CC BY
11
ятия, что составляет до 52% вложения предприятия в производство ремонтного комплекта. При этом 30% номенклатуры деталей, установленных на двигатель при ремонте, не изготавливаются в составе ремонтного комплекта, а дозаказываются по мере потребности в них в процессе ремонта, что составляет до 25% деталей в количественном выражении и до 87% в стоимостном от всех деталей, установленных на двигатель при ремонте. Причиной такого низкого качества планирования ремонтного комплекта является тот факт, что методика планирования структуры и состава комплекта (конфигурации комплекта) основана на величине средней отбраковки деталей для двигателей, проходивших ремонт за предыдущий период. Рассчитанная величина считается действующей для будущих ремонтов. Другими словами, считается, что для ремонта поступившего двигателя потребуются такие же детали (такой же комплект деталей), что и для двигателей, прошедших ремонт за последние полгода.
Предлагается новый метод расчета ремонтного комплекта для двигателя, поступающего в ремонт. Предлагается величину потребности в деталях для обеспечения ремонта делить на следующие компоненты:
• детали, потребность в которых может быть установлена путем анализа их технического состояния;
• детали, потребность в которых может быть установлена с применением методов прогнозирования.
К первой группе относятся детали, которые имеют ограничения по использованию (например, ограниченный срок службы или назначенный ресурс). Такие детали включаются в потребность на базе знаний о конфигурации изделия. Также к первой группе следует отнести детали, составляющие обязательные замены, т. к. сроком окончания их службы можно считать каждое попадание двигателя в ремонт.
Ко второй группе относятся детали, которые требуются взамен тех, что были отбракованы, и точно спланировать потребность в которых не представляется возможным. Предлагается использовать существующий алгоритм средней отбраковки и применить к указанной группе деталей.
Таким образом, предлагается новая формула расчета потребности деталей для обеспечения ремонта РК'потр:
РК потр = НР + Б'' + КОЗ', где НР - детали первой группы, потребность в которых вычисляется на базе расчета остаточного ресурса; Б'' - детали второй группы без деталей, не применяемых на изделии; КОЗ' - комплект деталей обязательной замены без деталей, не применяемых на изделии.
Предложенные методы планирования ремонтного комплекта основаны на знании текущего состояния каждого авиадвигателя в любой момент времени, его наработке, остаточном ресурсе, степени износа деталей, номенклатуре установленных деталей с учетом всех замен, осуществленных при ремонте и техническом обслуживании. Управление такого рода информацией по каждому конкретному экземпляру авиадвигателя на каждой стадии его ЖЦ предлагается осуществить на базе применения механизма управления конфигурацией изделия.
Применение разработанных методов позволяет повысить точность планирования и сократить затраты предприятия на производство деталей ремонтного комплекта для двигателей типа Д30КУ, поступивших в ремонт за расчетный период, на 49,63%, сократить себестоимость ремонта на 20,23% и стоимость эксплуатации - на 8,84%.
Получена 09.11.2006
МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ СИСТЕМЫ БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РОТОТАБЕЛЬНОГО ЦЕНТРАЛЬНО-КОМПОЗИЦИОННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ Е.В. Солнцева, ассистент Воронежский государственный технический университет
В условиях интеграции и усложнения деловых экономических отношений заинтересованность в развитии наиболее конкурентных сфер деятельности предприятия, среди которых приоритетными считаются инновационный и инвестиционный виды деятельности, приобретает особую направленность. Данное утверждение находит свое подтверждение в концепции Майкла Портера («Diamond concept»), согласно которой основной залог конкурентоспособности фирмы -инновационность, то есть способность создавать новые продукты и осваивать новые технологии.
Совершенствование инновационной сферы и повышение ее инвестиционной привлекательности не-
возможно без создания и последующего развития системы бизнес-планирования инноваций, которая, с одной стороны, является реальным объектом действительности, состоящим из некоторого множества взаимосвязанных частей и элементов, а с другой - абстрактным отображением окружающего состояния. Объективно необходимым условием при определении стратегических альтернативных решений развития исследуемой системы является применение оригинальных методов и моделей, позволяющих экономить затраты времени и средств, получать точные и достоверные результаты, оптимизировать процессы с учетом множества ограничений. В их числе наибольшее
распространение получили современные методы математического моделирования и прогнозирования.
Моделирование развития системы бизнес-планирования инновационной деятельности можно представить как процесс оперирования изучаемым объектом, цель которого состоит в построении математической модели, отражающей наиболее существенные закономерности поведения исследуемой системы в тесном взаимодействии с факторами, ее определяющими.
Сформулируем задачу моделирования следующим образом. Пусть существует некоторая совокупность альтернативных стратегических решений (стратегий) = {Б, 1=1,...,п }, которые могут быть реализованы в системе бизнес-планирования инновационной деятельности. Для каждого решения 5 составляется прогноз развития Р,, характеризуемый набором целевых ¥уЧ- = {¥уч, ]=1, ...,к} и управляемых факторов ¥х1= { ¥х, 1=1,...,т }, оказывающих влияние на состояние целевых; когнитивной картой К, и индексом результативности Я = {К, 1=1,...,п}. Требуется путем оценки прогнозируемых финальных состояний исследуемой системы при различных альтернативных решениях выбрать оптимальную стратегию развития.
Решение поставленной задачи включает реализацию некоторой последовательности действий.
Первый этап предполагает проведение оценки взаимовлияния целевых и управляемых факторов, характеризующих состояние и эффективность функционирования системы бизнес-планирования инновационной деятельности.
Для решения поставленной задачи воспользуемся методом рототабельного центрально-композиционного планирования, представляющего собой метод математического моделирования, результатом которого является построение модели, способной оценить зависимость выбранных критериев оптимальности от совокупности независимых друг от друга факторов. Модель учитывает полную взаимозависимость между признаками, оказывающими влияние на конкретные показатели процесса. В результате варьируются одновременно все факторы и получаются количественные оценки основных результирующих параметров.
Свойство рототабельности проявляется в отсутствии корреляции между факторами, благодаря оптимальному расположению точек в факторном пространстве и линейному преобразованию координат. Уравнения регрессии по методу рототабельного планирования позволяют определить коэффициенты регрессии с минимальной дисперсией. В итоге это повышает эффективность проводимого исследования и объективность принимаемого управленческого решения /1, 2/.
Рототабельность центрально-композиционного плана достигается выбором величины «звездного плеча»:
где N=2 - число точек рототабельного плана; п - число факторов.
Для построения рототабельного плана важное значение имеет расчет значения основного уровня плана Х°), а также определение интервала варьирования (АХу):
X
0
тах шт
X + X
тах тт
X — X
АХ = У
где Xi
2
(2)
(3)
тах у тт ; ]> XiJ
- соответственно фактическое максимальное и минимальное значение факторного признака (верхний и нижний уровень рототабельного плана).
Рототабельный центрально-композиционный план имеет форму таблицы, показатели которой формируют факторы в количественном и безразмерном (кодированном) выражении.
Переход от количественного выражения факторных переменных (хп...хц) к их кодированным значениям (к11. ку) проводится следующим образом:
к = Ч
0
(х — х ) Ч Ч
Ах
Ч
(4)
а = N
0,25
п 0,25 = (2 )
п / 0 , 25 = 2 , (1)
Необходимое количество опытов (N) определяется по формуле:
к
N = п , (5)
где п - число уровней; к - число факторов
Применительно к настоящему исследованию рассмотрим влияние пяти управляемых факторов на показатели эффективности процесса бизнес-планирования инновационной деятельности на двух уровнях. В их числе выделим: уровень финансирования работ по бизнес-планированию инновационной деятельности ^^ уровень методического обеспечения (X2)^; численность работников, занятых выполнением функций по бизнес-планированию инноваций ^¡У; уровень инфляции ^^ стоимость инвестиционного капитала X).
В качестве целевых признаков примем: рост прибыльности (Ух), рост конкурентных преимуществ (У2); сокращение ресурсопотребления (У3); рост инвестиционных вложений в инновационную деятельность (У4); повышение доходности инновационной деятельности (У5).
Количество наблюдений в этом случае будет равно: N = 2 5 = 32.
Обработка статической информации по предложенной совокупности факторов позволила получить математическую модель, представляющую собой уравнение регрессии, адекватно описывающее воз-
2
действие управляемых факторов на состояние целевых признаков:
Yi = Ь0 + Ь1-Х1 + Ь2Х2 + Ь3Х3 + Ь4Х4 + Ь5Х5 + +Ь6-Х1-Х2 + Ь7-Х1-Х3 + Ь8-Х1-Х4 + Ь9-Х1-Х5 + Ь10Х2Х3 + +ЬПХ2Х4 + Ь12Х2Х5 + Ь13Х3Х4 + Ь14Х3Х5 +
+^5X4X5 + Ь16-Х12 + ЬПХ22 + Ь18-Х32 + Ь19-Х42 +
+Ь20-Х52,
где Ь0... Ь20 - параметры уравнения регрессии; Хi - факторный признак; Yi - целевой признак.
На следующем этапе осуществляется выбор стратегических решений развития системы бизнес-планирования инновационной деятельности, предполагая, что в рассматриваемой системе возможны следующие альтернативные стратегии развития:
<Б1> - активная стратегия развития, характеризуется наращиванием кадрового и ресурсного потенциала, совершенствованием используемой техники и технологии, привлечением дополнительных инвестиций;
<Б2> - умеренная стратегия развития, направлена на привлечение сторонних консультантов к совместной деятельности по бизнес-планированию инноваций, делегированию полномочий и расширению границ управления;
<Б3> - острожная стратегия развития, связана с повышением квалификации персонала, совершенствованием применяемых средств и методов бизнес-планирования инноваций, процедур сбора и обработки информации, отладкой документооборота.
Методическим инструментарием проводимого исследования примем метод факторного моделирования, согласно которому все представленные стратегии определяются единой когнитивной картой, имеют свои начальные условия (Б0) и характеризуются приращением целевых и управляемых факторов (АХ,, А Yj■).
Когнитивная карта представляет собой матрицу, строки и столбцы которой сопоставлены с целевыми и управляемыми факторами, на пересечении строк Xi и столбцов Yi {у = 1,...,п+т} проставляется весовое значение Wj каждого фактора.
Коэффициент (0< wij<\) отражает силу воздействия /'-ого фактора на ]-ый фактор. В том случае, если Wj = 0, то клетки Х^ остаются незаполненными. Значение весового коэффициента может быть определено двумя способами:
1. На основе экспертной оценки при выполнении условия Wij = (2,, где {+,-} - знак взаимодействия факторов. Знак «+» определяет, что /-ый фактор усиливает влияние ]-ого фактора. Знак «-» говорит о том, что при возрастании /-ого фактора убывает ]-ый фактор.
2. На основе сравнительной значимости факторов и последующего вычисления их весовых значений
путем попарного сравнения при построении системы линейных уравнений с использованием метода Саати.
Преобразование при переходе от базовых значений целевых и управляемых факторов к их конечным значениям с использованием когнитивной карты проводится следующим образом. Вектор-столбец, содержащий начальные значения целевых и управляемых факторов (Хоь Y0i), умножается на матрицу - когнитивную карту. В результате формируется новая матрица той же размерности. Значения, вписанные в каждый ее столбец, а также приращение соответствующего фактора (АХр, АY]) суммируются, что дает вектор-строку, отражающую конечные значения целевых и управляемых факторов (X, Yi) /3/.
На заключительном этапе определяется финальное состояние исследуемой системы при различных стратегиях Я = {К, /=1,...,п}, которое оценивается индексом результативности стратегии !(К):
Ч
I (К ) = £ (/ ■ V .)
i 1 ху , ] 1 ]
(6)
где/хУ] - конечные значения целевых и управляемых факторов, исчисленные на основе когнитивной матрицы; ^р - вес соответствующего фактора.
Таким образом, предлагаемая модель позволит разработать предварительный прогноз развития системы бизнес-планирования инновационной деятельности с учетом совокупности факторов, определяющих ее состояние и эффективность функционирования. Рекомендуемая модель имеет универсальный характер; отличается комплексностью; учитывает значительное количество факторов; содержит относительно несложные алгоритмы расчетов; удобна в практическом применении.
Литература
1. Управление бизнесом при развитии инноваций: Монография / Ю.П. Анисимов, Ю.В. Журавлев, В.Б. Артеменко, Л.В. Прозоровская. Воронеж: ВГТА, 2004. - 501 с.
2. Полещук И.Н., Пимнева Л.А. Математическая модель процесса получения иттриевых сверхпроводников с использованием рототабельного центрально-композиционного планирования// www.systech.miem.edu.ru/2003/n1/Poleshuk.ru
3. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Основы предпроектного анализа организационных систем: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2005. -144 с.
Получена 04.12.2006
