книги из ГПНТБ / Вайнштейн Б.С. Применение автоматизированных систем управления в строительстве

информации для повышения ее эффективности и содер­ жательности, увеличения скорости, улучшения исполь­ зования, сокращения затрат.

Современная теория управления, будучи обществен­ ной наукой, в своих конкретных исследованиях и при­ ложениях все в большей мере опирается на математико­ логический аппарат, приобретая черты точной науки и становясь рычагом повышения эффективности общест­ венного производства.

Одним из действенных средств описания, анализа и оптимизации экономических процессов являются эко­ номико-математические модели. В разговорном языке моделью называют вещественное изображение предмета с применением условных приемов или обозначении. В этом смысле и технический проект строящегося объ­ екта можно считать моделью, в которой применяются

описания явлений и процессов применяются абстракт­ ные модели, записанные па языке математических и ло-

гических символов, например d~S = а — модель равно­

мерно-переменного движения точки. Эта формула моде­ лирует изменения скорости и пройденного пути движу­ щейся точки в любой момент времени, а вместе с началь­ ными условиями (So, Оо) она содержит информацию о положении и скорости точки.

Модель должна быть адекватна моделируемому про­ цессу с точностью до несущественного. Задача конкрет­ ного анализа — определить, что существенно и что несу­ щественно для анализируемого объекта или процесса и насколько приемлема данная модель для решения по­ ставленной исследовательской задачи.

Как известно, традиционные разделы математики — исчисление бесконечно малых, теория функций, вектор­ ное исчисление и др. — формировались в значительной мере под влиянием запросов физики для описания, ана­ лиза и выявления закономерностей физико-технических процессов.

Однако модели классической математики оказались недостаточными для исследования экономико-социоло­ гических процессов массового общественного производ­

ства.

В отличие от физики, которая оперирует категория-

40

ми пространства, материи и времени, в экономике объ­ ектами измерения являются принципиально иные кате­ гории: затраты — результаты — время. Возникают об­ ширные классы оптимизационных экономических задач, которые не имеют аналогии в физике н поэтому почти не рассматриваются в классической математике. В эко­ номико-математических моделях необходимо отразить, во-первых, ограничения по времени и ресурсам; во-вто­ рых, объективные противоречия, присущие процессам общественного производства, и, как следствие, возник­ новение конфликтных ситуаций; в-третьих, вероятност­ ный характер экономических процессов, связанный с участием в них людей и невозможностью предвидеть по­ ведение каждого отдельного человека; в-четвертых, не­ определенность, вызванную влиянием изменчивых при­ родных факторов и не всегда достоверными прогнозами развития науки и техники; в-пятых, критерии, приме­ няемые для выбора оптимальных вариантов, а иногда

имногокритериальный характер процессов.

Вэтой связи возникает необходимость найти адек­ ватные формы оценки различных результатов и вероят­

ностей их достижения, соизмерять различные результа­ ты между собой и с затратами, учитывая и фактор времени. В экономических задачах зачастую требуется сравнить между собой огромное количество альтерна­ тивных вариантов, чтобы выбрать оптимальный или про­ сто хороший вариант, который подлежит реализации. Под влиянием этих требований в последнее время быстро раз­ виваются новые разделы и отрасли математики, предна­ значенные преимущественно или специально для реше­ ния экономических задач. Вместе с традиционными раз­ делами они и формируют математико-логический аппа­ рат, используемый для описания, анализа и оптимизации процессов общественного производства.

При создании АСУС требуется сформировать мате­ матические или логические модели типовых задач, ко­ торые могут встретиться в процессе управления конк­ ретным предприятием, и привести алгоритмы их реше­ ния. В ряде случаев целесообразно составить машинные программы, позволяющие быстро формировать вариан­

также использовать типовые алгоритмы и программы, на­ копленные в библиотеках научных и проектных орга­ низаций.

41

Собрание алгоритмов и программ обычно и называ­ ют математическим обеспечением АСУС. Однако такая трактовка применения экономико-математических моде­ лей далеко не исчерпывает их мощность, эффективность и познавательную ценность. В процессе функциониро­ вания системы управления наряду с типовыми возника­ ют индивидуальные экономические задачи, присущие данной конкретной Системе в сложившихся условиях производства. Поэтому в блок математического обеспе­ чения АСУС кроме собрания алгоритмов и программ полезно включать указания о математическом аппара­ те, который применим для экономического моделирова­ ния на уровне строительного предприятия, и указывать, какие конкретные задачи можно решать на этой основе.

Для формирования моделей и выбора оптимальных решений в процессе управления строительным производ­ ством возможно использовать такие разделы математи­ ки, как линейное программирование, теория массового обслуживания (включая теорию запасов и теорию оче­ редей), математическая теория оптимального управле­

теория математических игр. В качестве базы экономи­ ко-математического аппарата выступают фундаменталь­ ные разделы математики — дифференциальное и инте­ гральное исчисление, алгебра, теория множеств, теория вероятностей и векторное исчисление.

специально разработанный для решения экономических экстремальных задач иа распределение и использование ресурсов в условиях их ограниченного наличия.

Честь открытия этой новой научной дисциплины при­ надлежит советскому ученому Л. В. Канторовичу. Мно­ гое сделано в этом направлении американскими учены­ ми, особенно Дж. Данцигом, предложившим универ­ сальный симплекс-метод.

Основные типологические задачи линейного програм­ мирования, как их формулирует акад. Л. В. Канторо­ вич, таковы:

1. Правильный выбор способа изготовления данной продукции или выполнения данной работы.

42

2. Распределение программы, а также наличных и подлежащих производству ресурсов между отдельпыными предприятиями, работами и т. д.

Модели обеих этих задач близки между собой по форме и методам оптимизации. При решении такого рода задач требуется обеспечить заданный выпуск ко­ нечной продукции, сбалансированность производства, поставки и потребления ресурсов и минимальное зна­ чение показателя, принятого для оценки затрат (крите­

рия).

На основе моделей и методов линейного программи­ рования в сфере строительного производства можно ре­ шать, например, такие оптимизационные задачи:

Схема перевозок однородных или взаимозаменяемых строительных материалов, когда имеется много различ­ ных поставщиков и потребителей.

Распределение средств механизации из числа тех, которыми практически можно воспользоваться для вы­

Схема развития и размещения комплекса строитель­ ных организаций, предприятий и хозяйств с учетом рай­ онов, пунктов и объемов потребности в конечной про­ дукции.

Математический аппарат, применяемый для решения подобного рода задач, относительно прост. Так, модель типологической транспортной задачи содержит в каче­ стве базовой информации перечень поставщиков с ука­ занием возможного объема поставок каждым из них, пе­ речень потребителей с указанием планируемого объема потребления, стоимость перевозок и другие транспорт­ ные расходы по доставке единицы груза от каждого по­ ставщика до каждого потребителя.

При этом предполагается, что транспортная схема сбалансирована: ресурсы не меньше потребности и объем перевозок не больше мощности средств транспор­ та.

Задача заключается в том, чтобы найти маршруты поставок, при которых общие транспортные расходы сводятся к минимуму. Количество возможных вариан-

43

тимизации применяют итерационный процесс (последо­ вательные приближения). Сначала составляют план пе­ ревозок, допустимый по условиям задачи, традицион­ ным способом, не используя специальный математичес­ кий аппарат. Затем на основе признаков, разработан­ ных теорией линейного программирования, определяют, возможно ли улучшить этот план, т. е., сохраняя фиксированые размеры поставок, изменить маршруты и сни­ зить общую сумму транспортных расходов. Если да,то соответственно улучшают план и снова проверяют его по тому же признаку.

Через конечное число операций появляется признак, указывающий, что дальнейшее улучшение схемы пере­ возок невозможно. Полученный план можно считать оп­ тимальным по принятому критерию.

Симплекс-метод дает обобщенный способ решения такого рода задач на основе алгебраических приемов. Условия задачи моделируют системой линейных уравне­ ний, в которой число уравнений намного меньше числа неизвестных. Неопределенность погашается условием минимизации функции цели, которая моделирует при­ нятый экономический локальный критерий. Алгоритмы линейного программирования в общем не очень слож­ ны, но объем вычислительной работы обычно велик, в силу чего при решении задач приходится применять электронно-вычислительную технику.

Теория математических игр — относительно новая дисциплина, которая обосновывает правила экономичес­ кого поведения в условиях неопределенности (при не­ полной информации) и в конфликтных ситуациях. Фун­ даментальная работа Дж. фон Неймана н О. Моргенштерна «Теория игр и экономическое поведение», будучи ценной по научному содержанию, рассматривает прак­ тические задачи, чуждые нашей экономике. Они относят­ ся главным образом к области коммерческих отношений в капиталистическом мире. Однако теоретические осно­ вы теории игр и модели, которые можно формировать на их основе, находят более широкое применение, по­ скольку элементы неопределенности появляются в про­ изводстве в зависимости от природно-климатических ус­ ловий, от темпов развития науки и техники, от внешне-

44

политической обстановки и от некоторых других факто­ ров, не поддающихся точной количественной оценке.

Типовая задача на выбор стратегии в условиях неоп­ ределенности в сильно упрощенном виде формулирует­ ся примерно так: в сложившейся производственной или хозяйственной ситуации возможен выбор одного из не­ скольких решений; затраты, связанные с каждым из этих

ожидания), а теория игр дает методы выбора оптималь­ ной стратегии применительно к установленным крите­ риям.

Теория игр пока не нашла сколько-нибудь заметного отражения в регламентированном управлении строи­ тельными предприятиями, но руководителям зачастую приходится принимать практические решения в ситуа­ циях, которые сходны с моделями этого раздела мате­ матики. Например, интуитивно соизмерять затраты на создание и внедрение новой техники не только с резуль­ татами, которые будут достигнуты при удачном исходе, но и с вероятностью получения этих результатов. Не этим ли объясняется сдержанность, иногда проявляе­ мая при создании новой техники силами отдельных тре­ стов? Здесь и вероятность благоприятного исхода не слишком велика, и результат в рамках одного треста может не окупить затраты. Иное дело, если решать та­ кие задачи в масштабе министерства или отрасли.

Модели теории игр, вероятно, найдут применение при выборе вариантов производства работ, если они ведутся на открытом воздухе и подвержены влиянию природноклиматических условий, например при строительстве магистральных трубопроводов, шоссейных и железных дорог, аэродромов и т. д.

Теория игр как математический аппарат научного управления тесно соприкасается с теорией массового об­ служивания, включая управление запасами и теорию очередей.

Теория массового обслуживания применяется для формирования и оптимизации моделей, если в процес­ се производства или обслуживания нельзя обеспечить синхронности поставок ресурса и его потребления. От­ сюда возникает «очередь» как следствие временного, случайного дефицита ресурса или его избытка.

45

Теория массового обслуживания первоначально за­ родилась при проектировании и'эксплуатации телефон­ ных станций и сетей. В связи с большими колебаниями интенсивности вызовов в течение суток возник вопрос, проектировать ли телефонные станции на мощность, поз­ воляющую покрыть самый высокий, «пиковый» спрос иа переговоры (тогда большую часть суток оборудование будет не загружено, находясь как бы в очереди, в ожи­ дании вызова), или пойти на то, что в часы пик часть вызовов не будет удовлетворена, образуется «очередь» абонентов.

Впоследствии оказалось, чго подобные ситуации во­ обще присущи сфере обслуживания, а также сфере производства, если нет реальной возможности строго синхронизировать потребление и (или) поставки ресур­ са. Устойчивость производственного процесса в этом случае поддерживается при помощи запасов, которые, однако, не должны быть чрезмерными, чтобы не отвле­ кать из производственного оборота значительные ре­ сурсы.

Таким образом, в АСУС теория массового обслужи­ вания и ее самостоятельная ветвь —теория запасов—• могут применяться при расчетах потребности в трудо­ вых ресурсах, материалах и механизмах с учетом оп­ тимального размера запаса или резерва.

Резервы мощности вспомогательных машин обычно требуются для бесперебойной работы крупного агрегата, простои которого дорого обходятся. Это относится, на­ пример, к землесосу с шаландами, к комплексу асфаль­ тосмесительная установка — самосвалы •— катки при уст­ ройстве верхнего покрытия шоссейных дорог или к ком­ плексу башенный кран — панелевозы иа монтаже сбор­ ных домов и др.

Для формализации задач этого типа требуется ис­ ходная информация о потерях в связи с простоем глав­ ного агрегата, о возможных потерях из-за нарушения сроков выполнения критических работ, о стоимости ра­ боты резервных машин и о вероятностях отклонения от оптимального (ритмичного) хода процесса.

Идея о бесперебойном синхронном движении ресур­ сов и столь же ритмичном ходе производственного про­ цесса очень привлекательна, но даже теоретически мо­ жет она быть реализована только для массовых цик­ личных процессов. Поэтому и специализация как орга-

46

низациониая форма разделения труда, наряду с положи­ тельными экономическими результатами, обычно приво­ дит в сложном производственном процессе либо к непол­ ной загрузке мощностей отдельных организаций, либо к очереди на выполняемые ими работы.

По мере усложнения строительного производства, увеличения числа участвующих в этом процессе специа­ лизированных организаций и поставщиков возрастает экономическое значение правильного формирования и использования материальных запасов и мощностей. За­ пас ресурса выступает в процессе, во-первых, как регу­ лятор устойчивости, ритмичности хода производства и, во-вторых, как амортизатор объективного противоречия между непрерывностью строительного процесса и диск­ ретными поставками материалов.

В первом случае ситуация моделируется аналогично задаче па очереди. Требуется информация о вероятно­ сти перебоя в снабжении, о стоимости содержания запа­ са (плата за фонды или за кредит, складские расходы, дополнительные транспортные расходы в связи с пере­ возкой, потери при хранении), о возможном ущербе при простоях или изменении ритма производственного процесса вследствие перебоя в снабжении.

Во втором случае основной запас формируется в раз­ мере, обеспечивающем бесперебойный ход производства до планового поступления очередной партии материа­ лов, и, кроме того, учитывается дополнительный (стра­ ховой) запас на случай, если очередная партия запоз­ дает. Страховой запас не должен быть слишком велик, иначе стоимость его содержания превысит возможный ущерб от перебоя в снабжении.

Трактовка вопроса о запасах, излагаемая в лите­ ратуре и учебниках по экономике строительства, не всегда применима в условиях АСУС и при новых мето­ дах хозяйствования. Обычно указывали, что страховой запас должен обеспечить работу на период, необходи­ мый для формирования новой партии материала, вза­ мен неполученной в срок. При этом не учитывалась вероятность нарушения срока, а также то, что при не­ большом опоздании поставки (1—2 дня) новую партию формировать нет смысла. Не принималась во внимание и материальная ответственность поставщика, с которого получатель, помимо пени и неустойки, имеет право взыс-

47

рожностью относиться к выводам. Необходимо опреде­ лять надежность результатов п проверять, укладывают­ ся ли отклонения в доверительный интервал.

Из применяемых в строительстве математических методов моделирования наиболее популярны сетевые графики, или иначе сетевое планирование и управление. Оставляя в стороне неточность этого термина1, следует сказать, что применение сетевых графиков сыграло в строительстве определенную положительную роль. Оно способствовало расширению кругозора строителей; в ряде случаев сетевые графики стали эффективным сред­ ством управления, средством борьбы с проявлениями

волюнтаризма.

Сетевой график — это логическая модель сложного процесса возведения здания или строительства крупно­ го объекта (комплекса), изображенная геометрически­ ми (топологическими) методами с учетом фактора вре­ мени.

Ключевое понятие — «критический путь» — прочно вошло в арсенал средств анализа и управления, и это одно уже могло бы оправдать большие затраты, свя­ занные с изучением, составлением сетевых графиков и не всегда плодотворными попытками использовать их как основной рычаг управления производством.

При создании АСУС необходимо решить по отноше­ нию к сетевым графикам четыре вопроса: область при­ менения, предпосылки применения, методы оптимизации и методы воздействия на исполнителей.

Сетевые графики нецелесообразно применять для планирования и управления процессами типа поточно­ конвейерной технологии, например, в промышленных предприятиях. Здесь однозначно определена последова­ тельность операций, в силу чегодзсе они лежат на кри­ тическом пути. Сетевые графики наиболее эффективны для моделирования и оптимального управления слож­ ными многовариантными процессами при многочислен­ ных участниках, в разное время вступающих в производ­ ственный процесс и выбывающих из него.

В качестве предпосылок эффективного применения сетевых графиков можно указаты-іа сбалансированность

1 Планирование и управление нельзя классифицировать по та­ кому признаку, как «сетевое», «линейное» и т. д. Допустима класси­ фикация по периодам планирования, по объектам и т. д., но не по способу изображения моделей процесса.