Автоматизация тендерных закупок фонда гос имущества

ДОКЛАД

Уважаемый Председатель и члены  аттестационной комиссии, вашему вниманию представляется дипломная работа на тему: «Автоматизация тендерных закупок  фонда государственного имущества».

 

С переходом  России к рыночным отношениям потребовался коренной пересмотр системы государственных закупок. От плановых поставок продукции надо было переключаться на приобретение товаров, когда перед покупателем открываются широкие возможности выбора из многочисленных предложений поставщиков

Рынок государственных  закупок — это не совсем частнокапиталистический рынок, где конкуренция продавцов и заинтересованность покупателя оказываются мощнейшим экономическим стимулом.

Государственному  чиновнику, как правило, проще приобретать  товары у одного, возможно, давно  знакомого ему поставщика.

При отсутствии четкой регламентации, этот сектор быстро становится питательной средой для  злоупотреблений и коррупции.

Одним из способов борьбы с корупцией в сфере  госзакупок является организация закупок  на конкурсной основе. Такая организация  называется тендером.

Целью данного дипломного проекта является создание программного обеспечения для автоматизации  тендерных закупок осуществляемых фондом государственного имущества.

Основным направлением работы является разработка программного обеспечения осуществляющего анализ о ценах на товар с учётом возможных скидок, и позволяющего формировать начальные цены на организацию тендера на основе результата анализа.

Задачи программного обеспечения  представлены на плакате 1.

 

Рассмотрим  подробнее схему проведения тендера государственных закупок.

Центральным звеном системы является головной сервер торгов.  Сюда стекаются сведения об объявляемых тендерах от госзаказчиков. Так же хранится база данных о поставщиках. Проведение тендера начинается с  составления конкурсной документации. Подготовленная  документация переправляется на сервер по каналам интернета или на электронных носителях. После чего происходит публикация тендера. В результате информация о конкурсе становится видна поставщикам-посетителям сервера.

Вслед за публикацией  конкурсной документации сервер открывает  процесс получения заявок на участие  в объявленном конкурсе. Поставщик  находит на головном сервере торгов извещение о конкурсе, знакомится с конкурсной документацией, и передает заявку на головной сервер. 
Головной сервер проверяет, не истек ли срок подачи заявок, и высылает поставщику либо сообщение, об отклонения заявки, либо подтверждение о принятии заявки для участия в конкурсе. Наконец, объявленный в конкурсной документации срок подачи заявок истекает.

Далее к  работе приступает конкурсная комиссия. В результате работы конкурсной комиссии выявляется победитель конкурса. Выявив победителя конкурса, госзаказчик заключает  с ним контракт.

 

На базе этой схемы организации тендера  мною была разработана общая схема работы разрабатываемой автоматизированной системы. (см. плакат 2)

Заказчик  по средствам различных носителей  отправляет информацию о требуемых  товарах. Данную информацию обрабатывает блок сбора данных, после чего отправляет её в базу данных. Поставщики в свою очередь предоставляют информацию о предлагаемых ценах и возможных скидках, которую обрабатывает блок сбора данных о поставщиках. После чего информация стекается в базу данных. На основании начальных данных  о поставщиках, блоком формирования начальных цен, формируются первоначальные цены для проведения аукциона. После чего проводится аукцион, по окончанию которого определяется победитель.

 

Для того чтобы найти оптимальный  набор начальных цен необходимо учитывать не только минимальные цены товаров, но и скидки, предлагаемые поставщиками. Обычно величина скидки зависит напрямую от объёма закупки и является дискретной величиной.

 

В этом случае для нахождения оптимального распределения товаров по поставщикам  необходимо перебрать m^n вариантов, где м - число поставщиков,  а н - кол-во товаров.

Что невозможно, т.к. приводит к комбинаторному взрыву. Следовательно, надо искать другой подход к решению задачи. В работе представлен алгоритм, который основан  на идее генетического алгоритма. Данный подход называется эвристическим т.к. не имеет точного решения, но показывает хороший результат на практике.

В качестве хромосомы выступает  вектор длины равной числу требуемых  товаров. Где на I-м месте стоит номер поставщика, которому предположительно будет отдано право на поставку I-го товара. В качестве генетических операторов выступают оператор кросинговера и мутации. Точка перекрещивания выберается случайным образом. Основные параметры ГА являются настраивыми(вероятность мутаций, вероятность скрещевания, размер популяции).

 

На следующем плакате мы видем  Инфологическую модель баз данных.

База данных системы автоматизации  тендерных закупок для формирования заказа состоит из следующих подбаз:

базы входных  данных и базы выходных данных;

База входных  данных состоит из следующих таблиц: плакат4.

База выходных данных состоит из следующих таблиц: плакат4.

 

Кроме того используются общие таблицы –  справочники, которые служат для  облегчения пользователю ввода информации в базу входных данных.

Связь между  таблицами представлена на плакате.

Что касается архитектуры баз данных то В нашем  случае наиболее рациональным является использование технологии клиент-сервер, ввиду следующих причин: во-первых, т.к. в дальнейшем осуществление  тендера планируется через сеть интернет, то при файл-серверной архитектуре могут возникнуть большие задержки при передаче данных, это обусловлено большими объёмами данных и свойствами сети; во-вторых, клиентам нет необходимости иметь специальных больших приложений.

 

Проведено экспериментальное исследование разработанного программного продукта.

Предприятием, для которого велась разработка был фонд государственных  закупок г. Пятигорска. Для испытания  были взяты следующие исходные данные:

• прайс-листы 12 (двенадцати) поставщиков;
• листы заказа, потребности которых в общем объеме составляют 277 предметов;

В ходе испытаний были сформированы начальные цены несколькими методами:

• по максимальным ценам;
• на одного поставщика;
• по минимальным ценам;
• генетический алгоритм по минимальной стоимости  учетом скидок.

Генетический алгоритм находит  оптимальное решение или близкие к оптимальному решения за реальное время 35-40мин. Результаты работы генетического алгоритма с различными настройками были сравнены с результатами работы других методов на столбчатой диаграмме. Сравнительная  проверка показала преимущество генетического алгоритма.

 

Так же выполнена  оценка экономической эффективности  проекта. Время на разработку составило 167 человек о/дней. Стоимость программного продукта 27845р. Срок окупаемости составил, 3 квартала.

 

Итак, цель дипломного проекта достигнута, задачи выполнены. Доклад окончил, спасибо  за внимание.