Разработка информационной системы производства и реализации продукции на примере ТОО "Мебель–Комп"

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Министерство образования и науки Республики Казахстан

Костанайский социально технический университет

имени академика З. Алдамжар

Разработка информационной системы производства и реализации продукции на примере ТОО «Мебель-Комп»

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

специальность 050704 - «Вычислительная техника и программное обеспечение»

Рожкова Ирина Борисовна

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Использование СУБД в решении задач управлении запасами

1.1 Основные понятия систем управления запасами

1.2 Теоретический подход к разработке реляционных баз данных

2. Анализ бизнес процессов предприятия. Проектирование информационной системы

2.1 Определение миссии, выделение критических факторов

успеха и проблем предприятия

2.2 Обоснование разработок по информационному и программному обеспечению

2.3 Автоматизация системы управления запасами предприятия

Заключение

Список использованной литературы

ВВЕДЕНИЕ

Достижение целей производственного контроля и, в первую очередь, выявление резервов повышения эффективности деятельности предприятия, и его структурных подразделений невозможно без использования широкого арсенала методов, приемов и процедур математического и экономического анализа.

Актуальность темы работы. В современных условиях рыночной экономики, для предприятия ТОО «Мебель-Комп», которое занимается реализацией и изготовлением ортопедических матрасов, торговлей комплектующими для изготовления ортопедических матрасов, большое значение имеет анализ состояния действующих систем управления производством и разработка мероприятия по ликвидации выявленных недостатков и их предупреждению. Так как ТОО «Мебель-Комп» является одним из субъектов рыночной конъюнктуры нашего города, осуществляющим свою деятельность в соответствии с правилами коммерческого расчета, как и многие другие коммерческие предприятия, то для эффективного его функционирования большое значение приобретает экономический анализ, который заключается в исследовании экономических процессов и явлений жизни предприятия.

В связи с этим целесообразным является работа над построением модели управления запасами, где в качестве критерия эффективности выбираются суммарные затраты на формирование запаса. Модели управления запасами, помимо затрат, учитывают и показатель спроса, что позволяет определить коэффициент интенсивности потребления продукции, который играет важную роль в повышении конкурентоспособности предприятия.

Целью дипломной работы является построение модели управления запасами, а так же учет производства и реализации готовой продукции ТОО «Мебель-Комп».

Задачи дипломной работы. Основные задачи дипломной работы заключаются в следующем:

анализ предметной области по построению информационных систем

анализ и изучение моделей управления запасами;

создание информационной системы по учету производства и реализации ортопедических матрасов.

Объект исследования. Товарищество с ограниченной ответственностью «Мебель-Комп», предприятие является юридическим лицом и осуществляет свою деятельность на основе действующего законодательства Республики Казахстан и своего.

Предметом исследования в работе стала совокупность финансовых, торговых, производственных отношений возникающих в процессе деятельности товарищества с ограниченной ответственностью «Мебель-Комп».

Практическая ценность работы заключается в том, что ее основные положения, выводы и результаты дают возможность:

организовать эффективную работу фирмы по производству и реализации ортопедических матрасов;

автоматизировать процесс учета производства и реализации продукции;

научно обосновать необходимость создания запасов с помощью моделей управления запасами.

Структура дипломной работы. Состоит из введения, двух разделов, заключения, списка использованных источников. Работа содержит 8 таблиц и 34 рисунка.

1. Использование СУБД в решении задач управлении запасами

1.1 Основные понятия систем управления запасами

Товарно-материальный запас - это запас какого-либо ресурса или предметов, используемых в организации.

С точки зрения практики проблема управления запасами является чрезвычайно серьезной. Потери, которые несут предприятия (особенно промышленные) вследствие нерационального управления запасами, очень велики. Плохо, когда запас мал, недостаточен. Это может привести к нарушению ритмичности производства, росту себестоимости продукции, срыву сроков выполнения работ по договорам, потере прибыли. Однако же, крайне нежелательной является и ситуация, когда запас чрезмерно велик. В этом случае происходит "замораживание" оборотных средств организации. В результате те деньги, которые могли бы "работать", приносить доход покоятся на складах в виде запасов сырья, материалов, комплектующих.

Для эффективного решения проблем, связанных с управлением товарно-материальными запасами требуется применение соответствующих методов. Такие методы существуют, однако, к сожалению, на практике (особенно в России) они пока не находят должного распространения.

Очень показательным является высказывание одного из зарубежных исследователей:

"...Слишком многие предприятия, к сожалению, управляют запасами совершенно неудовлетворительно; это говорит о том, что руководство не осознает всей важности материально-технических запасов производства. Но еще чаще бывает, что осознание проблемы существует. Не хватает понимания того, что надо делать и как это делать" [1].

Управление запасами на рациональной основе - весьма актуальная задача. Определяющее значение при построении системы управления запасами имеет характер потребности в хранимом продукте.

Зависимый и независимый спрос. Предмет теории управления запасами

Основная особенность, определяющая используемые методы планирования и контроля запасов, - характер спроса на эти запасы. Различают зависимый и независимый спрос. Предметы, использующиеся зависимым спросом, как правило, представляют собой подузлы и комплектующие, использующиеся в производстве конечного продукта.

Cпрос (т.е. использование) на подузлы и комплектующие определяется объемом производства готовых изделий. Классическим примером здесь является потребность в колесах для выпускаемых автомобилей. Если для каждой машины требуется пять колес, то количество колес, требующихся для производства партии автомобилей, является простой функцией от объема этой партии. Например, для 200 машин требуется 1000 (200•5) колес.

Предметы с независимым спросом - это, чаще всего, готовые изделия, конечная продукция. Обычно готовый продукт продают (или отгружают) заказчику - в производстве какого-либо другого изделия она не участвует. В этом случае, как правило, невозможно точно определить потребность в товаре на какой-либо период времени, так как в спросе обычно присутствует элемент случайности.

Таким образом, при независимом спросе большую роль в управлении запасами играет прогнозирование, в то время как для зависимого спроса потребность в запасах определяется, исходя из производственного плана.

В данном разделе нами будут рассмотрены модели, применяемые для анализа ситуаций с независимым спросом. Для регулирования запасов в случае зависимого спроса применяются несколько иные подходы. Это так называемые логистические концепции управления движением материальных ценностей, например, MRP, DRP, Just-in-time и другие. Соответствующие методы рассматриваются обычно в рамках дисциплин логистика, производственный менеджмент.

Теория управления запасами объединяет в себе методы анализа задач регулирования запасов некоторого продукта при независимом спросе на этот продукт.

В задачах такого рода необходимо найти рациональное количество запаса, учитывая, что потери возникают как из-за неудовлетворенного спроса, так и из-за того, что продукт хранится на складе [2].

Проблема управления запасами возникает при рассмотрении разнообразных экономических объектов. Широко распространены задачи управления запасами при анализе розничной торговли. В этом случае рассматриваются запасы некоторого продукта в магазине. Обычно спрос считается случайной величиной с заданным распределением. Запас пополняется за счет доставки товара с оптовой базы по заявке магазина, причем время доставки может быть фиксированным или же является случайной величиной. Перед управляющим встает вопрос: когда подавать заявку на пополнение запаса, и какое количество товара требовать в заявке? На подобные вопросы отвечает теория управления запасами.

Управлять запасами, как уже говорилось, необходимо и на производственных объектах, где нужно определять рациональный уровень запасов сырья, инструментов и т.п. Чрезмерный запас в этом случае приводит к нерациональному использованию оборотных средств, требует значительных затрат на хранение и уход за ним. С другой стороны, нехватка сырья, материалов или инструментов вызывает перебои в производстве. Поэтому установление рационального количества запаса является средством, позволяющим, с одной стороны, ликвидировать ненужные запасы, а с другой стороны - обеспечить ритмичность производства.

Управление запасами заключается в установлении моментов и объемов заказов на их восполнение.

Совокупность правил, по которым принимаются такие решения, называется стратегией (системой) управления запасами.

Оптимальной стратегией считается та, которая обеспечивает минимум затрат по доведению продукции до потребителей.

Нахождение оптимальных стратегий составляет предмет теории оптимального управления запасами.

Основные стратегии управления запасами

Любая стратегия регулирования запасов призвана отвечать на два основных вопроса: когда заказывать очередную партию продукции, и сколько товара заказать?

Выделяют две основные стратегии регулирования запасов:

1) система с фиксированным размером заказа;

2) система с фиксированной периодичностью заказа.

Система с фиксированным размером заказа предполагает, что размер поступающих партий - величина постоянная, а очередные поставки осуществляются через разные интервалы времени. Заказ на поставку партии делается при уменьшении размера запаса до заранее установленного критического уровня, называемого "точкой заказа" (в зарубежной литературе используется аббревиатура ROP - Reorder Point). Таким образом, интервалы между поставками зависят от интенсивности потребления продукта.

Ситуацию иллюстрирует рисунок1. На рисунке 1 обозначены:

Z(t) - величина запаса продукции на складе;

S - "точка заказа", ROP (Reorder Point);

q = const - объем доставляемой партии;

t1-t'1, t2-t'2 , t3-t'3 - продолжительность заготовительного периода.



Рисунок 1. Движение запаса продукции при использовании стратегии с фиксированным размером заказа.

Регулируемыми параметрами в такой системе являются: "точка заказа" (S, ROP) и объем заказа (q, ROQ - Reorder Quantity).

Интервал времени между подачей заявки и поступлением партии на склад называется заготовительным периодом. В модели продолжительность заготовительного периода может считаться постоянной, либо быть случайной величиной с заданным распределением.

В качестве недостатка певрой стратегии обычно называется необходимость регулярного учета материальных ценностей на складе, с тем, чтобы не упустить момент наступления "точки заказа".

Стратегия с фиксированным размером более подходит для ответственных, важных материалов, поскольку предусматривает более жесткий контроль за состоянием запасов, следовательно может быть обеспечена более быстрая реакция на угрозу исчерпания запаса.

Система с фиксированной периодичностью заказа. В данном случае продукция заказывается через равные промежутки времени, а размер запаса регулируется за счет изменения объема партии. Объем партии принимается равным разности между фиксированным максимальным уровнем, до которого производится пополнение запаса, и фактическим его размером в момент заказа[3].

Ситуацию иллюстрирует рисунок 2. На рисунке 2 обозначены:

Max -максимальный (плановый) уровень;

l - интервал между заказами (планируемый период).

Рисунок 2. Движение запаса продукции при использовании стратегии с фиксированной периодичностью заказа.

Регулируемыми параметрами в такой системе являются: максимальный (плановый) уровень (Max) и интервал времени между двумя заказами (l, называемый также планируемым периодом).

Достоинство такой системы - отсутствие необходимости регулярного учета материалов. Недостатки: иногда приходится делать заказ на незначительное количество продуции, а при непредвиденно интенсивном потреблении возможно исчерпание запаса до наступления очередного момента заказа.

Рисунок 3 подробно и наглядно описывает порядок функционирования двух основных стратегий регулирования запасов.

Рисунок 3. Порядок функционирования основных стратегий управления запасами.

Модификации основных стратегий управления запасами

Применяются для улучшения характеристик базовых стратегий.

Система с фиктивным уровнем запаса. Является модификацией первой из основных стратегий. Используется в ситуации, когда интенсивность спроса является случайной величиной, или продолжительность заготовительного периода является случайной величиной, или оба эти параметра являются случайными величинами. При таком положении вещей возможна ситуация, когда по прибытии заказанного количества продукции на склад уровень запаса все равно окажется ниже "точки заказа", т.е. сразу придется делать новый заказ. Но зачем же ждать прихода предыдущей партии, если необходимость скорого заказа следующей можно предсказать?

При использовании данной стратегии в качестве индикатора, используемого для определения момента заказа, применяется фиктивный уровень запаса - Y(t). Он представляет собой сумму наличного запаса на складе и количества продукции, находящейся в процессе доставки. Стратегия заключается в следующем: при достижении фиктивным уровнем запаса Y(t) "точки заказа" S осуществляется новый заказ.

Ситуацию иллюстрирует рисунок 4. На рисунке 4 обозначены:

Y(t) - пунктирная линия, фиктивный уровень запаса;

Z(t) - сплошная линия, реальный уровень запаса на складе;

- продолжительность заготовительного периода.

Рисунок 4 - Движение запаса продукции при использовании стратегии с фиктивным уровнем запаса.

Система с фиксированной периодичностью и двумя фиксированными уровнями. Является модификацией второй из основных стратегий. Здесь кроме верхнего максимального уровня запаса, устанавливается также минимальный. Если размер запаса снижается до минимального уровня раньше наступления момента очередного заказа, то делается внеочередной заказ. В остальное время данная система функционирует, как система с фиксированной периодичностью заказа. Движение запаса продукции при использовании стратегии с фиксированной периодичностью и двумя фиксированными уровнями иллюстрирует рисунок 5.

Рисунок 5. Движение запаса продукции при использовании стратегии с фиксированной периодичностью и двумя фиксированными уровнями.

Достоинством стратегии является исключение возможности нехватки материалов. Необходимость вести регулярное наблюдение за уровнем запасов может быть указана в качестве недостатка.

Целевые функции моделей управления запасами

За критерий оптимальности стратегии принимается минимум суммарных расходов, связанных с образованием и хранением запасов, и убытков, возникающих при наличии перебоев в обеспечении потребителей. При этом в расчет берутся лишь те расходы, которые зависят от размера партий поставок и величины запаса.

В качестве целевой функции в моделях управления запасами, как правило, принимают минимум суммы следующих видов затрат.

1. Затраты, связанные с возникновением перебоев в снабжении (потери от дефицита). Введем обозначение. Буквой a обозначим величину потерь от дефицита единицы продукции.

2. Затраты, связанные с хранением запаса. Обозначим b - затраты на хранение единицы продукции в единицу времени.

3. Затраты, связанные с организацией поставок; пусть c - затраты на одну партию. В наиболее простом случае:

c(q) = c0 + c1q ,(1)

где q - количество заказанной продукции,

c0 - издержки, не зависящие от объема заказа и связанные с самим фактом его произведения;

c1 - закупочная цена единицы продукции.

Наличие в издержках c(q) величины c0, отличной от нуля, приводит к ограничению количества заказов и, собственно, к необходимости иметь склад.

Попробуем проанализировать зависимость величины затрат каждого вида от уровня запасов на складе. Из рисунка 6 видно, что с ростом уровня запаса затраты первого вида снижаются, что естественно, поскольку при этом снижается риск исчерпания запасов. Затраты на хранение (2) возрастают (линейно или нелинейно), а затраты на организацию поставок (3) уменьшаются, так как высокий уровень запасов позволяет делать заказы реже [4].

Обратите внимание, что кривая суммарных затрат (пунктирная линия) имеет явную точку минимума. Это позволяет сделать вывод о том, что должен существовать такой уровень запаса Z*, при котором суммарные издержки достигают минимального значения Vmin.

Рисунок 6 - Зависимость величины затрат от среднего уровня запаса

Поскольку запас с течением времени изменяется, заявки на его пополнение также подаются периодически, при исследовании систем хранения запасов обычно минимизируют средние издержки функционирования системы в единицу времени. Такие издержки могут быть представлены следующим образом: (2)

(2)

где - рассматриваемый период времени;

n() - полное число поставок за период [0,];

d() - общий объем заказанной продукции за период [0,].

Функция f(Z), в частном случае, подсчитывается по формуле:

(3)

Отрицательное значение Z соответствует ситуации, когда имеет место неудовлетворенный спрос на продукт.

Обобщенная модель управления запасами

Любая модель управления запасами в конечном счете должна дать ответ на два вопроса:

1. Какое количество продукции заказывать?

2. Когда заказывать?

Ответ на первый вопрос выражается через размер заказа, определяющего оптимальное количество ресурсов, которое необходимо поставлять всякий раз, когда происходит размещение заказа. В зависимости от рассматриваемой ситуации размер заказа может меняться во времени.

Ответ на второй вопрос зависит от типа системы управления запасами. Если система предусматривает периодический контроль состояния запасами через равные промежутки времени (еженедельно или ежемесячно), момент поступления нового заказа обычно совпадает с началом каждого интервала времени. Если же в системе предусмотрен непрерывный контроль состояния запаса, точка заказа обычно определяется уровнем запаса, при котором необходимо размещать новый заказ [5].

Таким образом, решение обобщенной задачи управления запасами определяется следующим образом:

В случае периодического контроля состояния запаса следует обеспечивать поставку нового количества ресурсов в объеме размера заказа через равные промежутки времени.

В случае непрерывного контроля состояния запаса необходимо размещать новый заказ в размере объема запаса, когда его уровень достигает точки заказа.

Размер и точка заказа обычно определяются из условий минимизации суммарных затрат системы управления запасами, которые можно выразить в виде функции этих двух переменных.

При построении моделей управления запасами в качестве критерия эффективности, как правило, выбираются суммарные затраты на формирование запаса, которые выражаются в виде функции их основных компонент.

Суммарные затраты системы управления запасами складываются из суммы:

Затраты на приобретение.

Затраты на оформление заказа.

Затраты на хранение заказа.

Потери от дефицита.

Рассмотрим основные составляющие расчета суммарных затрат:

Затраты на размещение (оформление) заказа являются величиной постоянной, но при размещении мелких заказов, т.е. более часто, этот вид затрат возрастает по сравнению со случаем, когда размещается более крупным заказ.

Затраты на приобретение играют роль тогда, когда имеют место оптовые скидки, т.е. в случаях, если цена единицы товара убывает с возрастанием размера заказа.

Затраты на хранение запаса - это расходы по содержанию товара на складе (затраты на переработку, амортизационные pacxoды и т.д.), которые возрастают с возрастанием уроним запаса.

Потери от дефицита представляют собой расходы, обусловленные отсутствием запаса необходимой продукции.

Наиболее сложно учесть потери от предполагаемого дефицита, т.к. к ним относятся потеря потенциальных заказчиков, снижение рейтинга фирмы, штрафы за несвоевременное выполнение заказа и т.п.

Модель управления запасами не обязательно должна включать все четыре вида затрат, так как некоторые из них могут быть незначительными, а иногда учет всех видов затрат чрезмерно усложняет функцию суммарных затрат. На практике какую-либо компоненту затрат можно не учитывать при условии, что она не составляет существенную часть общих затрат.

Остальные затраты можно и нужно учитывать, с тем, чтобы определить суммарные минимальные затраты на формирование запаса. Модели управления запасами, помимо затрат, должны учитывать спрос, т.к. именно этот фактор определяет все разнообразие моделей этого класса и методов их решения.

Типы моделей управления запасами

Разнообразие моделей этого класса определяется характером спроса, который может быть детерминированным (достоверно известным) или вероятностным (задаваемым плотностью вероятности) (рисунок 7).

Детерминированный спрос может быть статическим, в том смысле, что интенсивность потребления остается неизменной во времени, или динамическим, когда спрос известен достоверно, но изменяется от времени.

Вероятностный спрос может быть стационарным, когда функция плотности вероятности спроса неизменна во времени, и нестационарным, когда функция плотности вероятности спроса изменяется во времени.

Рисунок 7. Классификация спроса.

В реальных условиях случай детерминированного статического спроса встречается редко. Такой случай можно рассматривать как простейший. Наиболее точно характер спроса может быть описан посредством вероятностных нестационарных распределений. Представленную классификацию можно считать представлением различных уровней абстракции описания спроса.

На первом уровне предполагается, что распределение вероятностей спроса стационарно во времени. Это означает, что для описания спроса в течение всех исследуемых периодов времени используется одна и та же функция распределения вероятностей. Это упрощение означает, что влияние сезонных колебаний спроса в модели не учитывается.

На втором уровне абстракции учитываются изменения от одного периода к другому, но при этом функции распределения не применяются, а потребности в каждом периоде описываются средней величиной спроса. Это упрощение означает, что элемент риска в управлении запасами не учитывается. Однако оно позволяет учитывать сезонные колебания спроса.

На третьем уровне упрощения исключаются как элементы риска, так и изменения спроса. Тем самым спрос в течение любого периода предполагается равным среднему значению известного (по предположению) спроса по всем рассматриваемым периодам. В результате этого упрощения спрос можно оценить его постоянной интенсивностью.

Хотя характер спроса является одним из основных факторов при построении модели управления запасами, имеются другие факторы, влияющие на выбор типа модели: сроки выполнения заказов или запаздывание поставок; пополнение запаса (мгновенное или равномерное); число видов продукции; число пунктов накопления (хранения) запаса.

Запаздывания поставок или сроки выполнения заказов. После размещения заказа он может быть поставлен немедленно или потребуется некоторое время на его выполнение. Интервал времени между моментом размещения заказа и его поставкой называется запаздыванием поставки, или сроком выполнения заказа. Эта величина может быть детерминированной или случайной [6].

Пополнение запаса. Хотя система управления запасами может функционировать при запаздывании поставок, процесс пополнения запаса может осуществляться мгновенно или равномерно во времени. Мгновенное пополнение запаса может происходить при условии, когда заказы поступают от внешнего источника. Равномерное пополнение может быть тогда, когда запасаемая продукция производится самой организацией. В общем случае система может функционировать при положительном запаздывании поставки и равномерном пополнении запаса.

Период времени определяет интервал, в течение которого осуществляется регулирование уровня запаса. В зависимости от отрезка времени, на котором можно надежно прогнозировать, рассматриваемый период принимается конечным или бесконечным.

Число пунктов накопления запасов. В систему управления запасами может входить несколько пунктов хранения запаса. В некоторых случаях эти пункты организованы таким образом, что один выступает в качестве поставщика для другого. Эта схема иногда реализуется на различных уровнях, так что пункт-потребитель одного уровня может стать пунктом-поставщиком на другом уровне. В таком случае говорят о системе управления запасами с разветвленной структурой.

Число видов продукции. В системе управления запасами может фигурировать более одного вида продукции. Этот фактор учитывается при условии наличия некоторой зависимости между различными видами продукции. Так, для различных изделий может использоваться одно и то же складское помещение или же их производство может осуществляться при ограничениях на общие производственные фонды.

Построить обобщенную модель, которая учитывала бы все факторы, наверное, невозможно, да и вряд ли необходимо, т.к. сложная математическая модель может быть неразрешима. Более целесообразным представляется другой подход, который позволяет на примере простых моделей понять основные принципы управления запасами.

Чрезвычайно трудно построить обобщенную модель управления запасами, которая учитывала бы все разновидности условий, наблюдаемых в реальных системах. Но если бы и удалось построить универсальную модель, она едва ли оказалась аналитически разрешимой. Рассмотрим модели, соответствующие некоторым системам управления запасами.

Однопродуктовая модель управления запасами

Модель управления запасами простейшего типа характеризуется постоянным во времени спросом, мгновенным пополнением запаса и отсутствием дефицита. Такую модель можно применять в следующих типичных ситуациях:

использование осветительных ламп в здании;

использование канцелярских товаров (бумага, блокноты, карандаши) крупной фирмы;

использование некоторых промышленных изделий, таких как гайки и болты;

потребление основных продуктов питания (например, хлеба и молока).

Для любого предприятия важным фактором являются затраты, осуществляемые в производственно - хозяйственной и финансово - экономической деятельности предприятия. Для более выгодной деятельности предприятия необходимо оптимальным образом распределять ресурсы и соответственно, производить затраты. Оптимальное распределение ресурсов предприятия осуществляется посредством постоянного контроля, управления.

Детерминированная однопродуктовая модель управления запасами позволяет определить суммарные минимальные затраты при формировании запаса продукта, интенсивность потребления которого можно считать постоянной и известной.

Зная минимальные затраты, спрос на ту или иную продукцию можно регулировать финансово - экономической деятельность предприятия, этим повышая эффективность работы предприятия в целом.

Условные обозначения, принятые в данной модели:

К - затраты на оформление заказа;

Y - уровень запаса;

В - интенсивность потребления запаса;

h - затраты на хранение запаса в единицу времени;

t0 - время, в течение которого запас кончается или время между двумя заказами;

S - суммарные затраты в единицу времени.

Однопродуктовая модель управления запасами предоставляет возможность определения оптимального размера запаса некоторого вида продукции (Yopt), затраты на оформление и хранение (S) которого минимальны, с учетом того, что известна интенсивность потребления этого вида продукции, т.е. спрос в единицу времени (В), а также расходы на размещение заказа (К) и хранение запаса в единицу времени (h).

Суммарные затраты S складываются из затрат на оформление заказа и затрат на хранение:

(4)

Для нахождения минимума суммарных минимальных затрат S находится первая производная и приравнивается нулю:

(5)

Вычисление оптимального размера запаса Yopt и суммарных минимальных затрат Smin:

(6)

(7)

Выше рассмотренные формулы (6), (7) используются для расчета оптимального размера запаса товара и суммарных минимальных затрат, необходимых для его размещения и хранения.

Формулы (3) и (4) получили название формулы Вильсона.

При работе с продажей продукции, предприятие сталкивается с такими актуальными проблемами, как время истощения запаса на складе, а также время, для осуществления заказа продукции. Исходя из этого, выделяют еще очень важный показатель: точка заказа. Зная время истощения запаса (t0) и время (t), необходимое для поставки запаса, можно определить точку заказа (tз).

Точка заказа - это время, когда нужно размещать следующий заказ.

(8)

На рисунке 8 изображена графическая интерпретация однопродуктовой детерминированной модели управления запасами, на которой представлены модели с мгновенным пополнением без дефицита (а), с опережением поставок (b), с запаздыванием поставок (с). Данные модели играют важную роль в финансово - экономической деятельности предприятия. Действие каждой из моделей дает свои как положительные, так и отрицательные результаты, что сказывается на экономике предприятия.

Модель управления запасами со скидками (с разрывами цен)

Как уже рассматривалось, важным показателем являются затраты, производимые предприятием. Процесс построения модели управления запасами рассматривает также особенности приобретения продукции. Известно, что при приобретении товара в количестве, больше некоторого порогового значения (q), начинают действовать оптовые скидки.

Обозначим основные понятия, принятые в данной модели:

В - спрос для некоторого приобретаемого товара известен;

К - удельные затраты на размещение одного заказа;

h - затраты на хранение товара в единицу времени;

Предположим, если цена единицы продукции равна С1 при размере приобретаемой партии товара Y меньше некоторого фиксированного количества q, то при приобретении количества товара Y>=q, она равна С2, при чем С1>С2. Требуется определить оптимальный размер заказа Yopt, затраты на оформление, приобретение и хранение которого минимальны.

Предположим, если цена единицы продукции равна С1 при размере приобретаемой партии товара Y меньше некоторого фиксированного количества q, то при приобретении количества товара Y>=q, она равна С2, при чем С1>С2. Требуется определить оптимальный размер заказа Yopt, затраты на оформление, приобретение и хранение которого минимальны.

Суммарные затраты на размещение, приобретение и хранение партии товара определяются по формулам (6) и зависят от размера партии, цены на товар и затрат на размещение заказа и хранение.

(9)

Алгоритм расчета оптимального размера запаса

По формуле Вильсона рассчитывается Ym.

Сравниваются численные значения Ym и q - размер партии
товара, с которого начинают действовать скидки.

В случае если Ym>q, то оптимальный размер запаса принимается
Yopt = Ym, то есть решение найдено.

В случае Ym<=q рассчитывается SI по формуле (5).

Затраты S1 на размещение, покупку по цене CI и хранение запаса
размером Ym приравниваются затратам S2 на размещение,
покупку некоторого количества товара ql по пене С2, то есть
S2-f(ql) равно численному значению SI-f(Ym).

Вычисляется q1. Здесь ql- то количество товара, которое можно
купить, пользуясь скидкой.

Сравниваются численные значения Ym, ql, q и пользуясь
соотношением, приведенным в пункте 8. определяется оптимальный
размер запаса.

(10)

Представить реальную систему управления запасами в виде оптимизационной модели удается лишь в относительно простых случаях.

Если же система хранения запасов имеет сложную структуру, используемые вероятностные распределения сложны, а их характеристики изменяются с течением времени, то единственным средством анализа становятся имитационные эксперименты.

1.2 Теоретический подход к разработке реляционных баз данных

Основные положения баз данных

База данных (БД) в строгом смысле слова представляет собой совокупность взаимосвязанных файлов данных определенной организации. БД, как правило, включает целый ряд файлов, но может состоять и из единственного файла. Данные, составляющие БД, отражают характеристики объектов и их отношений в соответствующей прикладной области. Каждый файл, входящий в БД, содержит определенное число записей (изменяемое в процессе функционирования БД), отражающих ту или иную сторону предметной области, на которую ориентирована БД. Как правило, файлы БД содержат большое число однотипных записей. Записи, в свою очередь, состоят из полей, представляющих определенные типы информации об объектах. Поле является наименьшей информационной единицей, непосредственно доступной в записи. При наличии БД прикладные программы могут использовать ее информацию (записи и их поля) для решения конкретных задач в прикладной области, на которую ориентирована данная БД [12].

Базы данных делятся на локальные (установленные на компьютере клиента, там же где и работает программа) и удалённые (установленные на сервере, удалённом компьютере). Серверные базы данных располагаются на удалённом компьютере и работают под управлением серверного программного обеспечения. К их главным преимуществам можно отнести возможность работы с одной базой данных одновременно несколькими пользователями, и при этом осуществляется минимальная нагрузка на сеть.

Архитектура СУБД

Основные идеи современной информационной технологии базируются на концепции баз данных. Согласно данной концепции основой информационной технологии являются данные, организованные в БД, адекватно отражающие реалии действительности в той или иной предметной области и обеспечивающие пользователя актуальной информацией в соответствующей предметной области. Первые БД появились уже на заре 1-го поколения ЭВМ представляя собой отдельные файлы данных или их простые coвокупности. По мере увеличения объемов и структурной сложности хранимой информации, а также расширения круга потребителей; информации определилась необходимость создания удобных эффективных систем интеграции хранимых данных и управления ими. В конце 60-х годов это привело к созданию первых коммерческих систем управления базами данных (СУБД), поддерживающих opганизацию и ведение БД. Основные свойства и принципы работы современных СУБД [13]:

СУБД должна предоставлять доступ к данным любым пользователям, включая и тех, которые практически не имеют и (или) не хотят иметь представления о:

физическом размещении в памяти данных и их описаний;

механизмах поиска запрашиваемых данных;

проблемах, возникающих при одновременном запросе одних и тех же данных многими пользователями (прикладными программами);

способах обеспечения защиты данных от некорректных обновлений и (или) несанкционированного доступа;

поддержании баз данных в актуальном состоянии и множестве других функций СУБД.

При выполнении основных из этих функций СУБД должна использовать различные описания данных.

Проект базы данных надо начинать с анализа предметной области и выявления требований к ней отдельных пользователей (сотрудников организации, для которых создается база данных).

Описание, выполненное с использованием естественного языка, математических формул, таблиц, графиков и других средств, понятных всем людям, работающих над проектированием базы данных, называют инфологической моделью данных.

Такая человеко-риентированная модель полностью независима от физических параметров среды хранения данных. В конце концов этой средой может быть память человека, а не ЭВМ. Поэтому инфологическая модель не должна изменяться до тех пор, пока какие-то изменения в реальном мире не потребуют изменения в ней некоторого определения, чтобы эта модель продолжала отражать предметную область.

Остальные модели, являются компьютеро-ориентированными. С их помощью СУБД дает возможность программам и пользователям осуществлять доступ к хранимым данным лишь по их именам, не заботясь о физическом расположении этих данных. Нужные данные отыскиваются СУБД на внешних запоминающих устройствах по физической модели данных.

Модели данных

Обычно различают три класса СУБД, обеспечивающих работу иерархических, сетевых и реляционных моделей. Однако различия между этими классами постепенно стираются, причем, видимо, будут появляться другие классы, что вызывается, прежде всего, интенсивными работами в области баз знаний (БЗ) и объектно-ориентированной инфотехнологией. Поэтому традиционной классификацией пользуются все реже.

Одно из основных различий этих моделей состоит в том, что для иерархических и сетевых СУБД их структура часто не может быть изменена после ввода данных, тогда как для реляционных СУБД структура может изменяться в любое время. С другой стороны, для больших БД, структура которых остается длительное время неизменной, и постоянно работающих с ними приложений с интенсивными потоками запросов на БД-обслуживание именно иерархические и сетевые СУБД могут оказаться наиболее эффективными решениями, ибо они могут обеспечивать более быстрый доступ к информации БД, чем реляционные СУБД [14].

Физическая организация данных оказывает основное влияние на эксплуатационные характеристики БД. Разработчики СУБД пытаются создать наиболее производительные физические модели данных, предлагая пользователям тот или иной инструментарий для поднастройки модели под конкретную БД.

Сетевая модель

Сетевые модели создавались для мало ресурсных ЭВМ. Это достаточно сложные структуры, состоящие из "наборов" - поименованных двухуровневых деревьев. "Наборы" соединяются с помощью "записей-связок", образуя цепочки и т.д. При разработке сетевых моделей было выдумано множество "маленьких хитростей", позволяющих увеличить производительность СУБД, но существенно усложнивших последние. Прикладной программист должен знать массу терминов, изучить несколько внутренних языков СУБД, детально представлять логическую структуру базы данных для осуществления навигации среди различных экземпляров, наборов, записей и т.п. Один из разработчиков операционной системы UNIX сказал "Сетевая база - это самый верный способ потерять данные". Кроме перечисленных недостатков, сетевые базы данных создают слишком большую нагрузку на сеть и неудобны в работе, как для программиста, так и для конечного пользователя. Поэтому работать с такими базами не рекомендуется. Вот как происходит работа с данными в сетевой базе данных: когда программа присоединяется к сетевой базе данных, то она выкачивает с сервера практически полную его копию. Если пользователь внёс изменения, то копия таблицы полностью закачивается обратно. Это очень неудобно, потому что создаётся большая нагрузка на сеть из-за излишней перекачки данных.

Иерархическая модель

Сначала стали использовать иерархические даталогические модели. Простота организации, наличие заранее заданных связей между сущностями, сходство с физическими моделями данных позволяли добиваться приемлемой производительности иерархических СУБД на медленных ЭВМ с весьма ограниченными объемами памяти. Но, если данные не имели древовидной структуры, то возникала масса сложностей при построении иерархической модели и желании добиться нужной производительности.

Иерархические модели СУБД имеют древовидную структуру, когда каждому узлу структуры соответствует один сегмент, представляющий собой поименованный линейный кортеж полей данных. Каждому сегменту (кроме корневого) соответствует один входной и несколько выходных сегментов. Каждый сегмент структуры лежит на единственном иерархическом пути, начинающемся от корневого сегмента.

Для описания такой логической организации данных СУБД достаточно предусматривать для каждого сегмента данных только идентификацию входного для него сегмента. Так как в иерархической модели каждому входному сегменту данных соответствует N выходных, то такие модели весьма удобны для представления отношений типа 1:N в предметной области. Следует отметить, что в настоящее время не разрабатываются СУБД, поддерживающие на концептуальном уровне только иерархические модели. Как правило, использующие иерархический подход системы допускают связывание древовидных структур между собой и/или установление связей внутри них. Это приводит к сетевым даталогическим моделям СУБД. К основным недостаткам иерархических моделей следует отнести: неэффективность реализации отношений типа N:N, медленный доступ к сегментам данных нижних уровней иерархии, четкая ориентация на определенные типы запросов и др. В связи с этими недостатками ранее созданные иерархические СУБД подвергаются существенным модификациям, позволяющим поддерживать более сложные типы структур и, в первую очередь, сетевые и их модификации [14, c. 45].

Реляционная модель

Сегодня наиболее распространены реляционные модели. Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в БД. Однако пользователи могут воспринимать такую базу данных как совокупность таблиц, связанных отношениями типа «один-ко-многим» или «много-ко-многим».

Реляционный подход стал широко известен благодаря первым работам Е.Кодда, которые появились около 1970г. В течение долгого времени реляционный подход рассматривался как удобный формальный аппарат анализа баз данных, не имеющий практических перспектив, так как его реализация требовала слишком больших машинных ресурсов. Только с появлением персональных ЭВМ реляционные и близкие к ним системы неожиданно стали распространяться, практически не оставив места другим моделям. Один из самых естественных способов представления данных для пользователей - это двумерная таблица. Она привычна для пользователя, понятна и обозрима, ее легко запомнить. Поскольку любая сетевая структура может быть разложена в совокупность древовидных структур, то и любое представление данных может быть сведено к двумерным плоским файлам. Связи между данными могут быть представлены в форме двумерных таблиц.

Таблица обладает следующими свойствами:

Каждый элемент таблицы представляет собой один элемент данных. Повторяющиеся группы отсутствуют.

Все столбцы в таблице однородные. Это означает, что элементы столбца имеют одинаковую природу.

Столбцам присвоены уникальные имена.

В таблице нет двух одинаковых строк.

Порядок расположения строк и столбцов в таблице безразличен. Таблица такого рода называется отношением. База данных, построенная с помощью отношений, называется реляционной базой данных.

Иерархические и сетевые модели данных - имеют связь по структуре, а реляционные - имеют связь по значению. Проектирование баз данных традиционно считалось очень трудной задачей. Реляционная технология значительно упрощает эту задачу в трех различных направлениях:

Разделением логического и физического уровней системы она упрощает процесс отображения "уровня реального мира", в структуру, которую система может прямо поддерживать. Поскольку реляционная структура сама по себе концептуально проста, она позволяет реализовывать небольшие и/или простые (и поэтому легкие для создания) базы данных, такие как персональные, сама возможность реализации которых никогда даже бы не рассматривалась в старых более сложных системах.

Теория и дисциплина нормализации может помочь, показывая, что случается, если отношения не структурированы естественным образом.

Реляционная модель данных особенно удобна для использования в базах данных распределенной архитектуры - она позволяет получать доступ к любым информационным элементам, хранящимся в узлах сети ЭВМ. Необходимо обратить особое внимание на высокоуровневый аспект реляционного подхода, который состоит в множественной обработке записей. Благодаря этому значительно возрастает потенциал реляционного подхода, который не может быть достигнут при обработке по одной записи, и прежде всего это касается оптимизации. У системы управления базами данных появляется возможность влиять на эффективность реализации. В настоящее время на рынке программно-математического обеспечения для ПК представлено более сотни различных СУБД. Они сильно различаются по стоимости, по эффективности работы, по функциональной мощности, по сложности изучения и использования.

Наиболее широкое распространение получили СУБД, использующие реляционную модель данных, теоретической основой которой является логика предикатов первого порядка и теория отношений. Одной из важнейших характеристик как с точки зрения разработчика информационно-управляющих систем, так и их пользователей является быстродействие СУБД, в силу чего практически все фирмы мира-производители СУБД работают над проблемой увеличения реактивности. Большинство известных коммерческих СУБД страдают существенным недостатком: при работе с большими и сверхбольшими базами данных резко снижается время реакции системы при выполнении процедур поиска информации. Кроме того, появляющиеся в периодической печати результаты тестирования коммерческих СУБД не всегда позволяют сделать вывод об эффективности того или иного программного продукта, поскольку почти всегда оцениваемым по времени результатом поиска является первая найденная запись, а время ответа на сложные многоключевые запросы не оценивается, в то время как время поиска всех записей, удовлетворяющих некоторому критерию, линейно зависит от числа записей в базе, от числа записей-целей, от размеров записи, и, следовательно, для больших баз измеряется значительным интервалом времени.

СУБД реляционного типа являются наиболее распространенными на всех классах ЭВМ, а на ПК занимают доминирующее положение. Данная модель позволяет определять: операции по запоминанию и поиску данных; ограничения, связанные с обеспечением целостности данных. Для увеличения эффективности работы во многих СУБД реляционного типа приняты ограничения, соответствующие строгой реляционной модели.

Многие реляционные СУБД представляют файлы БД для пользователя в табличном формате - с записями в качестве строк и их полями в качестве столбцов. В табличном виде информация воспринимается значительно легче. Однако в БД на физическом уровне данные хранятся, как правило, в файлах, содержащих последовательности записей. Основным преимуществом реляционных СУБД является возможность связывания на основе определенных соотношений файлов БД. Со структурной точки зрения реляционные модели являются более простыми и однородными, чем иерархические и сетевые. В реляционной модели каждому объекту предметной области соответствует одно или более отношений. При необходимости определить связь между объектами явно, она выражается в виде отношения, в котором в качестве атрибутов присутствуют идентификаторы взаимосвязанных объектов. В реляционной модели объекты предметной области и связи между ними представляются одинаковыми информационными конструкциями, существенно упрощая саму модель.

СУБД считается реляционной при выполнении следующих двух условий, предложенных еще Э. Коддом : 1) поддерживает реляционную структуру данных и 2) реализует по крайней мере операции селекции, проекции и соединения отношений. В последующем был создан целый ряд реляционных СУБД, в той или иной мере отвечающих данному определению. Многие СУБД представляют собой существенные расширения реляционной модели, другие являются смешанными, поддерживая несколько даталогических моделей [15].

Файловая модель

Сложность практического использования иерархических и и сетевых СУБД заставляла искать иные способы представления данных. В конце 60-х годов появились СУБД на основе инвертированных файлов, отличающиеся простотой организации и наличием весьма удобных языков манипулирования данными. Однако такие СУБД обладают рядом ограничений на количество файлов для хранения данных, количество связей между ними, длину записи и количество ее полей.

Кратко рассмотрим файловую модель, неправомерно относимую довольно часто к СУБД. Файловая модель представляет собой набор файлов данных определенной структуры, но связь между данными этих файлов отсутствует. Естественно, программные средства работы с таким образом организованной инфобазой могут устанавливать связь между данными ее файлов, но на концептуальном уровне файлы модели являются независимыми. Системы, обеспечивающие работу с файловыми инфобазами, называют системами управления файлами (СУФ) и они оказываются весьма эффективными во многих приложениях. СУФ используются на всех классах ЭВМ, но особенно они распространены для обработки информации на ПК. При этом во многих источниках они фигурируют в качестве СУБД. Файловые системы легко осваиваются, достаточно просты и эффективны в использовании и, как правило, для работы с ними используются простые языки запросов либо и вовсе ограничиваются набором программ-утилит. Такие системы обычно поддерживают работу с небольшим числом файлов, содержащих ограниченное число записей с небольшим количеством полей [16].

SQL - структуризованный язык запросов

Язык для взаимодействия с БД SQL появился в середине 70-х и был разработан в рамках проекта экспериментальной реляционной СУБД System R. Исходное название языка SEQUEL (Structered English Query Language) только частично отражает суть этого языка. Конечно, язык был ориентирован главным образом на удобную и понятную пользователям формулировку запросов к реляционной БД, но на самом деле уже являлся полным языком БД, содержащим помимо операторов формулирования запросов и манипулирования БД средства определения и манипулирования схемой БД; определения ограничений целостности и триггеров; представлений БД; возможности определения структур физического уровня, поддерживающих эффективное выполнение запросов; авторизации доступа к отношениям и их полям; точек сохранения транзакции и откатов. В языке отсутствовали средства синхронизации доступа к объектам БД со стороны параллельно выполняемых транзакций: с самого начала предполагалось, что необходимую синхронизацию неявно выполняет СУБД [17].

Деятельность по стандартизации языка SQL началась практически одновременно с появлением первых его коммерческих реализаций. Уже в 1985 г. был опубликован проект стандарта ANSI/ISO.

В настоящее время SQL реализован практически во всех коммерческих реляиционных СУБД, все фирмы провозглашают соответствие своей реализации стандарту SQL, и на самом деле реализованные диалекты SQL очень близки.

Особенностью большинства современных коммерческих СУБД, затрудняющей анализ существующих диалектов SQL, является отсутствие полного описания языка. Обычно описание разбросано по разным руководствам и перемешано с описанием специфических для данной системы языковых средств, не имеющих отношения к SQL. Тем не менее можно сказать, что базовый набор операторов SQL, включающий операторы определения схемы БД, выборки и манипулирования данными, авторизации доступа к данным, поддержки встраивания SQL в языки программирования и операторы динамического SQL, в коммерческих реализациях относительно устоялся и более или менее соответствует стандарту ANSI [17,c.50].