Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Методическое и алгоритмическое обеспечение для поддержки принятия решений при управлении сбытом нефтепродуктов

Диссертация: Методическое и алгоритмическое обеспечение для поддержки принятия решений при управлении сбытом нефтепродуктов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Большой объем информации, поступающий в органы управления, сложность решаемых задач, необходимость учета большого числа разнородных факторов, различного рода неопределенностей, делают невозможным ПР, основываясь только на интуиции и предыдущем опыте руководителей ВИНК. Принимая решения, следует искать стабильные и обоснованные критерии выбора, позволяющие и перевести на язык математики… Читать ещё >

Методическое и алгоритмическое обеспечение для поддержки принятия решений при управлении сбытом нефтепродуктов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Анализ управленческих задач и принципов разработки стратегий развития вертикально интегрированными нефтяными компаниями
    • 1. 1. Технологические и организационно-управленческие аспекты ВИНК
      • 1. 1. 1. Технологическая цепочка ВИНК
      • 1. 1. 2. Проблемы управления ВИНК
    • 1. 2. Методологическая последовательность разработки стратегии развития ВИНК
    • 1. 3. Содержание и взаимосвязь основных исследовательских задач управления ВИНК
    • 1. 4. Основные задачи работы
  • Выводы по первой главе
  • 2. Разработка системного методического подхода к проблеме подготовки и принятия решений при управлении ВИНК
    • 2. 1. Основные этапы реализации системного подхода
    • 2. 2. Общая структура процесса подготовки и принятия решения
      • 2. 2. 1. Когнитивные карты
      • 2. 2. 2. Экспертные системы принятия решений
      • 2. 2. 3. Методы генерации возможных альтернативных решений
      • 2. 2. 4. Многокритериальная оценка решений методом анализа иерархий
    • 2. 3. Используемый программный инструментарий
    • 2. 4. Логические схемы принятия решений органами управления ВИНК
    • 2. 5. Пример подготовки и принятия решений по развитию региональной системы нефтепродукгообеспечения
  • Выводы по второй главе
  • 3. Проблема развития региональных рынков сбыта компании
    • 3. 1. Анализ региональных рынков сбыта — одна из задач маркетинговго исследования
    • 3. 2. Факторы, определяющие уровень сбыта нефтепродуктов
    • 3. 3. Логические схемы оценки перспектив региональных рынков сбыта
    • 3. 4. Разработка многофакторной регрессионной модели нефтепродук-топотребления
  • Выводы по третьей главе
  • 4. Анализ проектов развития региональных предприятий нефтепродукто-обеспечения
    • 4. 1. Существующий подход к оценке инвестиционных проектов
    • 4. 2. Логические схемы анализа проектов развития и/или реконструкции предприятий нефтепродуктообеспечения
  • Выводы по четвертой главе
  • 5. Прогнозирование процессов нефтепродуктопотребления
    • 5. 1. Значение и особенности прогнозов в деятельности предприятий НПО
      • 5. 1. 1. Роль прогнозирования и классификация прогнозов
      • 5. 1. 2. Особенности нефтепродуктопотребления как случайного процесса
    • 5. 2. Классификация и анализ основных методов прогнозирования
      • 5. 2. 1. Классификация методов прогнозирования
      • 5. 2. 2. Анализ формальных методов прогнозирования
    • 5. 3. Исследование тенденций изменения и прогнозирование спроса на нефтепродукты
      • 5. 3. 1. Инструментарий для решения задачи
      • 5. 3. 2. Разработка модели по методу Бокса-Дженкинса и прогнозирование процесса нефтепродуктопотребления
  • Выводы по пятой главе

Общая характеристика работы.

Актуальность темы

Становление российской экономики с начала 90-х г. г. на рыночный путь развития повлекло за собой и реформирование нефтяной промышленности, путем создания вертикально интегрированных нефтяных компаний (ВИНК). Каждой В ИНК были отведены конкретные регионы с имеющимися там добывающими, перерабатывающими мощностями и сбытовыми структурами, а руководителям ВИНК было поручено управление всеми этими фондами как основными частями «интегрированных компаний», где каждый хозяйственный субъект должен самостоятельно формировать стратегию своего развития.

Ежедневно руководителям ВИНК приходится решать многие задачи выбора, связанные с организацией добывающего и перерабатывающего производства, сбытом готовой продукции нефтепереработки, оптимизацией поставок сырья, эффективностью деятельности персонала и многое другое. Тем самым, принятие решений (ПР) стратегического характера заставляет руководство компании анализировать ее развитие в техническом, рыночном, экономическом аспектах.

В сложившейся ситуации рыночной конкуренции, ВИНК следует заниматься маркетинговыми исследованиями, среди которых первоначально нужно выделить: оценку спроса и предложения, исследование тенденций их изменения, анализ требований к продукту, анализ и прогнозирование перспектив развития региональных рынков сбыта компании и непосредственно граничащих с ними. Подобные маркетинговые исследования являются основой для формирования стратегий развития компании по всем направлениям ее деятельности, так как под оцененные на перспективу объемы спроса верстаются необходимые мощности добывающего и перерабатывающих производств компании, тем самым организационные и технологические аспекты на перспективу.

Большой объем информации, поступающий в органы управления, сложность решаемых задач, необходимость учета большого числа разнородных факторов, различного рода неопределенностей, делают невозможным ПР, основываясь только на интуиции и предыдущем опыте руководителей ВИНК. Принимая решения, следует искать стабильные и обоснованные критерии выбора, позволяющие и перевести на язык математики интуитивную информацию, которой располагают руководители В ИНК, стандартизировать и формализовать процесс ЕЛ5.

Таким образом, представляется актуальной задача разработки формального системного подхода, позволяющего систематизировать, структурировать основные задачи и проблемы стратегического развития компании, выявить глобальные цели компании в целом и ее производственных составляющих, логически упорядочить и алгоритмитизировать процесс ПР о дальнейшем развитии компании, учитывая при этом возможные в перспективе ограничения, накладываемые рыночной средой.

Цель работы — создание методического и алгоритмического обеспечения для поддержки принятия решений (ШЛР) при управлении сбытом нефтепродуктов. Методы исследования. В основу работы положены и использованы: принципы системного анализаметоды принятия решений, в том числе:

— метод когнитивного анализа, основанный на теории графов,.

— методы генерации решений, основанные на теории формальных грамматик,.

— метод анализа иерархий (МАИ) (метод экспертного логического анализа (МЭЛА)), являющийся методом многокритериальной оценки решенийтеория экспертных системметоды теории вероятностей и случайных процессов:

— методы регрессионного анализа,.

— методы экстраполяции,.

— метод сглаживания,.

— метод авторегрессии-скользящего среднего. Научная новизна:

1) Предложен новый методический подход, предназначенный для поддержки принятия как стратегических решений, так и конкретных технико-экономических вариантов развития производственной и сбытовой составляющих ВИНК.

2) Предложен методический подход к решению задач многокритериальной оценки стратегических решений о дальнейшем развитии компаний и крупных производственных комплексов, основанный на МЭЛА.

3) Предложен подход к решению задач многокритериальной оценки региональных рынков сбыта компании с точки зрения инвестиционной привлекательности, основанный на МЭЛА.

4) Предложен подход, основанный на МЭЛА, к проблеме планирования развития сбытовой составляющей ВИНК, позволяющий провести многокритериальную оценку и выбор необходимого варианта развития и/или реконструкции предприятий нефтепродуктообеспечения (НПО).

5) Предложен методический подход к анализу и прогнозированию нефтепродук-топотребления в различных целевых, масштабных и временных аспектах, позволяющий учитывать многофакторную структуру зависимости потребления от других процессов.

6) Предложен программный инструментарий для решения задач многокритериальной. оценки и выбора стратегических решений развития ВИНК.

7) Предложен программный инструментарий для исследования тенденций развития и прогнозирования временных рядов потребления нефтепродуктов (н/п), позволяющий учитывать многофакторную структуру зависимости потребления от других процессов и различные целевые, временные и масштабные аспекты проблемы.

Практическая ценность. Разработанный подход должен являться инструментом для ППР в сложных многофакторных неформализуемых ситуациях планирования развития ВИНК и отдельных ее составляющих, а именно:

• при оценке проектов развития и реконструкциивыборе и оценке технологического оборудования основного производственного процесса;

• при планировании рыночных стратегий компании;

• при оценке конкретных региональных рынков сбыта с точки зрения их инвестиционной привлекательности, учитывая при этом динамику развития потребления н/п, его сезонный и тенденциальный характер.

Апробация работы. Основные теоретические и практические материалы диссертации обсуждались на:

• научно-технических семинарах кафедры прикладной математики и компьютерного моделирования РГУНГ им. И. М. Губкина (1997;98 г. г.);

• 52-ой Межвузовской студенческой научной конференции, секции «Автоматизация и вычислительная техника», Москва, РГУНГ, 1998 г.

• конференции «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России» секция «Автоматизация и моделирование технологических процессов, управление и энергосбережение нефтегазового комплекса России», Москва, РГУНГ, 1999 г.

Структура и объем диссертации

Диссертация содержит 146 страниц машинописного текста (основной текст изложен на 140 страницах), имеет 38 рисунков и 16 таблиц и состоит из введения, пяти глав, заключения, выводов, списка литературы из 93 наименований. Обзор литературы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1) На основании системного анализа выявлены и структурированы наиболее важные исследовательские задачи ВИНК, с.

2) вязанные с оценкой: рынков сбыта компаний с целью выявления среди них наиболее перспективныхсобственных потенциальных возможностей для выхода на конкурентные рыночные позиции.

2) Разработан системный методический алгоритмический подход к подготовке и принятию как глобальных стратегических решений развития ВИНК, так и конкретных технико-экономических вариантов реконструкции и модернизации её производственных составляющих, учитывающий многофакторную и трудно формализуемую природу таких задач.

3) Разработан подход к решению задач многокритериальной оценки вариантов стратегического планирования развитая крупных производственных комплексов, основанный на МЭЛА.

4) Рассмотрена задача подготовки и принятия решений по развитию системы нефтепродуктообеспечения. К решению задачи были применены подходы, основанные на когнитивном анализе, экспертных оценках, методе анализа иерархий. Тем самым была продемонстрирована применимость указанных методов к данному классу проблем.

5) Разработан подход к ПНР о развитии региональных рынков сбыта компании, где:

• рассмотрена и структурирована задача перспективности развития региональных рынков сбыта компании, на примере ВИНК ЮКОС;

• создан ряд иерархических схем экспертно-логического анализа и ранжирования рынков сбыта по критериям значимости, определяющим возможность увеличения уровня продаж н/п в регионе;

• получены оценки перспективности и инвестиционной привлекательности региональных рынков сбыта ВИНК ЮКОС;

• разработана двухфакторная модель, отражающая регрессионную зависимость.

139 процесса потребления н/п от выявленных значимых факторов (численность населения и потребление на 1 км дорог).

6) Разработан подход к ППР о развитии сбытовой составляющей компании, где:

• рассмотрена и структурирована задача оценки инвестиционных проектов по реконструкции и/или развитию предприятий НПО;

• на основе системного анализа и работы с экспертами выделен ряд критериев, определяющих позитивные и негативные эффекты от реконструкции и позволяющих оценить необходимость и эффективность реконструкции предприятий НПО;

• созданы схемы и получены оценки весовых коэффициентов вариантов развития и/или реконструкции предприятия НПО.

7) Разработан подход к анализу и прогнозированию временных рядов нефтепро-дуктопотребления, основанный на методах формального прогнозирования, учитывающий различные целевые, масштабные и временные аспекты исследования.

8) Разработана модель и построен прогноз по методу Бокса-Дженкинса, отражающий развитие потребления н/п на краткосрочную перспективу (1 год).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Е.Б., Ахлибининский Б. В., Флейишан Б. С. Системология: сущность и место в научном знании. В кн. Синергетика и методы науки. Санкт-Перербург: Наука, 1998, с. 63−76.
  2. С.А. Нефтяной бизнес- интеграционные процессы вчера, сегодня, завтра. Нефть и капитал: № 10, 1995, с.58−61.
  3. В.Ю. Вертикально интегрированные нефтяные компании России. М.: АУТОПАН, 1996,284 с.
  4. В.Ю. Стратегические направления системной реорганизации управления нефтяными компаниями (на примере ОАО «Лукойл»). М.: Институт Микроэкономики, 1998, 64с.
  5. В.Ю. Основные тенденции в нефтяном бизнесе. М.: Институт Микроэкономики, 1998, 76с.
  6. В.Ю. Первые пять ступеней. Постигая азы вертикальной интеграции. Нефть России: № 12 1995, с.4−5.
  7. В.Ю. Вертикальная интеграция и конкуренция на рынке нефти и нефтепродуктов. Нефть и бизнес: № 2, 1997, с.2−5.
  8. А., Зубарева В. Ф., Иваник В. В. и др. Основы проектного анализа. М.: НУМЦ Минприроды России, 1997, 340с.
  9. И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.
  10. Арсланова 3., Лившиц В. Принципы оценки инвестиционных проектов в разных системах хозяйствования. Инвестиции в России, № 1−2, 1995, с.32−35.
  11. Э.Ф. и др. Основы научных исследований. Киев: Высшая школа, 1988, 176с.
  12. А.Р., Левин М. Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990, 160с.
  13. Р. Прикладные задачи динамического прогнозирования. М.:Наука, 1965.
  14. И.В., Власов К. П. и др. Основы научных исследований и технического творчества. Харьков: Высш. шк., 1989.
  15. В., Хавранек U.M. Руководство по оценке инвестиций. М.: Интерэксперт, ИНФРА-М, 1995, 528с.
  16. О., Сибилев С., Элъяшев Е. Возобновится ли рынок нефти в России. Нефть и бизнес, № 2, 1997, с. 6−15.
  17. C.B. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1997.
  18. М.Х. Концепция прогноза экономических показателей ТЭК. ВНИИОЭНГ, 1994.
  19. Г. М., Журавель Н. М. Статистическое моделирование и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 1990.
  20. O.A., СухаревМ.Г., Ставровский Е. Р. Логический анализ проектов развития предприятий нефтепродуктообеспечения. Химия и технология топлив и масел № 6, 1998, с.27−30.
  21. O.A. Сухарев М. Г., Ставровский Е. Р. Методический подход к анализу региональных рынков сбыта нефтепродуктов. Химия и технология топлив и масел № 1, 1999, с.29−33.
  22. C.B., Уздемир А. П., Шалаев А. П. Математические модели экономических процессов. М.: Международный центр научной и технической информации, 1997.
  23. A.C. Эконометрия и прогнозирование. М.: Экономика, 1985.
  24. А.Н. Предсказание случайных процессов. М.: Знание, серия «Математика и кибернетика», № 3, 1976.
  25. Зверев А. В Текущий рейтинг региональных рынков нефтепродуктов. Нефть и бизнес, № 3, 1998, с .27−32.
  26. Ю.П. Математические модели в экономике. М.: Экономика, 1987.
  27. А.Б. Анализ чувствительности инвестиционных проектов. Инвестиции в России, № 3, 1994, с. 37−40.
  28. A.A. Проблемы нефтяных компаний как зеркало общероссийских. Нефть России: № 6 1996, с.22−23.
  29. М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
  30. Д. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976.
  31. Д. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975.
  32. Н.А. Спрос на нефтепродукты. Внешняя торговля: № 2, 1995, с.27−34.
  33. Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. М.: Сов. радио, 1979,279 с.
  34. Л.В., Митрофанов Л. В., Архиве Ю.К Как осваивают российские нефтяные компании внутренний рынок нефтепродуктов. Нефть и бизнес, № 3, 1997, с. 23−27.
  35. Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1984, 832 с.
  36. Ю. На условиях взаимной выгоды. Нефть России: № 11, 1997.
  37. Ф. Основы маркетинга. Перевод с английского. Общ. редакц. и вступ. ст. В. М. Пеньковой. М.: Прогресс, 1990, 736 с.
  38. А. Ключ к конкурентоспособности. Нефть России: № 6, 1996.
  39. Е. Финансовая математика: Теория и практика финансово-банковских расетов. М.: Финансы и статистика, 1994, 268с.
  40. В.Б., Травкин С. И. Теория нечетких множеств в задачах управления и принципа устройства нечетких процессоров. АиТ, № 11, 1992, с.7−36.
  41. О.И. Объективные модели и субъективны решения. М.: Наука, 1997.
  42. О. И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта. Сборник трудов ВНИИСИ, 1990, № 10, с.3−9.
  43. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979, 254с.
  44. Т., Шмаров А. Наша компания самая законопослушная в отрасли. Беседа с президентом АО ЮКОС С. Муравленко. Эксперт: № 0/11 июля 1995.
  45. В.И., ТемяшевА.Д. Системный анализ. Харьков: ХТУРЭ, 1998, 252с.
  46. Льюис К Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Статистика, 1979.
  47. А. Принципы экономической науки. В 3-х томах: перевод с англ. М.: Прогресс, 1993, Т.1- 415 с. Т.2. -310 е., Т.З. -351с.
  48. Метод статистических зависимостей для определения потребности народногохозяйства в продукции нефтеперерабатывающей и нефтехимической промыш ленности. Химия и технология топлив и масел: № 8, 1977, с.42−44.
  49. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных про ектов и их отбору для финансирования. М.: Теринвест, 1994, 80с.51 «Методические рекомендации по планированию и анализу инвестиций». М.: Айн-Инвест, 1994.
  50. H.H. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.5Ъ.Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1984,436с.
  51. Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: перевод с нем. М.: Мир, 1990,206 с.
  52. Нечеткие множества и теория возможностей. Под редакц. Ягера Р. Я. М.: Радио и связь, 1986, с. 37−40.56 .Нейлор Т. Машинные иммитационные эксперименты с моделями экономических систем., М.: Мир, 1975.
  53. Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.5S.OdpuH М.В., Картавое С. С. Морфологический анализ систем. К.: Наука думка, 1977,235 с.
  54. В. Чистая экономия. Воронеж, 1923.
  55. Ф.И., Тарасов Ф. П. Введение в системный анализ. М.: Высш. шк., 1989,367 с.
  56. Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987, 275с.
  57. Д. А. Нечеткие множества в моделях управления и икусственного интеллекта. М.: Наука, 1986, 312с.
  58. Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977,408 с.
  59. Ф.С. Дискретные модели с приложениями к социальным биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1996.
  60. A.B. Проблемы инвестиций нефтегазового комплекса. Экономика ТЭК России. М: ВНИИОЭНГ, № 8, 1995.
  61. Т. Саати Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993, 320 с.
  62. П. Экономика. Т. 1. М.: Алгон. 1992, 333 с.
  63. П. Экономика. Т. 2. М.: Алгон. 1992, 415 с.
  64. М.Н., Федотов A.A. Национальный доход. Факторы роста. Структура. Методы прогнозирования. М.: Экономика, 1984.
  65. В. Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО РЕС, 1995.
  66. Состояние промышленного комплекса России. Экономический обзор. Экономист: № 11, 1994.
  67. Статистический анализ временных экономических рядов. М.: Наука, 1973.
  68. А.Р., Тулин И. В. Стратегическое планирование в промышленных корпорациях США. М.: Наука, 1990.
  69. Е.С. «Финансы и маркетинг». М.: Перспектива, 1994, 88с.
  70. Г. И. Фиаско нефтяного гиганта могло бы не случиться. Нефть и бизнес, № 1, 1997, с. 22−27.
  71. М.Г., Ставровский Е. Р. Оптимальное развитие систем газоснабжения. М.: Недра, 1981,290с.
  72. М.Г. Надежность систем газо- и нефтеснабжения: состояние, проблемы, модели. М.: Нефть и газ, 1998, 33с.
  73. М.Г., Жоров Ю. М., Лебедев Р. К. Организация и методы научных исследований применительно к условиям нефтегазовой промышленности. М.: Министерство В. и СО СССР, 1982, 122 с.
  74. Танака К Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве. В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей под ред. Ягера Р. Я. М.: Радио и связь, 1986, с.37−50.
  75. ТейлТ. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: Статистика, 1971.
  76. ЭЛ. Компьютерный анализ в динамике принятия решений, приборы и системы управления, № 1,49−56с.
  77. ЭЛ. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998, 375с.
  78. Д.Н. Современная макроэкономика: анализ и применение. В 2-х томах: Пер. С англ. М.: Финансы и статистика, 1992, Т.1.- 384 е., Т.2. — 384 с.
  79. К. Теория нечетких множеств. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993.
  80. Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1975, 184 с.
  81. Е., Теплухина Т. Внутренний валовый продукт регионов субъектов РФ. Экономист, № 4, 1996.
  82. Чу ев Ю. В, Михайлов Ю. Б., Кузьмин В. И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Советское радио, 1975.
  83. P.P. Интегрированные нефтегазовые компании. М.: Наука, 1996.
  84. P.P. Конкурентные подходы в нефтегазовом бизнесе. Экономика и право, 1996.
  85. Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989. 320 с.
  86. Huges С., Parry N. UK case studies using the integrated EC energy modeling system. Commision of European Communities., Cambridje, 1981.
  87. Jamin F., Cholet G. Modelisaitionde la demand de product petroliers en France. Institut Francais du petrole, 1993, p.565- 587.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!