CC BY
30
УДК 336
А.Б. Логов, А.И. Поминова
АНАЛИЗ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ
Одним из элементов эффективной стратегии развития машиностроительной промыш-
ленности является система мониторинга эффективности работы машиностроительных предприятий и потребностей рынка в машиностроительной продукции.
Для создания такой системы предполагается использовать методику анализа функционального состояния, позволяющую с помощью построения фазового пространства определить состояние системы и про-ранжировать элементы системы с определением количественных мер и выделением видов состояния. С помощью данной методики возможно исследовать характеристики системы на предмет выявления достоинств и недостатков, доминирующих ресурсов и «узких мест», что представляет наибольшую практическую ценность при разработке стратегии развития.
Ключевым в методе является термин «состояние» (виды состояния), широко используемое, например, в технической диагностике. Как и там, результатом является не набор показателей, а классифицированное заключение (диагноз), позволяющее рекомендовать некоторые типы управляющих воздействий («лекарств»).
Для анализа состояния сложных систем с неоднородной структурой предполагается использовать энтропийный метод, в основе которого лежит идея замены частной выборки характеристики (показателя),
распределенной по списку элементов системы, математической моделью при выполнении условия сохранения всей содержащейся в выборке информации. Только тогда преобразование не обедняет возможности анализа, т. е. все сведения, кото-
рые могли быть извлечены из выборки, должны быть получены из модели.
Пусть функциональная характеристика Q распределена по структурным элементам системы Q(i), і = 1, 2,...,т и аддитивна, т.е. имеет смысл определение суммарного показателя системы
Q = Х Q(i)•
(1)
Таким свойством обладают, например, любые валовые показатели систем машиностроительной отрасли: число предприятий, объемы производства, реализации. Тогда удобнее использовать определение доли или весового коэффициента
6(0
д(і) = -
Q
(2)
Подобная выборка удельных показателей содержит количество информации, равное
т т
Н = £ 3 (0 = -£ д(1) • 1п (д(1))
1=1 1=1
(3)
На основании этого предложено использовать в качестве модели 7-го структурного элемента его вклад в общее количество информации
3(7) = “Ч(0 -1п ( Ч(7)), (4)
(иначе, взвешенную долю элемента). Из определения количества информации или информационной энтропии вышло первоначальное название метода обработки неоднородных данных.
Аналогия с информационной и термодинамической энтропией позволила получить для предложенных моделей ряд полезных приемов обработки и заключений о свойствах систем, на основе которых проведены первоначальные классифика-
ции.
Важнейшим дополнением
являются иные формы математических моделей выборки ^ (і)
Сд(і)
- = -[іп(д(і)) +1], (5)
1
(6)
йц (7) ч(/)
При исследовании традиционных неаддитивных коэффициентов, составляющих экономические показатели состояния и потенциала машиностроительных предприятий Я(]), удобнее с помощью процедур центрирования (по среднему значению) и нормирования (по стандартному разбросу) определить координаты
и 2(7 / 7) =
= 1п Я(7 / 7) -М[1п Я(7)] (7) ^[1п(7)] ,
7=1, 2, т;]=1, 2, п,
и 3(і / =
м [ я-1(і / / )] а[ я -1(О)]
где
1 т
М [іп я(і)] = -Х іп я(і / і); т ¿=1
і т
м [ я-1(О) = - X я-1(і / і ); т і=1
а [іп Я(і)] и а [Я^О)] - несмещенные оценки стандартного отклонения.
В теории систем подобного рода фазовые пространства рассматриваются как математические модели пространства состояний, что согласуется с представленной выше постановкой анализа. Введение обозначения и(і//) определяет условные модели элементов і при показателе і.
Таким образом, вместо ограничения метода энтропийного анализа по аддитивности характеристик можно получить его развитие и кратное расширение объема использованной для
і=1
Экономические науки
117
з
(Я
го
<и
<и
(Л
а]
>
£=
Logarithmic measure
Портрет свойств ОАО «Красный Октябрь»
анализа информации. Кроме того, в фазовом пространстве (на фазовых плоскостях) формулируются фундаментальные критерии, с помощью которых виды состояния определяются и классифицируются без использования эмпирических правил.
Выборочные изображающие точки элементов системы образуют в пространстве состояний фазовые портреты системы, соответствующие решениям некоторых моделирующих дифференциальных уравнений. С этим связаны возможности трактовки и анализа данных (функциональных показателей и характеристик), отображенных в пространстве состояний.
Портрет системы на фазовой плоскости позволяет судить, прежде всего, об устойчивости системы. Из основополагающих трудов по теории колебаний известно, что эллиптиче-
ская форма фазовых портретов соответствует моделям типа математического маятника.
Наибольшую практическую ценность приобретают условные математические модели показателей і при условии выделения элемента і. Операция их построения основана на следующих преобразованиях
и 2 (і / о) - м [U 2 (і)]
U 2( j / і) = ■
a[U 2 (i)]
U з( j / i) =
(8)
Uз(і / j) - M[Uз(і)]
ст[и з(1)]
где М[и(7)] и ст [и(7)] -оценки среднего и стандартного отклонения.
Теперь положение точек, изображающих свойства, определяет степень специфичности каждого функционального показателя на частном фазовом портрете 7-го элемента или при-
годность показателя к роли диагностического признака данного элемента. Очевидно, что специфическими могут быть как большие, так и малые по величине характеристики. Имеет значение, какого уровня они достигают у прочих элементов системы.
На рисунке представлен портрет свойств ОАО «Красный Октябрь», выделяющегося среди машиностроительных предприятий Кузбасса в последние годы прогрессом и радикальными улучшениями свойств:
- аномально высокой конкурентоспособностью продукции;
- аномально высокой рентабельностью продаж;
- аномально высоким коэффициентом инноваций;
- аномально высоким коэффициентом освоения рынка;
- аномально низкими затратами на 1 рубль товарной про-
дукции;
- высокой трудовой дисциплиной, т.е. низкими коэффициентами техники безопасности и собственно трудовой дисциплины.
Применение данной мето-
дики позволит создать систему мониторинга меняющихся во времени и по ситуации потребностей и конкурентоспособностей заводов, что способствовать созданию эффективно функционирующей машино-
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
строительной промышленности региона, сориентированной на наиболее полное и своевременное использование своего потенциала в достижении стратегических целей развития.
1. Логов А.Б., Поварницин В.И., Кочетков В.Н. Моделирование состояния угольного комплекса Кузбасса на стадии реструктуризаци. - Новосибирск: изд-во СО РАН, 1999 - 102 с.
2. Логов А.Б., Замараев Р.Ю. Математические модели диагностики уникальных объектов -- Новосибирск: изд-во СО РАН, 1999 - 228 с.
3. Логов А.Б., Замараев Р.Ю., Логов А.А. Анализ функционального состояния промышленных объектов в фазовом пространстве - ИУУ СО РАН, Кемерово: 2004 - 168 с.
□ Авторы статьи:
Александр Борисович Логов
- докт. техн. наук, проф., зам. дир. по науке Института угля и углехимии СО РАН
Поминова Александра Ивановна
- ст. преп. каф, экономики и организации машиностроительной промышленности
УДК 622.33:65
А.С. Кузнецов, О.Б. Кортелев
О ЗАДАЧАХ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ТРАНСПОРТНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ
НА КАРЬЕРАХ
Эффективность механиза-
ции горных работ на карьерах определяется организацией производства и сложившейся структурой технологических комплексов. Повышение уровня технического оснащения действующих и строящихся предприятий обеспечивается выбором и сочетанием высокоэффективного для конкретных условий оборудования цикличного и непрерывного действия: экскавато-
ров, автосамосвалов, конвейеров, других машин и механизмов.
Анализ выполненных и проводимых в настоящее время научно-исследовательских работ, направленных на совершенствование производственных процессов и систем горных машин, показывает недостаточный учет совместного влияния на их эффективность горногеологических, технологиче-
ских, организационных и других факторов. Не получили глубокой научной проработки вопросы определения областей
применения известных систем разработки с учетом возможности использования комплексов горного и транспортного оборудования различных классов мощности; определения рациональных пределов увеличения единичной мощности оборудования, установления технологических требований на модернизацию выпускаемого и создание нового оборудования; изыскания технологических схем и режимов горных работ, обеспечивающих максимальную эффективность работы этих комплексов. Одна из причин этого заключается в сложности возникающих задач и отсутствии необходимого математического обеспечения для выполнения многовариантных исследований в подобной постановке.
Для предприятий Кузбасса, где концентрируются значительные объемы производства и большое количество дорогостоящего оборудования, особую актуальность имеет вопрос
формирования рациональной
структуры технологических комплексов - базы основных производственных фондов карьеров. При этом, во многих случаях главным оказывается экономический фактор.
В данной работе формализуются задачи производственнотранспортного планирования на угольных карьерах. Их можно рассматривать как основу для разработки матобеспечения и автоматизации указанных исследований.
1. Задача распределения транспортных средств и оптимизации грузопотоков (задача маршрутизации при различных видах транспорта). Имеется транспортная сеть (возможно гипотетическая)
0=(¥,и) с множеством вершин V и множеством дуг и, парк транспортного оборудования и пункты погрузки-разгрузки грузов, образующие соответственно список источников £ и набор стоков Т сети G. Считаются заданными суммарная производительность О транспортных
