Методика и структура курсовой работы по анализу обеспеченности договоров производственными планами

Введение. Актуальность и структура исследования

В современной экономике ключевым фактором выживания и процветания промышленного предприятия является его способность оперативно и точно выполнять взятые на себя обязательства. Однако часто возникает опасный разрыв между коммерческим блоком, заключающим договоры, и производственным отделом, который должен обеспечить их выполнение. Этот разрыв порождает серьезные финансовые и репутационные риски: срыв сроков поставок, штрафные санкции, потеря доверия клиентов и, как следствие, снижение конкурентоспособности.

Актуальность данной проблемы многократно усиливается в условиях высокой волатильности рынка и ужесточения конкуренции. Предприятиям жизненно необходимы гибкие, точные и надежные инструменты планирования, способные синхронизировать коммерческие амбиции с реальными производственными возможностями. Именно поэтому анализ обеспеченности договоров производственными планами, заключающийся в проверке соответствия производственных возможностей (мощности, материалы, сроки) договорным обязательствам, становится центральной задачей операционного менеджмента.

Исходя из этого, в настоящей курсовой работе определяются следующие ключевые элементы:

• Объект исследования: процесс управления производственными планами и связанными с ними договорными обязательствами на промышленном предприятии.
• Предмет исследования: методы, модели и программные инструменты для анализа и контроля обеспеченности заключенных договоров производственными планами.

Целью работы является разработка комплексного методического подхода и создание функционального прототипа информационной системы, предназначенной для автоматизации анализа обеспеченности договоров производственными планами.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд последовательных задач:

1. Проанализировать теоретические основы производственного планирования и управления жизненным циклом договоров (Contract Lifecycle Management).
2. Изучить функционал и возможности современных IT-систем, применяемых в данной области (MRP, APS, MES, ERP, CLM).
3. На основе анализа предметной области формализовать постановку задачи для разработки прототипа.
4. Спроектировать информационно-логическую и физическую модели базы данных как ядра будущей системы.
5. Разработать пользовательский интерфейс для удобного ввода, контроля и редактирования данных.
6. Реализовать набор аналитических запросов и отчетов для оценки сбалансированности планов и договоров.
7. Провести апробацию разработанного решения на практическом примере и сформулировать рекомендации по его использованию.

Обозначив цели и задачи, мы переходим к теоретическому фундаменту, на котором будет строиться наше исследование и практическая разработка.

Глава 1. Теоретические основы управления производством и договорными обязательствами

Для создания эффективной системы контроля необходимо глубокое понимание двух ключевых бизнес-процессов: производственного планирования и управления договорами. Хотя они часто существуют в разных функциональных подразделениях, их синхронизация является залогом успешной деятельности предприятия.

Производственное планирование — это процесс, который определяет, что, когда, в каком количестве и с использованием каких ресурсов должно быть произведено. Он включает в себя разработку планов разного уровня, от стратегических до оперативных. Ключевыми элементами производственного плана являются:

• Объемы выпуска продукции: конкретное количество каждого вида изделия, которое необходимо произвести в заданный период.
• Календарные графики: распределение производственных заданий во времени с указанием точных сроков начала и окончания работ.
• Распределение мощностей: закрепление производственных заданий за конкретным оборудованием и персоналом.

Исторически основу для автоматизации этого процесса заложили системы класса MRP (Material Requirements Planning), которые фокусировались на планировании потребностей в материалах и комплектующих. Современные, более совершенные системы класса APS (Advanced Planning and Scheduling) позволяют проводить сквозное оптимизированное планирование с учетом множества ограничений.

Параллельно производственному контуру существует процесс управления договорными обязательствами, также известный как Contract Lifecycle Management (CLM). Это методология и набор инструментов для систематического и эффективного управления жизненным циклом договора: от его создания и согласования до исполнения, анализа и архивации. Системы управления договорами (CLM) отслеживают ключевые условия, этапы исполнения и обеспечивают автоматизацию рутинных процедур, таких как согласование и напоминание о сроках. Недостаточный контроль на любом из этапов жизненного цикла договора несет в себе риски финансовых потерь и юридических споров.

Теоретическая необходимость синхронизации этих двух контуров очевидна: невозможно эффективно управлять исполнением договоров, не имея точной информации о производственных возможностях, и, наоборот, производственный план, не учитывающий реальные договорные обязательства, становится бессмысленным упражнением в прогнозировании.

Изучив теоретические модели, логично рассмотреть, какие современные IT-решения позволяют реализовать эти модели на практике и обеспечить необходимую интеграцию.

Глава 2. Обзор и анализ современных информационных систем для планирования и контроля

Современный рынок предлагает широкий спектр IT-решений для автоматизации производственного планирования и управления договорами. Их понимание позволяет не только ориентироваться в технологическом ландшафте, но и обоснованно выбрать инструмент для решения конкретной задачи.

На уровне производственного цеха ключевую роль играют системы двух классов:

• MES (Manufacturing Execution System): системы оперативного управления производством. Они отслеживают и документируют производственный процесс в режиме реального времени, отвечая на вопрос «как идут дела прямо сейчас?».
• APS (Advanced Planning and Scheduling): системы расширенного планирования. Их задача — создание оптимальных производственных графиков с учетом множества ограничений (оборудование, персонал, материалы, сроки). Они отвечают на вопрос «как нам лучше всего это сделать?».

Оба этих класса систем часто интегрируются с ERP (Enterprise Resource Planning) — комплексной системой управления ресурсами предприятия. ERP выступает в роли интеграционной платформы, связывая воедино финансы, закупки, производство, сбыт и управление персоналом. Именно интеграция систем управления договорами с производственными системами на платформе ERP позволяет синхронизировать финансовые потоки и потребности в ресурсах, создавая единое информационное пространство.

В области управления контрактами также наблюдается технологический прогресс. Современные CLM-системы все чаще используют технологии искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка (NLP). Эти инструменты применяются для автоматизированной проверки и анализа текстов договоров на соответствие внутренним стандартам, выявления потенциальных рисков и извлечения ключевых данных (сроки, суммы, объемы обязательств) без участия человека.

Однако внедрение полномасштабных промышленных систем (ERP, APS, CLM) — это чрезвычайно дорогой и сложный процесс, избыточный для решения локальной аналитической задачи в рамках курсового проекта или для нужд малого предприятия. Поэтому для разработки прототипа системы анализа обеспеченности договоров планами целесообразно использовать более доступный и гибкий инструмент. В качестве такого инструмента оптимально подходит реляционная СУБД, например, MS Access. Она позволяет без значительных затрат спроектировать и реализовать полноценную базу данных, создать удобные формы ввода и разработать сложные аналитические запросы и отчеты, что полностью соответствует целям нашего проекта.

После обзора готовых промышленных систем мы переходим к формулировке конкретной задачи для нашего собственного проекта, адаптируя общие принципы к условиям курсовой работы.

Глава 3. Анализ предметной области и постановка задачи для курсового проекта

Для успешного проектирования любой информационной системы необходимо четко определить ее границы, функции и информационные потоки. Данный этап формализует задачу и служит фундаментом для всей последующей разработки.

В рамках данной курсовой работы рассматривается условная организационно-экономическая среда: производственное предприятие, выпускающее несколько видов готовой продукции. В его структуре ключевую роль играют два отдела: отдел сбыта, отвечающий за заключение договоров с клиентами, и производственно-диспетчерский отдел (ПДО), который формирует производственные планы и контролирует их выполнение.

Ключевая проблема, которую предстоит решить, — это преимущественно ручной и крайне трудоемкий процесс проверки обеспеченности новых заказов. Когда отдел сбыта получает запрос от клиента, менеджеру необходимо связаться с ПДО, чтобы выяснить, сможет ли производство изготовить требуемый объем продукции к нужной дате. Этот процесс сопряжен с задержками, ошибками из-за человеческого фактора и отсутствием единой, актуальной картины по всем заказам и планам. Это приводит к риску заключить договор, который предприятие не в состоянии исполнить в срок.

Таким образом, постановка задачи для курсового проекта формулируется следующим образом: создать прототип настольной информационной системы, которая автоматизирует сбор и хранение данных о заключенных договорах и утвержденных производственных планах, а также позволяет в автоматическом режиме генерировать аналитические отчеты об их сбалансированности и выявлять потенциальный дефицит продукции.

Для реализации этой задачи необходимо определить входную и выходную информацию системы.

• Входная информация:
  • Данные из договоров: номер договора, дата заключения, наименование клиента, спецификация заказа (перечень продукции, количество, цена), плановые даты отгрузки.
  • Данные производственных планов: плановый период (месяц), наименование продукции, плановый объем выпуска.
  • Нормативно-справочная информация: справочники продукции, клиентов, материалов.
• Требуемая выходная информация:
  • Отчет о дефиците/профиците продукции на заданный период (сравнение общего объема законтрактованной продукции с плановым объемом выпуска).
  • Отчет о выполнении конкретного договора (сопоставление заказанных и отгруженных позиций).
  • Реестр всех действующих договоров и заказов.

Сформулировав, ЧТО мы должны получить в итоге, мы можем перейти к проектированию того, КАК мы это будем делать, начиная с фундамента любой информационной системы — структуры ее базы данных.

Глава 4. Проектирование информационно-логической модели базы данных

Ядром проектируемой системы является база данных (БД), так как именно от ее правильной структуры зависит целостность, непротиворечивость и доступность информации. Процесс проектирования начинается с анализа входных данных и выделения ключевых сущностей предметной области.

Анализ описанной ранее предметной области позволяет выделить следующие основные сущности, которые должны быть отражены в базе данных:

• Клиенты: информация о заказчиках продукции.
• Договоры: общие сведения о заключенных контрактах.
• Заказы по договорам (Спецификация): конкретные товарные позиции в рамках каждого договора.
• Продукция (Изделия): справочник выпускаемых предприятием изделий.
• Производственные планы: плановые задания по выпуску продукции на определенный период.
• Материалы: справочник материалов, используемых в производстве (может быть добавлен для усложнения модели).

На основе этих сущностей разрабатывается информационно-логическая модель (ER-диаграмма). Она графически представляет сущности, их атрибуты (характеристики) и, что самое важное, связи между ними. Например, связь между «Клиентами» и «Договорами» будет «один-ко-многим», так как один клиент может заключить много договоров, но каждый договор заключается с одним конкретным клиентом. Аналогичная связь «один-ко-многим» существует между «Договорами» и «Заказами».

Следующим шагом является переход от абстрактной ER-диаграммы к логической (реляционной) модели — проектированию конкретных таблиц базы данных в среде MS Access. Для каждой таблицы необходимо детально описать ее структуру.

Например, структура ключевых таблиц может выглядеть следующим образом:

Пример структуры таблиц БД для анализа планов и договоров

Таблица	Поле	Тип данных	Описание / Ключ
tbl_Contracts (Договоры)	ContractID	Счетчик	Первичный ключ (PK)
	ContractNumber	Текстовый	Номер договора
	ClientID	Числовой	Внешний ключ (FK) к таблице Клиентов
tbl_Orders (Заказы)	OrderID	Счетчик	Первичный ключ (PK)
	ContractID	Числовой	Внешний ключ (FK) к таблице Договоров
	Quantity	Числовой	Количество заказанной продукции
tbl_ProductionPlans (Планы)	PlanID	Счетчик	Первичный ключ (PK)
	ProductID	Числовой	Внешний ключ (FK) к таблице Продукции
	PlanQuantity	Числовой	Плановый объем выпуска

Для каждой таблицы также определяются ограничения целостности, например, обязательность заполнения полей и правила проверки вводимых значений. Создав такую статичную структуру хранения данных, мы можем перейти к разработке динамических инструментов для взаимодействия пользователя с этой структурой.

Глава 5. Разработка пользовательского интерфейса для ввода и контроля данных

Непосредственная работа пользователя с таблицами базы данных крайне нежелательна, так как это повышает риск случайного удаления или искажения информации и требует от пользователя специальных знаний. Для решения этой проблемы создается пользовательский интерфейс, состоящий из набора экранных форм. Основная цель форм — упростить ввод данных и обеспечить их целостность.

В рамках проекта необходимо разработать и описать несколько ключевых форм:

1. Форма «Договоры»: Предназначена для ввода и редактирования основной информации о договоре. Она может содержать поля для номера, даты, выпадающий список для выбора клиента из справочника. Важной частью этой формы является подчиненная форма, в которой отображаются и редактируются все заказы (товарные позиции), относящиеся к данному договору. Это реализует связь «один-ко-многим» на уровне интерфейса.
2. Форма «Производственные планы»: Позволяет вводить данные о планах выпуска на определенный месяц. Пользователь выбирает продукцию из справочника и указывает плановый объем.
3. Справочные формы: Отдельные простые формы для ведения справочников клиентов и продукции. Это позволяет централизованно управлять нормативно-справочной информацией.

При разработке форм активно используются различные элементы управления:

• Текстовые поля для ввода строк и чисел.
• Поля со списком (выпадающие списки) для выбора значений из связанных таблиц, что предотвращает ошибки ввода.
• Кнопки для выполнения команд (Сохранить, Удалить, Добавить новый, Закрыть).
• Элементы управления датой (календари) для корректного ввода дат.

Кроме того, в формы закладывается определенная логика, например, автоматический расчет сумм по заказу (цена * количество) или проверка корректности вводимых дат (дата окончания не может быть раньше даты начала).

Для объединения всех разработанных форм в единое приложение и обеспечения удобной навигации создается главная кнопочная форма. Она выступает в роли центрального меню, откуда пользователь может открыть любую необходимую форму для ввода данных или запустить формирование аналитического отчета.

После того как мы обеспечили удобный и контролируемый ввод данных в с��стему, следующий логический шаг — извлечь из этих данных пользу, создав аналитические инструменты для принятия решений.

Глава 6. Реализация аналитических запросов и отчетов

Собранные в базе данных сведения о планах и договорах представляют ценность только тогда, когда их можно проанализировать. Этот анализ реализуется с помощью запросов — специальных команд на языке SQL, которые извлекают, фильтруют, группируют и вычисляют данные из одной или нескольких таблиц. На основе этих запросов строятся наглядные выходные отчеты.

В рамках проекта необходимо разработать и описать несколько ключевых аналитических запросов:

1. Запрос на выборку заказов по договору: Простой запрос, который по идентификатору договора выбирает все связанные с ним товарные позиции из таблицы заказов. Этот запрос является источником данных для подчиненной формы на форме «Договоры».
2. Запрос на расчет суммарной потребности: Более сложный запрос, который группирует все заказы по видам продукции и датам отгрузки, суммируя требуемое количество. Он отвечает на вопрос: «Сколько всего единиц продукции X нам нужно отгрузить в сентябре?».
3. Итоговый аналитический запрос на выявление дефицита: Это ключевой запрос системы. Он сопоставляет данные из двух источников: суммарную потребность в продукции (из предыдущего запроса) и данные из производственных планов. Путем вычитания общего объема заказов из планового объема выпуска запрос рассчитывает показатель «дефицит/профицит» для каждого вида продукции в заданном периоде.

Пример упрощенного SQL-кода для запроса на выявление дефицита:

SELECT
  P.ProductName,
  PP.PlanQuantity,
  SUM(O.Quantity) AS TotalOrdered,
  (PP.PlanQuantity - SUM(O.Quantity)) AS Balance
FROM
  (tbl_ProductionPlans AS PP
  INNER JOIN tbl_Products AS P ON PP.ProductID = P.ProductID)
  LEFT JOIN tbl_Orders AS O ON PP.ProductID = O.ProductID
GROUP BY
  P.ProductName, PP.PlanQuantity;

На основе этих запросов создаются и описываются выходные отчеты, которые представляют аналитическую информацию в удобном для печати и восприятия виде. Основные отчеты включают:

• Отчет «Анализ обеспеченности планов»: Главный аналитический отчет системы. Он выводится в табличной форме и для каждой номенклатурной позиции показывает плановый выпуск, общий объем заказов и итоговый баланс (дефицит или профицит). Именно этот отчет позволяет руководству оперативно выявлять узкие места и принимать управленческие решения.
• Отчет «Реестр договоров»: Представляет собой список всех договоров за период с указанием клиентов и общей суммы.
• Отчет «Карточка исполнения договора»: Детальный отчет по одному конкретному договору, показывающий все заказанные по нему позиции и статус их выполнения.

Разработав и описав все компоненты системы — от структуры данных до аналитических отчетов — необходимо подвести итоги, продемонстрировать ее работу на практике и оценить полученные результаты.

Глава 7. Апробация результатов и практические рекомендации по внедрению

Чтобы доказать работоспособность и практическую ценность созданного прототипа, необходимо провести его апробацию на сквозном примере. Этот процесс имитирует реальную работу пользователя с системой и демонстрирует, как она решает поставленную задачу.

Сквозной кейс (пример апробации):

1. Ввод исходных данных: С помощью разработанных форм в систему вводится информация. Например:
   • В справочник продукции добавляются «Изделие А» и «Изделие Б».
   • В производственный план на сентябрь вносится: план выпуска «Изделия А» — 100 шт., «Изделия Б» — 150 шт.
   • Через форму договоров создаются два контракта: Договор №1 с заказом на 70 шт. «Изделия А» и Договор №2 с заказом на 50 шт. «Изделия А» и 80 шт. «Изделия Б».
2. Запуск анализа: Пользователь через главную кнопочную форму запускает формирование отчета «Анализ обеспеченности планов».
3. Получение и интерпретация результата: Система, выполнив аналитический запрос, генерирует отчет, в котором будет наглядно показано:
   • По «Изделию А»: План — 100 шт. Заказано — 120 шт. (70+50). Баланс: -20 шт. (ДЕФИЦИТ).
   • По «Изделию Б»: План — 150 шт. Заказано — 80 шт. Баланс: +70 шт. (ПРОФИЦИТ).

   Таким образом, система автоматически выявляет потенциальную проблему — нехватку 20 единиц «Изделия А» для выполнения всех обязательств в срок. Этот сигнал позволяет менеджменту своевременно принять меры: увеличить производственный план, перенести сроки поставки по согласованию с клиентом или отказаться от части заказа.

Этот пример наглядно демонстрирует, что система выполняет свою главную функцию — анализ выполнения планов и выявление отклонений.

Практические рекомендации по использованию:

• Регулярно (ежедневно или еженедельно) вносить в систему данные о новых договорах и корректировках планов.
• Использовать отчет о дефиците как основной инструмент на еженедельных совещаниях отделов сбыта и ПДО.
• На основе данных системы формировать более реалистичные сроки поставок для новых клиентов.

Оценка экономического эффекта от внедрения подобного инструмента складывается из нескольких факторов: снижение рисков срыва поставок и связанных с ними штрафов; сокращение временных затрат менеджеров на ручную проверку обеспеченности заказов (автоматизация управления договорами и производственными процессами); повышение точности планирования и, как следствие, лояльности клиентов.

Завершив практическую апробацию и подтвердив полезность решения, мы можем сформулировать итоговые выводы по всей проделанной работе.

Заключение. Итоги и перспективы исследования

В ходе выполнения курсовой работы был проведен комплексный анализ проблемы синхронизации договорных обязательств и производственных планов. Была подтверждена высокая актуальность данной задачи в современных рыночных условиях, требующих от предприятий гибкости и точности.

В результате проделанной работы были систематизированы теоретические основы управления производством и договорами, рассмотрены современные классы информационных систем (MRP, APS, CLM) и на основе этого анализа был обоснован выбор инструментария для практической реализации.

Центральным итогом работы является то, что поставленная во введении цель — разработать методический подход и прототип информационной системы — была полностью достигнута. В рамках достижения этой цели были успешно решены все поставленные задачи: от анализа предметной области и формализации требований до детального проектирования базы данных, разработки пользовательского интерфейса и создания мощных аналитических отчетов. Проведенная апробация на конкретном примере доказала работоспособность решения и его практическую ценность для выявления дисбаланса между планами и обязательствами.

Теоретическая значимость работы заключается в систематизации подходов к интеграции производственного и коммерческого контуров управления. Практическая значимость состоит в создании готового прототипа, который может быть использован как основа для внедрения на малых и средних предприятиях или как учебное пособие.

В качестве перспективных направлений для дальнейшего развития проекта можно выделить:

• Разработку веб-интерфейса для обеспечения удаленного доступа к системе.
• Интеграцию с бухгалтерскими системами для автоматической сверки данных по оплатам и отгрузкам.
• Добавление модуля прогнозирования спроса на основе исторических данных о продажах.
• Расширение модели данных для учета потребностей в материалах и комплектующих (реализация функционала MRP).

Список использованной литературы

1. Андон Ф. Язык запросов SQL / Ф. Андон, В. Резниченко. – СПб.: BHV, 2006. – 416 с.
2. Андрианова E.Г., Колесников Г.С., Сыромятников В. П. Структуры и алгоритмы обработки данных — часть 2. / Лабораторный практикум. МИРЭА, Москва, 2004 г.
3. Базы данных: Учебник для ВУЗов / Под ред.— СПб: Корона принт, 2000. — 416 с.
4. Грибер, М. Введение в SQL / М.Грибер, М., Лори, 1996. — 379 с.
5. Дейт, К. Введение в системы баз данных: пер. с англ. /К.Дж. Дейт. 8-е издание. — М.: Вильяме , 2006. — 1326 с.
6. Джеффри Д. Ульман, Дженнифер Уидом. Основы реляционных баз данных, Лори, М, 2006 г.
7. Дунаев В. В. Базы данных. Язык SQL / В. В. Дунаев. – СПб. : BHV, 2006. – 288 с.
8. Зрюмов Е. А. Базы данных для инженеров : учебное пособие / Е. А. Зрюмов, А. Г. Зрюмова; Алт. гос. техн. ун-т им. И. И. Ползунова. – Барнаул : Изд-во АлтГТУ, 2010. – 131 с.
9. Кевин, Кл. SQL: справочник: пер. с англ. / Кл. Кевин. 2-е издание. -М: Кудиц-Образ, 2006. — 832 с.
10. Конноли Томас, Бегг Каролин. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. — М.: Вильямс, 2000. – 1111 с.
11. Макарова Н., Николайчук, Г. Титова Ю. Компьютерное делопроизводство. Учебный курс: Н— Москва, Питер, 2009 г.- 416 с.
12. Питер Роб, Карлос Коронел. Системы баз данных: проектирование, реализация и управление, БХВ-Петербург, Сп-б, 2004 г.
13. Федотова Д.Э. Технология разработки и отладки программ: Учебн. пособие / МИРЭА.-М., 1987.-80с.
14. Федотова Д.Э. Типы и структуры данных в современных языках программирования. / Учебное пособие. Москва, 1981 г.
15. Федотова Д.Э., Семенов Ю.Д., Чижик К.Н. CASE — технологии. Москва, Горячая линия — Телеком, 2003 г.