Maximizing savings in financial resources as a result of balancing the assembly line at discrete engineering enterprises

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article discusses the issues of calculating the amount of financial resources released, as well as achieving maximum economic effect by setting a mathematical optimization problem with a rational combination of parameters regulating the flow of production processes in the assembly plant. The methodological basis of the research consists of theoretical and practical data on the organization of assembly production, the economics of the enterprise, and mathematical methods for solving optimization problems. Within the framework of the study, tasks were implemented to analyze the functioning of the assembly production line; the directions that determine the release of financial resources as a result of measures to optimize the production process were identified, and recommendations were developed for the formation of a universal methodology for calculating the total economic effect when balancing the assembly production line, the optimization task was formulated, aimed at maximizing the economic effect when rational selection of controlled parameters of the assembly line operation. The general management approach to balancing the assembly line is given. As a result of balancing the assembly line, the production cycle is leveled, which, in turn, ensures: firstly, a reduction in the level of interoperable gaps as a result of interfacing technological operations for production capacity, and secondly, it helps to shorten the production cycle of manufacturing products.

About the authors

Alexander Vasil'evich Shcherbak

M.I. Platov South Russian State Polytechnic University (NPI)

Email: alexandershcherbak@mail.ru
Novocherkassk

Pyotr Vyacheslavovich Ovchinnikov

M.I. Platov South Russian State Polytechnic University (NPI)

Email: pvo78@yandex.ru
Novocherkassk

Lyudmila Aleksandrovna Pogorelova

M.I. Platov South Russian State Polytechnic University (NPI)

Email: pogorelova_la@npi-tu.ru
Novocherkassk

Pavel Petrovich Savelchev

Bryansk Machine-Building Plant Management Company JSC

Email: savelchev00@bk.ru
Bryansk

References

  1. АЛПАТОВ Ю.Н. Математическое моделирование про-изводственных процессов. – С.-Пб.: Лань, 2023. – 136 с. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/330485 (дата обращения: 13.08.2024).
  2. АРИСТОВА Н.И. О повышении эффективности сбороч-ной линии // Сборка в машиностроении, приборострое-нии. – 2020. – №10. – С. 440–443.
  3. АРТАМОНОВА Ю.С., ЛАПИН Р.Д. Оптимизация себе-стоимости промышленной продукции на основе внедре-ния бережливого производства // Друкеровский вестник. – 2023. – №1(51). – С. 86–95. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/335789 (дата обраще-ния: 28.08.2024).
  4. ГИЁСОВ У. Понятие производственного потенциала и основные виды ресурсов, применяемых в производстве // Бюллетень науки и практики. – 2020. – №3. – С. 279–288. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/312707 (дата обращения: 25.07.2024).
  5. ЛАВРОВ Г.И. Организация производства и менедж-мент в машиностроении: учебное пособие. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2014. – 256 с. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/55433 (дата обращения: 05.09.2024).
  6. МУРАХТАНОВА Н.М., АЛЕКСАНДРОВА Н.В., БОР-ГАРДТ Е.А. и др. Оператив-ное управление производством: учебник // Под общ. ред. Н.М. Мурахтановой. – Тольятти: ТГУ, 2014. – 332 с. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/139795 (дата обраще-ния: 23.07.2024).
  7. НАЗАРЕНКО А.В., ЗАПОРОЖЕЦ Д.В/, КЕНИНА Д.С. и др. Производственный менеджмент: учебное пособие.– Ставрополь: СтГАУ, 2017. – 140 с. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/107210 (дата обращения: 11.08.2024).
  8. Национальный проект «Производительность труда» / Министерство экономического развития Российской Федерации. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.economy.gov.ru/material/directions/nacionalnyy_proekt_proizvoditelnost_truda/ (дата обращения: 30.08.2024).
  9. ОРЛОВ В.Н. Использование инструментов бережливого производства для повышения эффективности произ-водства // Вестник Курганского государственного уни-верситета. Серия Технические науки. – 2013. – № 29. – С. 93–95. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/journal/issue/290328 (дата обращения: 20.08.2024).
  10. ПОГОРЕЛОВА Л.А. Диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. – Новочер-касск: Южно-Российский государственный политехниче-ский университет (НПИ) имени М.И. Платова, 2023. – 87 с. – EDN BSSERT.
  11. ПОГОРЕЛОВА Л.А., ОВЧИННИКОВ П.В. Методика энтропийного управления сборочным производством // Вестник Томского государственного университета. Эко-номика. – 2024. – №68. – С. 235–253. – doi: 10.17223/19988648/68/12. – EDN IYIPSY.
  12. ПОГОРЕЛОВА Л.А., ОВЧИННИКОВ П.В., САВЕЛЬЧЕВ П.П. Оценка экономического эффекта в результате ускорения оборачиваемости оборотных средств при балансировке сборочного производства // Друкеровский вестник. – 2024. – №4(60). – С. 182–189.
  13. РОМАНЕНКО В.И., ЯРМАК Ю.Ю. Проектирование ме-ханосборочных участков и цехов: учебное пособие. – Минск: БНТУ, 2022. – 57 с. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/325676 (дата обращения: 13.08.2024).
  14. ШАТЬКО Д.Б. Бережливое производство: учебное по-собие. – Кемерово: КузГТУ имени Т.Ф. Горбачева, 2023. – 155 с. // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https://e.lanbook.com/book/352586 (дата обращения: 24.08.2024).
  15. ALSAADI N. Assessment and Enhancementofthe Manufac-turing Productivity through Discrete Event Simulation // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2022. – Vol. 1222, No. 1. – P. 012011. – doi: 10.1088/1757-899x/1222/1/012011. – EDN VUMFGN.
  16. BATTISTELLA C., FORNASIER A., PESSOT E. How can lean tools support the innovation process of SMEs? // Jour-nal of Manufacturing Technology Management. – 2023. – Vol. 34, No. 6. – P. 1004–1024. – doi: 10.1108/jmtm-12-2022-0449. – EDN YAEJXB.
  17. FEBRIANSYAH DINATA M., DAHLENA NASUTION M. Pengaruh Working Capital Turnover, Current Ratio, Lever-age Dan Total Assets Turnover Terhadap Return on Invest-ment // Account. – 2022. – Vol. 9, No. 2. – P. 1708–1717. – doi: 10.32722/account.v9i2.4904. – EDN ITXKVX.
  18. GRIGORIEVICH T. A. The implementation of lean and digi-tal management techniques using artificial intelligence in in-dustrial settings // Discover Artificial Intelligence. – 2024. – Vol. 4, No. 1. – P. 94. – doi: 10.1007/s44163-024-00186-5. – EDN OTAVKI.
  19. KOÇ B. Integration of digital lean principles and line bal-ancing in apparel manufacturing // Journal of Textile Engi-neering & Fashion Technology. – 2024. – Vol. 10, No. 1. – P. 1–9. – doi: 10.15406/jteft.2024.10.00358. – EDN CZLRVR.
  20. KUBETSKA O.M., OSTAPENKO T.M., PALESHKO YA.S. Management of Current Assets of Enterprise under Special Conditions // Бизнес информ. – 2022. – Vol. 8, No. 535. – P. 159–165. – doi: 10.32983/2222-4459-2022-8-159-165. – EDN UKNARZ.
  21. MURTHY T., YEO D. Life Sciences Discovery and Technol-ogy Highlights // SLAS Technology. – 2022. – Vol. 27, No. 1. – P. 94–96. – doi: 10.1016/j.slast.2022.01.004. – EDN JIDQZQ.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».