Искусство и наука прогнозирования

5.3. Параметрические методы

На  стадиях разработки технического задания  и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов.

А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования.

В этих случаях рекомендуется применять  параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям  и по уравнениям регрессии.

Для установления уравнений регрессии  необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее чем в три раза больше количества факторов (см. табл. 4.3). По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям. Например, полезный эффект объекта рассчитывается по формуле

     (5.1)

где П_it — полезный эффект объекта в j-x условиях эксплуатации в t-м году;

П_б — среднегодовой полезный эффект базового объекта, аналогичного проектируемому;

X_б — важнейшая характеристика (главная функция) базового объекта, например, часовая производительность и т. п.;

X_jt — важнейшая характеристика проектируемого объекта в j-x условиях эксплуатации в t- м прогнозируемом году;

K_1t — коэффициент, учитывающий повышение надежности проектируемого объекта по сравнению с базовым на t-й год;

K_2t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у потребителей проектируемого объекта в t-м году эксплуатации по сравнению с уровнем производства у потребителей базового объекта;

K_3t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у ремонтной организации объекта в t-м году по сравнению с базовым периодом.

Количество  корректирующих коэффициентов можно  увеличить.

По  аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта. Например, затраты на освоение производства проектируемого объекта можно определить по формуле

    (5.2)

где З_осв.jп — затраты на освоение проектируемого объекта на j-м предприятии;

З_осв.jб — то же базового объекта;

H_б и Н_п — соответственно количество наименований деталей (без крепежных деталей) в базовом и проектируемом объекте;

К_1j — коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности проектируемого объекта на j-м предприятии по сравнению с базовым объектом;

K_2j— коэффициент, учитывающий изменение показателя освоенности деталей проектируемого объекта по сравнению с базовым объектом;

К_3j — коэффициент, учитывающий повышение сложности проектируемого объекта по сравнению с базовым.

Коэффициенты  определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности объекта, определяется по формуле

     (5.3)

где Н_осв.t — количество наименований технологической оснастки, необходимой для изготовления проектируемого объекта;

Н_осв.б — то же базового объекта.

Затраты на изготовление объекта с применением  метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования определяется по формуле

     (5.4)

где З_изг.t — затраты на изготовление проектируемого объекта на j-м предприятии в t-м году;

З_изг.б — затраты на изготовление базового объекта;

М_б и М_t — соответственно масса базового и проектируемого объекта;

К_прt — коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности труда, на t-й год;

K_мjt — коэффициент, учитывающий влияние на затраты по изготовлению масштаба выпуска проектируемого объекта по сравнению с масштабом выпуска базового объекта на j-м предприятии в t-м году.

Затраты на обращение определяются индивидуально  для каждого объекта. Например, затраты  на транспортирование, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля — гараж) , ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

Затраты на эксплуатацию проектируемого объекта  по методу удельных показателей можно  определить по формуле

     (5.5)

где З_эу — затраты на эксплуатацию проектируемого объекта в у-х условиях в t-м году;

З_эб — среднегодовые затраты по эксплуатации базового объекта.

5.4. Экспертные методы

Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования  полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.

Сущность  экспертных методов прогнозирования  заключается в выработке коллективного  мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько различных методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один метод — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.

Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше 9. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования можно сделать отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.

Затем коллективно устанавливаются или  выбираются несколько важнейших  параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.

Следующий шаг — установление важности параметра  экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому — каждый эксперт каждому  параметру объекта присваивает  баллы по шкале от 0 до 10. Тогда  важность параметра объекта в баллах определяется по формуле:

     (5.6)

где  — весомость i-го параметра объекта;

i — номер параметра объекта;

j — номер экcперта;

m — количество экспертов в группе;

Б_ij — балл, присвоенный i-му параметру j-м экспертом;

Б_cj — сумма баллов, присвоенных j-м экспертом всем параметрам объекта.

Допустим, экспертная группа установила, что  объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Эта группа состоит из 9 специалистов в данной области. Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру — 7 баллов, второму — 6 баллов, третьему — 2, четвертому — 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6,8,4,4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта — 20 (7+6+2+5), второго — 22 и далее соответственно 19,25,21,20,24,23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7,8,6,7,8,6 и 7. Тогда весомость первого параметра будет равна

Аналогично  определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей  методике.* Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.

 

* Питуганов А.Л., Сердюк Л.А. Научно-технический прогресс и эффективность управления производством. Львов, 1980.

 

Допустим, что 9 экспертов четырем параметрам объекта присвоили следующие баллы (табл. 5.2).

Средняя оценка определяется делением суммы  баллов на количество экспертов. По средним оценкам рассчитывается весомость параметров (табл. 5.3).

В табл. 5.3 значения соотношений параметров, которые отсутствуют в табл. 5.2, определены путем вычитания из второго значения обратного соотношения из табл. 5.2. Например, в табл. 5.2 отсутствует соотношение параметров Х₂ и X₁ имеется соотношение обратное X₁ и Х₂, равное 1,2. Тогда соотношение Х₂ и X₁ будет обратно и равно 0,8 (2 — 1,2). Весомость параметров определяется экспертным методом по объектам, характеризующимся несколькими важнейшими параметрами разной размерности. Для того, чтобы сложить (условно) подобные параметры и определить полезный эффект и элементы затрат по объекту, рекомендуется применять систему баллов.

Таблица 5.2

Результаты экспертной оценки

Соотношение параметров	Эксперты									Сумма баллов	Средняя оценка
	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Х1 и Х2	0	1	1	1	2	1	2	2	1	11	1,2
Х1 и Х3	2	2	1	2	1	2	2	2	2	16	1,8
X1 и Х4	1	2	2	0	1	2	1	2	2	13	1,4
Х2 и Х3	2	1	2	1	2	0	1	2	1	12	1,3
Х2 и Х4	2	2	2	0	0	2	0	1	1	10	1,1
ХзИХ4	0	1	2	0	1	1	1	1	1	8	0,9

 

Таблица 5.3

Весомость параметров (а)

Параметры	X1	Х2	Х3	Х4	а
X1	1,0	1,2	1,8	1,4	5,4
Х2	0,8	1,0	1,3	1,1	4,2
Х3	0,2	0,7	1,0	0,9	2,8
Х4	0,6	0,9	1,1	1,0	3,6

 

Система баллов строится следующим образом. Допустим,что установленные в табл. 5.3 весомости параметров характерны для группы приборов одного назначения: X₁ — количество измеряемых параметров, Х₂ — точность измерений, %, Х₃ — пределы измерений основного параметра, Х₄ — количество измерений в единицу времени. Максимальные значения параметров для данной группы приборов следующие: X₁ — 4, Х₂ — ± 5%, Х₃ — 100 и Х₄ — 6 измерений в минуту. По этим значениям параметров и их весомости (см. табл. 5.3) строится система баллов для прогнозирования полезного эффекта новых приборов данного класса (рис. 5.2).

При построении данной системы баллов для  упрощения принято, что зависимость между параметрами и полезным эффектом или элементами затрат прямо пропорциональная (линейная). При необходимости уточнения системы баллов можно построить и криволинейные зависимости.

Рис. 5.2. Система баллов (условная) для  прогнозирования полезного эффекта  приборов

По  параметру Х₂ на рис. 5.2 показана обратная зависимость, т.е. с уменьшением величины, характеризующей точность измерений, полезный эффект прибора повышается. Данный класс приборов имеет точность измерений от ±1 до ±5%. Следовательно, приборам, имеющим самую высокую точность, равную ±1%, присваивается максимальное количество баллов 4,2, а приборам, имеющим минимальную точность (±5%), баллы не присваиваются. С увеличением значений остальных параметров полезный эффект прибора увеличивается. Поэтому приборам, имеющим нулевое значение параметров X₁, Х₃ и Х₄, баллы не присваиваются.

Для прогнозирования или расчета  полезного эффекта и каждого  элемента затрат по каждому классу объектов одного назначения строится своя система баллов, так как на полезный эффект и элементы затрат влияют свои факторы или параметры.