CC BY
13
ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
Рис. 3. Модель управления производительностью труда
Иванов С.С.
УДК 528:002.5:656.2
ОБ ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА ЗАЩИТЫ ТЯГОВОГО ПОДВИЖНОГО СОСТАВА МЕТОДАМИ Н - МОДЕЛЕЙ
В качестве предмета для использования недоопределенных моделей (Н — моделей) при оценке эффективности реализации инвестиционного проекта предлагается рассмотреть создание современной схемы защиты подвижного тягового состава (ТПС) с использованием геоинформационной системы и навигационных возможностей ГЛОНАСС. Ранее эта разработка нами была представлена [1].
В частности, схема защиты локомотивов от несанкционированного доступа состоит из: охранной сигнализации индивидуального объекта, центрального поста охраны на станции, распределенной системы защиты и каналов передачи данных. Для повышения надежности система использует спутниковый, сотовый и радиочастотный канал связи в комплексе.
Использование радиочастотного канала производится на общедоступной гражданской и ведомственной частотах, специально выделяемых для этих целей. Для сотовой связи могут использоваться простые мобильные телефоны. Для спутниковых систем - аппаратура приема-передачи (ГЛОНАСС / GPS).
Предлагаемая статья поясняет некоторые моменты использования Н-моделей при работе с ИП. Современные математические и компьютерные модели играют важную роль в разработке инвестиционных проектов (ИП) Примером этого может служить программный комплекс инвестиционного проектирования PROJECT EXPERT [3]. Однако существующие средства моделирования ИП ограничены возможностями традиционного математического
аппарата, лежащего в их основе, и далеко не во всем адекватного природе ИП. Особенно очевидным недостатком этого аппарата является трудности моделирования в условиях недооп-ределенных (промежуточных между полной определенностью и полной неизвестностью) сведений о рассматриваемой задаче.
К важнейшим источникам недоопреде-ленности при разработке ИП можно отнести: невозможность абсолютно точного прогноза будущей производственной ситуации, неполноту и противоречивость некоторых данных, множественность проектных решений и разноголосицу экспертных суждений и т.д.
Наличие в разработке ИП существенного фактора недоопределенности позволяет нам обратиться к методам и технологии Н-моде-лей. История появления этих средств обработки данных не обычная и изобилует некоторыми детективными поворотами в своем развитии [15]. Первые принципы в программировании операций с недоопределенными данными были сформулированы Маквортом (Маcworth) в 1977 г. для случая дискретных областей и бинарных ограничений. В программировании они известны под названием метод - АС-3. Однако уже в 1981 г. отечественный математик А. Нариньяни из г. Новосибирска, не знакомый в то время с работой Макворта, предложил значительно более эффективную концепцию, названную им недоопределенными моделями. Суть концепции состояла в том, что область переменной трактуется как ее недоопре-деленное значение, которое может доопреде-литься во время работы модели. Области могут быть как дискретными, так и непрерывными. Он показал, что вместе с алгебраическими ограничениями можно использовать правила интервальной арифметики. К сожалению открытие Нариньяни оказалось незамеченным на Западе, и было «переоткрыто» позже в начале 1990-х гг. где оно более известно под названием «интервальные ограничения». Но подход Нариньяни предполагает более широкое использование произвольных областей (дискретных, непрерывных, составных - таких как структуры, массивы и множества) в рамках одной модели.
Предложенная технология Н — моделей по своей простоте и эффективности превосходит все современные методы решений. В тех случаях, когда необходимо не только найти одно из решений задачи, но и эффективно оценить область, в которой лежат все решения,
альтернативы этой технологии на сегодня не существует. На основе нее можно также проводить оптимизацию.
В дальнейшем за рубежом эти решатели были использованы для создания программного комплекса системы САПР, в частности для построения базы знаний Set Of Eguations, а также нового метода оптимизации. Этот метод вычислений получил название - Constraint Satisfaction. В настоящее время упомянутые решатели успешно используются в PLM технологии (Product Lifecycle Management), в составе программного комплекса для управления жизненным циклом изделия. Они использованы в своем программном продукте крупнейшей трансконтинентальной софтовой компанией Dassault Systems для своей широко рекламируемой философии PLM [16].
В научно-технической литературе встречается еще одно название технологии Н-моде-лей - программирование в ограничениях (Constraint Programming). Но сколько бы не было названий у этого решателя, ясно одно, что он оказался эффективным и нашел свое применение при создании программных продуктов. В России Н — модели, с использованием этих решателей, успешно зарекомендовали себя в задачах экономики [3-8]. Основаны они на описании связей показателей задачи, а не алгоритма ее решения. [9].
В самом общем виде постановка математической задачи Н-моделей формулируется следующим образом. Пусть на переменные x1, x2 ..., xn, областями значений которых являются множества X1 , X2 ,..., Xn , заданы ограничения Ci (x1 , x2 , ..., xn), i =1, k. Требуется найти наборы значений <a1 , a2 , ..., an> (ai e Xi), которые бы удовлетворяли всем ограничениям одновременно.
Подход требует только описания задачи и не заставляет разработчика определять алгоритм ее решения. Задача и модель представляются в этом случае как неупорядоченная совокупность отношений, которые соответствуют связям, существующим между рассматриваемыми переменными. Эти отношения, называемые общим термином "ограничения", могут иметь вид уравнений, неравенств, логических выражений и т. п., принимая в случае необходимости, очень сложную форму.
Технология Н — моделирования открывает возможность решения обратных как экономических так и технических задач, отличительным признаком которых является многоз-
ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
начность. Пример прямой задачи — составление инвестиционного проекта «от потребности». Ее обратная задача - решение «от выделенных ресурсов».
В НИИ искусственного интеллекта под руководством автора технологии Н-моделирова-ния А.С.Нариньяни создан программный комплекс ИНТЕГРА [13] на основе его решателей. Для оценки эффективности нашего проекта воспользуемся им. Базовый программный комплекс состоит из 3-х основных подсистем: Т1ше-ЕХ, ФИНПЛАН и УНИКАЛК, позволяющих исследовать любую задачу с использованием Н-моделей. В нем пользователь может работать с электронными таблицами, интеллектуальным решателем, текстовым редактором. Система позволяет создавать документы различных типов и использовать их, вызывая соответствующие подсистемы и осуществляя их взаимодействие. Подсистема Т1ше-ЕХ [14] используется для составления оперативно — календарных планов или производственных графиков в задаче (в нашем случае ИП). Назовем это технологией недоопределенного планирования.
Следующая часть ИНТЕГРА - подсистема ФИНПЛАН осуществляет обработку экономической точной или неточной информацией, заданной в виде интервалов допустимых значений. Она эффективно работает даже с весьма приблизительными оценками, используемых показателей.
Подсистема УНИКАЛК обеспечивает решение особо сложных задач, в том числе тех, которые не могут быть решены классическими методами.
Таким образом, этот программный комплекс позволяет за три итерации произвести необходимые расчеты по оценке ИП. Обработка информации осуществляется в следующей последовательности.
1. Расчет схемы недоопределенного плана проекта.
2. Финансовое планирование технико-экономических параметров.
3. Оценка эффективности реализации ИП.
Продемонстрируем некоторые моменты использования Н — моделей и его программного продукта на примере разработки ИП для защиты ТПС от несанкционированного доступа.
Для этого воспользуемся упрощенной технологической структурой основных операций ИП (см. табл.№1).
Как видно из таблицы, недоопределенный план проекта состоит из 16 заданий верхнего уровня и 3 подчиненных (вложенных) заданий. Он рассчитан примерно на 13 месяцев. Задания 11.1 - 11.3 вложены в задание 11 "Технологические предложения". А задание 1 включает в себя задания: 2,5,11,12,13,и 14.
Первая итерация расчета.
Обработка информации производится подсистемой Time-EX. Введем описания каждой технологической операции: длительность исполнения (дн.), время начала и окончания. Исходные результаты показаны в табл. 1. Из нее видно, что часть данных является недооп-ределенными и они заданы в интервальной форме (позиции №№3,4,6-9 и11.1-11.3). Для программного комплекса количество недооп-ределенных данных в расчетах не имеет значения. Но сам факт их присутствия говорит о том, что в расчетах будет использоваться интервальная арифметика.
Для наглядности представим этот процесс ИП в виде PERT- диаграммы, где заданы все отношения следования технологических операций любого уровня. Полная структура недоопределенного плана изображена на рис.1. На диаграмме показана последовательность всех технологических операций, в том числе тех, которые могут находиться под угрозой срыва, т.е. становятся недоопределенными. В случае необходимости в план могут вноситься коррективы. Значительно проще их наблюдать за временными параметрами задания, используя для этого диаграмму Ганнта, представленную на рис. 2.
Вторая итерация — Финансовое планирование технико-экономических параметров.
Эти расчеты выполняются подсистемой ФИНПЛАН, которая представляет собой комплекс специализированных электронных таблиц нового поколения, обеспечивающий потребности расчета и формирования любых технико-экономических данных в условиях неполной и неточной информации. Подсистема предоставляет возможность оперативно вводить в них необходимые коррективы. Она обеспечивает глубокое структурирование показателей, а также расчет с любым временным шагом.
Таблица 1
Упрощенная технологическая структура основных операций ИП
Код Наименование технологических операций Duration START FINISH
01 Задание на разработку [397] [31.08.2008] [01.10.2009]
02 Технические требования для различных структур локомотивного парка. [25] [01.09.2008] [25.09.2008]
03 Разработка предложений по доработке каждого вида ТПС. [80] [25.09.2008] [13.12.2008]
04 Предложения по материалам и технологическим процессам. [61; 90] [01.01.2009-01.02.2009] [31.03.2009]
05 Предложения по защите секций и межсекционных переходов. [80; 81] [13.12.2008-14.12.2008] [01.03.2009-02.03.2009]
06 Предложения по организации радиокупола для защитной сигнализации. [80] [13.12.2008] [01.03.2009]
07 Разработка схемы спутниковой связи ГЛОНАСС. [99; 100] [13.12.2008-14.12.2008] [20.03.2009-21.03.2009]
08 Разработка схемы сотовой связи. [45; 61] [01.04.2009-15.04.20091 [01.06.2009-17.06.2009]
09 Разработка схемы организации центрального поста охранной сигнализации на станции [13; 14] [19.06.2008-20.06.2009] [03.07.2009]
10 Уточненные предложения по схемам связи. [89; 90] [22.03.2009-23.03.2009] [20.06.2009-21.06.2009]
11 Технологические предложения по установке сигнализации на ТПС. [153] [01.03.2009] [31.07.2009]
11.1 Анализ технологичности систем связи. [120] [02.03.2009] [30.06.2009]
11.2 Разработка технологических предложений в проект разработки модели ТПС [49; 50] [02.03.2009-03.03.2009] [20.04.2009-21.06.2009]
11.3 Предложения для доработки отдельных моделей ТПС. [29; 50] [01.05.2009-20.05.2009] [20.06.2009-11.06.2009]
12 Технические предложения для разработки рабочих техпроцессов ЭВРЗ или депо. [70; 71] [20.04.2009-21.04.2009] [30.06.2009]
13 Технические предложения для дооборудования железнодорожных станций. [5] [29.06.2009] [03.07.2009]
14 Технико-экономический расчет. [5] [29.06.2009] [03.07.2009]
15 Разработка КД, изготовление твердого деммакета ТПС, Центрального поста и железнодорожного управления. [45] [03.07.2009] [15.08.2009]
16 Разработка КД, изготовление компьютерного деммакета системы защиты. [45] [16.08.2009] [01.10.2009]
ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
Рис. 1. PERT - диаграмма инвестиционного проекта
В процессе обработки информации за счет недоопределенности временных показателей календарного плана, точные финансовые показатели становятся также недоопреде-ленными, т.е. принимают интервальные значения.
Недоопределенный план — самый простой и естественный способ представления множество возможных конкретных вариантов графика, удовлетворяющих исходным ограничениям. По определению, даваемому в стандартах ANSI и ISO 10006, управление проектом включает в себя ряд процессов, в числе которых основное место занимают расчет того, какие ресурсы (люди, оборудование, материалы) и в каком количестве будут использованы в процессе реализации проекта. Все это тесно связано с технологическими процессами на заводах и в локомотивных депо, планированием текущих затрат и составлением расписания поставок необходимых комплектующих и материалов. По результатам выполнения тех или иных операций результаты расчета могут уточняться.
Рис. 2. Диаграмма Ганнта
В процессе финансового планирования ресурсов производится:
* расчет ресурсов, т.е. перечень материалов, комплектующих и их количества, необходимых для выполнения всех видов, работ, заданий проекта по всем типам локомотивов и производственным подразделениям;
* составление календарных графиков поставки ресурсов;
* уточнение перечня заданий и расписания выполнения проекта;
* расчет стоимостных показателей по видам заданий и производственным объектам;
* расчет накладных расходов и сводных экономических показателей по статьям бюджета и по проекту в целом.
Особое внимание здесь обращается на планирование расходных ресурсов, которые влияют на исполнение оперативно — календарного графика. Как правило, в процессе исполнения графика возникают изменения или задержки. Задержка в поставках одного расходного материала может привести к срыву времени выполнения операции, задания, а иногда всего плана в целом. В больших реально работающих системах планирования обычно формируется самостоятельная подсистема управления поставками материалов и комплектующих, позволяющая отслеживать критические ситуации с ресурсами. Такая задача здесь не ставится и не рассматривается, т.к. ее целесообразно рассматривать при создании коммерческой версии системы.
Третья итерация - Оценка эффективности ИП.
Главное отличие рассматриваемой версии системы заключается в том, что она создается для обработки интервальных (недоопределен-ных) исходных данных. В результате расчетов система выдает не один вариант решения, как это делается в традиционных компьютерных системах, а формирует целую область возможных решений. В некоторых работах по Н — моделям для этого используется термин — «коридор решений». Он образуется в том случае, когда вводится интервал исходных данных или когда происходит сбой в выполнении любой из производственных операций. В результате, при сбалансированном календарном графике, не имеющем резервов по времени, происходит цепная реакция изменений последующих работ и их оценок, образуя тем самым целую область возможных решений.
Коридоры решений могут формироваться и анализироваться на любом этапе промежуточных расчетов. Кроме того, совместная обработка точных и недоопределенных данных, также порождает коридор решений, независимо оттого каковы они по своей сути и природе: технические, экономические или финансовые. Данные могутдоопределятся (уточняться) сами или искусственно, сужая или последовательно отсекая область возможных решений.
Представим графически один из результатов оценки проекта.
На графике (рис. 3) показана зависимость роста удельных затрат на единицу ТПС при реализации проекта. Допустим, что в начальной стадии работы по ИП произошел некий сбой намерений разработчика и структур железнодорожного транспорта. Например, отсутствие финансирования, ошибки в техдокументации, не готовность штатного персонала или отсутствие инфраструктуры связи. В результате затраты на переоборудование локомотива начинают постепенно возрастать, приблизительно, на 45%, и достигнут 1,45 удельной единицы от первоначального объема. Образуется коридор решений со значениями удельных величин - (1,0; 1,45; 1,04).
Если не предпринимать никаких мер, то результаты предварительных расчетов, в конечном итоге, подтвердятся в ходе реализации после завершения внедрения ИП. Бюджет проекта будет нарушен, сроки ввода сорваны, а эффективность от внедрения проекта существенно снизится.
Проведем по шаговый расчет с целью исследования влияния некоторых организационно-экономических факторов на изменение си-
□ 5П 1Ш 15П Ш
Рис. 3. По шаговое уточнение ИП - Удельные затраты ТПС
ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
туации при реализации ИП. Для экспериментальных расчетов можно уменьшить закупочную стоимость некоторых комплектующих изделий (найти более дешевые поставки), расширить фронт строительно-монтажных работ при создании инфраструктуры связи, а также сократить сроки выполнения ряда операций (повысить производительность работ).
Проведем расчеты с новыми данными и получим новые коридоры решений по каждому из этих мероприятий. На графике (рис.№3) видны: светло, средне и сильно окрашенные области. Прогноз изменения показателей ИП по ним следующий.
Наиболее узкая и сильно окрашенная область является коридором решений (1,0; 1,45; 1,42), полученным при снижении закупочных цен.
Средне окрашенная область (1,0; 1,42; 1,22) — результат расширения фронта работ, с подключением дополнительных ресурсов.
Светлая область коридора решений (1,0; 1,22; 1,04) получена, благодаря сокращению сроков выполнения работ, увеличения производительности труда.
Таким образом, в конечном итоге путем своевременной реализации указанных расчетных мер одновременно можно понизить удельные затраты на единицу ТПС до 1,04, тем самым повысив эффективность ИП.
Заметим, что итоговый вариант проекта может быть либо точным, либо интервальным, который оставляет возможность дальнейших расчетов (в том числе — уточнений в процессе реализации проекта). Безусловно, расчет удельных затрат это не единственная возможность системы. Аналогично можно рассчитать многие другие показатели ИП. Например, определить общую стоимость проекта, как в целом, так и по этапам, периодам, бюджетным статьям, исполнителям и т. д. Все они легко трансформируются для визуализации результатов расчета.
Использовать коридор решений можно по-разному. Нами было продемонстрировано квантование области решений на три части, для которых имелись необходимые предположения и исходные данные. Можно решать эту задачу иным способом. Например, выделить в коридоре решений какую-то узкую часть или линию и поставить обратную задачу. А именно, найти необходимые интервалы исходных показателей для заданного коридора решений. Понятно, что далее необходимо разработать
оргтехмероприятия для обеспечения исходных реалий. В целом такой подход к оценке эффективности ИП дает возможность получить большое количество приемов для управления проектом, как в статике, так и в динамике его исполнения.
Заключение. Подводя итог сказанному, отметим, что технология Н-моделей позволяет:
- рассмотрение множества вариантов ИП в некоторой области значения показателей;
- возможность задать желаемое значение любого показателя модели;
- автоматическое определение границ значений показателей, выход за которые исключает достижение заданного результата;
- адекватное отражение многочисленных факторов риска и недоопределенностей, характерных для ИП;
- возможность прослеживать влияние на показатели проекта любых дополнительных условий, выраженных как в форме числовых данных, так и в форме уравнений и неравенств.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Иванов, C.C., Фарбер, В.Я. Геоинформационная автоматизированная система охраны тягового подвижного состава/ Иванов, C.C., Фарбер, В.Я. // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - ИрГУПС, - №2. - С 101-107.
2. Нариньяни, А.С. Средства моделирования неполноты данных в аппарате представления знаний // Представление знаний и моделирование процесса понимания. - Новосибирск, 1980. - 203 с.
3. Нариньяни, А.С. Недоопределенные модели и операции с недоопределенными значениями. Новосибирск, 1982. (Препр. АН СССР. Сиб. отд-ние ВЦ; № 400).
4. Напреенко, В.Г. Метод определения множества значений обобщенных аналогов за-трат."Экономика и управление", МАП, 1985, вып. 4.
5. Дмитриев, В.Е. UniCalc - интеллектуальный решатель систем алгебраических уравнений и неравенств. Искусственный интел-лект-90: Тр.12 Всесоюзной конференции. Минск, 1990.
6. Babichev, A.B., Kadyrova, O.B., Kashevarova T.P. and Semenov A.L. UniCalc - as a tool for solving problems with inaccurate and
sub-definite data. Interval Computations, N3(5), 1992.
7. Narin'yani, A.S., Semenov, A.L., Babichev A.B., KashevarovaT.P. and Leshchenko A.S. A New Approach to Solving Algebraic Systems by Means of Sub-Definite Models. In: Proceedings of the 16-th IFIP Conference on System Modelling and Optimization. Compiegne, France. July, 1993. J.Henry and J.-P. Yvon (Eds.), Lecture Notes in Control and Information Sciences. v. 197, Springer Verlag, 1994.
8. Кузнецов, А.А. Технология решения задач в объектно-ориентированной среде НеМо + / Кузнецов А.А., Сидоров В.А., Те-лерман В.В., Ушаков Д.М. // Пятая национальная конференция с международным участием "Искусственный интеллект - 96". Сборник научных трудов в трех томах. Том III. Казань, 1996.
9. V. Telerman, V. Sidorov, D. Ushakov. «Object-Oriented Constraint Programming Environment NeMo+ and its Applications». Accepted to 9th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI'97), Newport Beach, California, USA., November 4-7, 1997
10. Shvetsov, V.Kornienko, S. Preis. Interval spreadsheet for problems of financial planning. PACT97, England, London, April 1997.
11. Напреенко, В.Г. Недоопределенные модели — нетрадиционный подход к математическим исследованиям экономики / Нап-реенко В.Г., Нариньяни А.С., Юртаев А.В. // Информационные технологии.1999. N 4. С.36-41.
12. Напреенко, В.Г. Моделирование национальной экономики с использованием аппарата недоопределенных моделей / Нап-реенко В.Г., Нариньяни А.С., и др. // Проблемы управления и моделирования в сложных системах". Труды II Международной конференции. Самарский научный центр РАН, Самара 2000.
13. Инструкция пользователю ИНТЕГРА. Российский НИИ искусственного интеллекта. Москва-Новосибирск 2005.
14. Инструкция пользователю ^me-EX. Российский НИИ искусственного интеллекта. Москва-Новосибирск 2006.
15. Ушаков, Д.М. Введение в математические основы САПР, Новосибирск, 2006.
16. Энциклопедия PLM, Новосибирск, 2008.
Марцынковский Д.А., РезникА.Ю. УДК001.4.658.382.3: 006.354
ОСНОВНЫЕ АСПЕКТЫ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА
Опыт ведущих международных компаний нении этого условия применение системы
убедительно доказывает, что стабильность риск-менеджмента является эффективным.
развития бизнеса и повышение эффективнос- Риск-менеджмент подразумевает созда-
ти управления невозможны без активного ис- ние необходимой культуры и инфраструктуры
пользования риск-менеджмента как состав- бизнеса для:
ной части системы управления компанией вне • выявления причин и основных факторов
зависимости от ее масштабов и специфики возникновения рисков;
производства или предоставления услуг. . идентификации, анализа и оценки рис-Система риск-менеджмента направлена
на достижение необходимого баланса между получением прибыли и сокращением убытков предпринимательской деятельности и призвана стать составной частью системы менед-
ков;
• принятия решений на основе произведенной оценки;
• выработки антирисковых управляющих
воздействий; жмента организации, т. е. должна быть интегрирована в общую политику компании, ее биз- • снижения риска до приемлемого уровня; нес-планы и деятельность. Только при выпол- • организации выполнения намеченной
программы;
