Подготовка системных решений по комплексным вопросам планирования производственной деятельности сельскохозяйственных предприятий

Сложность и взаимосвязанность технологических, биологических и экономических процессов в сельском хозяйстве часто вызывают необходимость применения систем моделей при подготовке определенных управленческих решений.

На уровне предприятия системы моделей необходимо использовать, когда исследуются очень сложные процессы с большим числом взаимосвязей различных отраслей и видов деятельности, когда требуется глубокая детализация отдельных элементов системы и выходной информации либо необходимо получить скоординированные решения по нескольким объектам, не очень тесно или косвенно связанным между собой. Наиболее часто такого рода условия накладываются на те процессы, которые описываются системами моделей с интегрированной или функциональной структурой^[1], разработка и решение которых представляют наибольшую сложность по сравнению с другими типами систем. Это обусловлено тем, что для составления разнотипных моделей (входящих, например, в функциональную систему) необходимы разноплановые знания и опыт исследователя, а их логическая, информационная и алгоритмическая связь наталкивается на ряд объективных сложностей и требует нетрадиционных подходов к решению.

В подготовке комплексных решений с использованием, например, системы моделей функциональной структуры, объединяющей разнотипные модели, которые описывают различные технологические и экономические процессы, часто необходимо участие специалистов разных профилей. При этом их состав должен подбираться с учетом требований совместной согласованной работы, направленной на достижение единой командной цели, и перекрывать все затрагиваемые исследованием профессиональные вопросы.

Одним из наиболее часто исследуемых и востребованных направлений внутрихозяйственного планирования, имеющих сложный и многовариантный характер, является формирование кормовой базы для животноводства. Процессы производства и приготовления кормов технологически и организационно взаимосвязаны с процессами их распределения и использования. Рациональная организация кормовой базы сельскохозяйственного предприятия зависит от множества природно-климатических, технологических, биологических и других факторов, влияющих на уровень и качество кормления сельскохозяйственных животных, а следовательно, и на их продуктивность. Степень научной обоснованности организации кормовой базы в значительной мере определяет экономические результаты хозяйственной деятельности предприятия.

В практике внутрихозяйственного планирования сложился ряд методических подходов определения оптимальных планов производства, распределения и использования кормов, основанных на теории экономико-математического моделирования. Однако их применение не нашло широкого распространения. Необходимо проанализировать основные из наиболее часто применяемых подходов, чтобы вскрыть причины этого явления. В частности, рассмотрим модели оптимизации структуры кормопроизводства; оптимального распределения и использования кормов в стойловый период; оптимизации рационов кормления сельскохозяйственных животных.

Модель оптимизации структуры кормопроизводства^[2] предполагает определение оптимального плана посевных площадей кормовых и зернофуражных культур при заданной их урожайности, плана использования естественных кормовых угодий при заданной их продуктивности, которые в совокупности призваны обеспечить удовлетворение потребностей животноводства в кормах с учетом возможного приобретения недостающего их объема. В отдельных случаях (при относительно небольших масштабах производства, ограниченном количестве отраслей животноводства в хозяйстве, слабой дифференциации половозрастных групп животных и т.п.) поставленная цель может быть достигнута. Однако при использовании данной модели на относительно сложных и многоотраслевых сельскохозяйственных предприятиях проявляется ряд ее существенных недостатков, не позволяющих получить практические результаты. В частности, модель оптимизирует посевные площади только кормовых и зернофуражных культур без учета их тесной агротехнической и технологической связи с товарными культурами, что исключает системное рассмотрение процессов в растениеводстве и резко снижает качество решения. Традиционная постановка задачи не предусматривает размещение культур по полям сложившихся или планируемых севооборотов. Кроме того, в модели потребность животных задается в агрегированной форме по видам и основным половозрастным группам без учета особенностей кормления относительно мелких групп, фактора времени, а также соблюдения необходимых балансов по всем (хотя бы основным) элементам питания, других зоотехнических требований. Переменные по объемам скармливаемых видов кормов не дифференцируются в разрезе половозрастных групп, что не позволяет определить состав конкретных рационов. И наконец, модель не дает возможности обеспечить системную увязку различных отраслей и видов деятельности, искусственно вычленяя кормопроизводство из единого воспроизводственного процесса предприятия.

Модель оптимизации распределения и использования кормов^[3] предполагает приведение в соответствие имеющихся в хозяйстве (заготовленных) и приобретаемых кормов с нормативной (плановой) потребностью в них животноводства. В модели описываются условия формирования оптимальных рационов кормления по видам, половозрастным группам и по балансам каждого вида корма с учетом планового поголовья.

В традиционной постановке модель разрабатывается на стойловый период, что сужает возможности использования результатов ее реализации. Как и в модели кормопроизводства, потребности животноводства рассчитываются на поголовье (число кормодней пребывания в хозяйстве) агрегированных групп животных. Затруднен учет фактора времени, т.е. рационы, как правило, оптимизируются не в динамике, а на весь стойловый период в целом. При дифференциации поголовья на относительно большое число групп и расчета рационов по месяцам (или другим периодам года) размерность модели, имеющей блочную структуру, существенно увеличивается, превышая пределы реальной решаемости.

В модели оптимизации рационов^[4] возможен учет всех необходимых зоотехнических требований кормления для каждого вида и половозрастной группы животных с заданной продуктивностью, физиологическим состоянием и массой на любой момент времени. Однако рацион может формироваться только из имеющегося (с учетом возможного приобретения) набора кормов и кормовых добавок независимо от их объемов. Кормление, организованное в определенный момент по полученным оптимальным рационам, может привести к тому, что наиболее эффективные и дефицитные корма быстро исчерпаются, изменится набор кормов, что потребует повторного пересчета оптимальных рационов. Такая ситуация может возникать неоднократно в течение года и отдельных периодов кормления. Отсутствие увязки получаемых рационов с поголовьем половозрастных групп, его динамикой, а также с объемами кормов неизбежно приводит к существенным дисбалансам и неоправданным экономическим потерям.

Очевидно, что преимущества рассмотренных моделей не дают желаемых результатов из-за наличия существенных ограничений применения этих моделей и их недостатков. Самостоятельная реализация отдельных и разобщенных моделей для каждого из процессов производства, распределения и использования кормов не дает результатов, которые можно рекомендовать для практического применения.

Другое, казалось бы, очевидное решение проблемы через объединение всех трех моделей в одну более сложную блочную модель также страдает рядом недостатков. С одной стороны, практически невозможно включить в общую модель весь набор полноценных моделей (их количество может быть более 100 для среднего по размерам и числу отраслей хозяйства), поскольку тогда ее размеры превысят уровень, на котором возможно реально отследить все взаимосвязи и отладить работу модели. С другой стороны, агрегирование моделей приведет к резкому снижению адекватности и потере практической ценности результатов. Решение проблемы лежит в области системного моделирования. Возможно построение трехуровневой системы моделей^[5] функциональной структуры, которая логически, информационно и алгоритмически связывает все три вида описанных выше моделей (рис. 8.5).

На первом уровне (подготовительный этап) предполагается разработка и решение моделей оптимизации рационов кормления для каждой половозрастной группы животных в динамике (например, по месяцам) и с дифференциацией (при необходимости) по классам продуктивности. Учет фактора времени и уровней продуктивности позволяет устанавливать соответствующие различия в рационах по потребности в питательных веществах, макро- и микроэлементах питания, по нормативной структуре рационов. Такая дифференциация необходима не только для правильной организации кормления всех групп животных в соответствии с их потребностями (научно обоснованными), но и для наиболее полного отражения движения поголовья животных в течение года на более высоких уровнях системы моделей.

Рис. 8.5. Схема взаимосвязей в системе моделей оптимизации производства, распределения и использования кормов

Полученные рационы, сбалансированные по всем основным элементам питания (до 24 элементов) для каждой из выделенных групп животных и классов продуктивности и в разрезе периодов (месяцев) кормления, включаются в модель второго уровня в качестве основных искомых переменных (вектор-рацион). Благодаря такому приему, с одной стороны, не снижается адекватность, а с другой – резко сокращается размерность, значит, облегчается процесс отладки и решения модели второго уровня.

На втором этапе моделируется процесс производства кормов. Объемы кормов определяются исходя из возможностей их производства в хозяйстве и приобретения, увязываются с ежемесячным плановым количеством кормодней пребывания (поголовьем) каждой половозрастной группы животных с дифференциацией по классам продуктивности. Корма распределяются в соответствии с количеством, требуемым по полученным на первом этапе оптимальным рационам.

Процессы производства кормов тесно связаны с процессами, протекающими в других отраслях хозяйства, поэтому для реализации условий системности в модель целесообразно включить и товарные отрасли. Выход кормов и товарной продукции моделируется в рамках существующих в хозяйстве или планируемых севооборотов с учетом их площадей, контурности полей и чередования культур. Модель позволяет оптимизировать в полном объеме производственную структуру хозяйства с более детализированным описанием кормопроизводства. Результаты решения модели могут служить основой для разработки программы производства кормов в форме подробного заказа агрономической службе. При этом данная программа учитывает не только интересы животноводства, но и всех отраслей растениеводства и предприятия в целом.

Целью второго этапа моделирования является определение оптимального состава и структуры посевных площадей, обеспечивающих производство необходимого количества кормов требуемой структуры при условии достижения заданной урожайности. Но реальные результаты планируемого года могут отличаться от полученных на втором этапе оптимизации (в силу погодных и других конкретных условий урожайность будет отклоняться от запланированной), поэтому необходим третий (уточняющий) этан моделирования, на котором осуществляется оптимизация распределения фактически заготовленных кормов между группами и классами продуктивности животных во временно́м разрезе с учетом возможной взаимозамены отдельных видов кормов в пределах их групп (например, сена на сенаж, зерна на комбикорм и т.д.). При этом учитываются различия взаимозаменяемых кормов по содержанию элементов питания и стоимости. Данные условия обеспечивают соблюдение основных балансов, достигнутых на первом и втором этапах в оптимальных рационах, а также позволяют более рационально использовать имеющиеся в хозяйстве кормовые ресурсы путем их перераспределения, не привлекая при этом дополнительные объемы кормов со стороны.

Основное преимущество, которое дают модели второго и третьего уровней по сравнению с традиционными моделями оптимизации кормопроизводства и использования кормов, определяется включением в них векторов (в качестве основных переменных), соответствующих полученным на первом этапе оптимальным рационам. Каждый такой вектор-рацион заменяет целый блок, если сравнивать с традиционной записью моделей, что позволяет резко сократить размерность матрицы и существенно облегчить и упростить процесс отладки и решения. При этом адекватность модели и качество решения не только не страдают, но и повышаются.

Модели всех трех уровней связаны между собой, но каждая из них имеет собственную цель. Показателем, ориентирующим систему на достижение цели, является критерий оптимальности. В моделях первого уровня в качестве него, как правило, используется показатель минимальной стоимости рациона, который позволяет определить самый дешевый рацион из имеющегося набора кормов при условии выполнения всех необходимых зоотехнических требований.

На втором уровне в зависимости от постановки задачи может использоваться несколько показателей: максимум прибыли в целом по хозяйству, минимум материально-денежных затрат на кормопроизводство и др.

В модели третьего уровня в качестве критерия могут использоваться максимум выхода продукции животноводства при ограниченных ресурсах кормов, минимальная стоимость расходуемых кормов при гарантированном производстве животноводческой продукции и т.д.

Выбор того или иного показателя на каждом уровне зависит от постановки задачи и от конкретных условий, сложившихся в хозяйстве. Например, на третьем уровне задачу следует решать по критерию максимума продукции животноводства, если фактический объем заготовки кормов превышает запланированный на втором уровне, т.е. имеется резерв кормов, рациональное использование которого позволит увеличить производство в животноводстве. И наоборот, если погодные (или другие) условия не позволили произвести запланированный на втором уровне объем, т.е. фактически сложился дефицит кормов, то задачу следует решать по критерию минимума расхода кормов для производства необходимого количества продукции животноводства.

Таким образом, система моделей оптимизации производства, распределения и использования кормов как одна из систем моделей, которые могут применяться на уровне сельскохозяйственного предприятия, в определенных условиях имеет ряд значительных преимуществ в сравнении с традиционными моделями, оптимизирующими отдельные производственные и экономические процессы.

Во-первых, с помощью систем моделей существенно расширяются возможности по максимально адекватному отображению моделируемых процессов и по практическому применению получаемых результатов.

Во-вторых, системы моделей повышают возможности комплексной увязки отраслей и координации деятельности относительно самостоятельных служб (агрономической, зоотехнической, экономической и т.п.).

В-третьих, системы моделей являются инструментом, обеспечивающим тесную связь процессов стратегического планирования с организацией текущего решения тактических вопросов на сельскохозяйственном предприятии.