1.3.9. Оценка состояния ресурсов предприятия

Для составления радиационной диаграммы требуются данные обследования рассматриваемого производственного подразделения предприятия. В деловой игре значения показателей ресурсов принимают из таблицы равномерно распределенных случайных чисел (табл. 1.3).

Пример: из таблицы берем 7 чисел – 3754, 2048, 564, 8947, 4296, 2480, 5240. Примем, к примеру, что числа ряда должны равномерно распределиться в диапазоне от 50 до 110%. После преобразования получаем ряд: 73, 62, 53, 104, 76, 65, 82, что будет соответствовать следующим наименованиям ресурсов технической службы автотранспортного предприятия:

1. Подвижной состав (ПС).

2. Производственно-техническая база (ПТБ).

3. Кадровое обеспечение (КО).

4. Материально-техническое обеспечение (МТО).

5. Организационное обеспечение (ОО).

6. Информационное обеспечение (ИО).

7. Финансовое обеспечение (ФО).

Радиационная диаграмма по данным, к примеру, ряда случайных чисел представлена на рис. 1.22. На диаграмме отмечены зоны в 50, 100 и 110%. За 100% приняты нормативные данные.

Рис. 1.22. Радиационная диаграмма ресурсов наиболее «дефектоносного» подразделения

Рассмотрение данных, представленных на радиационной диаграмме показывает, что, для повышения эффективности функционирования подразделения технической службы, в данном случае, требуется существенно повысить показатели практически по всем составляющим, обращая особое внимание на кадровое обеспечение, производственно-техническую базу и информационное обеспечение.

Однако для принятия окончательного решения о намечаемых мероприятиях следует учесть динамику изменения показателей работы рассматриваемого подразделения, для чего следует рассмотреть результаты наблюдений с использованием Z-образной диаграммы и контрольных карт.

1.3.10. Выбор статистик изменения показателей технического состояния автомобилей

В деловой игре предполагается исследование изменения показателей технического состояния автомобилей за определенный отрезок времени.

В качестве статистических данных предполагается использование данных таблиц распределения случайных чисел. Используются распределения: нормально распределенные случайные числа (см. табл. 1.10); случайные числа, распределенные по экспоненциальному закону (см. табл. 1.11); случайные числа, распределенные по закону Вейбулла (см. табл. 1.12); случайные числа, отвечающие гамма-распределению (см. табл. 1.13); случайные числа, распределенные по логарифмически-нормальному закону (см. табл. 1.14). Вид используемого закона распределения случайных величин каждому студенту задает преподаватель.

В качестве данных использованы таблицы случайно распределенных чисел.

Для получения случайных чисел , распределенных по нормальному закону, при заданных математическом ожидании и среднеквадратичном отклонении требуется для каждого числа , взятых из табл. 1.10, выполнить линейное преобразование

.

Таблица 1.10

Нормально распределенные случайные числа, (фрагмент)

;

464	137	2455	-323	-68	2296	-288	1298	241
60	-2526	-531	-194	543	-1558	187	-1190	22
1486	-354	-634	697	926	1375	785	-963	-853
1022	-472	1279	3521	571	-1851	194	1192	-501
1394	-555	46	321	2945	1974	-258	412	439

К примеру, число, соответствующее нормальному закону распределения случайных чисел при заданных и

Для получения случайных чисел , распределенных по экспоненциальному закону, при заданных математическом ожидании требуется для каждого числа , взятого с табл. 1.11 выполнить линейное преобразование

.

Таблица 1.11

Случайные числа, распределенные по экспоненциальному закону

(фрагмент) =1000

550	426	711	497	1705	1679	1023	474	424	103
334	68	1705	860	487	54	3433	314	389	1272
305	2856	1651	1358	293	597	307	522	368	616
355	5714	3705	69	216	161	414	18	513	1482
1774	125	585	456	703	1252	1144	903	98	1457

К примеру, число, соответствующее экспоненциальному закону распределения случайных чисел для заданных :

Для получения случайных чисел , отвечающих распределению Вейбулла с параметром и =100 при математическом ожиданием =200, требуется для каждого числа , взятого из табл. 1.12, выполнить линейное преобразование

.

Таблица 1.12

Случайные числа, распределенные по закону Вейбулла (фрагмент)

и =100

26	17	51	11	1	47	0	13	767	7
207	56	61	1271	79	0	881	60	616	38
4	108	0	137	12	1084	71	34	59	34
3	1	25	11	113	326	3	178	273	226

К примеру, случайное число, отвечающее распределению Вейбулла с параметрами b=0.5 и =200

.

Для получения случайных чисел , отвечающих гамма-распределению с параметрами =2 и =0,05 требуется для каждого числа , взятого из табл. 1.13 выполнить линейное преобразование

Таблица 1.13

Случайные числа, отвечающие гамма-распределению (фрагмент)

=2 и =0,05

49	43	50	12	101	24	14	21	85	22
32	28	23	16	1	34	16	50	112	22
39	7	3	67	80	31	41	102	23	2
25	27	54	24	18	40	10	64	8	86

К примеру, число, отвечающее гамма-распределению:

Для получения случайных чисел , отвечающих логарифически нормальному распределению с математическим ожиданием и =1000 и , требуется для каждого числа , взятого из табл. 1.14, выполнить линейное преобразование

.

Таблица 1.14

Случайные числа, распределенные по логарифмически-нормальному закону, (фрагмент)

=1000;

1185	648	880	831	974	1363	930	722	1029	1251
796	1010	1447	811	1214	1231	897	1069	930	1262
927	943	1496	1133	1639	1378	903	804	1277	1228
599	689	1842	939	935	854	1076	1403	1160	1043

К примеру, случайное число, соответствующее логарифмически нормальному распределению математическим ожиданием =100

.