Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Методология управления использованием воздушных судов в российских авиакомпаниях

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Одним из способов осуществления выхода авиакомпаний из кризисного состояния является повышение эффективности управления их производственной деятельностью. Наиболее действенной, управленческой стратегией в этой области может стать рациональное использование имеющихся в распоряжении отечественных авиакомпаний ресурсов, в первую очередь, парка воздушных судов. Решение этой проблемы позволит… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СЕТИ АВИАЛИНИЙ И
  • МЕХАНИЗМЫ ЕЁ МАРШРУТИЗАЦИИ
    • 1. 1. Модели и механизмы преобразования сети авиалиний
    • 1. 2. Модель переноса пассажирских потоков со слабых" авиалиний
    • 1. 3. Модель и механизм усиления «слабых» авиалиний
  • ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ ОСНОВ И МЕХАНИЗМОВ УПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАРКА ВОЗДУШНЫХ СУДОВ
    • 2. 1. Обоснование целей и механизмов управления использованием воздушных судов
    • 2. 2. Оптимальная расстановка парка ВС по сети авиалиний как определяющий механизм управления использованием ВС
    • 2. 3. Разработка метода распределения часов налета между воздушными судами
    • 2. 4. Построение механизма назначения воздушных судов в расписание полетов
    • 2. 5. Формирование процедуры рационального планирования экипажей для выполнения полетов
  • ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВС
    • 3. 1. Разработка ПС-метода как варианта получения устойчивого решения задач транспортного типа .81 3.2. Решение оптимизационной задачи расстановки парка ВС на основе ПС-метода
    • 3. 3. Подход к определению потребного числа ВС
    • 3. 4. Рациональное распределение налета часов между воздушными судами
    • 3. 5. Назначение воздушных судов в расписание полетов
  • ГЛАВА 4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЦИОНАЛЬНОЙ ЧИСЛЕННОСТИ АВИАПЕРСОНАЛА ПО ОБСЛУЖИВАНИЮ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ
    • 4. 1. Метод определения оптимальной численности авиаперсонала по критерию «минимальная продолжительность простоеи»
    • 4. 2. Рекомендации по формированию бригад авиаспециалистов и их распределение по видам работ
  • ГЛАВА 5. РЕШЕНИЕ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ
    • 5. 1. Построение модели рационального размещения объектов (складских центров) по критерию «минимальных суммарных расходов»
    • 5. 2. Решение задачи определения координат нескольких объектов на основе итерационного метода
    • 5. 3. О рациональной партии поставки ресурса

Методология управления использованием воздушных судов в российских авиакомпаниях (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. В последние годы внимание к проблеме рационального управления производством особенно возросло. Основной причиной того следует считать переход страны к рыночной экономике и связанное с этим многообразие форм хозяйствования и многочисленность различных по величине фирм. Нерациональное ведение производственной деятельности самостоятельного подразделения может быть чревато для него самыми печальными последствиями и ему трудно будет найти помощь в отличие от времени планового хозяйствования и общегосударственной собственности, когда центральная власть в лице министерств спешила на помощь данному предприятию, чтобы последнее встало на ноги. Собственно, повышение эффективности является одной из основных целей управления производством.

При переходе от плановой экономики к рыночным отношениям российская гражданская авиация пережила нелегкие времена. Обусловлено это было рядом причин: нерациональным использованием действующего парка воздушных судов, устоявшейся тенденцией внутренней политики авиакомпаний, направленной не на восполнение, а только на расходование ресурсов, ничтожно малым поступлением инвестиций, постоянной реорганизацией управления авиатранспортным комплексом, ведомственной разобщенностью, невозможностью выработки и реализации четкой государственной транспортной политики. Недостаточное количество финансовых ресурсов, снижение производственно-финансовых показателей, физическое и моральное старение авиапарка, обусловило низкий уровень показателей экономической результативности деятельности авиакомпаний.

Несмотря на то, что рыночная экономика обладает рядом преимуществ, главные из которых следующие: высокая эффективность распределения ресурсов, гибкость и высокая адаптивность к изменяющимся рыночным условиям, оптимальное использование последних научных достижений, рациональное соединение интересов авиапредприятий и клиентов, потенциальные возможности для удовлетворения разнообразных потребностей населения и повышения качества авиаперевозок переход к рыночным отношениям ставит множество трудноразрешимых задач в развитии авиакомпаний и эксплуатационных предприятий.

Одним из способов осуществления выхода авиакомпаний из кризисного состояния является повышение эффективности управления их производственной деятельностью. Наиболее действенной, управленческой стратегией в этой области может стать рациональное использование имеющихся в распоряжении отечественных авиакомпаний ресурсов, в первую очередь, парка воздушных судов. Решение этой проблемы позволит существенно сократить расходы авиакомпаний, повысить доходную часть бюджета авиакомпании, и, как следствие, важнейший показатель производственно-финансовой деятельностиприбыль авиапредприятия. Именно нерациональная расстановка по авиалиниям парка воздушных судов, длительные простои воздушных судов, и, прежде всего в исправном состоянии, которые характерны почти для всех предприятий гражданской авиации, мешают успешному функционированию и дальнейшему прогрессивному развитию авиакомпаний. Использование отечественных ВС недостаточно организовано. Годовой налет на одно ВС почти в 2 раза меньше, чем у иностранных аналогов [1]. Простой исправных ВС отечественного производства очень велик. Он составляет более трети времени ВС в исправном состоянии [1]. Такое положение может быть вызвано двумя причинами: одна состоит в избыточности парка ВС, другая — в плохой организации использования ВС. Но и в том, и в другом случае эта проблема требует срочного решения.

С целью адаптации гражданской авиации к новым условиям рыночных отношений в феврале 2001 года Президент РФ утвердил «Основы политики Российской федерации в области авиационной деятельности на период до 2010 года» [2], в которых авиационная деятельность определена как приоритетная задача государства. Предложено, в качестве главной цели авиации считать сохранение за Россией статуса мировой авиационной державы. В подпрограмме «Гражданская авиация» Федеральной целевой системы программы «Модернизация транспортной системы России» [3], представленного Минтрансом России, определены важнейшие целевые показатели развития отрасли.

Предполагается, что ежегодный прирост объемов авиатранспортной работы будет находиться на уровне 4 — 6 процентов. Парк ВС нового поколения достигнет 923 единицы, модернизированный парк — 450−500 воздушных судов.

Реализация подпрограммы потребует инвестиций в размере 327 050 млн. рублей (в долларовом эквиваленте — около 10 902 млн долл. по курсу на начало 2002 года). Инвестиции из федерального бюджета составят 4370 млн. рублей, а из бюджета субъектов федераций — 14 390 млн. рублей. Внебюджетные источники инвестиций должны предоставить 278 250 млн. рублей. Финансирование за счет собственных средств предусматривается в размере 247 695 млн. рублей, а привлеченных всего лишь 30 555 млн. рублей. Ожидаемый эффект от выполнения определенных в программе мероприятий оценивается в размере 225 480 млн. рублей.

Государство планирует для реализации программы [3] инвестиции в размере 1% от общего объема потребных инвестиций плюс оно берет на себя гарантии под лизинг в размере 9%.

После распада единого перевозчика страны — компании «Аэрофлот», в России появилось множество авиакомпаний, большинство из которых основной целью ставили быстрое получение прибыли. Такое количество авиакомпаний появилось потому, что после приватизации некоторые предприятия стали владельцами одного — двух самолетов. Предполагалось, что это будет способствовать развитию конкуренции. На самом деле они начали проводить демпинговую политику. Цены на авиаперевозки и тарифы снизили до такой степени, что перестало хватать средств на поддержание летной годности воздушных судов. В результате недобросовестная конкуренция привела к резкому снижению безопасности полетов. После получения определенной быстрой выгоды компании часто ликвидировались, передавая свои производственные фонды следующим владельцам — таким же искателям быстрой наживы. Другие компании стремились выполнять перевозки на должном уровне, но ограниченность финансовых ресурсов завела их в тупик. В этих условиях выжили только компании, имеющие финансовые ресурсы и способность адаптироваться к внутриполитической ситуации страны. Но и для этих компаний иметь высокие финансовые показатели, такие как доходы, прибыль, рентабельность в условиях становления рынка все более нереально. Единственным средством выживания стало постоянное повышение тарифов, и, следовательно, неоправданно высокая стоимость авиабилетов, особенно при перевозках на внутренних воздушных линиях. Например, средние тарифы составили в России в тот период порядка 150% от общего уровня заработной платы, тогда как за рубежом — всего лишь 10−20%. Кроме того, они в 5 — 7 раз превосходили стоимость проезда по железной дороге. Услугами авиакомпаний пользовались лишь 3% населения страны. И проблема заключалась не только в высоких тарифах, а в экономической ситуации в стране в целом. Доходы населения за последние годы значительно сократились, что повлияло на резкое снижение платежеспособного спроса на авиаперевозки. При открытом внутреннем рынке, жесткой конкуренции между отечественными и зарубежными авиаперевозчиками политика ориентации на старые самолеты стала бесперспективной. Поэтому встал вопрос об интеграции авиакомпаний, что приведет в конечном итоге к их сокращению. Для конкурентоспособного функционирования на рынке авиаперевозок большого количества перевозчиков и не нужно. Достаточно иметь разумное число авиакомпаний, но таких, чтобы уровень их оснащенности производственными фондами отвечал требованиям 1САО и 1АТА. Создание альянсов авиаперевозчиков, слияние нескольких небольших компаний в одну рассматриваются как одно из перспективных направлений успешного функционирования на рынке.

Для выполнения Федеральной целевой программы «Модернизация транспортной системы России», подпрограммы «Гражданская авиация» имеющихся в распоряжении собственных источников финансирования явно недостаточно. Дело осложняется сложившейся у отечественных авиакомпаний практикой нерационального использования парка ВС (простои в исправном состоянии, некорректно составленном расписании полетов, задержки при осуществлении ПТО, и т. п.). Средняя цена самолета Ту-204 составляет — 25 — 30 млн. долларов (заявленная цена производителя), а самолета Ил-96 — от 35 до 70 млн. долларов. Учитывая потребное количество воздушных судов нового поколения (923 единицы), в рамках реализации программы необходимые инвестиции только на приобретение новых воздушных судов составят порядка 50 000 млн. долларов. Это существенная сумма, и решению этой проблемы должно способствовать увеличение и накопление финансового потенциала авиакомпаний.

Воздушные суда необходимо использовать, не допуская простоев исправных воздушных судов, стремиться постоянно совершенствовать расписание полетов, наращивать производственный налет авиалайнера. Если не принимать во внимание приведенные выше положения, то реализация правительственной программы будет иметь значительные затруднения.

Поэтому актуальность разработки и применения в гражданской авиации России прогрессивных методов управления использованием воздушных судов очевидна. Большие возможности в решении этой проблемы открывает применение системного подхода, экономико-математических методов и широкое использование ЭВМ. Эффективность управления воздушным транспортом можно существенно повысить при использовании методов моделирования, значение которых в условиях ГА особенно возрастает из-за сложности системы, многоуровневого характера её функционирования, необходимости рационального оперативного управления, значительного числа управляемых объектов, большой величины пассажиропотоков в условиях дефицита времени, информации и финансов. В современных условиях, когда возможность иметь нужную информацию сильно возросла и быстродействие вычислительной техники позволяет получать решения в реальном масштабе времени, моделирование должно стать одним из основных способов оценки вариантов и выбора управляющего воздействия на систему при её отклонениях от нормального функционирования.

На современном этапе развития общества возникает настоятельная потребность широкого внедрения в хозяйственную практику математических моделей и методов. Она связана с интенсивной динамикой изменения всех сторон общества, в том числе и хозяйственной, многочисленностью связей и факторов, влияющих на хозяйственную деятельность, наличием современных средств передачи и хранения информации. Выбор решения в таких условиях трудно сделать, основываясь только на опыте и интуиции, необходимо использовать модели, которые позволяют учитывать многочисленные факторы. Именно эта мысль выражена в [4]: «Мы не сможем добиться, чтобы техника стала нашим настоящим помощником, пока не научимся моделировать причинно-следственные связи. Разумеется, они с очень большим трудом поддаются моделированию вследствие сложности и, что более важно, вследствие того, что в них включены люди со всей их очаровательной непосредственностью» .

Использование математического моделирования особо важно для нашей страны, где кардинально меняется характер хозяйственной деятельности: от жестко регламентированных условий планового хозяйства, когда на долю руководителя приходилось принятие только «внутренних» решений, к условиям рыночного хозяйства с разнообразием его самостоятельных субъектов и связей.

Несмотря на важность математических методов, использование их в хозяйственной деятельности страны много меньше, чем того требует жизнь.

Объясняется данный феномен многими обстоятельствами, наиболее очевидными из них являются:

— сверхзанятость хозяйственных руководителей, заставляющая их «латать Тришкин кафтан», то есть обеспечивать функционирование производства в условиях всестороннего дефицита (материалов, финансов, кадров, времени и т. д.),.

— недостаточная научная и инженерная подготовка высшего и среднего хозяйственного звена, приводящая к недооценке внедрения фундаментальных знаний в хозяйственную практику,.

— социальное сопротивление автоматизации и компьютеризации, вызванное отчасти недостатком знаний, но более желанием «жить по-старому»,.

— оправданная осторожность в привлечении «науки» в производственный процесс, так как горький опыт подсказывает хозяйственным руководителям, что за немалые деньги от научных работников часто можно получить в лучшем случае полуфабрикат, а не надежное средство эффективного решения конкретных задач производства,.

— сложность построения экономико-математических моделей (ЭММ), в основных параметрах адекватно описывающих реальные производственные процессы,.

— недостаточно продуманные математические и программные алгоритмы решения, приводящие к потребности в большой оперативной памяти ЭВМ и/или к большому времени счета.

Внедрение в производственную практику математических моделей и методов — задача социально гораздо более сложная, чем просто технологические новации.

Перечисленные выше причины трудностей внедрения ЭММ в практику хозяйственной деятельности требуют создания моделей и методов, способных точно и быстро решать хозяйственные оперативные задачи, задачи текущего и перспективного планирования. Это возможно, если модели будут отвечать определенным требованиям, важнейшие из которых можно сформулировать так:

— модель должна достаточно точно отображать реальный процесс, который интересует пользователя:

— модель должна быть достаточно простой с тем, чтобы найти ее решение с помощью существующих математических методов.

Два упомянутых требования противоречивы, и искусство исследователя состоит в том, чтобы найти нужный путь между Сциллой точности и Харибдой простоты. Увы, многие предлагаемые модели часто грешат неоправданной сложностью (учитывают несущественные факторы) либо обескураживающей простотой, не приводящей к реальным результатам.

К решению, полученному с помощью математической модели, предъявляется еще одно чрезвычайно важное требование — решение должно быть устойчиво к малым изменениям начальных условий. Невыполнение этого требования приводит к невозможности использования решения в хозяйственной практике.

Гражданская авиация — наиболее благоприятная сфера применения математических моделей. Задачи, связанные с перевозками авиационным транспортом, фигурировали на самой заре создания математического программирования как науки.

Так, один из родоначальников линейного программирования Дж. Данциг [5] поставил задачу закрепления типов самолетов за авиалиниями. Он представил модель, включающую ограничения на парк ЛА и требования на объемы перевозок пассажиров, а также разработал и продемонстрировал алгоритм решения оптимизационной задачи.

В нашей стране первой обратилась к оптимизационным задачам для ГА З. П. Румянцева [6]. Ею были поставлены и решены оптимизационные задачи: распределения ВС по авиалиниям, закрепления авиалиний за подразделениями, распределения парка ВС между хозяйствами, планирования ресурсов в авиаподразделениях. и.

Дальнейшее развитие это направление — т. е. создание оптимизационных моделей в ГА — получило в трудах ГосНИИ, МИИГА, ЦНИИ АСУ ГА. Наиболее полно они представлены в работах [7−9].

В них сформулированы следующие оптимизационные модели ГА:

— формирование структуры и состава парка летательных аппаратов,.

— расстановка типов ВС по авиалиниям,.

— распределение капитальных вложений между функциональными системами ГА,.

— базирование ЛА,.

— формирование сети аэропортов,.

— формирование сети авиационно-технических баз (АТБ) и др.

Планирование деятельности любого авиапредприятия требует построения математической модели. Ресурс, как правило, выступает в этих моделях либо как ограничение, либо в качестве целевой функции (критерия). Подобные модели в ГА служили предметом изучения целого ряда учёных: A.M. Андронова, В. Е. Брусиловского, Ю. С. Гершмана, Н. К. Зайнашева, A.A. Ицковича, Ю. И. Лемина, Е. Г. Пинаева, З. П. Румянцевой, В. А. Русола, Р. В. Сакача, H.H. Смирнова, Ю. М. Чинючина и др. [6 -11].

Указанные исследования проводились в условиях планового хозяйства, основанного на всеобщей государственной собственности и жестком централизованном управлении, и выдвигали на передовой план задачи определения наилучших решений в рамках отрасли. В условиях плановой системы главной проблемой являлось создание методов и моделей оптимального развития отрасли. С целью её решения была создана и развита система комплексного планирования (СКП) [8].

В этой системе основными задачами гражданской авиации как отрасли отмечены следующие задачи:

— прогноз спроса и объема работ гражданской авиации,.

— формирование оптимальной структуры парка ВС,.

— распределение капитальных вложений между функциональными подсистемами ГА,.

— формирование потребностей в капитальных вложениях,.

— прогнозирование развития структуры аэропортов,.

— модель перспективного плана движения,.

— развитие сети АТБ,.

— размещение СВП по местам базирования и др.

Переход от плановой экономики к рыночной преобразовал список указанных задач: для некоторых из них изменил масштаб (они перешли с отраслевого уровня на уровень предприятия), а некоторые вообще потеряли смысл. Небезынтересно рассмотреть постановку и анализ результатов некоторых задач СКП, решаемых на отраслевом уровне. Так, заслуживает внимания задача формирования структуры ВС. Она была поставлена и решена следующим образом [8,9]. В качестве целевой функции были заданы годовые приведенные затраты совместно на пассажирские, грузовые перевозки и ПАНХ: т п ю г г.

7 = ЕЕЕ^а + X 2Хх/с.

1 j=l к=1 ¡-=т+1 с=1.

Минимум целевой функции находился при следующих ограничениях: т.

1=1 г т+1.

ЕЕ.

— м,.

ЕЕЕхл + Е.

1 /=1 ^=l 1=т+1 с=1 т п о г х.

ШлЛ+П^мя.

1 у=1 ?=1 с=1 т п со г т.

ЕЁЕ^ + Е ЁХ ** г=1 7=1 ?=1 /=/и+1 с=1.

В работе введены обозначения: г={1,2,3.г} - множество типов ВС,.

1={1,.т} - множество типов ВС для перевозки пассажиров и грузов, т+1, .г} - множество типов ВС на работах ПАНХ, с={1,.т}~ множество работ ПАНХ, ]={1,.п}~ множество зон дальности полета, к={1,.со} - множество интервалов интенсивности транспортного потока.

Для каждого /-го типа ВС задано: а, — число ВС, находящихся в эксплуатации к началу периода, ц, — возможные поставки в рассматриваемый период, рчь — часовая производительность ВС вй зоне ий интенсивности, gij, gic — годовой расход топлива ВС транспортной авиации (ТА) вй зоне, ПАНХ най работе соответственно,.

Syh Sic ~ годовые приведенные затраты на ВС ТА и ПАНХ, hi — нормативная численность ЛПС на ВС ТА и ПАНХ,.

Pi — цена одного ВС,.

Pi — коэффициент приведения работ ПАНХ. Кроме этого, заданы обобщенные величины:

Wjk, Wc — годовые объемы работ по транспортной авиации и ПАНХ, G — суммарный расход топлива, Н — суммарная численность ЛПС,.

К — суммарная стоимость приобретенных ВС в рассматриваемый период.

Подобная задача является задачей линейного программирования. От более простых задач транспортного типа её отличает наличие трех последних связывающих ограничений. Авторы для её решения привлекли метод блочного программирования Данцига-Вульфа. Практическая реализация метода была осуществлена с помощью алгоритмов на базе итеративного градиентного поиска.

К сожалению, в этой работе не была решена (правда, может быть, авторы её и не ставили) задача расстановки типов ВС по авиалиниям. Агрегирование с целью уменьшения размерности по зонам дальности и интервалам интенсивности транспортного потока приводит в итоге к непреодолимым трудностям в интерпретации результатов. Кроме того, пытаясь в одной задаче соединить слабо связанные производственные процессы, авторы создают сложную конструкцию, решить которую чрезвычайно сложно. На самом деле, задача легко разбивается на 3 самостоятельные подзадачи: 1) задачу пассажирских перевозок, 2) задачу грузовых перевозок, 3) задачу ПАНХ. Кстати, это происходит, когда авторы начинают решать задачу. В начальном варианте они решают задачу без учета ресурсных ограничений, т решается следующая задача: т п (о г г.

1=1 }=1 к=1 ¡-=т+1 с=1 т /=1 г г=т+1 п О).

ЕЕ ~а1 — &.

7=1 ?=1 г с=1.

Она естественно распадается на две: одна связана с перевозками: т п а.

ЕЕЕ5'гА*.

1 >1 ?=1 т ?=1 п т.

Е Е *** - а< - ^ у=1 вторая — с работами ПАНХ: я, =? 2Х*. с=1 г.

1=т+1 г где 2 = 21 + 2п.

Задачи • стали задачами транспортного типа, а именно, распределительными задачами. Решение таких распределительных задач не представляет методических сложностей и не требует применения метода Данцига-Вульфа.

Использование вместо авиалиний зон дальности и интервалов интенсивности транспортного потока не достигает своей цели: задача из двухиндексной становится трехиндексной.

Предлагаемые в настоящей работе исследования продолжают работу по рассмотрению моделей, помогающих принимать рациональные решения при осуществлении хозяйственной деятельности. Как правило, реализация предложенных решений не требует значительных затрат, но может привести к весомым положительным результатам.

Исходную методическую и теоретическую основу исследования составляет анализ и синтез результатов работ, выполненных за последние годы в области экономного использования ресурсов в условиях становления рыночных отношений. При этом применялись математические методы, позволяющие перейти от качественных оценок деятельности к количественным характеристикам. В качестве методов использовались как известные методы решения задач, так и новые методы, разработанные автором.

Цель диссертационного исследования — повышение эффективности эксплуатации парка воздушных судов в Российских авиакомпаниях на основе научного обоснования и разработки методологии управления использованием воздушных судов, выработки практических рекомендаций по её применению в условиях рыночных отношений.

Для достижения цели в работе поставлены следующие задачи:

1. Разработка методов формирования сети авиалиний с помощью маршрутизации, определение критериев выбора авиакорреспонденций для маршрутизации, оценка результатов маршрутизации;

2. Построение комплексной модели процесса эксплуатации парка ВС авиакомпании, позволяющей: a) формировать оптимальную структуру парка ВС или при существующем парке оптимальную расстановки типов ВС на авиалиниях (в качестве критерия оптимальности могут быть выбраны различные показатели: расход топлива, суммарный налет часов, эксплуатационные расходы и др.) — b) определять необходимый налет часов для выполнения заданного объема работc) проводить распределение налета часов между конкретными ВС, в том числе с учетом резервирования времени на техническое обслуживание (ТО) — с!) назначать конкретные ВС на рейсы (графики оборота);

3. Определение оптимального состава бригад исполнителей для проведения ТО в кратчайшие сроки с последующей экономической оценкой;

4. Обоснование оптимального расположения складских объектов по критерию минимума транспортных расходов.

К числу наиболее важных положений, выносимых на защиту и составляющих научную новизну работы, относятся следующие результаты:

• сформулирована и реализована концепция формирования сети авиалиний на основе выбранных критериев и методов маршрутизации;

• предложена и обоснована концептуальная модель управления процессом эксплуатации парка ВС, основными содержательными элементами которой являются:

— обоснование оптимальной структуры парка ВС и оптимальной схемы расстановки типов ВС по авиалиниям;

— установление распределения часов между конкретными ВС с учетом резервирования времени на ПТО;

— методология назначения конкретных ВС на рейсы;

• обоснован механизм определения оптимального состава бригады исполнителей и разработаны способы экономической оценки его внедрения;

• создан метод решения задач транспортного типа, позволяющий определить весь спектр оптимальных решений, который использован и для реализации концептуальной модели использования парка ВС в авиакомпании;

• предложен «принцип оптимального соответствия», используемый при назначении ВС и экипажей на рейсы.

Практическая ценность диссертации состоит в том, что её результаты позволяют совершенствовать управление использованием воздушных судов в авиакомпаниях. Разработанные модели управления производством адекватно отражают реальные процессы, достаточно просты, обеспечены необходимой информацией, что служит основой их практического применения. Предлагаемый критерий оптимальности «налет часов» универсален и используется практически во всех рассматриваемых проблемах использования парка ВС. Созданные автором методы решения специальных задач (ПС-метод, метод решения задач с лакунами, «принцип оптимального соответствия») достаточно эффективны и универсальны. Они могут найти широкое применение и в других областях народного хозяйства.

Апробация работы. Результаты работы апробированы на Международной научно-технической конференции «Современные научно-технические проблемы гражданской авиации» (Москва, МГТУ.

ГА, 1996 г.), на Международной научно-технической конференции «Гражданская авиация на рубеже веков» (Москва, МГТУ ГА, 2001 г.), на международной научно-технической конференции, посвященной 80-летию гражданской авиации России (Москва, МГТУ ГА, 2003 г.), на 3-ей Международной конференции «Авиация и космонавтика — 2004» (Москва, МАИ, 2004 г.), на Ломоносовских чтениях (Москва, МГУ, апрель 2004 г.), на Международных научно-технических конференциях «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества» (Москва, МГТУ ГА, 2006 г. и 2008г).

Разработанная на базе созданного автором ПС-метода специальная Программа получила «Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ» № 2 007 610 159 (2007 г.).

Ряд положений и результатов диссертации был использован в госбюджетных и хоздоговорных научно-исследовательских работах, проводимых в МГТУ ГА, а также были положены в основу постановки учебных курсов: «Технико-экономические изыскания и экономическая оценка инвестиций», «Логистика», «Исследование операций», подготовленных и прочитанных автором в МГТУ ГА.

Внедрение результатов. Отдельные результаты исследований нашли применение в разработках ООО «Авиа Бизнес Групп» и Федерального государственного унитарного авиационного предприятия МЧС РФ (ФГУАП), о чем имеются соответствующие акты внедрения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано более 30 научных работ, в том числе 7 работ в сборниках, входящих в определенный ВАК РФ перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, выпускаемых в Российской федерации, в которых должны быть опубликованы научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора наук. Кроме того, список трудов содержит две монографии и 10 статей в сборниках научных трудов международных конференций.

Структура и объём работы соответствуют поставленной цели и задачам исследования. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и трех приложений, содержит 243 страниц, 32 рисунка, 37 таблиц.

Выводы к главе 5.

1) В главе рассмотрены вопросы расположения и использования объектов. Общая постановка большинства задач представляет собой модифицированный вариант задачи размещения или задачи Ферма.

2) Самый простой вариант состоит в нахождении координат склада для нескольких терминалов. При некоторых допущениях приближенное решение находится достаточно просто (это решение некоторые авторы называют «гравитационным»). Если не использовать упрощающие допущения, точное решение задачи находится в итерационном режиме, причем сходимость процесса очень хорошая.

3) Часто бывает так, что склад необходимо построить при некоторых дополнительных условиях (на реке, на дороге и т. д.). Если эти условия можно формализовать и представить в виде равенств, то задача может быть сведена к задаче условной оптимизации. Как правило, в этих случаях используют для решения метод Лагранжа, а само решение не вызывает трудностей.

4) Особый интерес представляет задача поиска координат второго склада, когда один склад уже существует. Для решения такой задачи в работе предложены два метода. Один из них представляет некоторую модификацию энтропийного метода (см. приложение 2), второй предусматривает разбиение области на зоны обслуживания каждым складом.

5) Задача поиска координат п обслуживающих объектов может быть представлена как частный случай задачи Ферма. Для её решения в работе предложен энтропийный метод. Сложность состоит в выборе правильного значения параметра расчета (теоретически он должен быть равен бесконечности). При очень большом его значении происходит аварийный останов ЭВМ. При малом значении параметра полученные значения далеки от оптимального решения. Автором предложены программы, устраняющие обе эти неприятности.

6) В этой главе рассмотрены также две частные задачи: перваяоб оптимальной партии поставки ресурса, вторая — о зонах влияния. Необходимость анализа первой проблемы вызвана некорректностью применения формулы Вильсона при определении партии ресурса, вторая связана с проблемой определения рациональных зон распределения ресурсов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Кардинальное изменение характера производственной деятельности в стране, а именно, переход от плановой экономики к рыночным отношениям, наложило свой отпечаток и на деятельность гражданской авиации. Новые экономические условия, предоставляя руководителям большую самостоятельность в решении хозяйственных вопросов, в то же время возлагает на них большую ответственность за результат принятых решений.

В работе рассмотрен ряд связанных задач управления использованием ВС, порядок их решения, анализ полученных результатов. При постановке задач и оценке их решений следует учитывать, что качественные и количественные итоги в решающей мере определяются внешними тенденциями и условиями. Но эти внешние условия не стабильны в период изменения общественных формаций. Отметим, что используемые в плановой экономике модели, относящиеся, как правило, к крупным комплексам, часто на уровне отрасли, не годятся к средним и мелким предприятиям.

Предлагаемая работа даст возможность руководителям даже относительно небольших предприятий повысить эффективность использование ВС за счет рационального управления ими. Большинство из этих методов управления не требует значительных финансовых затрат.

Итоги настоящей работы состоят в следующем: 1. Предложены два способа построения или изменения сети авиалиний: первый состоит в том, что пассажирские потоки по некоторым авиакорреспонденциям переносятся на другие авиалинии, второй заключается в том, что пассажирский поток на авиакорреспонденции усиливается за счёт переноса части пассажирского потока с других авиалиний.

2. На вопросы, которые возникают при первом способе маршрутизации, а именно,.

— какие авиакорреспонденции необходимо маршрутизировать,.

— каким образом осуществить маршрутизацию, в работе предложены критерии выбора. Признаком маршрутизации служит величина пассажирского потока. Если пассажирский поток на авиалинии меньше некоторой величины, то такую авиалинию следует маршрутизировать. При ответе на второй вопрос необходимо стремиться к уменьшению дополнительных эксплуатационных расходов, что при фиксированном пассажирском потоке приводит к маршруту наименьшей дальности.

3. При втором способе маршрутизации — способе усиления пассажирского потока на «слабых» авиалиниях — используются те же критерии. В качестве «слабых» отбираются авиалинии с малым пассажирским потоком. Часть пассажирского потока переносится на них с авиалиний, составляющих маршрут наименьшей дальности. Предложенные методы маршрутизации могут быть полезны при сравнении различных вариантов перевозок: «hub and spoke» или «point to point» .

4. Одним из определяющих моментов повышения эффективности авиатранспортного производства является рациональное управление использованием ВС. В работе рассмотрены две проблемы, имеющие принципиальный характер при использовании ВС: 1) метод оптимальной расстановки типов ВС по авиалиниям, 2) метод назначения конкретных ВС на рейсы. Каждая из этих проблем сложна и многогранна. Для её решения необходимо рассмотреть ряд более мелких задач.

5. Важность задачи расстановки типов ВС по авиалиниям вызвала большое число работ по этой тематике. Как правило, формализация этой проблемы сводится к той или иной форме задачи линейного программирования. Рассматриваемая в работе постановка принадлежит также к спектру задач линейного программирования, более того к задачам транспортного типа. Особенностью предлагаемой постановки состоит в применении более простого метода решения, разработанного автором (приложение 1). Данный метод, особенно с использованием созданных программных средств, дает возможность авиапредприятиям определить оптимальный план использования парка ВС.

6. Для осуществления расстановки ВС по рейсам предлагается следующий укрупненный алгоритм: проводится распределение часов налета ВС в выбранные интервалы (выбранный нами интервал — 2 дня), если сроки проведения ТО заранее не заданы, проводится их определение, осуществляется перераспределение часов налета ВС с учетом новых сроков ТО. Такая работа осуществляется с помощью алгоритма, предложенного автором в работе [50] (см. приложение 3), в основу назначения ВС на рейсы положен «принцип оптимального соответствия», рассмотренный автором в работе [51].

7. Первым этапом решения задачи расстановки конкретных самолетов по рейсам является распределение часов налета по самолетам. Последняя задача представляет собой специфический случай транспортной задачи, где в качестве целевой функции служит требование, чтобы все ВС находились в равных условиях (т.е. максимум энтропии). Более того, в матрице решения заранее должны быть выделены сроки, в которые ВС не могут быть использованы. В работе предложены эффективные итеративные алгоритмы решения такой задачи.

8. В качестве примера решена задача расстановки ВС по конкретным рейсам в течение месяца. Исходной информацией служили: расписание рейсов, список последних выполненных форм ПТО, полученное теоретическое распределение налета между ВС. Программное обеспечение создано на языке СУБД «Fox-Pro». Итоговый результат — расстановка ВС по рейсам. Наличие программного обеспечения позволяет при необходимости проводить подобную работу с любой частотой.

9. Одной из важнейших проблем любого производства является проблема определения состава и численности трудовых ресурсов. В работе приведено её решение для бригады периодического технического обслуживания. Бригада технического обслуживания комплексна, она состоит из исполнителей разных специальностей. Поскольку поступающие в цех работы требуют разной трудоемкости по различным специальностям, необходимо найти. такой состав специалистов, чтобы суммарное время выполнения всех работ было минимальным. Формализация проблемы приводит её к задаче нелинейного программирования. Решение осуществляется с помощью энтропийного метода, предложенного автором в работе [12].

10. Для решения достаточно широко известной задачи о назначениях применен предложенный автором метод ПС.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Федеральная целевая программа «Модернизация транспортнойсистемы России», подпрограмма «Гражданская авиация», 2001.
  2. Р. Транспорт, автоматизация и социальная структура. В кн.
  3. Наземный транспорт 80-х годов. М.: Мир, 1974.
  4. Дж. Линейное программирование, его применение иобобщения: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1966.
  5. З.П. Математические методы в планировании гражданской авиации. М.: Транспорт, 1967.
  6. Исследование операций в гражданской авиации. /И.С.Голубев,
  7. Р.В.Сакач, Е. Л. Логинов, Е. Г. Пинаев. М.: Транспорт, 1980.
  8. Моделирование в планировании гражданской авиации /Е.Г.Пинаев,
  9. Р.В.Сакач, Е. Ф. Косиченко, Г. Н. Гладышевская.- М.: Транспорт, 1983.
  10. Оптимизация технических систем транспорта (на примерегражданской авиации) / А. В. Дабагян, Е. Г. Пинаев, А. Е. Голоскоков, Е. Ф. Косиченко М.: Транспорт, 1990.
  11. Экономия ресурсов в гражданской авиации / В. А. Русол, В.Е.
  12. , К.П. Иванов, Б.А. Лихачев. Под. ред. В. А. Русола. -М.: Транспорт, 1991.
  13. П.Андронов A. M., Хижняк А. Н. Математические методы планирования и управления производственно-хозяйственной деятельностью предприятий ГА. М.: Транспорт, 1977.
  14. C.B. Новый метод линейного программирования и приложение его к экономическим задачам ГА. М.: МГТУ ГА, 1994.
  15. Прогнозирование перевозок пассажиров на воздушномтранспорте. / Под ред. А. М. Андронова. М.: Транспорт, 1983.
  16. А.Б. Экономическая модель спроса. Экономика и математические методы. T. XV, вып. 2, 1979.
  17. Wheatcraft S. Air Transport Demand 2000. Tech. aiv. June1978.
  18. Моделирование транспортных систем / В. А. Персианов,
  19. К.Ю.Скалов, Н. С. Усков. М.: Транспорт, 1972.
  20. Р. Планирование будущего корпорации. Пер. с англ. Под. ред. В.В. Данилова-Данильяна. -М.: Прогресс, 1985.
  21. И. Стратегическое управление. Пер. с англ. Под. ред. А. И. Евсиенко. — М.: Экономика, 1974.
  22. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. Пер. с англ. Под. ред. Д. М. Гвишиани.-М.: Прогресс, 1970.
  23. Е. В. Экономика авиакомпании в условиях рынка.- М.: НОУ ВКШ «Авиабизнес», 1998.
  24. Е.Г., Юдин Д. Б. Задачи линейного программирования транспортного типа.- М.: Наука, 1969.
  25. Г. Основы исследования операций. Т.1. М.: Мир, 1972.
  26. A.C. Исследование операций в транспортныхсистемах: идеи и схемы методов оптимизации планирования. -М.: Мир, 1992.
  27. Д.Б., Юдин А. Д. Экстремальные модели в экономике.1. М.: Экономика, 1979.
  28. Ю.Н., Кузубов В. И., Волощенко А. Б. Математическоепрограммирование. М.: Высшая школа, 1976.
  29. Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: «Мир», 1971.
  30. С. Линейное программирование. М.: ФМ, 1961.
  31. Л.В., Горстко А. Б. Оптимальные решения вэкономике. М.: «Наука», 1972.
  32. А. Методы и модели исследования операций. М.: «Мир», 1969.
  33. А.И., Юрченко Т. И., Новоселов А. П. Экономикоматематические методы в планировании. М.: Высшая школа, 1991.
  34. Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Сов. Радио, 1974.
  35. А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректныхзадач.- М.: Наука, 1974.
  36. C.B. Методы коррекции объема транспортной работы при недостатке ресурсов. Труды ГосНИИ ГА, 1984. Вып.232. С. 42−46.
  37. C.B. Влияние плана движения самолетов на структуру и состав самолетного парка. Труды ГосНИИ ГА, 1985. Вып.244. С. 25.
  38. C.B. Применение энтропийного метода для решения оптимизационных задач развития ГА. Труды ГосНИИ ГА, 1983. Вып.224. С.139−142.
  39. О.Я., Петров А. Н. Еще раз о технико-экономической эффективности эксплуатации воздушных судов и влиянии на нее среднего годового налета. «Проблемы безопасности полетов», выпуск 4, 1999.
  40. В.К. Развитие предприятий гражданской авиации.1. М.: Транспорт, 1984.
  41. Руководства по летной эксплуатации, справочники летно-технических характеристик ВС.
  42. С.А., Минаев Э. С., Нечаев П. А. Экономическая эффективность перевозок грузов воздушным транспортом. М., 1984.
  43. М.Ш., Кабаков И. С. Управление основными и оборотными фондами промышленности. Л., Изд-во ЛГУ, 1974.
  44. П.А., Самойлов И. А., Самойлов В.И.
  45. Конкурентоспособность гражданских самолетов. Интегральная оценка.-М.: Издательство МАИ, 2004.
  46. C.B. Использование метода последовательной сепарации для решения задач транспортного типа. — М.:
  47. Научный вестник МГТУ ГА, № 78(5), серия «Общество, экономика, образование», 2004.
  48. Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984.
  49. Т.К. Процесс принятия плановых решений. М.: Экономика, 1974.
  50. C.B. Проблемы формирования системы ТОиР воздушных судов гражданской авиации, М.: МАИ, 2001.
  51. H.H., Ицкович A.A. Обслуживание и ремонтавиационной техники по состоянию М.: Транспорт, 1987.
  52. А.Н., Томич В. К. Исследование и разработка определения рациональной периодичности технического обслуживания функциональных систем летательных аппаратов. -Труды ЛИИ № 524, 1987.
  53. Т.И. Корреляционная модель планирования и анализа затрат по ТО и TP подвижного состава. М.: МИУ, 1975.
  54. C.B. Математическая модель распределения налеты между ВС в течение года. Сборник научных трудов. М.: МГТУ ГА, 1995., стр. 3−12.
  55. М.С., Петрунин C.B. Принцип оптимального соответствия в задачах ГА. Тезисы докладов МНТК. МГТУ ГА, 2003., стр. 215.
  56. Л.Ф. Режим труда и отдыха экипажей транспортных средств, выполняющих международные автомобильные перевозки. М.: АСМАП, 1994.
  57. О.С., Игудесман Я. Е., Руденков В. М. Оптимизация планирования и организации ремонтного производства. Минск: БГУ, 1977.
  58. C.B., Сивов B.C. Задача оптимизации численности исполнителей комплексной бригады при выполнении работ по техническому обслуживанию воздушных судов. Труды ГосНИИ ГА, 1989. Вып. 287. стр. 33−37.
  59. C.B. Оптимизация состава бригады по ТО ВС. Сб. «Проблемы совершенствования хозяйственного механизма в вузе». МИИГА, 1991. стр. 81−89.
  60. В.И. Логистика в бизнесе: Учебник. М.: ИНФРА1. М, 2001.
  61. В.А., Козловская Э. А., Савруков Н. Т. Логистическийменеджмент. СПб.: Политехника. 1999.
  62. Практикум по логистике. / Под. Ред. Б. А. Аникина. М.: ИНФРА1. М, 1999.
  63. Модели и методы теории логистики. СПб.: Питер, 2003.
  64. Исследование операций. / Под редакцией Дж. Моудера и С.
  65. Элмаграби. Том 2. Модели и применения. М.: Мир, 1981.
  66. Kuhn H.W., A Note on Fermat’s Problem, Math. Prog., 4, No. 1, 98 -107 (1973).
  67. Cooper L., Location-Allocation Problems, Operations Res., 11, No.3, 331−334 (1963)
  68. C.B., Петрунин B.C. Об оптимальном базировании ВС. Сб. «Актуальные проблемы экономической реформы в гражданской авиации». МГТУ ГА. М.: 1993. стр. 78−82.
  69. Изыскания и проектирование аэродромов. Учеб. для вузов.
  70. Г. И.Глушков, В. Ф. Бабков, В. Е. Тригони и др. М.: Транспорт, 1992.
  71. Л.Г. Разработка методической базы оценки экономической эффективности использования авиационныхтренажеров. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М.: МГТУ ГА, 1994.
  72. В.И. Математическое моделирование экономики. М.:1. Изд-во УРАО, 1998.
  73. С.В. Некоторые свойства задач линейного программирования транспортного типа и использование их для решения. М.: Научный Вестник МГТУ ГА, серия «Общество, экономика, образование», № 42,2001.
  74. В.В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. -М.: Наука, 1982.
  75. А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложныхсистем: Пер. с англ. М.: Наука, 1978.
  76. X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. М.:1. Наука, 1986.
  77. Шор Н. З. Метод отсечения с растяжением пространства длярешения задач выпуклого программирования. Кибернетика. N 1, 1977. с 36 по 40
  78. А.С., Юдин Д. Б. Сложность задач иэффективность методов оптимизации. — М.: Наука, 1979.
  79. Л.Г. Сложность задач линейного программирования. -М.: Знание, 1987.
  80. Karmarkar N. A new polynomial-time algorithm for linearprogramming. Combinatorica/ V. 4. 1984.
  81. Ю.Е. Полиномиальные методы в линейном иквадратичном программировании. Известия АН СССР. Техническая кибернетика. N3. 1988. 76. Эрроу К., Гурвиц Л., Удзава X. Исследования по линейному и нелинейному программированию. -М.: ИЛ. 1962.
  82. JI.M., Романовский И. В. Разверстка и оптимизациязадач распределения. «Исследование операций и статистическое моделирование». Сб. научных трудов. / ЛГУ. 1975. Вып. 3.
  83. В.Н., Пальчиков Н. С., Федоров В. П. Математическоеобеспечение градостроительного проектирования. Л.: Наука, 1989.
  84. C.B. Организационные и логистические методы повышения эффективности производственной деятельности авиакомпаний. — М., «Авиа-Бизнес Групп», 2006.
  85. C.B. Некоторые организационные методы повышения эффективности производства. М.: Научный Вестник МГТУ ГА, серия «Менеджмент, экономика, финансы», № 106, 2006.
  86. C.B. О решении транспортных задач большой размерности. М.: Научный Вестник МГТУ ГА, серия «Менеджмент, экономика, финансы», № 131,2008.
  87. C.B. Использование метода последовательной сепарации (ПС) для решения задачи коммивояжера М.: Научный Вестник МГТУ ГА, № 146, 2009.
Заполнить форму текущей работой