292

Визначення оптимальних обсягів виробництва консервованої продукції продуктовою компанією за допомогою професійного пакету MS Office

Практическая работа

Информатика, кибернетика и программирование

Визначення параметрів та факторів, накладання умов на фактори та параметри. Формалізація та ідентифікація обчислювального процесу. Вибір методу розв’язання та обрання програмного забезпечення.

Украинкский

2012-11-14

1.16 MB

38 чел.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ

ДОНЕЦЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УПРАВЛІННЯ

КАФЕДРА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

ІНДИВІДУАЛЬНА РОБОТА

з дисципліни «Компютерний практикум»

Визначення оптимальних обсягів виробництва консервованої продукції продуктовою компанією за допомогою професійного пакету MS Office

Підготувала студентка

2 курсу групи Ф-07-3

Полякова Л.П.

Перевірив викладач

Донецьк, 2009

ЗМІСТ

ВСТУП

1. Словесний опис проблеми

2. Параметризація

3. Формалізація обчислювального процесу

4. Розв’язання задачі

5. Аналіз отриманого рішення

ВИСНОВКИ

ЛІТЕРАТУРА


ВСТУП

В сучасних умовах розбудови економіки України суттєво зростає роль своєчасного визначення оптимальних параметрів виробництва у короткостроковому періоді та прийняття (за результатами цього аналізу) відповідних заходів для їх поліпшення. Саме тому нам - майбутнім фахівцям з державного управління, економістам та фінансистам - дуже важливо вже сьогодні навчитись визначати оптимальний план виробництва будь-якої компанії або підприємства.

Метою даної роботи є визначення оптимальних обсягів виробництва консервованої продукції продуктовою компанією за допомогою професійного пакету MS Office.

Основні задачі індивідуальної роботи:

  1.  Спрогнозувати ймовірні обсяги виробництва продукції спираючись на вже існуючі дані;
  2.  Проаналізувати отриманні рішення.

1. Словесний опис проблеми

Продуктова компанія виробляє фруктові консерви згідно з технологічним процесом, аспекти якого знаходяться в базі даних підприємства. Існує контракт на постачання не менш 13 одиниць фруктів «Феєрія» щодня. Потреби в ресурсах та інформація про вартість реалізації одиниці продукту останні 8 місяців реєструється в базі даних підприємства.

  1.  Визначити обсяги виробництва кожного виду консервованої продукції на 9-й місяць (з розрахунку, що план визначається на кожен день).
  2.  Яку максимальну ціну може компанія заплатити за додаткову кількість груш? Скільки кг груш може бути куплене за такою ціною?
  3.  Компанія може придбати нову машину для змішування фруктів, що може збільшити кількість годин роботи ділянки змішування з 43 до 60. Чи вплине це на оптимальний результат? Чому?
  4.  Менеджер одержав можливість зробити запас додаткової кількості тільки одного виду ресурсу. Що це за ресурс і скільки його повинно бути запасене?
  5.  У результаті стихійного лиха відбулося псування 50 кг персиків. Чи можна сказати, які збитки несе компанія в зв’язку з цим?

2. Параметризація

2.1. Визначення параметрів та факторів, накладання умов на фактори та параметри. Визначення множини означення та множини значень.

Об’єктом розглядання стає процес діяльності продуктової компанії. Основна задача – розробити план виробництва для отримання максимального прибутку. Виходячи з того, що план визначається на кожен день і враховуючи те, що існує контракт на постачання фруктів «Феєрія» щодня, потрібно кожного дня спрогнозувати попит на наступний день для визначення плану виробництва.

Виробничий процес визначається наявністю сировини та робочої сили, це два фактори, що впливають на побудову плану виробництва. План виробництва будується з метою отримання прибутку, тому потрібно, щоб виготовлена продукція була реалізована. Звідси, третій та четвертий фактори, що мають вплив на побудову плану виробництва – це попит на продукцію та ціна продукції.

Фактор наявності сировини в задачі складається з загальних запасів фруктів. Фактор робочої сили складається з параметрів (чисельність робітників, робочий час). Сам виробничий процес окрім сировини та робочої сили визначається параметрами виробничого процесу (час на виготовлення виробу на кожній ділянці).

2.2. Визначення структури даних та існуючих зв’язків і функціональних залежностей.

З тексту задачі маємо наступні дані – відома діяльність фабрики за останні 8 місяців, потреба у фруктах «Феєрія» складає 13 одиниць щодня. Очевидно, що є нагальна потреба в додатковій інформації, яку можна почерпнути з бази даних підприємства. Вивчимо структуру даних у базі, для цього звернемося до схеми даних Рис. 1.

Таблиці:

  •  Продукція (визначає найменування продукції);
  •  Фрукти (визначає найменування фруктів та їх загальну наявність);
  •  Рецепт (визначає необхідну кількість фруктів для виготовлення кожного виду продукції);
  •  Вартість (визначає вартість виробу в залежності від місяця);
  •  Специфікація вартості (визначає вартість виробу);
  •  Виробничий процес (визначає час на виготовлення кожного найменування продукції на кожній ділянці);
  •  Ділянки (визначає найменування ділянки та відповідну спеціальність співробітника, що працює на ній);
  •  Спеціальності (визначає спеціальності працівників);
  •  Співробітники (визначає прізвище, ім’я, спеціальність, дату народження та тривалість робочого дня кожного працівника).

Додаткові дані отримаємо, користуючись механізмом запитів.

Рис. 1. Схема даних бази даних продуктової компанії.

Наприклад, для визначення плану виробництва продуктової компанії необхідно мати відомості щодо виробничих потужностей (робітників та їх робочого часу на кожній виробничій ділянці). Підрахуємо загальний робочий час робітників за один день на кожній ділянці за допомогою наступного запиту.

        Рис. 2. Структура запиту по співробітникам.

По ділянках маємо:

Рис. 3. Робочий час робітників за один день по ділянках.

За допомогою наступного запиту визначимо необхідну кількість фруктів для виготовлення кожного виду продукції.

Рис. 4. Структура запиту по рецепту.

Таким чином, маємо:

     Рис. 5. Необхідна кількість фруктів для виготовлення кожного виду продукції.

Визначимо загальну наявність кожного виду фруктів, необхідних для виробництва. Для цього зробимо наступний запит:

    Рис. 6. Структура запиту по фруктах.

По фруктах маємо:

    Рис. 7. Загальна наявність кожного виду фруктів.

        Для визначення плану виробництва продуктової компанії необхідно також мати відомості щодо вартості кожного виду продукції на кожен місяць. Визначимо це за допомогою наступного запиту:

     Рис. 8. Структура запиту по продукції.

     Взагалі маємо:

    Рис. 9. Вартість кожного виду продукції на кожен місяць.

Визначимо час на виготовлення кожного виду продукції по ділянках за допомогою наступного запиту:

     Рис. 10. Структура запиту по часу виготовлення продукції.

Маємо:

   Рис. 11. Час на виготовлення кожного виду продукції по ділянках.

3. Формалізація обчислювального процесу

3.1. Ідентифікація (визначення типу задачі).

  1.  Визначити обсяги виробництва кожного виду консервованої продукції на 9-й місяць (з розрахунку, що план визначається на кожен день).

Задача прогнозування, що є складовою частиною оптимізаційної задачі.

  1.  Яку максимальну ціну може компанія заплатити за додаткову кількість груш? Скільки кг груш може бути куплене за такою ціною?

Аналіз оптимізаційної задачі.

  1.  Компанія може придбати нову машину для змішування фруктів, що може збільшити кількість годин роботи ділянки змішування з 43 до 60. Чи вплине це на оптимальний результат? Чому?

Аналіз оптимізаційної задачі.

  1.  Менеджер одержав можливість зробити запас додаткової кількості тільки одного виду ресурсу. Що це за ресурс і скільки його повинно бути запасене?

Аналіз оптимізаційної задачі.

  1.  У результаті стихійного лиха відбулося псування 50 кг персиків. Чи можна сказати, які збитки несе компанія в зв’язку з цим?

Аналіз оптимізаційної задачі.

3.2. Побудова моделі для розв’язання задачі.

Побудуємо математичну модель для першої задачі.

Оптимальний план визначається планом виробництва на день, тобто кількістю продукції кожного виду.

Цільова функція прибутку залежить від плану виробництва, який залежить від кількості продукції кожного виду та її ціни:

Прибуток = кількість продукції (і)*ціна продукції (і).

Зрозуміло, що кількість кожної продукції не може бути від’ємною:

Кількість продукції (і)  0.

Згідно з можливостями продуктової компанії маємо обмеження для кожної ділянки:

кількість продукції (і)* час виготовлення продукції на ділянці (і)

кількість робітників ділянки*робочий день.

Є також обмеження на виготовлення одного виду продукції, а саме фруктів «Феєрія»:

Кількість фруктів «Феєрія»  13.

3.3. Вибір методу розв’язання та обрання програмного забезпечення з обґрунтуванням вибору.

Перша задача (прогнозу) може бути розв’язана за допомогою методик прогнозування, наприклад, за допомогою регресійного аналізу.

Оптимізаційна задача може бути розв’язана за допомогою симплекс методу, методів динамічного програмування чи інших методів, що розв’язують подібні задачі. Методика розв’язання в даному випадку буде визначатися наявністю методики у вибраному програмному забезпеченні.

Для рішення задачі використовуємо професійний пакет MS Office.

Вибір базується на наступних положеннях.

По-перше, інформація про компанію надана в форматі *.mdb (Microsoft Database).

По-друге, компонент пакету MS Office MS Excel може виконувати різні розрахунки, а саме розв’язувати оптимізаційні задачі.

По-третє, є дуже простий в користуванні компонент інтеграції MS Access та  MS Excel – це Microsoft Query.

4. Розв’язання задачі

Для формування задачі на аркуші MS Excel експортуємо дані з бази даних до книги MS Excel за допомогою Microsoft Query (Рис. 12, Рис. 13).

ДанныеВнешние данныеСоздать запрос.

    Рис. 12. Діалогове вікно запиту за вибором джерела даних.

Рис. 13. Діалогове вікно запиту за вибором бази даних.

          Рис. 14. Обрання стовпчиків.

       Рис. 15. Результат виконання запиту.

Отримані дані будуть автоматично поновлюватися після зміни в базі даних. Аналогічно сформуємо дані про виробництво, дані про вироби та ресурси. Для побудови усіх цих даних необхідно побудувати перехресні запити. Наприклад, побудуємо перехресний запит за виробничим процесом (Рис. 16).

     Рис. 16. Структура перехресного запиту.

     Рис. 17. Дані про виробництво.

Аналогічно робимо й інші перехресні запити та імпортуємо їх до MS Excel за допомогою Microsoft Query.

Дані для прогнозної задачі формуються аналогічно наведеним і розміщуються на аркуші Прогнозування на 9-й місяць (Рис. 18).

      Рис. 18. Прогнозування кожного виду продукції на 9-й місяць.

При прогнозуванні ціни кожного виду продуктових консервів на 9-й місяць використовуємо функцію ПРЕДСКАЗ, яка прогнозує ймовірні значення за допомогою лінійної регресії.

       Рис. 19. Сформовані дані для подальшого розв’язання задачі.

Використовуємо додатковий компонент MS Office MS до Excel Поиск Решения.

      Рис. 20. Діалогове вікно настройки Поиск решения.

        Рис. 21. Результати роботи надстройки Поиск решения.  

5. Аналіз отриманого рішення

Аналіз проводимо за допомогою сформованих звітів.

5.1. Верифікація. Інформативність даних.

Задача має достатньо даних для пошуку рішення 3 невідомих (складові плану) та 6 обмежень.

Верифікацію проводимо за допомогою сформованих звітів.

Очевидно, що отриманні результати не можуть бути використані у якості рішення, бо не можна виготовляти частинами фруктові консерви та отримувати за це гроші. Треба додати умови (Рис. 22):

 

      Рис. 22. Додаткові умови на оптимальне рішення.

Оптимальний план для реальної задачі буде мати вид.

        Рис. 23. Оптимальний план з використанням додаткових умов.

План оптимального виробництва на наступний день становить: «Феєрія» - 13 одиниць, фрукти – 5 одиниць, фруктовий коктейль – 1 одиниця.

      Рис. 24. Звіт за результатами.

5.2. Стійкість та чутливість рішення.

Стійкість рішення з’ясуємо за допомогою звіту за стійкістю (Рис. 25).

Рис. 25. Звіт за стійкістю.

Використовуючи звіт за стійкістю, розберемо отримане оптимальне рішення та дамо відповідь на питання:

  1.  Яку максимальну ціну може компанія заплатити за додаткову кількість груш? Скільки кг груш може бути куплене за такою ціною?

Спираючись на другу таблицю звіту за стійкістю, графа Теневая цена, бачимо, що за кожну додаткову одиницю груш компанія може заплатити 0,41 грн. Цей висновок походить з того, що Тіньова ціна показує, на скільки зміниться загальний прибуток при збільшенні ресурсу на одну одиницю. Графа Допустимое увеличение показує, що при ціні 0,41 грн. за додаткову кількість компанія може купити 8 кг груш.

  1.  Компанія може придбати нову машину для змішування фруктів, що може збільшити кількість годин роботи ділянки змішування з 43 до 60. Чи вплине це на оптимальний результат? Чому?

Спираючись на другу таблицю звіту за стійкістю, графа Теневая цена, бачимо, що ресурс «Змішування» не є дефіцитним, крім того, графа Допустимое увеличение показує, що кількість годин роботи ділянки змішування може змінюватись нескінченно (1Е+30). Таким чином, збільшення кількості годин роботи ділянки змішування з 43 до 60 ніяк не вплине на оптимальний результат.

  1.  Менеджер одержав можливість зробити запас додаткової кількості тільки одного виду ресурсу. Що це за ресурс і скільки його повинно бути запасене?

Спираючись на другу таблицю звіту за стійкістю, графа Теневая цена, бачимо, що менеджер може зробити додатковий запас робочих годин ділянки упаковки. Цей висновок походить з того, що при збільшенні робочих годин на одну одиницю цільова функція збільшиться на 2,47 грн., тобто збільшується прибуток компанії. Спираючись на графу Допустимое увеличение бачимо, що менеджер може збільшити кількість робочих годин на 4,1 години. В цьому випадку, додатковий прибуток становитиме 4.1*2,47= 10,1 грн.

  1.  У результаті стихійного лиха відбулося псування 50 кг персиків. Чи можна сказати, які збитки несе компанія в зв’язку з цим?

Спираючись на другу таблицю звіту за стійкістю графа Допустимое уменьшение бачимо, що навіть при псуванні 50 кг персиків компанія не понесе збитків через те, що вільним від виробничого процесу є 124 кг персиків. Таким чином, навіть втративши 50 кг персиків, вільними від виробництва залишаються 124-50=74 кг.

       Рис. 26. Звіт за границями.

Обрання вихідних даних та інструмента презентації

Презентацію доцільно підготувати в MS Power Point, виходячи з того, що

MS Power Point дозволяє імпорт даних із MS Excel.

ВИСНОВКИ

Під час виконання індивідуальної роботи я поліпшила свої знання щодо користування такими компонентами пакету MS Office як MS Excel, MS Access, Microsoft Query, а також MS Power Point.

Крім того, був визначен оптимальний план виробництва продуктової компанії консервованих фруктів на кожен день, а також прогнозне значення обсягів виробництва на 9-й місяць. За допомогою отриманих звітів був проведений аналіз щодо використання ресурсів компанією.

ЛІТЕРАТУРА

  1.  Информатика для юристов и экономистов / под ред. С.В.Симоновича – СПб: Питер,2004. – 688с.
  2.  Славенко Э.И., Тернов С.А., Шайхет Л.Е. Решение прикладных экономических задач с помощью специализированного программного обеспечения. – Донецк: ДонГАУ, 2000.
  3.  Верзілов О.М., Космінська О.М. Робота з електронною таблицею Microsoft Excel (частина друга). – Донецк: ДонГУУ, 2006. – 138с.
  4.  Космінська О.М., Літвак О.Г., Славенко Е.І. Інформатика та комп’ютерна техніка. Ч. 4. СУБД MS Access: Навч. посібник. – Донецьк: ДонДУУ, 2008. – 110с.
  5.  


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

43161. ИСПОЛНИТЕЛЬНЫЙ МЕХАНИЗМ 4.44 MB
  Провести расчет элементов и параметров конструкции исполнительного механизма прибора комплекса ЛА с учетом указанных в задании системных особенностей. Введение 4 Расчет кинематических параметров 5 Выбор двигателя 5 Расчет мощности двигателя 5 Кинематический расчет редуктора 6 Определение передаточного числа 6 Выбор кинематической схемы и типа используемых зп 7 Расчет числа зубьев 7 Ошибка по скорости 8 Расчет КПД...
43162. Проектирование технических расчетов зон ТО, диагностики и ТР на примере подвижного состава автотранспортных предприятий 273.5 KB
  Автомобильный транспорт является наиболее массовым и удобным видом транспорта обладающим большой манёвренностью хорошей проходимостью и приспособленностью для работы в различных климатических и географических условиях. Техническое обслуживание ТО является профилактическим мероприятием проводимым в плановом порядке через определенные длительность пробега или срок работы подвижного состава. ТО1 и ТО2 включают контрольнодиагностические крепёжные...
43163. Водный транспорт леса 2.26 MB
  В данном курсовом проекте рассмотрен пример организации первоначального лесосплава, представляющий собой комплекс производственных и подготовительных работ, связанных с перемещением лесных грузов по водным путям. В проекте рассматриваются наиболее распространенные виды водной транспортировки леса - молевой лесосплав, сплав леса в пучках, плотах и в баржах. Также необходимо оптимальным образом подобрать технику и оборудование на технологических участках, что, в свою очередь, обеспечивало бы беспрерывность работы и снижало простой данного оборудования.
43164. Восстановление детали оси пульта управления автокрана К-64 и разработка технологической планировки кабино-жестяницкого участка завода по ремонту тракторов Т-130 374.5 KB
  Курсовой проект является завершающим этапом изучения дисциплины ремонт машин и оборудования позволяющим в ходе работы над ним углубить и закрепить умение и навыки более детально изучить вопросы восстановления детали в частности оси пульта управления автокрана К64 углубить и закрепить умение и навыки в разработке технологической планировки медницкорадиаторного участка завода по ремонту тракторов Т130. В настоящее время ремонт детали достаточно широко применяется в практике эксплуатации строительных машин что и делает тему...
43165. Тепловой расчет конвективной туннельной сушильной установки для зимнего и летнего режимов 1.72 MB
  Определяем по заданным температурам tол=20.4 Определяем влагосодержание do г кгс.5 Определяем энтальпию ho кДж кгс.6 Определяем плотность природного газа при нормальных условиях.
43166. Тепловой расчет конвективной туннельной сушильной установки для зимнего (январь) и летнего (июль) периода 1.57 MB
  Выполнить тепловой расчет конвективной туннельной сушильной установки, определить длительность сушки, размеры установки, выбрать вентилятор для подачи наружного воздуха, дымосос, циклон и сожигательное устройство, на основании следующих данных.
43167. ОСКОРБЛЕНИЕ КАК ИЛЛОКУТИВНЫЙ ЛИНГВОКУЛЬТУРНЫЙ КОНЦЕПТ 194 KB
  Научная новизна данной работы заключается в применении концептологического подхода к рассмотрению лингвистических проблем права и в историко-этимологическом описании социальных явлений, которые стали основой современного толкования концепта «оскорбление». В работе была исследована дискурсная реализация этого концепта и выделена типовая базовая структура иллокутивных концептов, объясняющая прагматическую природу лингвосоциальных явлений
43168. ОБРАЗ ШЕРЛОКА ХОЛМСА В ПРОИЗВЕДЕНИЯХ СЭРА АРТУРА КОНАН ДОЙЛА 248.5 KB
  При этом мироощущение и fin de siècle и неоромантизма было подчеркнуто инаким особенным что не устраивало консервативное викторианское общество и образ Шерлока Холмса начал меняться под воздействием такого экстралитературного фактора как цензура: образ редактировался и упрощался чтобы умещаться в строгие рамки жанра семейного чтения. Таким образом образ Шерлока Холмса прошел в процессе своего формирование через влияние fin de siècle и неоромантизма чтобы прийти к викторианским традиционным ценностям. В данной работе...
43169. Дистанционное зондирование Земли из космоса 412.04 KB
  Система правового регулирования ДЗЗ в России и в мире 9 Глава 1. Общие понятия ДЗЗ 9 Глава 2. Международноправовые акты регулирующие ДЗЗ 10 Глава 3. Ранее являясь исключительно прерогативой военных структур сегодня ДЗЗ решает множество гражданских задач и является крайне важной для обеспечения защиты окружающей природной среды разведки полезных ископаемых кадастрового учета и иных направлений деятельности.