Моделирование комплексного процесса обработки, сборки и управления при поточном производстве 4 страница

Построение интеллектуально-логических схем решения проектных задач связано с принятием проектных решений, основанных на логическом представлении задачи с использованием формализованных компонентов интеллектуальной деятельности. Это выражается в использовании ряда приемов: организация итеративного решения набора формализованных задач – начальное решение одной или нескольких формализованных задач, экспертный анализ решения, формирование измененных множеств альтернатив и принципов выбора, новое решение набора задач и т.п. до получения удовлетворительного результата.

Практические пути решения не полностью определенных задач состоят в использовании ряда задач с фиксированным, но меняющимся от задачи к задаче множеством альтернатив и фиксированным принципом выбора.

Принцип выбора может допускать участие экспертов, каждый из которых может порождать свое множество альтернатив и принципы выбора. В любом случае основой задачи выбора является сведение ее к множеству формализованных задач и организации их сравнения.

Организация решения предполагает: декомпозицию альтернатив на свойства, удобные для сравнения; ранжирование этих свойств; выбор числовых характеристик свойств (критериев); выбор экспертных процедур для оценки свойств. принятие решения.

К организации принятия решения привлекаются следующие виды специалистов:

Лицо, принимающее решение (ЛПР) – полностью отвечает за решение задачи. ЛПР организовывает решение задачи по этапам и единолично принимает окончательное решение.

Консультанты (помощники) ЛПР. Участвуют в организации решения (с привлечением специалистов по системному анализу), обсуждают результаты (в качестве назначенных ЛПР защитников или оппонентов).

Эксперты – в заданных жестко ограниченных рамках производят оценку, сравнение, ранжирование представленных им на экспертизу отдельных сторон альтернатив.

Специалисты по использованию технических средств (постановка задач на ЭВМ, выбор методов решения задач, организация баз данных), специалисты по системному анализу (организация процедуры принятия решения).

Общий язык, на котором описывается выбор – язык бинарных отношений. Его общность основана на том, что в реальности дать оценку отдельно взятой альтернативе часто затруднительно или невозможно. Однако, если рассматривать ее не в отдельности, а в паре с другой альтернативой, то находятся основания сказать, какая из них наиболее предпочтительна.

Основные предположения при этом сводятся к следующему:

- отдельная альтернатива не оценивается, т.е. критериальная функция не вводится;

- для каждой пары альтернатив некоторым образом можно установить, что одна из них предпочтительнее другой либо они равноценны или несравнимы;

- отношения предпочтения внутри любой пары альтернатив не зависит от остальных альтернатив, предъявленных к выбору.

Выбор в условиях неопределенности

Понятия, не всегда строгие, категории не чисто качественного, но и не чисто количественного характера, проверка предположений с помощью численных расчетов характерны для процесса проектирования. Многие задачи просто "не решаются" на достаточно строгом уровне.

В практике проектирования широко применяются так называемые рациональные рассуждения (нестрогие рассуждения, но обеспечивающие при разумном их применении правильные результаты). Применение рациональных понятий, непосредственно связано с интуицией, здравым смыслом. Качество интуиции зависит от степени изучения данной области знания и личных качеств исследователя.

Рациональность рассуждения может оцениваться по степени достоверности рассуждения, которое может меняться от 0 до 1. Это некоторая субъективная аналогия вероятностной оценки. Трудности в определении численных значений степени достоверности приводят к необходимости прибегать к словам, например, к таким: "довольно правдоподобно" (р = 0.9).

Сложное рациональное рассуждение обычно включает физические соображения, "размытые понятия", ссылки на опыт, интуицию, целесообразность упрощения, а также дедуктивные рассуждения.

Различные рассуждения не равноценны, как по трудности их проведения, так и по вкладу в успех решения задачи. По аналогии с теорией вероятностей - если сложное рассуждение является объединением простых, то наличие среди простых рассуждений достоверного рассуждения не повысит при этом общую степень достоверности. Достоверность рационального рассуждения может быть также повышена, если прибегнуть к коллективному мнению.

Под групповым выбором обычно понимается сведение различных индивидуальных мнений о порядке предпочтения рассматриваемых объектов в единое "коллективное" предпочтение.

Проблема группового выбора – общая проблема "разумного" перехода от заданных "индивидуальных наборов данных" к единому "групповому набору данных".

Индивидуальный набор данных может иметь разную природу: члены коллектива и их "голоса" – модели голосования; эксперты и их оценки – анализ экспертных оценок; потребители и их предпочтения – тория потребительского спроса.

Формы организации экспертиз разнообразны и многочисленны: по способам представления экспертами результатов (анкеты, таблицы, интервью, аналитический текст), по взаимодействию между экспертами (свободное, регламентированное, недопустимое), по способам оценки мнений экспертов (голосование, методы группового выбора).

Модели голосования. Альтернатива, получившая наибольшее число голосов, считается принятой. Такое решение не является критерием истины – только дальнейшая практика покажет это. Здесь также трудности с постановкой задачи, определением критерия, определением правил голосования: простое большинство (51%), подавляющее большинство (75%), абсолютное большинство (близко 100%).

Модели экспертных оценок. К услугам экспертов прибегают в случае слабоформализуемых задач. В основе – методики организации экспертных оценок и их обработки (пример: балльная система). Количественная оценка мнений экспертов – методы ранга (эксперт присваивает произвольный ранг каждому фактору), шкальных оценок (факторы оцениваются по заранее выбранной шкале), парных сравнений (попарное сравнение альтернатив).

Класс задач принятия решения определяется тремя факторами - целью решения задачи выбора, типом "среды" задачи (всей совокупности неконтролируемых параметров), количеством критериев – и существенно зависит от видов имеющихся неопределенностей.

Неопределенность "среды" (неопределенность природы, формулировки целей и критериев) – имеется несколько возможностей, каждая из которых может реализоваться произвольным или случайным образом.

Природа неполноты информации может быть самой различной, обуславливаться разнообразными источниками. Виды неопределенностей: неизвестность, неполнота, случайность, нечеткость формулировок целей.

Множество неконтролируемых факторов может состоять из подмножеств: фиксированных случайных факторов (стохастические факторы) с известными законами распределения, факторов природной неопределенности с неопределенным законом распределения, неопределенных факторов, связанных со стратегиями поведения разумного противника, множество возможных проектных решений.

Для определения метода принятия решения необходимо определить структуру информационной ситуации: к какой информационной ситуации следует отнести неконтролируемый фактор (природа неопределенностей, известно или неизвестно распределение вероятностей, расплывчатость имеющейся информации).

Решение проблемы принятия проектных решений и их оптимизации в условиях многофакторной неопределенности требует формирования процедур принятия решений, позволяющих значительно снизить уровень неопределенности. Построение структуры системы неопределенностей и выбор методов принятия решений – субъективный фактор (также имеет неопределенность).

Возможные процедуры: формирование списка факторов природной неопределенности и системы (каталога) информационных ситуаций, присвоение каждому фактору свойственную ему конкретную информационную ситуацию.

Дальнейший путь уменьшения размерности неопределенности – операция "информационного сходства" - выделение близких информационных пар "фактор – информационная ситуация"

Нечеткость формулировки задачи приводит к необходимости пользоваться качественными критериями, характеризуемыми понятиями "предпочтение" "полезность". Термин "предпочтение" отображает качественную характеристику объекта, термин "полезность" – количественное представление предпочтений.

При различной конкретизации задачи снятия неопределенности она приобретает различный смысл и требует различных методов решения.

При выборе в условиях статистической неопределенности, особенно при задании условий внешней среды для системы (например, для проектирования системы необходимо знать, на какой глубине находится нефть, если в результате геофизической разведки получена некоторая совокупность чисел), или при разработке математической модели (как влияет солнечная активность на долговечность солнечных батарей). Основным предположением при формализации подобных задач является предположение о статистичности данных. Оно состоит в том, что связь между истинной, но неизвестной искомой закономерностью и наблюдаемыми данными адекватно описывается распределением вероятностей. Такую задачу можно решить методами теории игр – "игры против природы". Выбор закономерности на множестве возможных закономерностей (протоколы наблюдений) и действительное состояние природы (искомая закономерность) можно в совокупности охарактеризовать функцией потерь, которую и рассматривать как платежную функцию игры.

Применение статистических методов также вносят свою неопределенность. На качество решения влияют и заблуждения относительно статистичности наблюдений, и принятый протокол наблюдений, и применение процедуры, не соответствующей уровню и типу информации, и неверная содержательная информация статистического вывода.

Во всех случаях неполноты знаний, нечёткой или стохастической входной информации, будут носить нечёткий или вероятностный характер и результаты исследований, а принятые на основании этих исследований решения приведут к неоднозначным последствиям. В случае нечёткой (по своей природе) или неполной (при ограниченных возможностях проектанта) информации необходимо учитывать закономерности устойчивых состояниях и устойчивых траекторий системы. Должны быть выявлены и оценены, хотя бы на интуитивном уровне, все возможные, в том числе кажущиеся маловероятными последствия принимаемых решений, а также предусмотрены обратные связи, которые обеспечат своевременное вскрытие и локализацию нежелательного развития событий.

Моделирование принятия решения

Принятие решения может быть формализовано как выбор управления, переводящего систему из заданного состояния в желаемое. Такой выбор осуществляется с использованием математической модели принятия решения. При построении модели реальная операция неизбежно упрощается, схематизируется, с тем, чтобы ее можно было описать и затем исследовать с помощью того, или иного математического аппарата.

Общая модель операции выработки решения может состоять из совокупности тесно связанных моделей процесса операции (включая модель управляемой системы и модель обстановки проведения операции) и принятия решения.

Полной информации о внешних факторах до проведения операции чаще всего оперирующая сторона (проектант) не имеет. В такой ситуации наличие неопределенных факторов не позволяет однозначно определить фазовые переменные, следовательно, и течение операции оказывается непредсказуемым. Единственный выход – сформировать принципы принятия решений (правила, стратегии поведения), которые гарантируют определенный исход операции (либо действовать "на авось", что редко приводит к приемлемым результатам). Информация может поступить в ходе операции, что должно быть учтено при выработке возможных способов действий оперирующей стороны (правил принятия решений).

Правила поведения (стратегия принятия решений) должны исходить из достижения цели операции. Цель операции может быть достигнута не единственным способом действий, и для отбора наиболее экономного, эффективного из числа допустимых служит критерий эффективности. Всякий выбор зависящих от оперирующей стороны параметров называется решением.

При выборе оптимальной стратегии поведения задача выбора управления формулируется как задача отыскания векторной функции, доставляющей экстремальное значение целевому функционалу. На компоненты вектора управления (векторной функции) обычно накладываются ограничения.

Прогнозирование в принятии решений

Жизненный цикл многих сложных систем может составлять не один десяток лет. Поэтому при проектировании крайне трудно учесть все вопросы, связанные с прогнозированием развития системы и ее взаимодействием с внешней средой в будущем. Данная проблема должна рассматриваться уже на начальных стадиях проектирования, так как успешность ее решения во многом определяет эффективность системы в целом.

Прогноз – вероятностное суждение о состоянии объекта (процесса или явления) в определенный момент времени в будущем и (или) об альтернативных путях (сценариях) их достижения.

Сопутствующие понятия – предсказание (основано на логической последовательности – "достоверно будет"), предвидение (опережающее отражение действительности, основанное на познании законов развития - "должно быть"). Предвидение – более широкое понятие, включающее в себя прогноз и предвидение.

Прогнозирование (научно-техническое) - это специальное методическое исследование перспектив развития какой-либо системы, организации, отрасли. Прогнозирование имеет своей целью разработку прогноза - предсказания (обычно в форме вероятностного суждения) о состоянии этой системы в будущем. Объектами прогнозирования (в узком смысле) являются системы и процессы, развитие которых существенным образом определяется решениями людей (функциональные, эргативные, управляемые системы).

Сложность прогнозирования обусловлена не только сложностью проектируемой системы, но и необходимостью одновременного рассмотрения прогнозов развития науки и техники, производственных процессов, ограничений, определяемых социально-экономическими и экологическими причинами. Таким образом, понятие объекта прогноза значительно расширяется.

Одна из попыток дать универсальное определение понятия объекта прогноза – в виде собирательного понятия технологии, включающего широкую область целенаправленного применения физических наук, наук о жизни, наук о поведении. Чтобы получить достоверную информацию о будущем необходимо знание законов развития общества, хозяйства, науки и техники, знать причины и движущие силы этого развития. В этой терминологии технологическое прогнозирование – получение вероятностной оценки будущего изменения (перемещения) технологии, определяемого прежде всего техническим прогрессом.

Процесс изменения характеристик системы, являясь частью общего процесса развития, характеризуется чередованием участков постепенного (эволюционного) и резкого (скачкообразного) развития. Примеры скачкообразного развития: использование новых физических принципов, идей, решений в вычислительной технике.

В нынешнем процессе научно-технического прогресса наблюдается тенденция учащения скачков и рост величины самих скачков. Различаются скачки разных категорий (по мере убывания влияния на развитие): использование новых принципов, реализация новых решений в рамках одного принципа, совершенствование технологий изготовления.

Для управляемых систем различают два основных вида прогнозирования: поисковое и нормативное. Поисковое (генетическое) прогнозирование - это предсказание состояния в будущем при наблюдаемых тенденциях в предположении, что последние не будут изменены посредством планов, проектов, решений и т.п. Результатом поискового прогнозирования является так называемый эталонный или опорный прогноз. Нормативное (проектное) прогнозирование - это предсказание путей достижения желательного состояния объекта исследования на основе заданных целей и критериев с оценкой возможностей и ограничений. Нормативное прогнозирование часто служит основой стратегического планирования.

Таким образом, прогнозирование тенденций и направлений развития систем направлено не на категоричное предсказание, а на изучение вероятного и желательного состояния объекта исследования, что достигается сопоставлением данных поискового и нормативных прогнозов. Конечный практический результат - повышение обоснованности решений (планов, проектов, программ).

По сроку прогноза (времени упреждения) прогнозирование разделяется на текущее, краткосрочное, среднесрочное, долгосрочное, сверхдолгосрочное. Обычно эшелоны прогнозирования приравниваются к эшелонам планирования: краткосрочные - от 1 года до 2 лет, среднесрочные - от 5 до 10 лет, долгосрочные - от 15 до 20 лет, сверхдолгосрочные - от 50 до 100 лет. Наиболее широко здесь применяются среднесрочные прогнозы на срок от 5 до 10 лет. Глубина прогнозирования тесно связана с временными скачками технологии.

Организация прогнозирования.

В основе организации прогнозирования лежат общие принципы исследования сложных систем, предлагаемые исследованием операций и системным анализом.

Основные этапы прогнозирования:

- постановка задачи, отбор необходимой информации;

- выбор критерия или системы критериев;

- формирование прогнозирующей модели;

- осуществление прогноза;

- анализ результатов;

- выработка практических рекомендаций по реализации прогноза.

Прогнозирующая система включает собственно исследователей, комплекс технических, программных и математических средств.

На этапе постановки задачи четко определяется объект прогноза и цель прогнозирования. Тип и объем информации определяется объектом прогноза и поставленными целями, включает в себя прошлые и настоящие данные об объекте и его аналогах.

Методы прогнозирования.

По степени формализации все методы делятся на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы применяются тогда, когда объект либо слишком прост, либо настолько сложен, что аналитически учесть влияние многих факторов практически невозможно. В этом случае применяют эвристические методы, в частности методы экспертных оценок.

Группы формализованных методов: статистико-математические, ассоциативные, информационные, системно-структурные.

Статистико-математические методы – фактическая обработка статистического материала и получение на его основе математических зависимостей для последующих экстраполяций. Эти методы включают в себя методы экстраполяции, огибающих кривых, статистическое моделирование, корреляционное и регрессионное моделирование, числовая аналогия, математическое программирование. Наибольшее распространение получили методы экстраполяции тенденций. Эти методы основаны на предположении об определенном постоянстве закономерностей развития объекта в течение заданного времени (для периода времени без скачков).

Ассоциативные методы – имитационное моделирование, историко-логический анализ.

Информационные методы – анализ потоков публикаций, значимости изобретений, патентной информации.

Системно-структурные методы – функционально-иерархическое моделирование сценариев, структурная аналогия.

На основе общей методологии прогнозирования разрабатываются частные методики прогнозирования развития конкретных систем.

Конкретные методики прогнозирования, как правило, образуются путем сочетания нескольких методов в соответствии с предметом, целью и задачами проектирования.

Неотъемлемой частью процесса прогнозирования является накопление и оперативное использование больших объемов информации в формализованном виде (базы данных, информационно-поисковая система), а также знаний экспертов.

9.6 Анализ инвестиционной привлекательности системы

Основные типы инвестиций.

В общем виде инвестиции – ресурсы всех видов, направляемые на удовлетворение будущих потребностей (прибыль, социально-экономические блага, иной полезный эффект).

Ресурсы – денежные средства, ценные бумаги, имущество (в том числе имущественные права), права, имеющие денежную оценку.

Инвестиционные операции – вложение денежных средств в реализацию проектов, которые будут обеспечивать получение будущих выгод.

Два основных типа инвестиций: инвестиции в реальные и финансовые активы.

Реальные инвестиции подразделяются на материальные (физические) и нематериальные (потенциальные).

Физические инвестиции являются капитальными вложениями в основные средства и служат предоставлению материальных благ – производственные здания, сооружения, транспортные средства, оборудование.

Нематериальные инвестиции – производство нематериальных благ (обучение или переквалификация персонала, проведение исследовательских или проектно-конструкторских работ, ценности, приобретаемые в результате разработки торговых знаков, приобретения лицензий и т.д.).

Финансовые инвестиции – банковские вклады, облигации, инвестиционные сертификаты, доли в фондах недвижимости и др. Финансовые инвестиции имеют либо спекулятивный, либо ориентированный на долгосрочные вложения характер.

Инвестиции могут быть направлены на получение прибыли или для удовлетворения общественных интересов (получение общественных благ) – инвестиции в социально-значимые сферы: образование, культура, здравоохранение и т.д.

В дальнейшем будем рассматривать только инвестиции в реальные активы.

Инвестиционный проект – проект системы, направленный на получение инвестиций для ее создания.

С этих позиций большинство проектов систем – инвестиционные проекты.

Чтобы получить инвестиции у банка, фирмы (в том числе, собственной) необходимо понимать позиции, с которых инвестор оценивает предлагаемый ему проект, - методические основы создания инвестиционного проекта и его оценки инвестором должны совпадать.

Существование фирмы зависит от принятого соотношения различных инвестиционных стратегий:

- пассивные инвестиции: обеспечивают в лучшем случае неухудшение показателей прибыльности вложений (менее рисковые);

- активные инвестиции: обеспечивают повышение конкурентоспособности продукции (более рисковые).

Подготовка проекта и анализ инвестиций в реальные активы существенно зависят от того, какую фирме-инвестору предлагается решить задачу с их помощью. Этим определяются разновидности инвестиций.

Разновидности инвестиций:

- инвестиции в повышение эффективности: создание условий для снижения затрат за счет замены оборудования, обучения персонала, перемещения производственных мощностей в регионы с более выгодными условиями производства;

- инвестиции в расширение производства: расширение возможностей выпуска товаров для ранее сформировавшихся рынков в рамках уже существующих производств;

- инвестиции в создание новых производств: выпуск новых товаров (или типов услуг);

- инвестиции для удовлетворения государственных требований: необходимость удовлетворения требований в части экологических стандартов, безопасности.

Эти различные типы инвестиций сопряжены с различными уровнями рисков.

Связь между типом инвестиций и уровнем риска

инвестиции в создание новых производств

инвестиции в расширение производства

инвестиции в повышение эффективности

инвестиции для удовлетворения государственных требований

Высокий уровень риска Низкий уровень риска

Логика такой зависимости между типом инвестиций и уровнем риска очевидна: она определяется степенью опасности не угадать возможную реакцию рынка на результаты работы фирмы после завершения инвестиций.

С этих позиций организация нового производства, имеющего своей целью выпуск незнакомого рынку продукта, сопряжена с наибольшей степенью неопределенности.

Основные экономические концепции инвестиционного анализа.

Инвестиционный анализ является элементом разработки бюджетов планируемых инвестиций, что, в свою очередь, является частью финансового менеджмента, главная цель которого – увеличение ценности фирмы.

Ценность фирмы – цель деятельности фирмы, более универсальная, чем увеличение прибыли. Ценность фирмы реально определяется не тем, насколько велик ее капитал, а тем, какое положение этот капитал обеспечивает фирме на рынке ее товаров или услуг. Это положение и определяет направление фирменных инвестиций: повышение конкурентоспособности и обеспечение прироста доходности ее капитала.

Отсюда определяется критерий оценки приемлемости инвестиций – степень влияния инвестиций на ценность фирмы.

Этот критерий наиболее общий, его невозможно формализовать, как нельзя точно просчитать процесс формирования рыночной цены. На рисунке 4.2 показано место инвестиционного анализа в экономическом управлении фирмой.

Ценность фирмы равна современной стоимости всех ее будущих денежных поступлений.

Оценка денежных инвестиций определяется, прежде всего, денежными потоками, причем, не текущими притоками и оттоками фирмы, а ее денежными поступлениями («сухой денежный остаток» после уплаты всех обязательств, налогов), которые образуют богатство фирмы.

Оценка приемлемости инвестиций проводится на основе информации о денежных поступлениях – инвесторы получают адекватное представление о том, приведет ли реализация проекта к увеличению ценности фирмы.

Основные элементы оценки привлекательности инвестиционного проекта:

объем инвестиций (investment);

потенциальные выгоды в виде денежных поступлений от деятельности – объем продаж (operating cash flows);

экономический срок жизни инвестиций – период времени, в течение которого инвестиционный проект будет приносить доход (economic life);

высвобождение капитала в конце срока экономического жизненного цикла инвестиций – ликвидационная стоимость (terminal value).

Место инвестиционного анализа в экономическом управлении фирмой

Экономические основы управления фирмой

Финансовый менеджмент

Управление долгосрочными инвестициями

Инвестиционный

анализ

Три основных этапа инвестиций: разработка инвестиционного проекта (прединвестиционный этап), инвестирования, эксплуатации. Этапы инвестирования и эксплуатации – предмет другой дисциплины (менеджмент – управление проектами).

Прединвестиционный этап включает: поиск инвестиционных концепций, формулировку проекта и оценку его технико-экономической и финансовой приемлемости, окончательное рассмотрение проекта и принятие по нему решения.

Стоимость работ по окончательной формулировке и оценке проекта может достигать для малых проектов – 1-3%. Для крупных – 0,1 – 0,2% от общей суммы инвестиций.

Поиск инвестиционных концепций – на основе анализа потребностей региона, отрасли. Исходные посылки для такого поиска: природные ресурсы, сельское хозяйство, изменение в будущем величины и структуры спроса, структура и объем импорта, увеличение производства в отраслях-потребителях. На этом этапе изучаются: прогнозы экономического и социального развития государства и регионов, отраслевые прогнозы, градостроительные прогнозы и программы, документы государственного регулирования инвестиционной деятельности.

Состав работ при инвестиционном проектировании

В основе инвестиционного проектирования – проектный анализ, оценка технической реализуемости проекта и подготовка бизнес-плана.

Проектный анализ предполагает рассмотрение технических, финансовых, коммерческих аспектов готовящихся инвестиций.

Процедуры и методы проектного анализа направлены на выдвижение альтернативных вариантов достижения цели, поставленной в проекте, выявление масштабов неопределенности проекта и сопоставления их по критериям эффективности.

Анализ неопределенностей инвестиционного проекта направлен на разрешение противоречий, возникающих в процессе принятия проектных решений. Это противоречия между субъективными оценками проекта, внешним и внутренним окружением проекта, целями и возможными средствами их достижения.

Разрешение противоречий – на основе комплексной их оценки с учетом коммерческой составляющей проекта.

Основные факторы, вызывающие объективную потребность в использовании проектного анализа при управлении инвестициями: экономическая природа инвестирования в реальные активы (целевая ориентация на выгоды), обязательность количественного сравнения выгод и затрат, наличие нескольких участников проекта с их специфическими индивидуальными материальными и нематериальными интересами, отдаленность результатов во времени от момента вложения средств с связанные с этим неопределенность и риски.

Представление инвестиционного проекта как сложной системы с достаточно сложной структурой – временной, субъектной, факторной и т.д. предполагает комплексность подхода к проектному анализу:

Дата добавления: 2014-11-29