Модели оценки производственной мощности предприятия

Проведено исследование научно-производственных предприятий, работающих в области микроэлектронных технологий. Выявлены основные параметры, влияющие на значение производственной мощности. Разработана система моделей для различных ситуаций, а также модели оценки производственной мощности для проектов создания нового предприятия, поиска необходимых инвестиций для выполнения заказа и поиска оптимального портфеля закупок. Рассмотрены различные модели производственной мощности предприятия, уточнено понятие производственной мощности, а также проведен сравнительный анализ подходов к моделированию, выполнена апробация моделей на примере отделения микротехнологий НИИ системных исследований РАН.

Литература

[1] Elliott-Shircore T.I., Steele P.T. Procurement positioning overview // Purchasing and Supply Management. 2005. No. 12. Р. 23-26.

[2] Ershi Q., Jiang S., Runliang D., eds. International Asia conference on industrial engineering and management innovation (IEMI2012). Proceedings. Berlin Heidelberg: Spinger-Verlag, 2013.

[3] Zhen H. The analysis the evaluation of the comprehensive production capacity of farmers based on the numerical simulation technology. 2014 Fifth Int. conf. on Intelligent Systems Design and Engineering Applications. P. 996-998.

[4] Prabhu V. A dynamic algorithm for distributed feedback control for manufacturing production, capacity, and maintenance // IEEE Transaction on Automation Science and Engineering. 2015. Vol. 12. No. 2. P. 628-641. DOI: 10.1109/TASE.2014.2339281 URL: http://ieeexplore.ieee.org/document/6877749

[5] Ji Q., Wang Y., Hu X. Optimal production planning for assembly systems with uncertain capacities and random demand // European Journal of Operational Research. 2016. Vol. 253. No. 2. Р. 383-391.

[6] Rajagopalan S., Yu H.L. Capacity planning with congestion effects // European Journal of Operational Research. 2001.Vol. 134. No. 2. Р. 365-377.

[7] An integrated production modelling workflow for CSG production forecasting and optimization / A. Shields, S. Tihonova, R. Stott, L.A. Saputelli, Z. Haris, A. Verde // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2016. Vol. 34. P. 733-750.

[8] Sowles J.W. Assessing nitrogen carrying capacity for Blue Hill Bay, Maine: A management case study // Hargrave B., ed. Environmental effects of marine finfish aquaculture. Springer, 2005. Р. 359-380.

[9] Swaminathan J.M. Tool capacity planning for semiconductor fabrication facilities under demand uncertainty // European Journal of Operations Research. 2000. Vol. 120. Р. 545-558.

[10] Zschorn L., Muller S., Ivanov D. Cost analysis of capacity flexibility in a hybrid multiple-line production system at Siemens AG // IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49. No. 12. Р. 1278-1282. DOI: 10.1016/j.ifacol.2016.07.699 URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896316309752

[11] Бабанова Ю.В., Орлов В.М. Методология оценки уровня инновационного развития предприятия // Менеджмент в России и за рубежом. 2013. № 4. С. 3-10.

[12] Бархаева А.Б. Волонтерские общности как инновационная форма вовлечения учащейся молодежи в общественно полезную деятельность // Инновации в образовании. 2008. № 5. С. 77-93.

[13] Бром А.Е., Елисеева Е.В. Математическая модель организации производства на основе ресурсосбережения // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2013. DOI: 10.7463/0513.0568317 URL: http://technomag.neicon.ru/doc/568317.html

[14] Замбржицкая Е.С., Логачёва А.В., Логачёва М.В. Сущность определения производственной мощности // Молодой ученый. 2014. № 10. С. 238-242. URL: https://moluch.ru/archive/69/11829

[15] Маклашина Л.Р. Факторы, влияющие на развитие инновационной деятельности предприятий индустрии туризма // Креативная экономика. 2012. № 5 (65). С. 116-120. URL: https://bgscience.ru/lib/4730