Статистическое изучение рабочего времени.

⇐ ПредыдущаяСтр 22 из 51Следующая ⇒

Человеко-день – состояние одного лица в списочном составе предприятия в течение одного дня (=явки+неявки). Явки = отработанные чел.-дн. + простои.

Отработанный чел.-дн. – день, когда рабочий пришел на работу и приступил к работе независимо от продолжительности.

Чел.-дн. целодневного простоя – день, когда рабочий явился на работу, но по причинам, обычно от него независящим, не приступил к ней.

Чел.-дн. неявки (для работника) – день, когда он не явился на работу, независимо от того должен он работать в этот день или нет.

Фонды рабочего времени:

1. Календарный – сумма списочных численность работников за все календарные дни периода.

2. Табельный = календарный фонд – праздничные и выходные дни.

3. Максимальновозможный = табельный – отпуска. Включает фактически отработанные чел.-дн. + неотработанные время (учеба, роды, целодневный простой).

Отработанные чел.-час - час фактической работы одного работника (урочные, сверхурочные).

Внутрисменные перерывы – невыполнение работниками производственных обязанностей внутри смены, кроме обеденного перерыва.

Показатели использования рабочего времени:

1. Сред. фактическая продолжительность рабочего дня: фактич. чел.-час/отработ. чел.-дни.

2. Сред. число дней работы на 1 рабочего: число отраб.дней/ср. списоч. число рабочих.

3.Сред. число часов работы на 1 рабочего: число отраб.чел.-час./ср.списоч. число рабочих = ср.продолжительность рабочего дня*ср.число дней одного рабочего.

Модели:

где

- фактическая продолжительность рабочего дня; - сред. число работы на одного рабочего; - ср. списочное число рабочих; - ср. число часов работы на одного; - общие всеми отработанные чел. – час.

47. Моделир-е и оптим-я деятельности в эконом-их с/с как методическая и инструментальная основы исследования их эффективного функционирования.

Экон-я с/с – это с/с производственных отнош-й, соответст-щая данному конкретному способу пр-ва, яв-ся функциональной подс/с общества, осущ-ющей пр-во, распределение и потребление материальных благ. Любая экон-я с/с предполагает наличие 4-х видов рес-сов: трудовых (раб. сила); природных (сырье); материально-вещественных (здания, станки); информацион-х (научные знания, технология). Экон-й с/с присущи сложное строение (взаимосвязь эл-тов) и сложное поведение. Специфические особ-ти экон-х с/с: 1.Принадлежность к классу управляемых сис-м. 2.В них самих происходят пр-ссы по принципу саморегулиров-я. Экон-я среда имеет много неформальных факторов и обстоятельств. Это осложняет обработку информации и вызывает применение большого разнообразия экономико-матем-х методов и моделей. Целью матем-го моделирования экон-х сис-м яв-ся использ-е методов математики для эффективного реш-я задач, возникающих в сфере экономики с использ-ем современной вычислит-й техники. Моделирование – это пр-сс исследования реальной с/с/ включающий построение модели, изучение ее свойств и перенос полученных сведений на моделируемую с/с. Модель – формализованное представление об объекте исслед-я с т. зр. поставленной цели, - это материально или мысленно представленный объект, к-й в пр-ссе исслед-я замещает объект оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте оригинале. Цель моделирования диктует, какие стороны оригинала д. быть отражены в модели. Разным целям соответ-ют разные модели одного и того же объекта. Оптимизация – точное определение сочетания переменных управления, при к-м обеспеч-ся экстремальное значение целевой функции. Суть методов оптимизации (оптимального программирования) заключается в том, чтобы, исходя из наличия определенных ресурсов, выбрать такой способ их использования (распределения), при к-м будет обеспечен максимум или минимум интересующего показателя. Оптим-е программир-е обеспечивает успешное реш-е целого ряда экстремальных задач производственного планирования. В области макроэкон-го анализа, прогнозирования и планирования оптим-е программир-е позволяет выбрать вариант народнохозяйственного плана (программы развития), характеризующийся оптим-м соотнош-ем потребления и сбережений (накоплений), оптим-й долей производств-х капиталовложений в национальном доходе и т. д. С математ-й и статистич-й точек зрения этот метод применим лишь к тем явлениям, к-е выраж-ся положительными величинами и в своей совокупности образуют объединение взаимозависимых, но качественно различных величин. Этим условиям, как правило, отвечают величины, к-ми характеризуются эконом-е явления. Решая задачи оптимизации, экономист всегда имеет дело не с одной, а с несколькими взаимозависимыми величинами или факторами. Оптим-е программир-е м. применять лишь к таким задачам, при реш-и которых оптим-й рез-тат достигается лишь в виде точно сформулированных целей и при вполне определенных огранич-ях. В условия задачи обычно входит некоторая математически сформулированная сис-ма взаимозависимых факторов, ресурсы и условия, ограничивающие характер их использования. Задача становится разрешимой при введении в нее определенных оценок как для взаимозависимых факторов, так и для ожидаемых рез-тов. Следов-но, оптимальность рез-та задачи программир-я имеет относительный характер. Этот рез-тат оптимален только с т. зр. тех критериев, к-ми он оценивается, и ограничений, введенных в задачу. Оптимальный значит наилучший, но не вообще, а с т. зр. заданного критерия. Критерий оптимальности – некоторый показ-ль, имеющий экономич-е содержание, служащий формализации конкретной цели управления и выражаемый при помощи целевой функции ч/з факторы модели.

Классификация математических моделей и методов исследования операций в экономике: По степени агрегирования объектов моделирования модели подразделяются на макро- и микроэкон-е. По предназначению, т.е. по цели создания и применения, выделяют балансовые модели, выражающие требование соответствия наличия ресурсов и их использования; трендовые, в к-х развитие моделируемой экон-й с/с отражается ч/з тренд (длительную тенденцию) ее основных показателей; оптимизационные модели, предназнач-е для выбора наилучшего варианта пр-ва, распределения или потребления; имитационные модели, предназнач-е для использов-я в пр-ссе машинной имитации изучаемых сис-м или пр-ссов и др. По учету фактора времени: статические, в к-х все зависимости отнесены к одному моменту времени, и динамические, описывающие экон-е сис-мы в развитии. По типу информации, используемой в модели: аналитические, построенные на априорной инфор-ии, и идентифицируемые, построенные на апостериорной инф-и. По учету фактора неопределенности: детерминированные, если в них рез-ты на выходе однозначно опред-ся управляющими воздействиями, и стохастические (вероятностные), если на выходе модели могут получиться различные рез-ты в завис-ти от действия случайного фактора. Эконометрические модели строятся на основе изучения и анализа эмпирических данных. Экономико-матем-е модели могут классиф-ться по типу математического аппарата, используемого в модели: матричные, модели линейного и нелинейного программиров-я; корреляционно-регрессионные модели, модели теории массового обслуживания, сетевого планирования, теории игр. Исследование операций – научная дисциплина, занимающаяся разработкой и практическим применением методов наиболее эффект-го управления различными организац-ми с/с. Цель исслед-я операций – количественное обоснование принимаемых реш-й по организации управления.

Общая задача математического программирования: Задача вида: найти максимум (или минимум) ф-ии (1) при условии, что независимые переменные удовлетворяют с/с ограничений: (2) , …, , (3) наз-ся общей задачей математического программирования. Ф-я - целевая ф-я; сис-ма неравенств (2) – сис-ма специальных ограничений задачи матем-го программир-я (ЗМП), нерав-ва (3) – общие ограничения ЗМП. Точка , удовлетворяющая спец-м и общим огранич-м, наз-ся допустимым реш-ем ЗМП. Множ-во всех допустимых реш-й ЗМП наз-ся допустимым множ-вом этой зад. Точка наз-ся оптимальным реш-ем ЗМП, если 1)она есть допустимое реш-е этой ЗМП и 2)на этой точке целевая ф-я достигает глобального максимума (если ) или глобального минимума (если ) среди всех точек, удовлетворяющих ограничениям, т.е. для этих точек справедливо нерав-во: (если ); (если ).

Класс-ция задач и методов матем-го программ-ния: Методы матем-го програм-я: линейное – функции линейны; целочисленное – координаты искомой точки х являются только целыми числами; нелинейное – хотя бы одна из этих функций нелинейна, выпуклое – целевая функция – выпуклая, функции – ограничения – выпуклые, т. е. рассматриваются выпуклые функции на выпуклых множествах; динамическое, геометрическое, параметрическое, стохастическое, эвристическое. Оптимизационные задачи, задачи сетевого планирования и управления, массового обслуживания, управления запасами, распределения рес-сов, ремонта и замены оборудования, составления расписания (календарного планирования); планировки и размещения; выбора маршрута или сетевые задачи.

⇐ Предыдущая 17 18 19 20 212223 24 25 26 Следующая ⇒