CC BY
2
© А.А. Барзов, В.С. Пузаков, И.Г. Ахметова УДК 620.9
ВЕРОЯТНОСТНО-СТОИМОСТНАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ЭТАПОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ЭКСПЕРТИЗЫ ИХ КАЧЕСТВА ПО ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОМУ КРИТЕРИЮ
А.А. Барзов1, В.С. Пузаков2, И.Г. Ахметова3
'Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва, Россия 2ООО «Бюро Энергетика», г. Раменское Московской области, Россия 3Казанский государственный энергетический университет, г. Казань, Россия
PuzakovVS@mail.ru
Резюме: ЦЕЛЬ. Проанализировать влияние месторасположения процедуры экспертизы в структуре этапов проектирования различных объектов, в частности на примере систем теплоснабжения, на их ожидаемую экономическую эффективность. Показать возможность оптимизации по критерию минимума стоимости этих этапов при рациональном осуществлении процедуры экспертизы и предложена соответствующая вероятностная модель. МЕТОДЫ. Приведен пример оптимизации и намечены перспективы дальнейшего развития структурно-вероятностного подхода к технико-экономическому анализу ранних этапов жизненного цикла проектируемых изделий. РЕЗУЛЬТАТЫ. Таким образом, показано, что помимо абсолютных параметров эффективного функционирования этапов проектирования и симультанного экспертного анализа их предиктивного качества, важным малозатратным резервом снижения стоимости ранних этапов ЖЦ различных ОА, при прочих равных условиях, является результат их оптимизации по критерию экономичности. ВЫВОДЫ. Полученный результат позволяет определить рациональное месторасположение (локацию) процедуры экспертно-критериального анализа в структуре проектного формирования функционального качества ОА, а его возможная технико-экономическая эффективность может быть оценена по предложенной вероятностной модели затратности ранних этапов их жизненного цикла.
Ключевые слова: система теплоснабжения; схема теплоснабжения; жизненный цикл; объект анализа; этап проектирования; вероятностный подход; экспертиза.
PROBABILITY-COST MODEL FOR OPTIMIZATION OF DESIGN STAGES AND EXAMINATION OF THEIR QUALITY ACCORDING TO THE TECHNICAL AND ECONOMIC CRITERION USING
AA. Barzov1, VS. Puzakov2, IG. Akhmetova3
'Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia 2LLC «Bureau Energy», Ramenskoye, Moscow Region, Russia 3Kazan State Power Engineering University, Kazan, Russia
PuzakovVS@mail.ru
Abstract: THE PURPOSE. To analyze the influence of the location of the examination procedure in the structure of the design stages of various objects, in particular on the example of heat supply systems, on their expected economic efficiency. To show the possibility of optimization by the criterion of the minimum cost of these stages in the rational implementation of the examination procedure and the corresponding probabilistic model is proposed. METHODS. An example of optimization is given and prospects for further development of the structural-probabilistic approach to the technical and economic analysis of the early stages of the life cycle of the designed products are outlined. RESULTS. Thus, it is shown that in addition to the absolute parameters of the effective functioning of the design stages and the simultaneous expert analysis of their predictive quality, an important low-cost reserve for reducing the cost of the early stages of various OA housing and communal services, all other things being equal, is the result of their optimization by the criterion of efficiency. CONCLUSIONS. The obtained result makes it possible to determine the rational location (location) of the expert-criterion analysis procedure in the structure of the project formation of the functional quality of the OA, and its possible technical and economic efficiency can be assessed by the proposed probabilistic cost model of the early stages of their life cycle.
Keywords: district heating supply; heat supply scheme; life cycle; analysis object; design stage; probabilistic approach, expertise.
Введение
Действенным средством обеспечения функционального качества ранних этапов жизненного цикла (ЖЦ) различных объектов анализа (ОА), в том числе на этапе их проектирования, является экспертиза соответствия формируемых параметров предмета оценивания предъявляемым требованиям. В работах [1-4] рассматриваются некоторые аспекты экспертно-аналитического сопровождения ранних этапов ЖЦ различных ОА, как малозатратного резерва повышения их качества. Однако методика определения места локации процедуры экспертного оценивания в процессе формирования функционального облика ОА, обеспечивающего при прочих равных условиях, максимальную экономическую эффективность данных этапов их ЖЦ специально не рассматривалась. Поэтому проблема определения степени влияния позиции самой процедуры экспертно-критериального анализа (ЭКА) в структуре системы реализации функционально-экономического качества ранних этапов ЖЦ различных ОА является значимой научно-прикладной задачей предиктивной (от английского predictive - «предсказуемый») квалиметрии.
Термин квалиметрия был предложен в 1968 г. группой советский научных работников (инженеров и экономистов) во главе с Г.Г. Азгальдовым, выявивших методологическую общность способов количественного оценивания качества совершенно разных объектов (среди которых может быть любой предмет или процесс) [5, 6]. Квалиметрия - научная дисциплина, в рамках которой изучаются методология и проблематика комплексного количественного оценивания качества объектов любой природы (одушевлённых или неодушевлённых; предметов или процессов; продуктов труда или продуктов природы), имеющих материальный или духовный характер, имеющих искусственное или естественное происхождение. Объект квалиметрии - любой предмет или процесс.
К ранним этапам ЖЦ, например, систем теплоснабжения можно отнести разработку/актуализацию схем теплоснабжения (СТ) городов, которая обусловлена принятым в 2010 г. Федеральным законом РФ № 190-ФЗ «О теплоснабжении» [7], а количество муниципальных образований, где необходима разработка/актуализация схем теплоснабжения составляет 11 627 шт. [8]. В соответствии с данным законом, схема теплоснабжения поселения, городского округа - это документ, содержащий предпроектные материалы по обоснованию эффективного и безопасного функционирования системы теплоснабжения, её развития с учётом правового регулирования в области энергосбережения и повышения энергетической эффективности.
Как показала практика разработки и анализа схем теплоснабжения поселений и городов [9], ключевой задачей для эффективного развития систем централизованного теплоснабжения территорий [10-13] является корректность выбора и обоснования решений на ранних этапах - предпроектных проработках в рамках схем теплоснабжения.
Обоснование выбранных решений, закладываемых в схему теплоснабжения и в дальнейшем переходящих на этап проектирования.
Обобщенная модель влияния экспертизы на качество
Многообразие факторов влияния на функционально-экономическое качество реализации ранних этапов ЖЦ различных ОА и их трудноформализуемый характер предопределяют использование для их описания инструментария аппарата структурно-вероятностного анализа [1-3]. Причем процедуру ЭКА необходимо рассматривать в числе симультанно-значимых факторов влияния, как средства многозатратного повышения результативности всей системы взаимодействий данных факторов в условиях соответствующей информационной неопределенности. Поэтому основная достаточно логичная гипотеза, которую можно использовать для построения вероятностной модели экономической эффективности ранних, например, проектных этапов ЖЦ самым различных ОА с учетом роли экспертизы в обеспечении их функционального качества состоит в следующем.
Допустим, что возможные, в принципе, вполне вероятные потери при недопустимом отклонении параметров ОА от предъявляемых к нему требований, пропорциональны риску наступления данного события, а также его затратности в стоимостном выражении. Исходя из этого, феноменологический баланс возможных потерь, значимо определяющих стоимостное качество анализируемого этапа ЖЦ какого-либо ОА можно представить следующими выражениями.
Для этапа эксплуатации рассматриваемого ОА в начальном приближении функционально-стоимостной баланс имеет вид:
СФ ~ СФ (1 _ 9ф ) _ СФП ' 1ф ~ сфм • (1)
Причем, как известно [14, 15], при этом справедлива зависимость:
Чф = Ча ■ Ям , (2)
где Сф - экономический эффект от эксплуатации данного ОА; Чф - вероятность отказа или сбоя процесса функционирования ОА с наличием в структуре обеспечения надежности системы мониторинга его состояния; ч0 - вероятность отказа ОА без системы мониторинга в виде совокупности методов и средств текущего контроля и предиктивной диагностики функционального качества рассматриваемого ОА; Ч - вероятность отказа самой системы мониторинга; сф - коэффициент, характеризующий экономическую эффективность функционирования ОА в штатном режиме; сфп - возможные потери в стоимостном выражении при внезапном, например аварийном отказе ОА; сФМ - прямые затраты на использование системы мониторинга надежности функционирования рассматриваемого ОА.
Необходимо подчеркнуть, что в том или ином виде модели типа (1) анализируются с целью определения вероятностно-оптимальной соотносительности между показателями надежности и стоимости их структурных элементов. Причем, в большинстве случаев четким критерием оптимизации можно считать обеспечение максимума экономической эффективности Сф в соотношении (1) с учетом (2) и их очевидной детализацией. При этом первое слагаемое в (1) характеризует полученный к моменту отказа экономический эффект от эксплуатации рассматриваемого ОА, а второе и третье слагаемые характеризуют прямые и косвенные стоимостные затраты, и потери при функционировании и отказе данного ОА. Поэтому варьируемым параметром в (1) при оптимизации является время эксплуатации ОА, в неявном виде присутствующее во всех слагаемых, и существенным образом влияющие на экономическую эффективность функционирования рассматриваемого ОА.
Применительно к ранним этапам формирования облика ОА, в частности, при проектировании, однозначно выраженного экономического эффекта еще нет. Поэтому имеет смысл анализировать не разность между ним и возможными потерями по моделям типа (1), а только минимизировать риск принятия неверного конструкторско-технологического или иного решения на данном этапе формирования функционально-экономического качества ОА. Тогда можно считать в исходном приближении вполне справедливым общее соотношение вида:
С(п) = сп ■ Чп (п) + сэ • ЧЭ (п) , (3)
где С(п) - вероятностная оценка возможных экономических потерь на п -ом этапе проектирования конкретного ОА; Чл (п) и Чэ (п) - соответственно вероятности отказа в качественном функционировании системы проектирования (индекс - «П») и экспертно-аналитического сопровождения (индекс «Э») на п -ом этапе этого процесса; сп и сэ -соответственно параметры, характеризующие вполне реальные экономические потери в случае материализации вероятностей отказов в системах проектирования и экспертизы предиктивного качества ОА.
Заметим, что в общем случае выражение (3) следует дополнить и иными слагаемыми затратности ранних этапов ЖЦ рассматриваемых ОА, например, заработной платой проектировщиков и экспертов. Однако, как показал анализ, при формировании облика технически сложных ОА, например, масштабных систем энерго-, теплоснабжения и т.п. объектов с особыми требованиями по надежности, сумма этих предварительных прямых затрат не превышает 10% от их общей стоимости.
Основная отличительная черта изменения цп и Чэ состоит в следующем. Вполне очевидно, что в самом начале осуществления проектных работ вероятность ошибки (чп ) в их выполнении будет минимальна. Но, по мере увеличения объёма проектирования, будет вырастать и возможность появления значимых ошибок, серьёзно влияющих на риск (чп ) недопустимого снижения ожидаемого качества проектируемого объекта. Иная тенденция характерна для изменения Чэ (п) • Действительно, при малых значениях п, т.е. в самом
191
начале проектирования, необходимой для качественной экспертизы информации явно не достаточно и вероятность формирования ошибочного мнения о предиктивном качестве ОА будет максимальной. По мере формирования облика ОА информационно-предметное обеспечение процедуры ЭКА повышается и, как следствие, значение q3 в (3) уменьшается.
Таким образом, выше рассмотренный с достаточно общих феноменологических позиций механизм поэтапно проявления противоречивых тенденций изменения рисков проектирования и экспертизы качества этого процесса предопределяет наличие их экономически оптимальной соотносительности. Фактически это означает, что только на соответствующем этапе проектирования будет экономически целесообразно осуществить ЭКА качества его промежуточных итогов, что обеспечит минимально-возможную затратность функционирования в будущем формируемого на ранних этапах ЖЦ облика конкретного ОА.
Материалы и методы
Экспериментально-вероятностная модель рисков при проектировании
Для формализации и последующей доказательной иллюстрации справедливости данного положения проведем следующие весьма общие рассуждения, которые, тем не менее, должны быть основаны на конкретике результатов анализа особенностей изменения качества проектирования и достоверности экспертно-аналитического сопровождения этого процесса на ранних этапах ЖЦ самых различных ОА.
Допустим, что вероятность отсутствия ошибочного решения для n -ого числа этапов проектирования составляет p(n) , а для другого ni количества этапов - p1(n1). Тогда по известному правилу сложения вероятностей независимых событий без предыстории [14] общая вероятность отсутствия ошибочного решения на рассматриваемых этапах (n + n1) проектирования определится из соотношения:
p(n + n ) = p(n) ■ pi (n ). (4)
Используя далее алгоритм получения функциональной зависимости вероятности безошибочного выполнения n -ого числа этапов проектирования, аналогичный рассуждениям, подробно представленным в работах [16, 17] выражение (4) сводится, после соответствующих преобразований, к линейному дифференциальному уравнению первого порядка, решение которого при очевидных начальных условиях имеет вид:
qn (n) = 1 - pn (n) = 1 - ехр("кя n), (5)
где qn (n) - как и ранее, вероятность отказа системы проектирования, которая фактически состоит в принятии неверного конструкторско-технологического или иного функционально значимого решения, способного негативно отразиться на качестве формируемого ОА; kn -параметр, комплексно характеризующий качество процесса проектирования и определяющий некую осредненную «концентрацию» ошибок проектировщика на ранних этапах ЖЦ рассматриваемого ОА. В (6) учтено, что qn (n) и pn (n) образуют полную группу событий и их суммарная вероятность равна единице. Далее будем считать, что q3 (n) означает принятие ошибочного решения проекта на n -м этапе его выполнения. Тогда по аналогии с выводом соотношения (5) получим:
q3 (n) = exp(-k3n), (6)
где q3 (n) - вероятность отказа процедуры экспертного оценивания, обусловленная, главным образом, недостаточным объёмом имеющейся объективной информации о ходе проектирования на n -м этапе работы над формированием облика будущего ОА; k -параметр, по существу определяющий качество самой процедуры ЭКА.
Тогда с учетом (5) и (6) соотношение возможных потерь (3) примет вид:
C(n) = сП [ 1 - exp(-^n)] + сэ ■ exp(-k3n). (7)
Очевидно, что искомый экстремум (7) - минимум вполне реалистичных экономических потерь из-за ошибок и/или несовершенств проектирования и недостатков процедуры экспертизы этого процесса, будет определяться как:
dC ( n)
= 0 ;
q2C(n)
> 0.
(8)
дп ' дп2
Из решения (8) с учетом функциональной конкретики можно определить значение n(opt), при котором вероятность экономических потерь на ранних проектных этапах ЖЦ различных ОА будет минимальна. Причем, исходное выражение (7) следует рассматривать как целевую функцию, а соотношение (8) как экономический критерий оптимизации.
Приведем пример численной реализации модели оптимизации затрат на осуществление проектных работ с учетом стоимости экспертизы их качества по соотношениям (7) и (8). Для получения наглядного результата моделирования предположим, что значения кп и кэ в (7) относительно невелики. Причем, это допущение соответствует логике рассматриваемой задачи, так как является следствием достаточно высокой квалификации проектировщиков и экспертов, т.е. малой вероятности их ошибок в процессе работы. Тогда после лианеризации (7) в окрестностях п = п(opt) и выполнения процедуры поиска экстремума (min) по (8) будем иметь:
(9)
Чор1) = {сп -Сэ )/(кп -кэ ) .
Обычно на практике имеет место следующая соотносительность между параметрами
в (9):
Сп > Сэ; кп > кэ . (10)
Это означает существенное превышение затрат непосредственно на осуществление процесса проектирования над стоимостью экспертизы их качества. Причем, вероятность ошибки при этом больше, чем недостоверность экспертного заключения. Тогда по (9) однозначно определяется n(opt) - экономически-оптимальный этап проектирования, на котором наиболее целесообразно провести экспертизу качества процесса формирования облика конкретного ОА.
Заметим, что качество нематериальных активов, создаваемых на ранних этапах ЖЦ различных ОА, в значительной мере зависит от эффективности их экспертно-критериального оценивания, которое, по сути, также является своеобразным нематериальным активом. Причем, именно процедура экспертизы в определенной мере переводит латентное качество проектирования в состояние овертности (overt -непрекрытый «англ.»), т.е. к возможности его количественного оценивания.
Таким образом, предлагаемая вероятностная модель типа (3) и её модификация в виде (7) позволяют в рамках принятых допущений определить экономически оптимальный этап проведения процедуры экспертизы качества выполнения проектных работ, формирующих функциональный облик создаваемого ОА. В графическом виде это обстоятельство представлено на рис. 1, который схематично иллюстрирует характер изменения параметров предлагаемой вероятностной модели оптимизации качества проектных работ на ранних этапах ЖЦ различных ОА.
Рис. 1. Графическая иллюстрация типового изменения затратности этапов проектирования и экспертизы их качества:
Fig. 1. Graphic illustration of a typical change in the cost of the design stages and the examination of their quality:
1 - изменение достоверности ЭКА по этапам (п) формирования функционального качества
ОА; 2 - возрастание возможной шибки проектирования с увеличением числа этапов проектирования; 3 - изменение суммарной
1 - a change in the reliability of the EC at the stages of the formation of the functional quality of the OA; 2 - an increase in the possible design error with an increase in the number of design stages; 3 - a change in the total cost of design and the cost of examining
стоимости проектирования и затрат на
и
п„
экспертизу его качества; „я и „к соответственно начало и конец проектирования; п(ор() - экономически оптимальный этап осуществления процедуры экспертизы качества проектирования; Сш!п -
минимально-возможные, при прочих равных условиях, суммарные затраты на проектирование и процедуру экспертизы его качества;
(-—) и (- - -) - соответственно реальное и гипотетическое изменение анализируемых зависимостей.
its quality; and - respectively, the beginning and end of the design; - the economically optimal stage of the implementation of the design quality examination procedure; - the minimum possible, other things being equal, total costs of design and the procedure for examining its quality;
(-—) and (- - —) are, respectively, real and hypothetical changes in the analyzed dependencies.
Не совсем реалистичным в соотношениях типа (5) и (6) является фактическое допущение о постоянстве параметров кП и кэ на всех ранних проектных этапах ЖЦ формирования функционального качества различных ОА. Для устранения этого иногда значимого недостатка предлагаемого подхода к решению задачи по совместной, а точнее симультанной оптимизации процесса проектирования и процедуры оценки формируемого при этом качества ОА по экономическому критерию, проведем следующие рассуждения. Вполне обоснованно предположим, что в пределах достаточно малого Ли. -ого этапа проектирования допущение о постоянстве параметров кп □ const и кэ □ const справедливо. Тогда, повторяя алгоритм получения экспоненциальных соотношений типа (5) и (6) для этого малого интервала проектирования после предельного перехода, подробно представленного в работах [16, 17], можно получить следующие соотношения:
1 "
Чп(«) = 1—|{ехР[~кп(«)]}dn; (11)
n 0
1 n
Чэ(n) = 1 — j{exp[~кэ(и)]} dn , (12)
n 0
где kn (n) и кэ (n) - соответственно параметры, характеризующие недостатки проектирования (П), ошибочность экспертного (Э) суждения о них, которые изменяют свои значения в зависимости от рассматриваемого раннего этапа формирования функционального качества ОА.
Очевидно, что только для очень качественного процесса проектирования и высоко профессиональной экспертизы значения можно считать постоянно-среднестатистическими для данных условий. Причем, конкретная величина этих параметров, как правило, определяется путем их индивидуализированного экспертно-критериального оценивания в сочетании с обработкой результатов соответствующих наблюдений за фактическим качеством проектирования разнообразных ОА различными коллективами. Поэтому проблема сертификации и лицензирования этих коллективов из числа профильных независимых экспертов имеет первостепенное значение для обеспечения качества формирования ОА, в первую очередь проектов и/или другой документации на изделия ответственного назначения.
Как правило, на практике проект технически и технологически сложного ОА проходит не только профильную, но и другие виды экспертно-аналитического симультанного сопровождения и/или оценивания. Схематично это обстоятельство представлено на рис. 2 в виде совокупности элементов, параллельно-последовательное функционирование которых характеризуется определенными вероятностными параметрами надежности. Например, этапы проведения профильно-предметной экспертизы (рэп = P5) могут не совпадать с этапом экологической экспертизы проекта (рээ = P6). Это обстоятельство на практике существенно усложняет процедуру их комплексной совместной оптимизации по критерию минимума стоимости формирования функционального качества какого-либо ОА при соблюдении требований к нему эксплуатационно-технологического характера.
Обобщенный вариант предиктивной оценки вероятности эффективного формирования всего облика ОА на соответствующих этапах проектирования и подготовки проекта к реализации, с учетом роли экспертизы, как средства повышения ожидаемого качества, согласно известным положениям прикладной теории надежности, определим
вероятность безотказного функционирования системы, представленной структурной схемой на рис. 2.
В соответствии с аппаратом функций алгебры логики, используемым при анализе надежности сложных систем, известное соотношение [15] итоговой оценки надежности вероятности эффективного функционирования данной структуры, будет иметь вид:
Рб = [2 РА Р Р Р -(РА РР + РАг РА + РААА + Р2 Р3Р5Р + РР2Р3Р )+ (13)
+РгРР. + РА,Р + РРб + Р3Р5 ]х (Р7 - Р4Р + Р4 )
где рв - общая вероятностная оценка эффективного функционирования элементов структурной схемы надежности, представленной на рис. 2. Остальные обозначения в (13) также представлены на этом рис. 2.
Причем, как известно [15], сочетание структурных элементов р,Р2,Р3,Р5 и Р6 образуют так называемый «мостик надёжности», вероятность безотказного функционирования входящих в него блоков «проектных» этапов во многом определяется качеством экспертного оценивания: элементы Р5 и Р6 (см. рис. 2).
Далее, следуя логике построения упрощенной модели (3), определяется сумма возможных затрат на проектирование и экспертизу, а также потерь в стоимостном выражении при недостаточно качественной реализации этих этапов ЖЦ практически всех типовых и перспективных ОА. Поиск минимума данного суммарного значения затрат, в том числе с учетом экспоненциальных зависимостей вида (5-6) и/или (11-12) по соотношению типа (8), позволит определить экономически целесообразные этапы осуществления профильных и дополнительных, например, экономических, энергосберегающих и других экспертиз качества ОА на ранних этапах формирования его функционального облика.
Р5
Рб
Pi Р2 Рз
Р4
Р7
Рис. 2. Обобщенная структурная схема экспертно-критериального оценивания
предиктивного качества ранних этапов жизненного цикла различных объектов:
Р = Рп ■ ...Ри - вероятность эффективного функционирования I -ого числа начальных этапов проектирования; Р2 - вероятность эффективности центрального элемента (звена) проектирования; Р3 - вероятность эффективного функционирования замыкающих этапов проектирования; Р4 = Р41 ■ ...Р41 - этапы подготовки проекта к осуществлению; ] -общее число подготовительных этапов, в том числе согласований, конкурсов, презентаций и т.д.; Р5 = Р51 ■ ...■ Р5к ■ ...Р5п - вероятность эффективности профильной экспертизы качества проекта; и - соответственно текущее и общее число этапов профильной экспертизы; Р6 - итоговая непрофильная, например экологическая, экспертиза проекта;
Р
качеству проекта.
Fig. 2. Generalized block diagram of expert-criterion assessment of predictive quality of the early stages of the life cycle of various objects:
- the probability of the effective functioning of the number of initial stages of design; - the probability of the effectiveness of the central element (link) of design; - the probability of the effective functioning of the closing stages of design; - the stages of preparation of the project for implementation; - the total number of preparatory stages, including approvals, competitions, presentations, etc.; - the probability of the effectiveness of the profile examination of the quality of the project; k and n -respectively, the current and total number of stages of profile examination; - the final non-core, for example environmental, examination of the project- independent expertise and conclusions on the quality of the project.
P7 - независимые экспертизы и заключения по
Результаты
В тезисном виде сформулируем некоторые перспективы развития и совершенствования аппарата моделирования экономической результативности процедуры экспертно-критериального анализа на ранних проектных этапах ЖЦ различных ОА.
1. Разработка и реализация методического целенаправленного наполнения и сопровождения процессов формирования баз данных, необходимых для полномасштабного использования предлагаемого аппарата оптимизации. Создание соответствующего программно-математического обеспечения.
2. Развитие аппарата имитационного моделирования, например, методом Монте-Карло, позволяющим даже в условиях недостаточно полного информационного обеспечения процедуры оптимизации по соответствующим вероятностным моделям получить необходимые практические результаты.
3. Формирование адекватного массива оценочных критериев функционального качества этапов проектирования и их верификация на практике. Совершенствование методик обработки результатов экспертно-критериального анализа.
Конечно, вышеизложенное не исчерпывает все возможности совместной оптимизации этапов проектирования и экспертизы их качества. Однако, предлагаемый структурно-вероятностный подход и его иллюстрация в виде соответствующей модели оптимизации, позволяют обосновать с технико-экономических позиций предиктивную результативность возможных вариантов решения проблемы рационального использования института экспертизы в структуре ранних этапов формирования облика самых различных объектов и изделий, в первую очередь, ответственного назначения. Это обстоятельство имеет не только практическое, но и научно-прикладное значение для обеспечения эффективного применения вероятностного аппарата квалиметрического оценивания трудноформализуемых категорий, к которым относятся ранние этапы процессов проектирования и экспертизы его ожидаемого качества.
Заключение
Таким образом, показано, что помимо абсолютных параметров эффективного функционирования этапов проектирования и симультанного экспертного анализа их предиктивного качества, важным малозатратным резервом снижения стоимости ранних этапов ЖЦ различных ОА при прочих равных условиях, является результат их оптимизации по критерию экономичности. Полученный результат позволяет определить рациональное месторасположение (локацию) процедуры экспертно-критериального анализа в структуре проектного формирования функционального качества ОА, а его возможная технико-экономическая эффективность может быть оценена по предложенной вероятностной модели затратности ранних этапов их жизненного цикла.
Литература
1. Барзов А.А., Корнеева В.М., Корнеев С.С. Вероятностная оценка качества инноваций на ранних этапах их жизненного цикла // Качество и жизнь. 2018. № 12. С. 94100.
2. Барзов А.А., Корнеева В.М., Корнеев С.С., Феофанов А.Н. Вероятностный анализ результативности экспертизы ранних этапов жизненного цикла высокотехнологической продукции // Вестник МГТУ «Станкин». 2020. № 2 (53). С. 14-18.
3. Барзов А.А., Корнеева В.М., Феофанов А.Н. Экспертиза информационно-диагностических возможностей формообразующих технологий // Вестник МГТУ «Станкин». 2020. № 1 (52). С. 7-12.
4. Барзов А.А., Кузнецов А.В., Сысоев Н.Н. Физические S-технологии. М.: МГУ имени М.В. Ломоносова. Физический факультет, 2021. 236 с.
5. Азгальдов Г.Г., Азгальдова Л.А. Количественная оценка качества (Квалиметрия). Библиография. М.: Изд-во стандартов, 1971.
6. Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров (основы квалиметрии). М.: Экономика, 1982. 256 с.
7. О теплоснабжении (с изменениями и дополнениями). Федеральный закон № 190-ФЗ от 27.07.2010. Утв. 27.07.2010. [Электрон. ресурс.] Режим доступа: https://base.garant.ru/12177489/.
8. Пузаков В.С. Анализ разработки, утверждения, актуализации и реализации схем теплоснабжения городов и поселений // Новости теплоснабжения. 2018. № 2. С. 16-22.
9. Гашо Е.Г., Пузаков В.С., Гужов С.В. Анализ проблем и тенденций развития систем теплоснабжения крупных городов России // Теплоэнергетика. 2021. № 3. С. 75-88.
10. Puzakov V. District Heating and Cooling - country by country 2009 survey. Russia / Euroheat & Power. Belgium, 2009. p. 323-328.
11. Puzakov V., Polivanov V. District Heating and Cooling - country by country 2013 survey. Russia / Euroheat & Power. Belgium, 2013.
12. International Energy Agency. Towards a Sustainable Energy Future. OECD, Paris, France (2001).
13. District heating in the World // Hot Cool (International Magazine on District Heating and Cooling), 2020. № 4.
14. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2004. 479 с.
15. Половко А.М., Гуров С.В. Основы теории надёжности, 2-е изд., переработанное -СПб.: БХВ, Петербург, 2006. 704 с.
16. Барзов А.А., Денчик А.И., Прохорова М.А. Масштабный фактор (феноменология и физико-технологические применения) / М.: МГУ имени М.В. Ломоносова. Физический факультет, 2021. 194 с.
17. Барзов А.А., Ветлинская М.В., Сысоев Н.Н. Предиктивное моделирование трудноформализуемых категорий (на примере психологических аспектов медиации). М.: МГУ имени М.В. Ломоносова. Физический факультет, 2021. 274 с.
Авторы публикации
Барзов Александр Александрович - д-р техн. наук, профессор, ведущий научный сотрудник Физического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, e-mail: a.a.barzov@gmail.com.
Пузаков Вячеслав Сергеевич - канд. техн. наук, генеральный директор ООО «Бюро Энергетика», г. Раменское Московской области, e-mail: puzakovvs@mail.ru.
Ахметова Ирина Гареевна - д-р техн. наук, доцент, проректор по развитию и инновациям Казанского государственного энергетического университета, e-mail:
irina_akhmetova@mail .ru.
References
1. Barzov AA, Korneeva VM, Korneev SS. Probabilistic assessment of the quality of innovations in the early stages of their life cycle. Quality and life. 2018;12:94-100.
2. Barzov AA, Korneeva VM., Korneev SS., et al. Probabilistic analysis of the effectiveness of the expertise of the early stages of the life cycle of high-tech products. Bulletin of MSTU «Stankin». 2020;2 (53);14-18.
3. Barzov AA. Korneeva VM, Feofanov AN. Expertise of information and diagnostic capabilities of forming technologies. Bulletin of MSTU «Stankin». 2020;1 (52):7-12.
4. Barzov AA, Kuznetsov AV, Sysoev NN. Physical S-technologies. M.: Lomonosov Moscow State University. Physics Department, 2021. 236 p.
5. Azgaldov GG, Azgaldova LA. Quantitative quality assessment (Qualimetry). Bibliography. M.: Publishing House of Standards, 1971.
6. Azgaldov GG. The theory and practice of assessing the quality of goods (the basis of qualification). M.: Economics, 1982. 256 p.
7. Heat supply (with changes and additions). Federal Act No. 190-FZ of 27.07.2010. Utv. 27.07.2010. [Electron. resource.] Access Mode: https://base.garant.ru/12177489/
8. Puzakov VS. Analysis of development, approval, updating and implementation of heat supply schemes for cities and settlements. Novosti Teplosnabzhenia. 2018;2:16-22.
9. Gasho EG, Puzakov VS, Guzhov SV. An Analysis of Problems and Trends Relating to the Development of Heat-Supply Systems for Russian Cities. Thermal Engineering. 2021;3:75-88.
10. Puzakov V. District Heating and Cooling - country by country 2009 survey. Russia / Euroheat & Power. Belgium, 2009. pp. 323-328.
11. Puzakov V, Polivanov V. District Heating and Cooling - country by country 2013 survey. Russia / Euroheat & Power. Belgium, 2013.
12. International Energy Agency. Towards a Sustainable Energy Future. OECD, Paris, France (2001).
13. District heating in the World. Hot Cool (International Magazine on District Heating and Cooling), 2020;4.
14. Gmurman VE. РгоЪаЪйОу theory and mathematical statistics. M.: Higher school, 2004.
479 p.
15. Polovko AM, Gurov SV. Fundamentals of reliability theory, 2nd ed., Revised. St. Petersburg: BHV, Petersburg, 2006. 704 p.
16Barzov. A.A., Denchik A.I., Prokhorova M.A. Large-scale factor (phenomenology and physical and technological applications ). M.: Lomonosov Moscow State University. Physics Department, 2021. 194 p.
17. Barzov AA, Vetlinskaya MV, Sysoev NN. Predictive modeling of difficult-to-formalize categories (on the example ofpsychological aspects of mediation). M.: Lomonosov Moscow State University. Physics Department, 2021. 274 p.
Authors of the publication
Alexander A. Barzov - Lomonosov Moscow State University.
Viacheslav S. Puzakov - Bureau Energy LLC, Ramenskoye, Moscow Region.
Irina G. Akhmetova - Kazan State Power Engineering University.
Получено 15.10.2021г.
Отредактировано 22.10.2021г.
Принято 25.10.2021г.
