Системний аналіз та моделювання витрат виробництва металевих конструкцій

Abstract

UK: Об’єкт дослідження – процес управління та калькуляції витрат на виробництво металевих конструкцій. Предмет дослідження – методи, моделі та інформаційні технології автоматизованого моделювання та План-Факт аналізу виробничої собівартості. Мета роботи – підвищення ефективності управління фінансово-технологічними процесами при виготовленні металевих конструкцій шляхом розробки та впровадження спеціалізованої інформаційної системи підтримки прийняття рішень (СППР). Методи дослідження: системний аналіз, структурна декомпозиція, процесно-орієнтоване моделювання, реляційна алгебра, об'єктно-орієнтоване проєктування. Розроблено 7-блокову математичну модель калькуляції витрат, яка розмежовує трудомісткість і календарний час, а також формалізує облік ланцюгових витрат при фіксації браку. Спроєктовано реляційну БД та розроблено вебзастосунок (Python, Django, SQLite, HTMX, Chart.js). Тестування підтвердило працездатність СППР: її впровадження скорочує час обробки замовлень на 70–80%, мінімізує вплив людського фактора та забезпечує оперативний моніторинг рентабельності без витрат на комерційні ліцензії. EN: Object of study – the process of management and cost calculation for the production of metal structures. Subject of study – methods, models, and information technologies of automated modeling and Plan-Fact analysis of production costs. The purpose of the work is to improve the efficiency of managing the financial and technological processes in the manufacture of metal structures by developing and implementing a specialized decision support system (DSS). Research methods: systems analysis, structural decomposition, process-oriented modeling, relational algebra, object-oriented design. A 7-block mathematical model of cost calculation has been developed, which differentiates labor intensity and calendar time, and formalizes the accounting of chain costs when fixing defects. A relational database has been designed and a web application has been developed (Python, Django, SQLite, HTMX, Chart.js). Testing confirmed the operability of the DSS: its implementation reduces order processing time by 70-80%, minimizes the impact of the human factor, and provides real-time profitability monitoring without the cost of commercial licenses.