CC BY
49
ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ ОТРАСЛИ ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ РФ
1 2
А.А. Фомин, специалист департамента чугуна и стали , студент *ООО «ЕвразХолдинг»
Государственный университет управления и экономики (Россия, г. Новосибирск)
Аннотация. В статье рассматривается влияние инструментария математического моделирования на формирование экономики, иллюстраций положительного влияния являются проблемы отрасли черной металлургии России, а также их решение путем использования имитационных моделей.
Ключевые слова: отрасль черной металлургии, исследование операций, влияние методов математического моделирования, модель, имитационное моделирование, экономическая эффективность, оптимизация, технологический процесс, модель элементарного производственного звена.
В настоящее время компании особое все больше внимание уделяют оптимизации бизнес-процессов, проводимых ими в процессе своей деятельности. Однако, к сожалению, до сих пор многие менеджеры пренебрегают точными расчетами полагаясь в основном только на свой личный опыт и простые числовые операции. Моделирование позволяет не только понять, но и оптимизировать, а также придумывать эти технологии.
Совокупность математических методов исследования операций достаточно представительна. Помимо детерминированных и стохастических методов, она включает в себя методы, относящиеся к группам процессов, общих для многих областей человеческой деятельности: прогнозирования; учета; финансовой деятельности и управления экономикой; сбыта и рекламы и т.д. Эти методы специально разработаны для тех задач, которые возникают в указанных областях, и, с одной стороны, представляют собой комбинации и адаптации методов исследования операций, которые уже давно признаны фундаментальными, а с другой стороны, содержат уникальные элементы новых приложений математики к реальным системам.
Черная металлургия представляет собой одну из старейших отраслей промышленности, включает добычу и обогащение рудного и нерудного сырья,
выплавку чугуна и стали, производство проката, ферросплавов и изделия дальнейшего передела. Черная металлургия является основой развития машиностроения и строительства, условием технического оснащения всех отраслей народного хозяйства, поэтому трудно переоценить ее влияние на всю экономику РФ. В России существует достаточное количество регионов, где черная металлургия является градообразующим фактором, тем самым, способствуя формированию доходной части бюджетной системы страны в целом, а также соответствующего регионального бюджета.
На данный момент Российская Федерация является одним из лидеров международного рынка черных металлов. Основу преимущества черной металлургии России составляют:
• Умеренные тарифы естественных монополий
• Большой запас природных ресурсов
• Высокий уровень концентрации пр-ва
• Низкая стоимость оплаты труда при хорошей профессиональной подготовке рабочих и инженеров
• Отраслевая профессиональная культура
В российской экономике накопилось достаточно проблем, которые влияют на конкурентоспособность российских компаний на рынке:
1) Моральный и физический износ производственных фондов
В отрасли металлургии давно начала назревать проблема - моральное и физическое устаревание оборудования, высокий износ производственных фондов (~55%) Таким образом важной задачей является решение проблемы создания стабильных производственных взаимосвязей и модернизация производств, что есть процесс достаточно кропотливый и требующий четких расчетных параметров производственных единиц.
Высокая рентабельность предприятий черной металлургии из-за сложившейся благоприятной конъюнктуры на мировом рынке может во многом способствовать успешности решения проблем. Однако несмотря на неплохое состояние отрасли черной металлургии стоит отметить, что реализовать комплекс предприятий по обновлению основных производственных фондом, обеспечению предприятий необходимой поддержкой современных информационных систем невозможно без дополнительных инвестиций. К сожалению, в связи с санкциями со стороны ЕС и США, а также нестабильной экономикой РФ сильно возрастают инвестиционные риски и как следствие наблюдается отток инвестиций из РФ.
2) Неразвитая инфраструктура
Площадь РФ составляет 17 100 000
км2, шахты, заводы, комбинаты и т.д. разбросаны на определенном расстоянии друг от друга, что порождает ряд трудностей и в первую очередь это логистическое обеспечение отрасли. Основным видом транспорта при внутри-российских перевозках груза является ЖД и это ставит задачу поддержания путей в пригодном состоянии, обеспечения предприятий вагонами, инфраструктуры обслуживания этих вагонов, транспортных информационных систем, позволяющих ускорить процессы оформления и отправки товарных поездов и т.д. На сегодняшний день логистические проблемы оказывают серьезное влияние на точность планирования, требуя всеми доступными средствами
минимизировать данный негативный эффект.
Однако логистика не является единственным направлением, в котором инфраструктура не позволяет развиваться отрасли. Инфраструктура есть комплекс взаимосвязанных обслуживающих
структур или объектов, составляющих и обеспечивающих основу функционирования системы и, к сожалению, как и в случае с логистическим примером в них имеет место быть факту устаревания и неразвитости инфраструктуры.
3) Сложность структурных взаимодействий
Вертикально-интегрированные предприятия имеют свою Ахиллесову пяту -большое количество элементов, которые должны взаимодействовать, большое количество потоков, которые необходимо контролировать, невероятное количество вводных, которые невозможно не учитывать, желая, чтобы вся система работала точно.
Приведем пример: чтобы доменное производство (производство чугуна) работало эффективно, необходимо собрать определенное количество сырья в шихту (смесь материалов, загруженных в плавильную печь для получения металла определённого состава). Как говорилось выше, основными ресурсами являются агломерат и окатыши (выше 90% шихты), остальное составляют промывочные материалы, металлодо-бавки, доменные руды и прочее. Агломерат предприятия производят сами, т.к. он практически не пригоден к транспортировке. Для производства агломерата, необходимо собрать определенное количество концентрата (сырая руда, прошедшая стадии обогащения, т.е. той или иной сепарации), однако, как правило, приходится закупать концентрат у сторонних организаций, чтобы обеспечить полную загрузку агло-машины.
Все осложняется химическим составом концентрата. Каждый концентрат имеет свой химический состав, который по-своему влияет на производительность агло-машины, соответственно на выходе получается агломерат с химиче-
ским составом, который зависит от набора сырья, используемого для его изготовления, так, чтобы доменная печь смогла эффективно работать на данном сырье.
Стоить отметить, что все это, в целом, уместно для каждого вида сырья, поэтому, чтобы производство работало эффективно, необходимо систематизировать процесс.
Если сырье найдено, на фабрике уже рассчитали, как именно и в каком количестве потребуется закупить и использовать того или иного сырья, предприятие становится перед вопросом приемки и складирования ресурсов. Казалось-бы что в этом трудного, но стоит помнить, что речь идет о сотнях тысяч тонн только железорудного сырья (не беря в расчет коксо-химическое и угольное производство).
Поэтому организовать равномерный подход подвижных составов, быть готовым к сбоям поставки, создавая нормативные запасы, знать узкие места своей логистики (да и вообще любого звена всей цепи), учитывать сезонные факторы (в зимний период сырье смерзается при транспортировке) жизненно необходимо для каждого предприятия отрасли черной металлургии.
Каждая из этих проблем напрямую влияет на точность планирования на предприятии, что заставляет его нести огромные потери. Инструментарий математического моделирования способен минимизировать риски и издержки связанные с этими рисками. Каким образом? Моделирование даёт возможность перенести риски той или иной системы в виртуальную плоскость, реализовать их, оценить ущерб, затем принять управленческое решение для их устранения или минимизации. Однако стоит отметить, что не ко всем рискам целесообразно применять меры по их устранению. Управление рисками в частных случаях способно породить бОльшие
издержки относительно издержек от реализации рисков. Таким образом моделирование проведенное должным образом способствует принятию управленческого решения до возникновения проблемных ситуации в реальной плоскости, относительно последних.
Так, одна из первых аналоговых моделей экономики была создана в виде гидравлической модели в Лондонской школе бизнеса в середине 20ого века. Модель представляла собой сложную систему труб и емкостей, которые демонстрировали финансовый поток и экономические категории, такие как объем промышленного пр-ва, личного потребления и т.д., регулируя потоки воды, которые могли означать, например, налоговые ставки. Следствием такого эксперимента являлось перераспределения жидкости (в данном случае финансовых средств) в емкостях.
Наука научилась описывать движение потоков, финансовых, как в этом примере, а также остальных - информационных, сервисных и самое главное -материальных.
Математический аппарат для этого использует дифференциальные уравнения (в моделировании их так и называют потоки) и конечно-разностные уравнения (отображения).
Для наглядного примера возьмем базовую модель элементарного производственного звена. Пусть имеется предприятие, осуществляющее пр-во какого-то условного материального продукта, в случае предприятия отрасли черной металлургии, например, стали. Начнем с упрощенной модели - цепочки из трех элементарных производственных звеньев:
1) Производство окатышей и агломерата (базового сырья доменной шихты)
2) Производство чугуна (доменное производство)
3) Производство стали
d(f)
x(t) W)
I II ш
m
Рис. 1. Цепочка из трех элементарных производственных звеньев, где ё(1;), х(1;), у(1;),
z(t) - директивные интенсивности
Итак, что влияет на каждое из звеньев производственной цепи исходя из рисунка 1? Очевидно, что фактическое выполнение плановой мощности производства, указанной, как директивные потоки ё(1), х(1;) и т.д. Однако, это не все, что может повлиять на производственную цепь, поэтому постепенно модель усложняется и начинает добавлять в расчет все больше и больше факторов.
Также на каждом этапе, для обеспечения производственных возможностей того или иного звена, помимо основного сырья, подмешиваются дополнитель-
ные вводные, которые будут влиять на производительность.
Каждое из звеньев в свою очередь имеет твой технологический процесс, который можно представить, как модель с входным и выходным потоками, а самое главное запаздыванием, что влияет на всю систему.
Таким образом, получается, что каждое запаздывание суммируется в общее по системе, влияя на критический путь выполнения производственного цикла (рис.2).
Рис. 2. Усложненная модель производственных звеньев
Сложность модели будет зависеть от уровня декомпозиции, который мы предполагаем заложить. Однако, если существует возможность интеграции системы моделей, то станет возможным идентифицировать узкие места системы с большей точностью, а также корректно оценить риски в количественном выражении и качественном выражении. Инструментарий моделирования позволяет решать проблемы и смотреть на субъект в разном масштабе. Если мы говорим о сложности структурных
взаимодействий, то результатом моделирования станет ускорение бизнес процессов за счет частичного перераспределения функционала. Однако сложность структурных взаимодействий - это комплексная проблема, состоящая из микрофакторов. Если же мы говорим об оценке точности наших прогнозов, то на основе статистических методов, а также особенностей текущего процесса, рисков в данном процессе и т.д. станет возможным увеличить
точность планирования будущих периодов.
Приведем пример применения моделирования на отрасли черной металлургии. Выше были обозначены три основные проблемы отрасли, по мнению автора и математическое моделирование дает инструментарий к их решению. Так, построив описанную выше модель по основным производственным звеньям и процессам, становится возможным оценить риски снижения производства
(ведь построив модель получится узнать об этом заранее), сбоя оборудования, и своевременно среагировать на это.
Эффективность работы, да и успешность компании зачастую зависит от того, как компания умеет реагировать на различные неординарные ситуации, как может справляться с неожиданными колебаниями внешних факторов бизнес среды, поэтому трудно переоценить значение методов математического моделирования как инструмента.
из-за дефицита того или иного сырья
Библиографический список
1. Водянова В.В., Заичкин Н.И. Динамическое моделирование в логистике: Учебное пособие. - М.: ГУУ, 2015. - 138 с.
PRACTICAL APPLICATION OF METHODS OF MATHEMATICAL MODELING ON THE EXAMPLE OF THE BRANCH OF FERROUS METALLURGY OF THE RUSSIAN FEDERATION
1 2
A.A. Fomin, specialist of the department of cast iron and steel, student
1OOO EvrazHolding
2
Novosibirsk state university of economics and management (Russia, Novosibirsk)
Abstract. The article considers the influence of mathematic modeling tools on formation of the whole economy, the main problems of Russian's black metal industry and their solv-ation by using following methods providing here as an illustration of mathematic positive influence.
Keywords: Black metal industry, operations research, math method's influence, optimization, model, technological process, model of manufacture element.
