Риски и прогнозы

Рискованное поведение оценивается вероятностью удачи P_y и неудачи P_н. Степень риска определяется соотношением указанных вероятностей. Допустимость уровня риска определяется ответственностью рискованного действия, величиной издержек при неудаче. Поэтому при анализе экономических систем представляется важным оценить прогноз развития ситуации и риски, сопряженные с тем или иным направлением развития ситуаций.

Для прогнозирования развития процесса существует множество методов: корреляционные, регрессивные модели, нейросетевые методы, локально – аппроксимационные модели.

Для прогноза рисков можно применять метод Монте – Карло. Пусть мы хотим оценить среднее время прохождения платежей по заданной цепочке, если известны характеристики безотказной работы каждого из элементов. Если считать, что время безотказной работы каждого элемента t(k) – фиксированная величина, то оценить время безотказной работы всех элементов цепочки не составляет труда.

Например, для схемы (рис.1), в которой потеря платежа в любом элементе приводит к потере всех платежей, вычисляется по формуле:

t = min (t(1), t(2), t(3), t(4)) (1)

Рис. 1

Для схемы на рис.2: t = min (t(1), t(2), max(t(3), t(4)), t(5)) (2)

Рис. 2

В реальных условиях время безотказной работы любого элемента представляет собой случайную величину X(k). Когда мы говорим, что время безотказной работы равно 1000 часам, то это лишь среднее значение, так как нарушение может произойти как значительно раньше, так и значительно позже.

Если известны плотности распределения величины X для каждого из элементов (от преемственности на основе статистических гипотез), то среднее значение можно рассчитать методом Монте – Карло. Для этого для каждого элемента разыгрывается величина X(k). Пусть это будет t(k). Затем по соответствующей формуле (1) или (2) вычисляется значение случайной величины X. Этот опыт повторяют N раз. Тогда можно считать, что

, где t_j – значение t, рассчитанное по формуле (1) или (2), полученное в j -ом опыте.

Имитационные работы объектов экономики осуществляются в 3-х измерениях:

- материальные;

- денежные;

- информационные потоки.

Имитация работы объектов экономики базируется на общих принципах построения имитационных моделей. Разница состоит лишь в том, что при моделировании материальных потоков под транзактом понимается материальный объект, при моделировании денежных потоков под транзактом понимаются денежные средства, а при моделировании информационных потоков – поступление соответствующей информации, документов и т.д.

Специфика потока будет отражаться лишь в смысловой нагрузке соответствующих параметров транзакта, а также в алгоритме работы модели.

Рассмотрим подробнее некоторые потоки и процессы.

Производственные процессы. Они ориентированы на выпуск разнообразной продукции, которая может изготавливаться в дискретном и непрерывном поточном режиме. Такие операции, как разделение на группы, объединение групп, сборка, разборка, контроль качества и устранение брака представляют типичные функции, реализованные дискретным производственным процессом. Для моделирования этих функций модель должна отслеживать информацию об отдельных объектах потока и их атрибутах, учитывать правила построения очередей, а также последовательность выполнения операций, заданных маршрутными технологическими карточками.

Примеры: выполнение заказов, работа отдела снабжения, расчеты нужных мест складирования и управления запасами, определение технологического маршрута выполнения заказов, формирование счетов к оплате, обработка требований.

Имитационное моделирование (ИМ) производственных процессов нацелено или на определение оптимальных параметров и режимов работы или на проектирование оптимальной структуры производственного процесса.

Используя моделирование, можно уточнять и определять вероятностные закономерности и выявлять взаимосвязи (например, между средним временем простоя заготовок и необходимым временем технологической операции).

Технологические производственные системы разделяют на отдельные элементы: технологические агрегаты, испытательные средства, транспортные средства, склады и т.д.

Производственный процесс «движется» сквозь эти элементы и «потребляет» производственные ресурсы во времени. Таким образом, производственный процесс отображается как некоторый материальный поток, объединяющий все без исключения продукты, которые есть в производственной системе.

Все операции, которые выполняются с некоторым материальным потоком, связаны с задержками по времени выполнения операции независимо от того, изменяется ли состояние продукта в потоке. Например, испытание на состояние продукта не влияет, а демонтаж или монтаж влияют.

Для моделирования ресурсов средствами языка GPSS в производственном процессе обычно используют устройства обслуживания: блоки seize и release, если это отдельный ресурс, или МКУ (блоки enter и leave), если это несколько однотипных ресурсов – склад или бункер. Продукт в потоке бывает единичный (например, заготовка) или групповой (например, поддон с несколькими заготовками, которые движутся по конвейеру).

Групповой материальный поток моделируется с помощью ансамблей транзактов, т.е. транзактов, принадлежащих одному семейству. Операции сборки и демонтажа воссоздают с помощью блоков match, gather, assemble. Для управления транзактами используются блоки gate m и gate nm. Технологические маршруты в GPSS задают с помощью функций или матриц m savevalue.

Моделирование производственных процессов предусматривает создание устойчивой технологической схемы, поскольку последовательность выпускаемой продукции повторяется.

Важной процедурной концепцией анализа эффективности является определение периода неустойчивой работы и устранение статических данных, собранных за этот период.

Дата добавления: 2014-01-07