Оценка факторов риска логистических систем на основе нечетких когнитивных моделей Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Управляющие воздействия: информация о невозможности подбора оборудования для технологической схемы. 4. Ог(енка вариантов утилизации биогаза.

Цель (результат): техническое задание на проектирование установки. Исходные данные: основные характеристики продуктов и параметры выбранной технологической схемы.

Алгоритм: математические модели для расчета материального и теплового баланса, экспертная система анализа эффективности реализации продукта. Управляющие воздействия: информация о неэффективности вариантов утилизации биогаза для технологической схемы.

Использование предложенной модели бизнес-процесса представляет собой логико-математическое описание типового процесса проектирования установки по производству биогаза, что позволяет, с одной стороны, провести анализ влияния параметров для конкретной установки, а с другой стороны применять типовую процедуру при проектировании других аналогичных технологических объектов.

Библиографические ссылки

1. Информационный сайт ОАО «Региональный центр биотехнологий»// статья «Технология производства биогаза» [Текст] // [Электронный ресурс] // URL: // http://www.biogas-rcb.ru/biogas_power/technology/ (Дата обращения 13.03.2011).

2. Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. 7-е изд. М.: РИА «Стандарты и статистика», 2009. 408 с.

3. Богомолов Б.Б., Бирюков А.Л. Интеллектуальный анализ данных в химии и химической технологии: Учеб. Пособие /РХТУ; М.: Изд-во РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2004. 52 с.

УДК 330.45

А.Ю. Белозерский, И.В. Иванова

Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия Смоленский филиал Московского энергетического института (ТУ), Смоленск, Россия

ОЦЕНКА ФАКТОРОВ РИСКА ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ

The article shows the necessity of building techniques of risk management for enterprises as the basis for sustainable development and the role of assessing the factors external and internal environment in this technique. We propose a fuzzy-logic cognitive model of risk assessment.

which allows later to the choice of measures for risk aversion.

В статье показана необходимость построения методики управления рисками предприятия, как фактора обеспечения устойчивого развития, а также роль оценки факторов внешней и внутренней среды в этой методике. Предложена нечетко-логическая когнитивная модель оценки факторов риска, которая позволяет впоследствии осуществлять выбор мероприятий по уклонению от рисков.

В рыночных условиях риск является неотъемлемой частью функционирования любого предприятия, поскольку он предопределяется воздействием факторов и параметров, влияние которых невозможно рассчитать заранее. Под риском, как правило, понимается сочетание вероятности (возможности) события (нанесения ущерба) и его негативных последствий (тяжести этого ущерба) [1]. Анализ и управление любыми рисками промышленного предприятия является одним из наиболее важных направлений в современной экономике, роль которого определяется возможностью прогнозирования развития организаций и повышения обоснованности и эффективности процесса принятия решений.

Основой для построения методики управления рисками является выявление основных факторов риска, которые представляют собой специфические особенности функционирования предприятия и предпринимательской среды. Необходимость данного этапа предопределяется невозможностью получения полной и адекватной информации непосредственно о рисках, сопутствующих деятельности предприятия, и необходимостью оценки степени взаимовлияния контролируемых факторов внешней и внутренней среды с точки зрения получения объективной картины функционирования организации в условиях неопределенности.

С точки зрения логистической системы предприятия примером набора таких факторов промышленного предприятия могут служить: используемые ресурсоэнергосберегающие технологии, деловая репутация (репутация менеджмента), уровень подготовки и техническое состояние транспортных средств, технологии, применяемые в транспортных компаниях и т.д [2].

С целью оценки взаимосвязи перечисленных факторов предлагается построение нечеткой когнитивной модели. Рассмотрим основные этапы её построения [3].

Этап 1. Задание состава структуры (набора концептов) нечеткой когнитивной модели оценки взаимосвязей системных факторов.

Шаг 1. Задание множества концептов, характеризующих системные факторы анализируемой системы (процесса, проблемы):

К414 = ¡ А'|414, К241 sКj414 ¡. (1)

где

Ksys

- концепт, характеризующий /-й фактор анализируемой системы (/' = 1, ...,Г).

Шаг 2. Задание множества концептов, характеризующих идентифицированные источники (опасности возникновения) рисков:

T^dan ( is dan dan dan л

A ={A: ,A2 ,...,A j j, (2)

где К c\an - концепт, характеризующий j-ю идентифицированную

опасность возникновения риска (/ = 1, ..., 7).

Шаг 3. Формирование состава структуры нечеткой когнитивной модели оценки взаимосвязей системных факторов:

К = (Кт\ К(1а") (3)

Этап 2. Описание состояний или значений концептов. Значения концептов данной нечеткой когнитивной модели представляются на основе шкалы действительных чисел, ограниченных в диапазоне [-1, 1].

Этап 3. Задание способа непосредственного влияния концептов друг на друга.

В качестве диапазона значений непосредственного влияния одного концепта на другой используется интервал действительных чисел от -1

(самая сильная отрицательная) до +1 (самая сильная положительная). Таким образом, в данной модели сила связи между концептами представляет собой действительное значение из интервала [-1, 1]. И при условии, что «значения» концептов также могут быть приведены к безразмерной шкале действительных чисел в диапазоне [-1, 1], передача влияния концепта / на концепт ] может выражаться количественно:

кг = (4)

Этап 4. Аккумулирование непосредственного влияния нескольких концептов на один.

Для аккумулирования непосредственного влияния нескольких концептов на один концепт предлагается использовать следующее выражение:

N

к^ ,,КГ, (5)

./=1

где N - число входных концептов для выходного концепта К,. Этап 5. Определение согласованных отношений влияния (причинно-следственных отношений) между каждой парой концептов из множества

К™ , характеризующих системные факторы.

Опосредованное влияние одного концепта на другой характеризует совокупный причинный эффект всех «путей» между этими концептами. Определим 1-й путь между концептами К, и Кч нечеткой когнитивной карты

I

следующим образом: X, —» Кд: ¿// = (К^ К К 1, ..., К 1, К ), 1= 1, ...,

да, где т - возможное число путей между концептами К, и Кч. Тогда опосредованное влияние концепта К) на концепт Кч определится в соответствии с выражением:

<=8 тх:;

1=1

(6)

у

где в качестве Т-нормы берется операция минимума или произведе ния, а в качестве Б-нормы - операция максимума.

Шаг 1. Формирование матрицы опосредованных взаимовлияний кон

цептов друг на друга из множества КЛ1Л .

Отношения влияния между концептами из множества К™ представляются в виде весов Ж^ е[— 1, 1] и рассматриваются как элементы нечеткой матрицы смежности Ж Л1Л :

ЦТ™ =

Щ

ж:

11 21

Щ

ж:

12 22

Ж

,№5

II

Ж

,№5

21

Ж'

Ж'

Ж'

,№5

(7)

Ч\ 12 ••• '41

Эти отношения, отображаемые в виде дуг ориентированного графа, описывающего нечеткие причинно-следственные связи между концептами, могут быть положительными, отрицательными или нейтральными, характеризующими соответствующее влияние концептов друг на друга.

Шаг 2. Формирование когнитивной матрицы взаимовлияний между

концептами множества К .

Так как веса между концептами множества К™ могут быть отрицательными, а операции над нечеткими множествами определены для функций принадлежности на [0,1], то существует проблема обработки отрицательных влияний. В нечеткой когнитивной карте рассматриваемого типа она решается за счет удвоения мощности множества концептов и раздельной обработки положительных и отрицательных влияний.

Для определения взаимовлияния концептов от исходной нечеткой матрицы смежности Ж™ с положительно-отрицательными нечеткими связями нужно перейти к нечеткой матрице положительных связей у^ размером

21x21, элементы которой определяются из матрицы Ж™ размером 1x1 путем следующей замены:

если жГ > 0, то , = , ^ = ,

если ж*?* < 0, то , = , = .

Остальные элементы принимают нулевые значения.

В случае амбивалентности в исходной матрице положительно-отрицательная пара весов влияния преобразуется по аналогичному алгоритму, только вместо нулей на диагоналях ставятся определенные значения. В случае учета мнений нескольких экспертов результирующие связи в исходной карте получаются в соответствии с используемой процедурой отдельно для положительных и отрицательных связей с учетом значимости каждого эксперта.

Шаг 3. Согласование отношений взаимовлияния между концептами множества КЛ1Л .

Согласованные отношения взаимовлияния концептов определяются в

результате транзитивного замыкания КЛ1Л :

уМ = ум v у*у*2 v умз х/ _ _ _ (9)

где степени нечетких матриц вычисляются на основе операции шах-Т-композиции:

умк _ умА-1 0 ум (I о)

После чего результат представляется в виде матрицы модифицированной матрицы, состоящей из положительно-отрицательных пар весов

ЦТ™ =

и Л

полученных по следующему правилу:

ли

ЯГ =-тах(1^и,,1^2,_1). (П)

В результате этапа 2 формируется нечеткая когнитивная карта, отображающая системные факторы анализируемой системы (процесса, проблемы). На рис. 1 показан пример такой нечеткой когнитивной карты.

Этап 6. Задание модели динамики нечеткой когнитивной карты Модель динамики для предложенной нечеткой когнитивной карты представляется следующим выражением:

Рис. 1. Пример структуры нечеткой когнитивной модели, отображающей системные факторы и взаимосвязи между ними

N

ку (/ + 1) = КГ (0+X (0, (12)

7=1

где - дискретные моменты времени.

Модельное время дискретно и представлено в безразмерной шкале значений моментов времени. Предполагается соответствие шкал модельного и физического времени. Задержка распространения влияния принимается одинаковой для всей нечеткой когнитивной карты и определяется интервалом между двумя моментами дискретного времени, что приводит к синхронному распространению влияния по карте.

Таким образом, предложенная модель оценки взаимосвязи факторов внешней и внутренней среды логистической системы промышленного предприятия, основанная на построении нечетких когнитивных карт, позволит оценить степень влияния выделенных факторов на основные источники рисков и на основании полученной оценки более эффективности осуществлять выбор мероприятий, направленных на уклонение предприятия от рисков.

Библиографические ссылки

1. ГОСТ Р 51897-2002. Менеджмент риска. Заголовок: Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 2002. 12 с.

2. Мешалкин В.П. Логистика и электронная экономика в условиях перехода к устойчивому развитию. Москва-Генуя: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2004. 573 с.

3. Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия - Телеком, 2007.

УДК 004:656.025.4

К.С. Чупрынова, Г.В. Заходякин

Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА ОБОРУДОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ВОДОПРОВОДА И ВОДОПОДГОТОВКИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

In this paper the mathematical model of waterworks equipment maintenance and repair processes optimization is presented/ This model is implemented in the Rockwell Arena software. The simulation model allows to determine the optimal set of process parameters - the number of employees, the ordering points of materials required for reconstruction etc. under uncertain conditions, namely during emergency equipment failures.

В работе предложена математическая модель оптимизации процессов технического обслуживания и ремонта оборудования технической водоподготовки, реализованная в программной среде Rockwell Arena. Имитационная модель позволяет определить оптимальный набор параметров процесса - количество рабочего персонала, точки заказов материалов, необходимых для проведения восстановительных работ и др. в условиях неопределенности, а именно в условиях возникновения аварийных отказов оборудования.

Экономическая эффективность промышленных предприятий в значительной степени определяется состоянием и эксплуатационными характеристиками производственного оборудования, которые в свою очередь зависят