Применение статистических испытаний при нормировании и обосновании управленческих решений

Сложные производственные ситуации, особенно для больших систем, как правило, трудно описать аналитически. Поэтому и последствия принимаемых ре­шений остаются труднопредсказуемыми. Проведение натурных экспериментов требует больших затрат времени, материальных средств, небезопасно для самого изделия и тем более действующего производства, которое в рыночных условиях взаимодействует с клиентурой - потребителями продукции или услуг. Кроме того, для реального производства трудно обеспечить сопоставимость при проведении натурного эксперимента, так как абсолютно сопоставимые аналоги (другие АТП, СТО и т.д.) отсутствуют. Последовательное сравнение нескольких решений на одном производстве также затруднено из-за неминуемого изменения во времени других факторов, влияющих на показатели эффективности, например спрос на услуги, цены, условия эксплуатации.

В этих условиях при принятии решений можно применять методы исследования и оценки систем на моделях.

Модель - это упрощенная форма представления реальных процессов и взаи­мосвязей в системе, позволяющая изучить, оценить и прогнозировать влияние составляющих элементов (факторов, подсистем) на поведение системы в целом, т.е. на изменение целевых показателей. Модели могут быть физическими, матема­тическими, логическими, имитационными и др.

При решении технических, технологических и организационных задач, когда действует много факторов, в том числе и случайных, а информация неполная, получил распространение метод имитационного моделирования.

Имитационное моделирование - это процесс конструирования модели реаль­ной системы и постановка экспериментов на этой модели с целью выяснения пове­дения системы, а также оценки различных стратегий, обеспечивающих ее функцио­нирование без физических экспериментов на реальном объекте.

Процесс имитационного моделирования включает следующие основные этапы.

1. Описание системы, т.е. установление внутренних взаимосвязей, границ, ограничений и показателей эффективности системы, подлежащей изучению.

 

 

5. Оценка адекватности, позволяющая судить о корректности выводов, полу­
ченных на модели, для реальной системы.

6. Планирование экспериментов: объемов, последовательности.

7. Экспериментирование, заключающееся в имитации процессов реальной
системы на модели и получении необходимых данных.

8. Интерпретация - получение выводов по результатам моделирования.

9. Реализация - практическое использование модели и результатов модели­
рования при принятии решения для реальной системы.

Рассмотрим процесс имитационного моделирования (рис. 5.17) при опреде­лении периодичности ТО по безотказности (см. § 5.2) при условии, что случайной является не только наработка на отказ x_h но и фактическая периодичность ТО /.-, которая также имеет некоторую вариацию относительно плановой.

В данном случае моделируется процесс предупреждения отказа элемента автомобиля при условии, что он подвергается профилактическим воздействиям с нормативной периодичностью 1_Х, которая фактически имеет некоторую вариацию,

характеризуемую законом распределения/(/), / и G\.

Модель процесса в данном примере - это формула риска, т.е. вероятность, что в условиях вариации наработки на отказ jc, и фактической периодичности ТО /_у риск отказа будет не больше допустимого (заданного): P(x_i < /у) ^ F_a.

Конструирование модели в примере - это создание двух массивов исходных данных [jc] и [/]. Массивы данных могут формироваться на основе информации по соответствующим законам распределения случайных величин или включать фактические данные наблюдений, т.е. наборы *_ь х₂,..., х, и/_ь /₂,..., //.

Реализация - это извлечение из массивов данных в случайном порядке и сравнение двух случайных величин: дг, и /у.

Идентификация события происходит при каждой реализации и сравнении пары случайных величин: при x_t < lj фиксируется отказ, а при L ^ х,- преду­преждение отказа путем выполнения профилактической операции.

При многократном повторении определяется число отказов п₀ и профилактики л_п, и оцениваются с определенной точностью вероятности соответствующих событий: отказа (риска) F ~ п₀/(п₀ + п_п) и безотказной работы при выбранной периодичности/! R = п_П/(п₀ + п_П).

Если фактический риск /^ оказался больше допустимого F_a, то необходимо выбрать новую периодичность /₂ < 1\ и повторить процесс имитационного моделирования до выполнения условий F$ ^ F_n.

На рис. 5.18 приведена последовательность определения периодичности ТО по безотказности /^б и экономико-вероятностным методом /^э, при котором дополни­тельно учитываются еще две случайные величины - разовые затраты на выполне-

 

 

 

кой части операции (7), а вероятность отказа в межконтрольные периоды возрас­тает (4). Вероятность выполнения исполнительской части операции (3) сначала растет с увеличением периодичности ТО до оптимального значения в рассмат­риваемых условиях (3,5^4- тыс. км), а затем начинает сокращаться. Аналогичным образом изменяется и коэффициент повторяемости исполнительской части операции (2). Таким образом, при оптимальной периодичности ТО соотношение между контрольной и исполнительской частями операции будет также опти­мальным.

По аналогичной схеме могут изучаться и оцениваться организационно-техно­логические ситуации, например работа системы массового обслуживания. В про­стейшем случае сравниваются интервалы и моменты поступления требований и продолжительность их выполнения. При усложнении модели может рассматри­ваться целесообразность реализации определенной дисциплины очереди: про­пускать в первую очередь требования на ремонт автомобилей, дающих наибольший доход, или требования с малой продолжительностью обслуживания. В много­канальных системах возможно перераспределение требований или исполнителей по постам, оказание взаимопомощи и т.д. С помощью комбинации ряда подобных моделей конструируют имитационные модели зоны, участка, цеха и предприятия.

Имитационные модели используются при проведении деловых игр. Деловые (хозяйственные) игры - это метод имитации принятия управленческих решений в различных производственных ситуациях. При этом создается та или иная управленческая или производственная ситуация, для которой необходимо найти рациональный выход, т.е. принять решение. Критерием является степень прибли­жения решения к оптимальному (которое известно организаторам деловых игр) и время, затраченное на принятие решения. Деловые иры проводятся по опреде­ленным правилам, регламентирующим поведение участников, их взаимодействие, критерии эффективности. Деловые игры используются при обучении и оценке персонала и исследовании сложных производственных систем.

При обучении персонала они используются для иллюстрации, разъяснения определенных закономерностей и понятий и закрепления знаний; для про­граммного и целевого обучения определенных специалистов, например диагноста, оператора ЦУП и др.; для тренировки специалистов непосредственно на произ­водстве. При обучении персонала деловые игры, как правило, разворачиваются в реальном масштабе времени. При исследовании производственных ситуаций при­меняется сжатый масштаб времени.

Деловые игры позволяют осуществлять предварительный отбор кадров, так как при этом можно оценить способности, профессиональные навыки и знания кандидатов на определенные рабочие места и должности специалистов, управлен­цев и операторов.

 

Глава 6

⇐ Предыдущая567891011121314Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: