Главная Обратная связь

Дисциплины:

Архитектура (936)
Биология (6393)
География (744)
История (25)
Компьютеры (1497)
Кулинария (2184)
Культура (3938)
Литература (5778)
Математика (5918)
Медицина (9278)
Механика (2776)
Образование (13883)
Политика (26404)
Правоведение (321)
Психология (56518)
Религия (1833)
Социология (23400)
Спорт (2350)
Строительство (17942)
Технология (5741)
Транспорт (14634)
Физика (1043)
Философия (440)
Финансы (17336)
Химия (4931)
Экология (6055)
Экономика (9200)
Электроника (7621)






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.

4*

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


Рис. 5.17. Схема процесса имитационного моделирования

2. Конструирование модели - пере­ход от реальной системы к определен­ной логической схеме, отображающей процессы, происходящие в системе.

3. Подготовка и отбор данных, не-

обходимых для построения модели.

4. Трансляция модели, включающая описание модели на языке, используе­мом ЭВМ.

5. Оценка адекватности, позволяющая судить о корректности выводов, полу­ченных 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 модели­рования 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 jc„ но и фактическая периодичность ТО /у, 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}, которая фактически имеет некоторую вариацию,

характеризуемую законом распределения/(/), / HG|.

Модель процесса в данном примере - это формула риска, т.е. вероятность, что в условиях вариации наработки на отказ дг/ и фактической периодичности ТО lj риск отказа будет не больше допустимого (заданного): P(xi < lj) < Fn.

Конструирование модели в примере - это создание двух массивов исходных данных [х] и [/]. Массивы данных могут формироваться на основе информации по соответствующим законам распределения случайных величин или включать фактические данные наблюдений, т.е. наборы дгь дг2,..., дг/И /2,..., /у.

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 дг, < /у фиксируется отказ, а при /у < дг,— преду­преждение отказа путем выполнения профилактической операции.



При многократном повторении определяется число отказов п0 и профилактики п,„ и оцениваются с определенной точностью вероятности соответствующих событий: отказа (риска) F « nj(n0 + пп) и безотказной работы при выбранной периодичности lx R = пп /(п0 + л„).

Если фактический риск Я'ф оказался больше допустимого Fn> то необходимо выбрать новую периодичность /2 < 1\ и повторить процесс имитационного моделирования до выполнения условий F<j) < Fr

I L ЪРегыгиалигиг v I
  СраЙнете щЛдетшгриха- цая cofo/mc/jt *iKh
ТВ Ятлаз, рямгг///77
Рис. 5.18. Последовательность определения периодичности ТО методом имитационного моделирования По безотказности: 1, 3, 4, 7, 8, 12, И, 13, 15, 16, 19, 21,
экономике-вероятностным мето­

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- дом. 1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8,9, 12, 11, 13, 15, 16, 19, 10, 14, 17, 18, 25, 24, 23

ние ТО dm и ремонт ск (см. формулу (5.7) и рис. 5.8). При моделировании представляется возможным оценить также предлагаемую наработку на отказ х,, который может возникнуть с вероятностью F = 1 - Rn равной произведению числа реализаций и принятой периодичности ТО или деленному на зафикси­рованное число отказов п().

Рис. 5.19. Влияние периодичности TO на сос­тояние тормозной системы автобуса большого класса

Моделирование может проводиться вручную или с использованием ПЭВМ. На рис. 5.19 показаны результаты

имитационного моделирования, оцени-

вающие влияние периодичности ТО на надежность тормозной системы городско­го автобуса. С увеличением периодич­ности ТО сокращается вероятность R выполнения контрольно-диагностичес­кой части операции (/), а вероятность отказа в межконтрольные периоды возрас­тает (4). Вероятность выполнения исполнительской части операции (J) 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 онерации (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 но 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.

/0 f2 £,тыс км

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


Эта страница нарушает авторские права

allrefrs.ru - 2019 год. Все права принадлежат их авторам!