебираємо записи таблиці - “Довідника груп тих, що комплектують”. Далі відбувається динамічне створення закладки, назва якої відповідає назві групи. Після цього динамічно створюємо об'єкт cxGrid - сітку для виведення даних. Формуємо і виконуємо SQL-запит, на підставі якого проводиться вибірка, і відображаємо інформацію на екрані.

Після закінчення циклу перебираємо записи створеного набору і довідника коефіцієнтів, нормувань. І, якщо знайдений код постачальника, відсутній в довіднику коефіцієнтів, нормувань, заносимо ім'я і код постачальника в таблицю.

Рис. 4.5 Фрагмент алгоритму формування платіжної матриці

Наведемо фрагмент програмного коду, що ілюструє цей алгоритм.

// Підключення до локальної бази даних.DatabaseName := '127.0.0.1:' + ExtractFilePath(Application.ExeName) + '\data\F.fdb';.Params.Text := 'user_name=sysdba' + chr(13) +

'password=masterkey' + chr(13) +

'lc_ctype=WIN1252';.Connected := True;

// Таблиця довіднику норміровочних коефіцієнтів.TableName:= 'SPNORM'; .Active:=true;

Application.Terminate;

end;

// Підключення до глобальної бази даних.DatabaseName := '127.0.0.1:' +(Application.ExeName) + '\data\WCglobal.fdb';.Params.Text := 'user_name=sysdba' + chr(13) +

'password=masterkey' + chr(13) +

'lc_ctype=WIN1252';.Connected := True;

// Таблиця довідника комплектуючих.TableName:= 'KOMLCAT';.Active:=true;

// Довідник номенклатури комплектуючих3.TableName:= 'KOMPL';3.Active:=true;

// Витрати комплектуючих.TableName:= ' RASHOD ';.Active:=true;

// Надходження комплектуючих.TableName:= ' PRIHOD';.Active:=true;

// Довідник постачальників

IBTable4.TableName:= ' POSTAV ';.Active:=true;;

// Динамічне створення та настройка властивостей компоненту PageControl

PageControl := TsPageControl.Create(Self); .Parent := Self;.Align:=alClient;:=0; // лічильник груп товарів.First; // перехід на перший запис

Перебираємо записи таблиці - “Довідника груп комплектуючих”

while not IBTable1.Eof do:=i+1;:= TIBQuery.Create(self); // динамічно створюємо компонент.Database:= IBDatabase2; // підключаємося до бази даних.SQL.Clear;

// Формуємо SQL-запит.SQL.Add(select kompl.name,kompl.cena,rashod.kol,postav.name from kompl,rashod,prihod,postav where (kompl.id=rashod.pidl) and (prihod.id=kompl.id) and (postav.id=prihod.pidp) and(kompl. pid='+inttostr(IBTable1.FieldValues['id'])+’)’);.Active:=true; // виконуємо SQL-запит:= TDatasource.Create(Self); // динамічно створюємо компонент - джерело даних.DataSet:=IBquery;High(Grid) < 0 then(Grid,1)(Grid,High(Grid)+1);:= TsTabSheet.Create(Self); // динамічне створення закладки.Caption := IBTable1.FieldValues['name']; // ім’я закладки - назва групи комплектуючих.PageControl := PageControl;

// Динамічне створення об’єкту cxGrid - таблиці для відображення результатів запиту[High(Grid)]:= TcxGrid.Create(Self);[High(Grid)].Parent:=TabSheet;[High(Grid)].Align:=alClient;

// Настройка властивостей динамічно створеного компонентуgrid[High(Grid)].Levels.Add do

_view:=TcxGridDBTableView.Create(TCxGrid(grid[High(Grid)]));

_view.DataController.DataSource:=DataSource;

_View.OptionsView.GroupByBox:=false;

_View.OptionsView.Navigator:=true;:=_view;;

// Динамічне формування стовпців таблиці:=_view.CreateColumn;.DataBinding.FieldName:= 'NAME';.Caption:='Наименование';.Width:=250;:=_view.CreateColumn;.DataBinding.FieldName:= 'CENA';.Caption:='Цена';:=_view.CreateColumn;.DataBinding.FieldName:= 'KOL';.Caption:='Расход';:=_view.CreateColumn;.DataBinding.FieldName:= 'PNAME';.Caption:='Поставщик';.Next; // перехід до наступного запису; // кінець циклу

Розглянемо фрагмент процедури, за допомогою якої платіжна матриця експортується в MS Excel.

e:=createoleobject('excel.application'); // створення об’єкту:=e.workbooks.add; // додавання робочої книги.First; i:=0;not IBTable1.Eof do // перебираємо усі записи довідника груп комплектуючих:=i+1;i<= workbook.sheets.count // якщо кількість існуючих в книзі аркушів не перевищує номер запису:=workbook.sheets[i]; // посилання на аркуш.name:= IBTable1.FieldValues['name']; // ім’я аркушу - назва групи комплектуючих// якщо необхідно додати аркуш:= workbook.sheets.add(after:=sheet); // створюємо новий аркуш.name:= IBTable1.FieldValues['name'];;.Next; // перехід до наступного запису;

Далі експортуємо в MS Excel вихідні дані.

// Формування заголовків

cell:=workbook.worksheets[1].cells[3,1]; // завдання робочого діапазону комірок

range:=workbook.worksheets[1].range[cell,cell];.horizontalalignment:=-4108; // вирівнювання по горизонталі по центру.verticalalignment:=-4108; // вирівнювання по вертикалі по центру.rowheight:=50; // установка товщини границь.font.size:=20; // розмір шрифту.font.bold:=true; // тип накреслення - «жирний».font.color:=clRed; // колір шрифту - червоний.interior.color:=rgb(160,240,240); //визначення кольору заливки комірки.value:='Сі'; // вивід тексту заголовка:=4; //номер строкиj:=1 to 3 do // вивід початкових данихj of // j - номер стовпця

: for i:=0 to cxGrid1DBTableView1.DataController.RecordCount-1 do

// перебираємо в циклі усі записи поточного набору даних

begin cell:=workbook.worksheets[1].cells[i,j]; // встановлюємо діапазон виводу даних

// встановлюємо параметри форматування комірок

range:=workbook.worksheets[1].range[cell,cell];

range.horizontalalignment:=-4108;.verticalalignment:=-4108;.columnwidth:=75;.font.bold:=true;.borders.linestyle:=1;.borders.weight:=3;

// виводимо значення.value:= cxGrid1DBTableView1.DataController.Values[i,j];;

: begin ...end; // аналогічним чином формуємо інші стовпці

end;

4.4.2 Опис інтерфейсу користувача

Після запуску на екрані з'являється вікно підключення до сервера, де необхідно ввести логін і пароль користувача (рис. 4.6). Після чого ми вибираємо із списку базу даних, на підставі якої формуватимемо початкові дані моделі. Це глобальна база даних, яка була зареєстрована в системі за допомогою IBExpert.

Рис. 4.6 Вікно підключення до серверу бази даних

Після цього ми приступаємо до процесу витягання даних. Натиснемо на кнопку «Сформировать таблицы». Як ми бачимо (рис. 4.7), на екрані з'явилися вкладки, кожна з яких відповідає групі комплектуючих.

Рис. 4.7 Робоче вікно системи на етапі формування таблиць

Також ми бачимо інформацію про ціну за одиницю, об'єм витрат комплектуючих і найменування постачальника. Натиснувши на кнопку «Ввод параметров» ми задаємо початкові дані моделі.

Рис. 4.8 Вікно вводу початкових даних

Також нам необхідно ввести коефіцієнти, нормувань, для кожного постачальника. Для цього необхідно натиснути кнопку «Ввод нормировочных коэффициентов». На екрані з’явиться наступне вікно (рис. 4.9).

Рис. 4.9 Вікно вводу коефіцієнтів

Після цього ми експортуємо платіжну матрицю в Excel.

4.5 Реалізація моделі управління запасами в середовищі MS Excel

Алгоритм реалізації багатопродуктової матричної ігрової моделі, засобами MS Excel полягає в наступному.

Платіжна матриця формується автоматично на основі вхідних даних моделі за допомогою модулю збору статистичної інформації і формування початкових параметрів моделі. При цьому кожній групі комплектуючих відповідає окремий аркуш. На рис. 4.10 наведений приклад автоматично сформованої робочої книги.

В наведеному на рис. 4.10 числовому прикладі платіжна матриця має особливий елемент 3578,31. Він є мінімальним в своєму рядку і одночасно максимальним в своєму стовпці. Такий елемент називається сідловой точкою.

Рис. 4.10 Робоча книга MS Excel зі сформованою платіжною матрицею

Якщо матриця має сідлову точку (тобто нижня ціна гри рівна верхньою), то гра має рішення в чистих стратегіях: це - пара стратегій, пересічних в сідловій точці. Сама ж сідлова точка дає ціну гри - в нашому прикладі вона рівна 3578,31.

З поданої інформації ми бачимо, що оптимальною стратегією буде закупівля комплектуючих партіями чотири рази на місяць. Гарантовані загальні витрати (сума стовпця оптимальної стратегії) становитимуть 9402,79 грн. Оптимальні об'єми закупівлі комплектуючих кожної групи ми бачимо в стовпці В. На окремому аркуші робочої книги ми маємо можливість здійснити контроль обмеження капіталу.

На основі отриманих результатів особа, що приймає рішення, може зробити висновок про те, чи треба збільшувати кількість коштів на придбання матеріальних запасів комплектуючих.

Рис. 4.11 Контроль обмеження капіталу

Якщо рішення в чистих стратегіях не знайдене, то здійснюється перехід до завдання лінійного програмування. Для цього в комірки вводяться додаткові змінні х, - початкові значення яких повинні бути рівні 1, а в строку 30 - добутки стовпця змінних і стовпців матриці Н. Таким чином, одержуємо початкову розрахункову таблицю для вирішення завдання лінійного програмування.

Рис. 4.12 Початкова розрахункова таблиця для завдання лінійного програмування

У меню „Сервис” вибирається пункт „Поиск решения” і у формі, що з'явилася (рис. 4.13), встановлюється напрям цільової функції, посилання на цільову комірку, посилання на комірки із змінними та задаються обмеження (рис. 4.14).

Рис. 4.13 Вікно „Поиск решения”

Натиснувши кнопку „Добавить” ми маємо в змозі додати обмеження значень комірок.

Рис. 4.14 Вікно „Добавление ограничения”

При цьому обмеження на позитивність значень змінних і умову лінійності моделі встановлюються формі, що з'являється при натисненні кнопки „Параметры” (рис. 4.15).

Рис. 4.15 Вікно „Параметры поиска решений”

Після натиснення кнопки „Выполнить” у формі „Поиск решения” MS Excel здійснює рішення задачі лінійного програмування і виводить повідомлення про результати.

Рис. 4.16 Вікно „Параметры поиска решений”

5. ЕКОНОМІЧНЕ ОБҐРУНТУВАННЯ ДОЦІЛЬНОСТІ РОЗРОБКИ ПРОГРАМНОГО ПРОДУКТУ

Метою даної дипломної роботи є розробка елементів автоматизованого робочого місця менеджера компанії „Віконда”. Відмінною особливістю розробки є те, що розроблене програмне забезпечення є інтегрованим в існуючу інформаційну систему компанії. Впроваджена на підприємстві інформаційна система розроблена компанією VSGroup, яка займається розробкою програмного забезпечення в сфері автоматизації віконного виробництва. Результатом виконання дипломної роботи є створення модулів, які доповнюють існуючу систему деякими додатковими функціональними можливостями.

Економічна доцільність розробки полягає в економії витрат порівняно з оплатою компанії VSGroup за удосконалення розробленої системи.

В ході розробки програмного продукту було використане програмне забезпечення Turbo Delphi 2006 Explorer та СУБД Fire Bird 2.1, яке є безкоштовним.

Аналітичний модуль, побудований на основі багатопродуктової матричної ігрової моделі управління запасами, реалізований в середовищі MS Excel.

Визначення витрат на створення програмного продукту

Оскільки середа розробки є безкоштовною, витрати на створення програмного продукту складаються з витрат по оплаті праці розробника програми і витрат по оплаті машинного часу при відладці програми:

З_спп=З^зп_спп +З^мв_спп

де:

З_спп - витрати на створення програмного продукту;

З^зп_спп - витрати на оплату праці розробника програми;

З^мв_спп - витрати на оплату машинного часу.

Витрати на оплату праці розробника програми (З^зп_спп) визначаються шляхом множення трудомісткості створення програмного продукту на середню годинну оплату програміста (з урахуванням коефіцієнта відрахувань на соціальні потреби):

З^зп_спп=t•T_час

Розрахунок трудомісткості створення програмного продукту

Трудомісткість розробки програмного продукту можна визначити таким чином:

t= t_o+ t_а+ t_б+ t_п+ t_д+ t_від,

де: _o - витрати праці на підготовку опису завдання;_а - витрати праці на розробку алгоритму рішення задачі;_б - витрати праці на розробку блок-схеми алгоритму рішення задачі;_п - витрати праці на складання програми по готовій блок-схемі;_д - витрати праці на підготовку документації завдання;_від - витрати праці на відладку програми на ЕОМ при комплексній відладці завдання.

Складові витрат можна виразити через умовне число операторів Q. У нашому випадку число операторів у відлагодженій програмі Q=1050.

Розрахунок витрат праці на підготовку опису завдань

Оцінити витрати праці на підготовку опису завдання не можливо, оскільки це пов'язано з творчим характером роботи, натомість оцінимо витрати праці на вивчення опису завдання з урахуванням уточнення опису і кваліфікації програміста:

t_o= Q•B/(75…85•K),

де:- коефіцієнт збільшення витрат праці унаслідок недостатнього опису завдання, уточнень і деякої недоробки, B=1,2…5;- коефіцієнт кваліфікації розробника, для тих, що працюють до 2 років K=0.8;

Коефіцієнт В приймаємо рівним 3.

Таким чином отримаємо:

t_o= 1050•2/(78•0,8) = 33,65 (люд-год).

Розрахунок витрат праці на розробку алгоритму

Витрати праці на розробку алгоритму рішення задачі:

t_а = Q/(60…75•K) _а = 1050/(70•0,8)=18,75 (люд-год).

Розрахунок витрат праці на розробку блок-схеми

Витрати праці на розробку блок-схеми алгоритму рішення задачі обчислимо таким чином:

t_б= Q/(60…75•K)_б = 1050/(71•0,8)=18,48 (люд-год).

Розрахунок витрат праці на складання програми

Витрати праці на складання програми по готовій блок-схемі обчислимо таким чином:

t_п= Q/(60…75•K)_п = 1050/(72•0,8)=18,23 (люд-год).

Розрахунок витрат праці на відладку програми

Витрати праці на відладку програми на ЕОМ при комплексній відладці завдання:

_від=1.5• t^A_від,

 

де t^A_від - витрати праці на відладку програми на ЕОМ при автономній відладці одного завдання;

^A_від= Q/(40…50•K)^A_від = 1050/(48•0,8)=27,34 (люд-год).

Звідси t_від=1.5•27,34=41,01 (люд-год).

Розрахунок витрат праці на підготовку документації

Витрати праці на підготовку документації по завданню визначаються:

_д= t_др+ t_до,

 

де:_др - витрати праці на підготовку матеріалів в рукопису;_до - витрати на редагування, друк і оформлення документації;

_др= Q/(150…200•K)_др = 1050/(180•0.8) = 7,29 (люд-год)_до=0.75•t_др

t_до =0.75•7,29=5,47 (люд-год)

Звідси:

_д=7,29+5,47=12,76 (люд-год).

Отже, загальну трудомісткість розробки програмного продукту можна розрахувати:

t= t_o+ t_а+ t_б+ t_п+ t_д+ t_від,= 33,65 +18,75 +18,48+18,23 +41,01+12,76 =142,88 (люд-год).

Розрахунок середньої зарплати програміста

Середня зарплата програміста в сучасних ринкових умовах може варіюватися в широкому діапазоні. Для розрахунку візьмемо середню годинну оплату праці програміста, яка складає Т_час=15 грн/година. Це означає, що вартість розробки буде становитиму 2143,2 грн.

Витрати на оплату праці програміста складаються із зарплати програміста і нарахувань на соціальні потреби.

Єдине соціальне нарахування становить 37,2%.

Тобто 2143,2 грн•37,2%=797,27 грн.

Звідси витрати на оплату праці програміста складають:

З^зп_спп= 2143,2+797,27= 2940,47 грн.

Витрати на оплату машинного часу

Витрати на оплату машинного часу при відладці програми визначаються шляхом множення фактичного часу відладки програми на ціну машино-години орендного часу:

З^мв_спп =С_час• t_еом,

де:

С_час - ціна машино-години, грн/год;_еом - фактичний час відладки програми на ЕОМ.

Розрахунок фактичного часу відладки

Фактичний час відладки обчислимо за формулою:

t_еом = t_п + t_до + t_від ;_еом =18,23 +5,47 +41,01 = 64,71 години

Розрахунок ціни машино-години

Ціну машино-години знайдемо по формулі:

С_год = З_еом/Т_еом,

 

де:

З_еом - повні витрати на експлуатацію ЕОМ на протязі року;

Т_еом - дійсний річний фонд часу ЕОМ, год/рік.

Розрахунок річного фонду часу роботи ПЕОМ

Загальна кількість днів в році - 365. Число святкових і вихідних днів - 114(10 святкових і 52•2- вихідні).

Час простою в профілактичних роботах визначається як щотижнева профілактика по 3 години.

Разом річний фонд робочого часу ПЕОМ складає:

Т_еом = 8•(365-114)-52•3=1852 год.

Розрахунок повних витрат на експлуатацію ЕОМ

Повні витрати на експлуатацію можна визначити по формулі:

З_еом = (З_зп+ З_ам+ З_ЕЛ+ З_дм+ З_пр+ З_ін),

де:

З_зп - річні витрати на заробітну плату обслуговуючого персоналу, грн/рік;

З_ам - річні витрати на амортизацію, грн/рік;

З_ЕЛ - річні витрати на електроенергію, споживану ЕОМ, грн/рік;

З_дм - річні витрати на допоміжні матеріали, грн/рік;

З_пр - витрати на поточний ремонт комп'ютера, грн/рік;

З_ін - річні витрати на інші і накладні витрати, грн/рік.

Амортизаційні відрахування

Річні амортизаційні відрахування визначаються по формулі:

З_ам=С_бал•Н_ам,

де: С_бал - балансова вартість комп’ютера, грн/шт.;

Н_ам - норма амортизації, %;

Н_ам =25%.

Балансова вартість ПЕОМ включає відпускну ціну, витрати на транспортування, монтаж устаткування і його відладку:

С_бал = С_рин +З_уст ;

де:

С_рин - ринкова вартість комп’ютеру, грн/шт.,

З_уст - витрати на доставку і установку комп'ютера, грн/шт;

Комп'ютер, на якому велася робота, був придбаний за ціною С_рин =5000 грн, витрати на установку і наладку склали приблизно 10% від вартості комп'ютера.

З_уст = 10%• С_рин

З_уст =0.1•5000=500 грн.

Звідси, С_бал = 5000 +500 =5500 грн./шт.,

а З_ам=5500•0.25= 1375 грн/год.

Розрахунок витрат на електроенергію

Вартість електроенергії, споживаної за рік, визначається по формулі:

З_ел = Р_еом • Т_еом • С_ел • А,

де:

Р_еом - сумарна потужність ЕОМ,

Т_еом - дійсний річний фонд часу ЕОМ, год/рік;

С_ел - вартість 1кВт•год електроенергії;

А - коефіцієнт інтенсивного використання потужності машини.

Згідно технічному паспорту ЕОМ Р_еом =0.22 кВт, вартість 1кВт•год електроенергії для споживачів С_ел =0.2436 грн., інтенсивність використання машини А=0.98.

Тоді розрахункове значення витрат на електроенергію:

З_ел = 0.22 • 1852• 0.2436• 0.30 = 29.78 грн.

Розрахунок витрат на поточний ремонт

Витрати на поточний і профілактичний ремонт приймаються рівними 5% від вартості ЕОМ:

З_тр = 0.05• С_бал

Розрахунок витрат на допоміжні матеріали

Витрати на матеріали, необхідні для забезпечення нормальної роботи ПЕОМ, складають близько 1 % від вартості ЕОМ:

З_вм =0.01• 5500 =55 грн.

Інші витрати по експлуатації ПЕОМ.

Інші непрямі витрати, пов'язані з експлуатацією ПЕОМ, складаються з вартості послуг сторонніх організацій і складають 5% від вартості ЕОМ:

З_пр = 0.05• 5500 =275 грн.

Річні витрати на заробітну плату обслуговуючого персоналу

Витрати на заробітну плату обслуговуючого персоналу складаються з основної заробітної плати, додаткової і відрахувань на заробітну плату:

З_зп = З^осн_зп +З^доп_зп +З^отч_зп.

 

Основна заробітна плата визначається, виходячи із загальної чисельності тих, що працюють в штаті:

З^осн_зп =12 •∑З^і_окл,

 

де:

З^і_окл - тарифна ставка і-го працівника в місяць, грн;

- кількість місяців.

У штат обслуговуючого персоналу повинні входити інженер-електронщик з місячним окладом 1800 грн. і електрослюсар з окладом 1500 грн. Тоді, враховуючи, що даний персонал обслуговує 20 машин, маємо витрати на основну заробітну плату обслуговуючого персоналу, які складуть:

З^осн_зп = 12•(1800+1500)/20=1980 грн.

Додаткова заробітна плата складає 60 % від основної заробітної плати:

З^доп_зп = 0.6 •1980 = 1188 грн.

Відрахування на соціальні потреби складають 37.2% від суми додатковою і основною заробітних плат:

З^отч_зп = 0,372•(1980+1188) = 1178.49 грн.

Тоді річні витрати на заробітну плату обслуговуючого персоналу складуть:

З_зп = 1980 +1188 +1178.49 = 4346.49 грн.

Повні витрати на експлуатацію ЕОМ в перебігу року складуть:

З_еом = 4346.49 + 1375+ 29.78 + 55 + 275+ 275= 6081.27 грн.

Тоді ціна машино-години часу, що орендується, складе

С_год = 6081,27 /1852 = 3.28 грн.

А витрати на оплату машинного часу складуть:

З^мв_спп =С_год•t_еом

З^мв_спп = 3 • 64,71= 194,13 грн.

Розрахунок економічного ефекту

З_спп=З^зп_спп +З^мв_спп

З_спп =2940,47 + 194,13 = 3134,6 грн.

Тобто собівартість програмного продукту 3134,6 грн.

А зараз визначимо ціну програмного продукту:

Ц = З_спп + Р,

Где Ц - ціна програмного продукту;

Р - 15% від витрат на створення програмного продукту.

Ц = 3134,6 + 470,19= 3604,79 грн.

Ціна програмного продукту дорівнює 3604,79 грн.

Середня ціна розробки модулю за вимогами клієнтів компанією VSGroup становить 4000 $.

Економія від використання розробки представлятиме:

,0 - курс долара Національного банку України

Е_К = $4000 * 8,0- 3604,79 = 28395,21 грн.

6. ОХОРОНА ПРАЦІ

Охорона праці - це система правових, соціально-економічних, організаційно-технічних, санітарно-гігієнічних і лікувально-профілактичних заходів та засобів, спрямованих на збереження життя, здоров’я і працездатності людини у процесі трудової діяльності.

Роботодавець - власник підприємства, установи, організації або уповноважений ним орган, незалежно від форм власності, виду діяльності, господарювання, і фізична особа, яка використовує найману працю.

Працівник - особа, яка працює на підприємстві, в організації, установі та виконує обов’язки або функції згідно з трудовим договором (контрактом).

Підвищена увага до проблем у всіх середовищах перебування пояснюється цілою низкою факторів. Одним з основних напрямків забезпечення безпеки людини, крім екологічних аспектів, залишається профілактика виробничого травматизму. Найважливішими причинами, що визначають необхідність удосконалювання сформованої системи забезпечення ОП на виробництві, є зміна змісту праці й умов її виконання, що, у свою чергу позначається на характері виробничого травматизму.

Закон України «Про охорону праці» визначає основні положення щодо реалізації конституційного права працівників на охорону їхнього життя й здоров’я в процесі трудової діяльності, на належні, безпечні й здорові умови праці, регулює при участі відповідних органів державної влади відносини між роботодавцем і працівником з питань безпеки, гігієни праці й виробничого середовища й установлює єдиний порядок організації охорони праці в Україні.

Законодавство про охорону праці складається з даного Закону, Кодексу законів про працю України, Закону України «Про загальнообов’язкове державне соціальне страхування від нещасного випадку на виробництві та професійного захворювання, які спричинили втрату працездатності», «Про охорону здоров'я», «Про забезпечення санітарного й епідеміологічного добробуту населення» та прийнятих відповідно до них нормативно-правових актів. Якщо міжнародним договором, згода на важливість якого надана Верховною Радою України, установлені інші норми, чим ті, які передбачені законодавством України про охорону праці, застосовуються норми міжнародного договору.

Правовою основою діяльності в галузі пожежної безпеки є Закон «Про пожежну безпеку» та інші законі України, ухвалені Верховною Радою України, укази й розпорядження Президента України, декрети, ухвали та розпорядження Кабінету Міністрів рішення органів виконавчої влади, місцевого та регіонального самоврядування прийняті в межах їх компетенції .

6.1 Аналіз шкідливих та небезпечних факторів

Під час роботи на комп'ютерах на працівників можуть впливати як фізичні, так і психофізіологічні небезпечні та шкідливі фактори. В таблиці 6.1 наведений перелік небезпечних чинників.

Таблиця 6.1Небезпечні та шкідливі чинники при роботі з ЕОМ

Найменування чинника		Дія на організм людини
Підвищена запиленість повітря робочої зони		Захворювання дихального апарату (риніт, бронхіт, фарингіт, трахеїт).
Підвищена або знижена температура повітря робочої зони, підвищена або знижена вологість повітря, підвищена або знижена рухливість повітря		Перегрів або переохолодження організму
Підвищений рівень шуму на робочому місці		Порушення роботи слухового апарату, нервово-психічні розлади
Підвищений рівень статичної електрики		Електричний удар
Підвищений рівень електромагнітних випромінювань		Головний біль, загальне погіршення стану, втрата пам'яті, хвороби Паркінсона і Альцгеймера, пригноблення статевої функції
Найменування чинника	Дія на організм людини
Незадовільна освітленість робочої зони, підвищена яскравість світла	Погіршення зору, підвищена стомлюваність, небезпека травматизму
Розумове перенапруження	Формування серцево-судинної патології (тахікардія, підвищення кров'яного тиску, зміна ЕКГ), погіршення функцій уваги, пам'яті, сприйняття
Перенапруження аналізаторів	Стомлення, що призводить до зниження уваги
Гіпокінезія (недостатня рухова активність людини)	Погіршення реактивності організму, підвищення емоційної напруги, формування серцево-судинної патології, зниження інтенсивності обмінних процесів, порушення постави.
Монотонність праці	Зниження збудливості аналізаторів, розсіювання уваги, зниження швидкості реакцій, швидке настання стомлення, підвищена захворюваність

Об'ємно-планувальні рішення будівель та приміщень для роботи з ПК мають відповідати вимогам ДСанПіН 3.3.2.007-98. Розміщення робочих місць з ПК у підвальних приміщеннях, на цокольних поверхах заборонено. Площа на одне робоче місце становить не менше ніж 6,0 м³, а об'єм - не менше ніж 20,0 м³.

Об'єктом дослідження є приміщення обчислювального центру. У приміщенні налічується два вікна. Довжина досліджуваного об'єкта становить 10.5 м, ширина 6.5 м, загальна площа приміщення становить 68.25 м². У досліджуваному об'єкті перебуває 4 робочих місця. Таким чином, на кожного співробітника в цьому приміщенні доводиться по 17.06 м², що відповідає встановленим нормам. Висота приміщення від підлоги до стелі становить 2.7 метри. Звідси, об'єм приміщення становить 184.28 м³, об’єм на одного робітника становить 46.07 м³, що теж відповідає встановленим нормам.

Приміщення із ПК оснащені аптечками першої медичної допомоги. При приміщеннях із ПК обладнані побутові приміщення для відпочинку під час роботи, кімната психологічного розвантаження. В кімнаті психологічного розвантаження слід передбачити встановлення пристроїв для приготування й роздачі тонізуючих напоїв, а також місця для занять фізичною культурою (СНіП 2.09.04. - 87).

Для розміщення робочих місць і обчислювальної техніки найбільш придатні приміщення з однобічним розміщенням світлових отворів, які обов'язково мають бути обладнані сонцезахисними пристроями шторами, жалюзями. Площа засклення не повинна перевищувати 25% від площі стіни з вікнами Для мінімізації засвічування від сонячних променів екранів ВТ вікна мають бути орієнтовані на північ (північний захід, північний схід).

Приміщення забезпечено відповідним оформленням інтер’єру, тому, що джерелом блиску можуть бути не тільки вікна, але і інші поверхні великої яскравості, в тому числі стеля, стіни, поверхні столів, шаф і навіть одяг персоналу. Тому все повинно мати невисокі коефіцієнти віддзеркалювання.

Вимоги до освітлення для візуального сприймання користувачами інформації з двох різних носіїв (з екрана ПК та паперового носія) різні. Надто низький рівень освітленості погіршує сприймання інформації при читанні документів, а надто високий призводить до зменшення контрасту зображення знаків на екрані. При 10 % зменшенні освітленості працездатність знижується на 1 %. Освітленість можна варіювати від 300 до 700 лк. Оптимальною освітленістю робочих приміщень для роботи з відеотерміналом є освітленість від 300 до 500 лк.

Освітлення робочого місця повинно бути змішаним (природним та штучним). Доцільно, щоб орієнтація світлових отворів для приміщення з ВДТ була на північ. Природне освітлення повинно здійснюватись у вигляді бічного освітлення та відповідати нормальним рівням за СНіП 11-4-79 ”Природне та штучне освітлення. Норми проектування”.

Слід передбачити наявність сонцезахисних засобів, що знижують перепади яскравостей між природним світлом та свіченням екрана ЕОМ. Необхідно використовувати плівки з металізованим покриттям або жалюзі з вертикальними ламелями, що регулюються. Світлорозсіюючі штори повинні мати коефіцієнт відбивання 0,5-0,7.

Для нейтралізації зарядів статичної електрики в приміщенні, де виконується робота на комп'ютерах, в тому числі на лазерних та світлодіодних принтерах, рекомендується збільшувати вологість повітря за допомогою кімнатних зволожувачів. Не рекомендується носити одяг з синтетичних матеріалів. За результатами виміру електромагнітних випромінювань встановлено, що максимальна напруженість електромагнітного поля на кожусі відеотермінала становить 3.6 В/м, однак у місці знаходження оператора її величина відповідає фоновому рівню (0.2-0.5 В/м); градієнт електростатичного поля на відстані 0.5м менш 300 В/см є в межах припустимого.

Оптимальні та припустимі мікрокліматичні параметри у приміщеннях повинні враховувати специфіку технологічного процесу при використанні ПК. Зокрема, технічні умови експлуатації багатьох типів комп'ютерів містять допустимі робочі діапазони параметрів мікроклімату:

·        температура повітря має знаходитись в межах від 10 до 35°C;

·        відносна вологість має знаходитися в межах до 60 %.

За даними ВООЗ, оптимальні значення температури у приміщенні становлять 19-23 °C, відносна вологість повітря - 55 %, швидкість руху повітря не повинна перевищувати на рівні обличчя 0,1 м/с. При відчутному нагрівання поверхонь (більше 45°C), контактуючих з людиною, передбачаються засоби охолодження або ізоляції. Особлива увага приділяється шляхом відводу повітря, щоб виключити перегрівання або протяг.

Згідно з діючими в нашій країні нормативними документами (СН 4088-86 Мікроклімат виробничих приміщень”, ГОСТ 12.1.005-88) у холодний період року:

·        температура повітря повинна складати 22-24°C;

·        швидкість його руху - 0,1 м/с;

·        відносна вологість повітря - 40-60 %.

В теплу пору року:

·        температура повітря дорівнює 23-25 °C;

·        швидкість його руху - 0,1-0,2 м/с;

·        вологість - 40-60 %.

Температура повітря може коливатися від 22 до 26 °C при збереженні інших параметрів мікроклімату у вказаних вище межах.

Для пониження рівня шумів в приміщенні використовують наступні заходи:

. Одним з головних джерел шуму є автотранспорт, що рухається на вулиці, тому для його пониження використовуються звукоізоляційні пластикові вікна.

. Для зниження ефекту від шумів, що створюються усередині приміщення стелі і стіни покриті спеціальними звукопоглинальними матеріалами.

. Основним джерелом шуму в ПЕОМ є встановлені в системному блоці вентилятори, тому використовується така система охолоджування, яка створювала б мінімум шуму - вентилятори більшого діаметру та пасивне охолоджування усередині ПЕОМ.

. Використання безшумної клавіатури і миші, сучасних периферійних пристроїв (принтер, сканер), що значно тихіше раніше випущених моделей.

Все устаткування, використовуване в обчислювальному центрі при дотриманні елементарних вимог електробезпечності виключає можливість поразки електричним струмом. Для виключення можливого короткого замикання й поразки електрострумом у лабораторії застосовується устаткування й розетки із захисним заземленням. Для забезпечення безпеки при перевантаженнях живильної мережі на уведенні електропроводки в приміщення встановлений розподільний щит з автоматичними вимикачами С-16, які автоматично розмикають ланцюг при перевищенні силою струму значення 16 А.

6.2 Заходи щодо нормалізації шкідливих і небезпечних факторів

Для забезпечення нормальних метеоумов в обчислювальному центрі встановлений кондиціонер, що постійно підтримує задані кліматичні параметри в робочому просторі. У зимовий період у доповненні до центрального опалення використаються електрообігрівачі масляного типу. У літній період при зниженні в повітрі кількості водяної пари (низкою вологості повітря) застосовується зволожувач повітря.

Для зменшення негативної дії негативних іонів застосовується кондиціонер з іонізатором, що нейтралізує дію негативних іонів і наповнює приміщення благотворно впливають на організм людини позитивними аероіонами.

Основними джерелами шумів в приміщенні, де робота здійснюється за допомогою ПЕОМ, є шум від самих ПЕОМ, розмова людей, система кондиціонування, шум від працюючої друкарської техніки і шум з вулиці, коридору.

Рівні звуку та еквівалентні рівні звуку у приміщеннях, де працюють програмісти, та оператори ЕОМ не перевищує 50 дБА, що відповідає нормам СН 3223-85.

Як джерела загального освітлення використаємо лампи типу ЛБ і ДРЛ із індексом передачі кольору не менш 70 (R>70), як світильники - установки з переважно відбитим або розсіяним світлом. Світильники загального освітлення розташовуємо над робочим столом у рівномірно прямокутному порядку.

Для запобігання відблисків екрана дисплея прямими світловими потоками застосовуємо світильники загального призначення, розташовані між рядами робочих місць. При цьому лінії світильників розташовуються паралельно світлоприйому. Освітлювальні установки забезпечують рівномірну освітленість за допомогою приглушеного або неуважного світлорозподілу.

Для виключення відблисків застосовуємо спеціальні фільтри для екранів, захисні козирки або розташовувати джерела світла паралельно напрямку погляду на екран монітора по обидва боки. Місцеве освітлення забезпечується світильниками, установленими безпосередньо на стільниці або на його вертикальній панелі, а також вмонтованими в козирок пульта. Джерела світла стосовно робочого місця маємо у своєму розпорядженні такий образ, щоб виключити влучення в очі прямого світла. При природному освітленні необхідно застосовувати сонцезахисні засоби, що знижують перепади яскравості між природним світлом і світінням екрана дисплея. При такому засобі, використаємо регульовані жалюзі.

На сьогоднішній день основним засобом захисту від електромагнітних випромінювань, що застосовуються в обчислювальній техніці є екранування джерел випромінювання. Сьогодні всі електронні пристрої, що випускаються, а також блоки живлення мають корпус, виконаний зі спеціального матеріалу, що практично повністю затримує проходження електромагнітного випромінювання. Застосовуються також спеціальні екрани, що зменшують ступінь впливу електромагнітних і рентгенівських променів на оператора.

Для зниження електромагнітного впливу на людину-оператора використовуються також раціональні режими роботи, при яких норма роботи з електронними приладами не повинна перевищувати 50 % робочого часу.

Для запобігання створенню значної напруженості та захисту від статистичної електрики у приміщеннях з ПЕОМ використовують нейтралізатори та зволожувачі повітря. Всі ПЕОМ заземлені. Підлога має антистатичне покриття. Захист від статичної електрики проводиться згідно з санітарно-гігієнічними нормами напруженості електричного поля, які є допустимими. Ці рівні не перевищують 20 кВ протягом години (ГОСТ 12.1045-84).

Наведемо розрахунок параметрів захисного заземлення. Мета розрахунку - перевірити правильність вибору елементів занулення в умовах обчислювального центру. При цьому задаються наступні вихідні дані: фазна напруга, матеріал і перерізи фазних і нульових провідників, тип проводки і запобіжників та ін.

Таблиця 6.2. Вихідні дані для виконання розрахунку

Параметри провідників схеми заземлення				Фазна напруга, В	Коефіцієнт кратності струму розмикання	Розрахунковий опір трансформатора, Ом
Довжина провідників (фазового і нульового), м	Матеріал провідника	Діаметр провідників, мм	Відстань між фазовим і нульовим провідниками, мм
21	мідь	1.4	8	220	3	1.05

Струм короткого замикання розраховується за формулою:

 (6.1)

де R_ф, R_н - активні опори фазного і нульового проводів відповідно; ∙X_в - зовнішній індуктивний опір петлі „фаза-нуль”; _Т /3 - розрахунковий опір трансформатора (за умовою - 1,05 Ом).

Для проводів із кольорових металів опір провідників визначається за формулою:

                                                                                      (6.2)

де с - питомий опір матеріалу провідника, l - довжина провідника, м;- площа поперечного перерізу провідника, мм².

Для алюмінію с = 0,01175, отже:

R = 0,01175∙21/ ((1.4/2)² ∙3,14)= 1,54 Ом.

Зовнішній індуктивний опір петлі „фаза - нуль”:

                                                      (6.3)

де D і d - відстань між проводами і діаметр проводу відповідно;

l·X_B = 21 · 0,126 · ln(2·8/1,4) = 6,446 Ом.

Визначимо струм однофазного короткого замикання:

А.

Визначимо розрахункову кратність струму замикання:

                           (6.4)

Ін = 29,32/3 = 9,77 A

Напруга буде максимальною при струмі, який дорівнює струму короткого замикання:

U_{дот max} = І_кз∙R_н, В                 (6.5) _{дот max} = 29,32 ∙ 0,16 = 4,7 В.

Таким чином, струм короткого замикання становить 29,32 А, напруга дотику 4,7 В, що не перевищує допустиму напругу дотику 42В. В результаті розрахунків було встановлено, що умови електробезбеки повністю виконуються.

6.3 Пожежна безпека

По класифікації приміщень з ПЕОМ по пожежній небезпеці відносяться до категорії В (СНіП 2.09.02-85), що характеризуються наявністю твердих горючих і важко горючих речовин і матеріалів, а також легкозаймистих матеріалів.

Технологічні об’ємні підлоги виконують з негорючих або тяжко горючих матеріалів з межею вогнестійкості не менше 0,5 год. Підпільні простори під об’ємними підлогами відділяють негорючими перегородками з межею вогнестійкості не менше 0,75 год. на ділянки площею не більш 250 м².

В системі заходів, направлених на охорону державної і особистої власності громадян, відвертання впливу на людей небезпечних чинників пожежі і вибуху, питання пожежної і вибухової безпеки займають важливе місце.

В електронно-обчислювальній техніці пожежну небезпеку створюють прилади, що нагріваються, електро- і радіотехнічні елементи. Вони нагрівають навколишнє повітря і близько розташовані деталі і провідники. Все це може призвести до займання означених елементів, руйнування ізоляції і короткого замикання.

Для гасіння пожеж передбачена наявність первинних засобів пожежогасіння (згідно «Правил пожежної безпеки в Україні»), таких як пожежні крани із брезентовими рукавами, пожежні щити. В кожній кімнаті знаходяться вуглекислотні вогнегасники вогнегасники ОУ-5, ОУ-10 перевагою яких є висока ефективність гасіння пожежі, збереження електронного обладнання, діелектричні властивості вуглекислого газу, що дозволяє використовувати ці вогнегасники навіть у тому випадку, коли не вдається знеструмити електроустановку відразу.

Вогнегасники допускаються до експлуатації якщо їхні технічні характеристики відповідають нормативним значенням, встановленим експлуатаційно-технічною документацією. Зменшення змісту вогнегасячої речовини і тиску у вогнегасниках не повинне перевищувати 10 % від встановленого номінального значення.

При розміщенні вогнегасників виключений безпосередній вплив на них сонячних променів, опалювальних і нагрівальних пристроїв. За конструкцією, матеріалами, методами контролю, умовами змісту, обслуговуванням вогнегасники повинні відповідати вимогам „Правил пристрою і безпечної експлуатації судин, що працюють під тиском”. Засоби гасіння загорання й пожежі, які можуть бути ефективно використані в початковій стадії пожежі: внутрішні пожежні крани, вогнегасники, пісок.

Для виявлення пожеж в приміщенні встановлені датчики, що спрацьовують при появі диму, підвищенні температури і відкритого вогню. Для успішного гасіння пожежі велике значення має швидке виявлення пожежі та своєчасний виклик пожежних підрозділів до місця пожежі. Пожежний зв’язок і сигналізація можуть бути спеціального або загального призначення, радіозв’язком, електричною пожежною сигналізацією (ЕПС), сиренами. ЕПС є найбільш швидким та надійним засобом сповіщення про виниклу пожежу. В залежності від схеми з’єднання розрізнюють променеві (радіальні) та шлейфні (кільцеві) системи ЕПС. В кімнаті з ПЕОМ розміщений сповіщувач (датчик) тепловий легкоплавкий. При збільшенні температури легкоплавкий сплав розплавляється і пружинячі пластинки, розмикаючись, вмикають ланцюг сигналізації.

У приміщенні знаходитися розроблений і розміщений на видному місці план евакуації людей і матеріальних цінностей при пожежі, з яким ознайомлені працівники підприємства.

ВИСНОВКИ

Відомо, що в основі будь-якої економіки, лежить принцип збалансованості: все те, що вироблене в одній з ланок логістичного ланцюга взаємозв'язків може бути використано в другом, і навпроти, те, що потрібно для однієї з ланок, повинно бути проведено іншим. Таким чином, принцип збалансованості є принцип рівності постачань і попиту в будь-якому ланцюзі взаємозв'язку.

Проте збалансованість ніколи не є абсолютною: планування прагне забезпечити її лише в середньому за часом і, як правило, в середньому по безлічі товарів. Абсолютна рівність постачань і попиту неможлива через наявність чинників невизначеності, проте, вона в тій чи іншій мірі виявляється, причому прояви тим більше істотні, чим менше інтервал між прийняттями рішень про хід виробництва в порівнянні з періодом планової збалансованості. Отже, в ланцюзі логістичних взаємозв'язків неминуча незбалансованість, і, отже, виникнення запасів або заборгованість в постачаннях.

Незбалансованість практично завжди є заданою метою. Для її забезпечення необхідно управляти постачаннями або попитом, або тим і іншим одночасно. То як управляти, залежить від можливостей управління, а ці можливості розрізняються в ланцюзі взаємозв'язків різних рівнів.

У процесі виконання дипломної роботи було розроблено систему, яка складається з двох модулів. Перший з них реалізований в середовищі Delphi 7. Він призначений для збору статистичної інформації і формування початкових параметрів моделі.

Для створення додатків в Delphi використовується об'єктно-орієнтований підхід, що базується на застосуванні різних компонентів (візуальних і не візуальних), що забезпечує необмежену розширюваність і масштабованість. Delphi дозволяє розробнику швидко створювати і вільно поширювати додатки, що працюють істотно швидше і надійніше за попереднє покоління програмних продуктів, які будувалися за допомогою систем розробки, заснованих на коді, що інтерпретується.

Таким чином, середовище програмування Delphi є одним з визнаних лідерів серед візуальних систем програмування і могутнім інструментом для створення прикладних програмних систем.

Аналітичний модуль, побудований на основі багатопродуктової матричної ігрової моделі управління запасами, реалізований в середовищі MS Excel.Excel - одна з найпопулярніших програм, призначених для роботи з електронними таблицями. Це простій, зручний і ефективний інструмент, що дозволяє вирішувати широкий круг прикладних завдань, у тому числі і економічних.

Крім величезного числа вбудованих функцій і алгоритмів, що дозволяють вирішувати щонайширший круг математичних, статистичних, фінансово - економічних і інших завдань, MS Excel підтримує мову Visual Basic for Application (VBA) - стандартна макромова, вживана для розширення функціональних можливостей основного додатку.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1.  Букан Дж., Кенигсберг Э. Научное управление запасами. - М.: Наука, 1967.

2.       Вітлінський В.В. Машинна обробка інформації по управлінню запасами з урахуванням ризику // Машинна обробка інформації. - К.: КДЕУ, 2005. - Вип. 56. - С. 126-130.

.        Глинский Я.Н., Анохин В.Е., Ряжская В.А. Turbo Pascal 7.0 и Delphi. Учебное пособие. - СПб.: ДиаСофтЮП, 2003.

.        Давыдов. Э.Г. Методы и модели теории антагонистических игр. - М.: МГУ, 1978.

.        Дарахвелидзе П.Г., Марков Е.П. Delphi - среда визуального программирования. - СПб.: BHV- Санкт-Петербург, 2009.

.        Климова Л.М. "Delphi 7. Самоучитель. - М.: ИД КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005.

.        Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. - М.: Наука, гл. ред. физ.-мат. литературы, 1970.

.        Козлов А. В. Теория игр как один из методов управления выпуском продукции фирмы в рыночной экономике // Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей: Труды VI Международной научно-практической конференции. - СПб.: Нестор, 2007. - С.145-148.

.        Кузин Е.С. Концепция информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных информационных систем. - Информационные технологии, №1, 2000.

.        Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. - М.: Наука. -1977.

.        Мадрел Тео. Разработка пользовательского интерфейса/ Пер. с англ. - М.:ДМК, 2001.

.        Мирзоахмедов Ф.М. Математические модели и методы управления производством с учетом случайных факторов. - К.: Наук. думка, 2007.

.        Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. - М.:ИЛ, 1960.

.        Ногин В.Д., Протодьяконов И.О., Евлампиев И.И. Основы теории оптимизации. - М.: Высшая школа, 1986.

15.     Первозванская Т.Н., Первозванский А.А. Элементы теории управления запасами. - Л.: 1983.

.        Петраков Н.Я., Ротарь В.И. Фактор неопределенности и управление экономическими системами. - М.: Наука, 1985.

.        Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето - оптимальные решения многокритериальных задач. - М: Наука, 1982.

18.     Ревнич Ю.В. Нестандартные приемы программирования на Delphi. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

.        Рыжиков Ю.И. Управление запасами. - М.: Прогресс, 1989.

.        Феклисов Г.И. Математическое обеспечение систем управления запасами. - М.: Наука, 2010.

.        Харальд Е. Фирон, Майкл Р. Линдере. Управление снабжением и запасами. - СПб.: Полигон, 1999.

.        Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. - М.: Сов. радио, 1974.

23.     Ястремський О.І. Основи теорії економічного ризику: Навч. посібник для студентів екон. спец. навч. закладів. - К.: «АртЕк», 1997.

24.     j@alba.ua <mailto:j@alba.ua> - адрес автора

.        Gibbons R. Game Theory for Applied Economists / Gibbons R. - Princeton: Princeton University Press, 1992.

.        Myerson R. Game theory: Analysis of conflict / Myerson R. - Cambridge: Harvard University Press, 1991.

.        Rubinstein A. Experience from a course in game theory: pre- and post- class problem sets as a didactic device / Rubinstein A. // Games and Economic Behavior. - 1999.

.        <http://algolist.manual.ru> // Исходные коды и книги по алгоритмам

.        <http://www.delphisources.ru> // Программирование на Delphi

.        <http://www.delphimaster.ru> // Мастера Delphi

.        <http://www.delphikingdom.ru> // Королевство Delphi. Виртуальный клуб программистов