Краткая характеристика методов прогнозирования управленческих решений, полезного эффекта и элементов затрат по объектам

Метод	Основные условия применения	Особенности применения.	Область применения
1. Нормативный	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта в составе автоматизированных систем управления. Нормативная база должна включать как показатели объекта, так и показатели организационно-технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации	Значительная трудоемкость создания нормативной базы, необходимость установления зависимостей между полезным эффектом, затратами и сроком службы. Высокая точность прогнозов	Для прогнозирования эффективности, сроков замены оборудования, возможностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения до 10—15 лет
2. Экспериментальный	Наличие (создание) экспериментальной или опытной базы, необходимых материально-технических, трудовых и финансовых ресурсов для проведения экспериментальных работ	Значительная стоимость экспериментальных работ. Достаточная точность прогнозов	Для прогнозирования эффективности и сроков замены проектируемого оборудования, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проектируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения до 10-15 лет
3. Параметрический	Наличие качественной нормативной базы по всем стадиям жизненного цикла каждого объекта	Значительная трудоемкость установления зависимости для прогнозирования, учет функций объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя, потребителя и ремонтной организации. Достаточная точность и простота расчета	Составление среднесрочных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования до 10 лет

4. Экстраполяция	Количественное определение важнейших параметров поведения объекта не менее чем за 5 лет	Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе предположения, что тенденции развития объекта в будущем будут такими же, как и в прошлом периоде. Выборка исходной информации должна не менее чем в 2 раза превышать выбранный период упреждения	Отдельные виды ресурсов в целом по предприятию (объединению), а также полезный эффект от продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования до 5 лет
5. Индексный	Наличие соответствующих норм (удельных показателей) полезного эффекта, элементов затрат за базисный период и плановых заданий по их изменению в прогнозируемый период	Прогнозирование полезного эффекта и элементов затрат на основе значения прогнозируемого параметра в базисном периоде и индексов изменения нормативов. Простота расчетов, но невысокая их точность	Прогнозирование полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования до 5 лет
6. Экспертный	Создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов в данной области численностью не менее 9 чел.	Прогнозирование развития объектов по экспертным оценкам специалистов в данной области	Проведение прогнозирования возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопросам маркетинга и технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен
7. Оценка технических стратегий	Разработка матриц генеральной определительной таблицы или универсального идентификатора и создание экспертной группы из высококвалифицированных специалистов	Возможность применения для оценки качества принципиально новых видов техники, где отсутствуют статистические данные и патентные фонды	Для формирования требований к разрабатываемому изделию в виде набора целей и определения средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных целей
8. Функциональный	Невозможность достижения требуемых характеристик изучаемого объекта с использованием ранее применявшихся принципов действия, Потребность определения широкого спектра альтернатив развития изучаемого объекта с учетом возможностей использования новых принципов действия	Создание функциональной схемы будущего объекта с применением ФСА	При проведении прогнозирования возможности появления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен
9. Комбинированный	Условия, определенные для конкретных методов прогнозирования	Возможность рационального сочетания методов с целью повышения точности прогнозирования, снижения затрат на проведение прогнозирования	Для всех видов прогнозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен

2.2 5.2. Методы экстраполяции

На практике на ранних стадиях разработки объекта часто ограничено число известных параметров будущего объекта и показателей организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта. В этих условиях рекомендуется применять более простые, но и менее точные методы прогнозирования — методы экстраполяции, основанные на прогнозировании поведения или развития объектов в будущем по тенденциям его поведения в прошлом. Применение методов экстраполяции, как правило, не требует моделирования частных параметров объекта и показателей организационно-технического уровня производства.

Наиболее распространенными являются методы экстраполяции по математическим моделям и графический (от руки, на глазок). Оба метода требуют наличия информации о прогнозируемом параметре объекта за период в два и более раза больше прогнозируемого периода. Для учета изменений качества объекта в прогнозируемом периоде и организационно-технического уровня производства у изготовителя и потребителя объекта применяются корректирующие коэффициенты.

Рассмотрим пример. Допустим, нам необходимо спрогнозировать себестоимость выработки сжатого воздуха в условиях станкостроительного завода. Воздух на этом заводе сжимается воздушными поршневыми компрессорами типа ВП. На заводе не ведется учет себестоимости выработки сжатого воздуха каждым компрессором, но ведется учет всех элементов затрат по эксплуатации и ремонту компрессорной станции в целом, а также ее годовой производительности. Поделив сумму годовых затрат по компрессорной станции на годовую производительность (годовой объем сжатого воздуха), получим себестоимость выработки единицы объема сжатого воздуха.

Себестоимость 1000 м³ сжатого воздуха на заводе по годам за период с 1993 по 2000 г. составила соответственно 2,10; 2,03; 1,95; 2,02; 1,86; 1,87; 1,83; 1,80 у. е. Используем эти данные для построения графика (рис. 5.1).

Рис. 5.1. Динамика себестоимости выработки 1000 м3 сжатого воздуха на станкостроительном заводе

По имеющимся данным, себестоимость выработки сжатого воздуха на 2003 г. можно спрогнозировать методом наименьших квадратов на ЭВМ и графически. Для разработки модели прогнозирования по первому методу составляется матрица исходных данных по следующей форме:

X
Y	2,10	2,03	1,95	2,02	1,86	1,87	1,83	1,80

В этой таблице X— год (1993 г. — 1, 1994 г. — 2 и т. д.), Y — себестоимость сжатого воздуха, у. е. / тыс. м³.

После решения матрицы на ЭВМ по стандартной программе, статистической обработки данных методом наименьших квадратов были получены следующие модели для прогнозирования себестоимости:

Y = 2,10 – 0,0373X

Y = 2,095 X^-0,059

Уравнение регрессии по степенной форме зависимости не отвечает требованиям по критерию Фишера: расчетное значение критерия равно 4,26, а табличное — 5. Поэтому было принято линейное уравнение, отвечающее требованиям: коэффициент парной корреляции равен 0,78, ошибка аппроксимации составляет ± 1,5%, критерий Стьюдента — 4,68 при табличном, равном 2, критерий Фишера — 4,95. Подставляя в линейное уравнение регрессии вместо А' соответствующую цифру (.1 — для 1993 г., 2 — 1994, 7 — 1999, 8 — 2000, 11 — 2003 г.), получим следующие теоретические или расчетные значения себестоимости:

Y₁₉₉₃ = 2,10 - 0,0373 х 1 = 2,06;

Y₁₉₉₉ = 2,10 - 0,0373 х 7 = 1,86;

Y₂₀₀₀ = 2,10 - 0,0373 х 8 = 1,80;

Y_200З = 2,10 - 0,0373 х 11 = 1,69.

По полученным точкам построим теоретическую линию снижения себестоимости выработки сжатого воздуха в условиях данного завода. Участок от 2001 до 2003 г. является прогностическим. За год в среднем себестоимость снижается на 1,8%. Линию снижения себестоимости можно построить также графически, без нахождения математической модели, на глазок. Однако этот метод по сравнению с предыдущим менее точен, рекомендуется только для предварительного определения тенденции изменения функции.

В этом примере корректирующие коэффициенты не учтены, так как до 2003 г. на анализируемом заводе не намечаются изменения организационно-технических факторов производства сжатого воздуха. Также не учтена инфляция.

2.3 5.3. Параметрические методы

На стадиях разработки технического задания и технического проекта по объекту массового производства отсутствуют сведения по каждой детали и сборочной единице. Объекты еще не прошли опытно-промышленных испытаний. Поэтому на этих стадиях нет возможности выполнить детальные расчеты затрат на освоение, изготовление, обращение, эксплуатацию и ремонт проектируемых объектов. А по продукции единичного и мелкосерийного производства нецелесообразно применять описанные выше точные методы прогнозирования. В этих случаях рекомендуется применять параметрические методы прогнозирования полезного эффекта и затрат, основанные на установлении зависимостей между параметрами объекта и организационно-технического уровня производства, с одной стороны, и полезным эффектом или элементом затрат — с другой.

Параметрические методы прогнозирования подразделяются на два вида: по удельным показателям и по уравнениям регрессии. Для установления уравнений регрессии необходимо, чтобы количество статистических данных было не менее чем в три раза больше числа факторов (см. табл. 4.3). По объектам, не отвечающим этим требованиям, полезный эффект или затраты рекомендуется определять по удельным показателям. Например, полезный эффект объекта рассчитывается по формуле:

П_jt = (П_б / Х_б) * Х_jt * K_1t * K_2t * K_3t,

(5.1)

где П_jt — полезный эффект объекта j-х условиях эксплуатации в t-м году; П_б — среднегодовой полезный эффект базового объекта, аналогичного проектируемому; Х₆ — важнейшая характеристика (главная функция) базового объекта (например, часовая производительность и т. п.); X_jt — важнейшая характеристика проектируемого объекта j-х условиях эксплуатации в t-м прогнозируемом году; K_1t — коэффициент, учитывающий повышение надежности проектируемого объекта по сравнению с базовым на t-й год; К_2t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у потребителей проектируемого объекта в t-м году эксплуатации по сравнению с уровнем производства у потребителей базового объекта; К_3t — коэффициент, учитывающий изменение организационно-технического уровня производства у ремонтной организации объекта в t-м году по сравнению с базовым периодом. Число корректирующих коэффициентов можно увеличить. По аналогичной схеме определяются и элементы затрат по стадиям жизненного цикла проектируемого объекта. Например, затраты на освоение производства? проектируемого объекта можно определить по формуле:

З_осв^jп = (З_осв^jб / Н_б) * Н_п * K_1j * K_2j * K_3j,

(5.2)

где З_осв^jп — затраты на освоение проектируемого объекта на j-м предприятии; З_осв^jб — то же, базового объекта; Н_б и Н_п — соответственно число наименований деталей (без крепежных деталей) в базовом и проектируемом объекте; K_1j — коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности проектируемого объекта на j-м предприятии по сравнению с базовым объектом; K_2j — коэффициент, учитывающий изменение показателя освоенности деталей проектируемого объекта по сравнению с базовым объектом; K_3j — коэффициент, учитывающий повышение сложности проектируемого объекта по сравнению с базовым.

Коэффициенты определяются отношением соответствующего показателя по проектируемому объекту к показателю по базовому объекту. Например, коэффициент, учитывающий изменение показателя технологической оснащенности объекта, определяется по формуле:

К_ij = (Н^t_осв: Н_п) / (Н^б_осв: Н_п),

(5.3)

где Н^t_осв — число наименований технологической оснастки, необходимой для изготовления проектируемого объекта; Н^б_осв — то же, базового объекта.

Затраты на изготовление объекта с применением метода удельных показателей на ранних стадиях его проектирования определяются по формуле:

З_изг^jt = (З_изг^б / М_б) * М_t * K_пр^t * K_м^jt * K_3j,

(5.4)

где З_изг^jt — затраты на изготовление проектируемого объекта на j-м предприятии в t-м году; З_изг^б — затраты на изготовление базового объекта; M₆ и M_t — соответственно масса базового и проектируемого объекта; K_пр^t — коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности труда на t-и год; K_м^jt — коэффициент, учитывающий влияние масштаба выпуска на затраты по изготовлению проектируемого объекта (по сравнению с масштабом выпуска базового объекта на j-м предприятии в t-м году).

Затраты на обращение определяются индивидуально для каждого объекта. Так, затраты на транспортировку, хранение и монтаж компрессорного оборудования укрупненно можно принять равными 10% от его цены. Для некоторых объектов, кроме того, необходимо строить здания для монтажа (например, для автомобиля — гараж), ремонтную базу. Эти затраты можно определить только путем составления соответствующих смет.

Затраты на эксплуатацию проектируемого объекта по методу удельных показателей можно определить по формуле:

З_э^yt = (З_эб / Х_б) * Х_yt * K_1t * K_2t * K_3t,

(5.5)

где З_э^yt — затраты на эксплуатацию проектируемого объекта в у-х условиях в t-м году; З_э6 — среднегодовые затраты по эксплуатации базового объекта.

2.4 5.4. Экспертные методы

Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше числа показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.

Например, приборы, выпускаемые приборостроительными за-, водами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (число измеряемых величин, пределы точности и число измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных По уникальным, сложным машинам единичного производства.

Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько различных методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один метод — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат. Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть не менее 9 чел. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования можно сделать отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области. Затем коллективно устанавливаются или выбираются несколько важнейших параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эффект, и элементы затрат.

Следующий шаг — установление важности параметра экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому — каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до 10. Тогда важность параметра объекта в баллах определяется по формуле:

(5.6)

где а_i — весомость i-го параметра объекта; i — номер параметра объекта;.j — номер экперта; m — количество экспертов в группе; Б_ij — балл, присвоенный i-му параметру j-м экспертом; Б_cj — сумма баллов, присвоенных j-м экспертом всем параметрам объекта.

Допустим, экспертная группа установила, что объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Эта группа состоит из 9 специалистов в данной области. Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру — 7 баллов, второму — 6 баллов, третьему — 2, четвертому — 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно такие баллы: 6, 8, 4, 4 и т. д. Сумма баллов получилась следующая: у первого эксперта — 20 (7 + 6 + 2 + 5), второго — 22, у остальных экспертов соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили баллы: 7, 6, 8, 6, 7, 8, 6, 7 и 7. Тогда весомость первого параметра будет равна:

а = (7: 20 + 6: 22 + 8: 19 + 6: 25 + 7: 21 + 8: 20 Ч- 6: 24 + + 7: 24 + 7: 23)/ 9 = 0,318.

Аналогично определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей методике. Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл" И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.

Допустим, что 9 экспертов четырем параметрам объекта присвоили следующие баллы (табл. 5.2). Средняя оценка определяется делением суммы баллов на число экспертов; По средним оценкам рассчитывается весомость параметров (табл. 513). В таблице значения соотношений параметров, которые отсутствуют в табл. 5.2, определены путем вычитания из второго значения обратного соотношения из табл. 5.2. Например, в табл. 5.2 отсутствует соотношение параметров Х₂ и X_t, имеется обратное соотношение Л¹", и Х₂, равное 1,2. Тогда соотношение Х₂ и А", будет равно 0,8 (2 — 1,2). Весомость параметров определяется экспертным методом по объектам, характеризующимся несколькими важнейшими параметрами разной размерности. Для того чтобы сложить (условно) подобные параметры и определить полезный эффект и элементы затрат по объекту, рекомендуется применять систему баллов.

Таблица 5.2