Метод формування управління в системах масового обслуговування з урахуванням імовірнісного характера попиту

Автор(и)

  • Igor Lutsenko Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського вул. Першотравнева, 20, м. Кременчук, Україна, 39600, Україна https://orcid.org/0000-0002-1959-4684
  • Illia Dmytriiev Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0001-8693-3706
  • Nina Avanesova Харківський національний університет будівництва та архітектури вул. Сумська, 40, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0003-3636-9769
  • Iryna Semenyshyna Подільський державний аграрно-технічний університет вул. Шевченка, 13, м. Кам’янець-Подільський, Україна, 32300, Україна https://orcid.org/0000-0001-9300-8914
  • Zhanna Rozhnenko Криворізький національний університет вул. Віталія Матусевича, 11, м. Кривий Ріг, Україна, 50027, Україна https://orcid.org/0000-0002-3906-4728
  • Oleg Danileyko Криворізький національний університет вул. Віталія Матусевича, 11, м. Кривий Ріг, Україна, 50027, Україна https://orcid.org/0000-0002-9011-2318

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.157201

Ключові слова:

оптимальне керування, прогнозування попиту, прогнозування, страховий запас, формула ефективності

Анотація

Системи масового обслуговування (СМО) відносяться до класу систем, якість управління яких не можна оцінювати в режимі реального часу. Тобто, на етапі формування управління неможливо використовувати методи класичної пошукової оптимізації.

Сформована практика формування управління передбачає збір ретроспективних даних, необхідних для моделювання операційного процесу з метою вибору оптимального значення управління шляхом визначення необхідних параметрів. До таких параметрів належать: вид моделі прогнозування, розмір горизонту планування, інтервалу прогнозування. Всі ці параметри є ступенями свободи пошукової оптимізації. Після визначення цих параметрів процес моделювання повторюється для різних значень зміщення прогнозного значення попиту в область більш великих позитивних значень. Таке зміщення призводить до підвищення рівня запасів СМО і зниження ймовірності виникнення дефіциту продукції.

Ефективність процесу знижують як страхові запаси, так і дефіцит продукції. Однак практика показала, що деякий зсув управління в сторону підвищення рівня запасів підвищує ефективність управління.

Завдання управління запасами СМО полягає в тому, щоб обґрунтувати вибір параметрів управління в процесі циклічного моделювання операційного процесу на безлічі ретроспективних даних.

Незважаючи на тривалу історію питання, на сьогодні не існує методу, використання якого дозволяє отримати управління, параметри якого можна вважати обґрунтованими. Це пов'язано з тим, що на початковому етапи оптимізації параметри управління визначаються не шляхом дослідження якості економічних моделей операційного процесу, а дослідженням якості кількісних моделей з використанням статистичних критеріїв.

З метою розвитку теорії і методів управління розроблена економічна модель неузгодженою операції. Запропонована модель враховує результат взаємодії процесів каналу буферизації з процесами клієнтського каналу задоволення споживчого попиту,  фактора інформаційного впливу маркетингових технологій на внутрішнього і зовнішнього споживача.

Структура моделі операції пройшла процедуру валідації на предмет несуперечності в процесі порівняння надлишкових та дефіцитних операцій.

Процедура оціночної оптимізації процесу, що моделюється, показала можливість визначення оптимальних параметрів управління за критерієм максимуму показника ефективності операційного процесу

Біографії авторів

Igor Lutsenko, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського вул. Першотравнева, 20, м. Кременчук, Україна, 39600

Доктор технічних наук, професор

Кафедра інформаційно-управляючих систем

Illia Dmytriiev, Харківський національний автомобільно-дорожній університет вул. Ярослава Мудрого, 25, м. Харків, Україна, 61002

Доктор економічних наук, професор

Кафедра економіки і підприємництва

Nina Avanesova, Харківський національний університет будівництва та архітектури вул. Сумська, 40, м. Харків, Україна, 61002

Доктор економічних наук, професор

Кафедра фінансів та кредиту

Iryna Semenyshyna, Подільський державний аграрно-технічний університет вул. Шевченка, 13, м. Кам’янець-Подільський, Україна, 32300

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра математичних дисциплін і моделювання

Zhanna Rozhnenko, Криворізький національний університет вул. Віталія Матусевича, 11, м. Кривий Ріг, Україна, 50027

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра електромеханіки

Oleg Danileyko, Криворізький національний університет вул. Віталія Матусевича, 11, м. Кривий Ріг, Україна, 50027

Старший викладач

Кафедра електромеханіки

Посилання

  1. Executive leadership course (1963). Englewood Cliffs, 808.
  2. Gavrilov, D. A. (2002). Upravlenie proizvodstvom na baze standarta MRP II. Sankt-Peterburg: Piter, 320.
  3. Drucker, P. F. (2009). Management: Tasks, Responsibilities, Practices. Harper Collins, 864.
  4. Zaycev, Yu. P. (1975). Issledovanie operaciy. Moscow: Vysshaya shkola, 320.
  5. Lutsenko I. Optimal control of systems engineering. development of a general structure of the technological conversion subsystem (Part 2) // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2015. Vol. 1, Issue 2 (73). P. 43–50. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.36246
  6. Fedoseev, V. V., Garmash, A. N., Dayitbegov, D. M., Orlova, I. V., Polovnikov, V. A. (1999). Ekonomiko-matematicheskie metody i prikladnye modeli. Moscow: YUNITI, 391.
  7. Boulaksil, Y. (2016). Safety stock placement in supply chains with demand forecast updates. Operations Research Perspectives, 3, 27–31. doi: https://doi.org/10.1016/j.orp.2016.07.001
  8. Ilyina, T. A. (2013). Determining the optimal level of inventory of material and technical resources in an industrial plant. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Ekonomicheskie nauki, 1, 59–66.
  9. Skochinskaya, V. A. (2007). Methods for calculation of reserve stock volume taking into account significance of material resources. Vestnik BNTU, 5, 52–57.
  10. Kölling, A. (2018). Asymmetries in labor demand: Do loss aversion and endowment effects affect labor demand elasticities on the establishment level? The Journal of Economic Asymmetries, 18, e00098. doi: https://doi.org/10.1016/j.jeca.2018.e00098
  11. Atamanchuk, Yu. S., Pasenchenko, Yu. A. (2016). Modeling of enterprise's inventory management with allowance for uncertain demand. Aktualni problemy ekonomiky ta upravlinnia, 10. Available at: http://ela.kpi.ua/jspui/handle/123456789/22508
  12. Hubrich, K., Skudelny, F. (2016). Forecast Combination for Euro Area Inflation – A Cure in Times of Crisis? Finance and Economics Discussion Series, 2016 (104). doi: https://doi.org/10.17016/feds.2016.104
  13. Lee, T. H., Adams, G. E., Gaines, W. M. (1968). Computer process control: Modeling and Optimization. Wiley, 386.
  14. Wu, H. (2009). The lean manufacture research in environment of the supply chain of modern industry engineering. 2009 16th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management. doi: https://doi.org/10.1109/icieem.2009.5344586
  15. Green, C. G., Martin, R. D. (2017). Robust Detection of Multivariate Outliers in Asset Returns and Risk Factors Data. SSRN Electronic Journal. doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.3046092
  16. Guler K., Ng P. T., Xiao Z. Mincer-Zarnowitz quantile and expectile regressions for forecast evaluations under aysmmetric loss functions // Journal of Forecasting. 2017. Vol. 36, Issue 6. P. 651–679. doi: https://doi.org/10.1002/for.2462
  17. Dianawati, F., Surjandari, I., Nafitri, R. (2012). Forecasting Methods for Determining the Level of Safety Stock in Electronic Industry. Industrial Engineering: Innovative Networks, 359–366. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2321-7_40
  18. Agalarov, Ya. M., Shorgin, V. S. (2017). About the problem of profit maximization in g/m/1 queuing systems with threshold control of the queue. Informatics and Applications, 11 (4), 55–64. doi: https://doi.org/10.14357/19922264170407
  19. Outamazirt, A., Barkaoui, K., Aissani, D. (2018). Maximizing profit in cloud computing using M/G/c/k queuing model. 2018 International Symposium on Programming and Systems (ISPS). doi: https://doi.org/10.1109/isps.2018.8379008
  20. Strzęciwilk, D., Zuberk, W. M. (2018). Modeling and Performance Analysis of Priority Queuing Systems. Springer Series on Chemical Sensors and Biosensors, 302–310. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91186-1_31
  21. Sevastianov, L. A., Vasilyev, S. A. (2017). Large-scale queuing systems and services pricing. 2017 9th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). doi: https://doi.org/10.1109/icumt.2017.8255186
  22. Bahareh, A., Nadia, B. (2014). Determining supply chain safety stock level and location. Journal of Industrial Engineering and Management, 10 (1), 42–71. doi: https://doi.org/10.3926/jiem.543
  23. Lutsenko, I. (2016). Definition of efficiency indicator and study of its main function as an optimization criterion. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (2 (84)), 24–32. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.85453
  24. Lutsenko, I. (2015). Identification of target system operations. Development of global efficiency criterion of target operations. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (2 (74)), 35–40. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.38963
  25. Lutsenko, I., Vihrova, E., Fomovskaya, E., Serdiuk, O. (2016). Development of the method for testing of efficiency criterion of models of simple target operations. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (80)), 42–50. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.66307
  26. Lutsenko, I., Fomovskaya, E., Oksanych, I., Vikhrova, E., Serdiuk, O. (2017). Formal signs determination of efficiency assessment indicators for the operation with the distributed parameters. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (85)), 24–30. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.91025
  27. Lutsenko, I., Fomovskaya, E., Oksanych, I., Koval, S., Serdiuk, O. (2017). Development of a verification method of estimated indicators for their use as an optimization criterion. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (86)), 17–23. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.95914
  28. Lutsenko, I., Fomovskaya, O., Vihrova, E., Serdiuk, O., Fomovsky, F. (2018). Development of test operations with different duration in order to improve verification quality of effectiveness formula. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (91)), 42–49. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.121810
  29. Lutsenko, I., Oksanych, I., Shevchenko, I., Karabut, N. (2018). Development of the method for modeling operational processes for tasks related to decision making. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (4 (92)), 26–32. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.126446
  30. Lutsenko, I., Fomovskaya, O., Konokh, I., Oksanych, I. (2017). Development of a method for the accelerated two-stage search for an optimal control trajectory in periodical processes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (2 (87)), 47–55. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.103731

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-02-20

Як цитувати

Lutsenko, I., Dmytriiev, I., Avanesova, N., Semenyshyna, I., Rozhnenko, Z., & Danileyko, O. (2019). Метод формування управління в системах масового обслуговування з урахуванням імовірнісного характера попиту. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(3 (97), 28–36. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.157201

Номер

Том 1 № 3 (97) (2019): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Igor Lutsenko, Illia Dmytriiev, Nina Avanesova, Iryna Semenyshyna, Zhanna Rozhnenko, Oleg Danileyko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.