- •ВВЕДЕНИЕ
- •Глава 1. ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ НАДЕЖНОСТИ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СТРОИТЕЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ
- •1.2. Кластерный подход к организации развития территориальных образований
- •1.4. Системные проблемы инженерного менеджмента
- •1.5. Концептуальные основы безопасности территориальных строительных систем
- •Выводы
- •Глава 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БЕЗОПАСНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СТРОИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
- •2.1. Формирование кластерной стратегии территориального развития
- •2.2. Модель формирования и развития кластерных строительных систем
- •2.3. Кластерная модель организации субъектов управления строительных систем
- •2.4. Методические основы разработки программы развития строительного кластера
- •2.5. Методология системы надежности, ориентированной на результат
- •Выводы
- •Глава 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ НАДЕЖНОСТИ КОМПЛЕКСА ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ
- •3.1. Обоснование метода исследований организационной надежности
- •3.2. Исследование зависимостей организационной надежности системы объектов
- •3.4. Оценки организационно-технологического проектирования строительного производства с заданным уровнем надежности
- •3.5. Разработка информационных решений объектного программирования планов строительных организаций
- •Выводы
- •Глава 4. ПРОГРАММИРОВАНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СТРОИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ
- •4.1. Методические основы разработки программы развития территориального кластера
- •4.2. Методические основы разработки программы развития территориального кластера
- •4.3. Надежность проектных решений
- •4.4. Безопасность решений организации кластера
- •4.5. Информационное управление на основе системы
- •Выводы
- •ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- •БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Особенностью этих параметров является эффект от их парной связанности, при котором выполняются условия оптимизации вида:
(C, Т)* = f(С/T), |
(111) |
где f(С/T) – функция зависимости стоимости от продолжительности работ; * – индекс оптимальности решения.
Оптимальное значение параметров определяется балансом эффектов разных значений и знаков вида:
ЭС(Т(minНР, maxДВ)) = Эт(maxИр); |
(112) |
Ир < Ип, |
(113) |
где ЭС – эффект от фактора стоимости; ДВ – досрочный ввод основных фондов; Эт – эффект от фактора продолжительности; Ир, Ип – соответственно расчетная и предельная интенсивность работ.
Модельным комплексом решаются следующие задачи:
–формирование оптимальных параметров затрат и продолжительности работ в совместном учете взаимообусловленных факторов эффективности;
–использование параметров в областях значений инженерного и экономического обоснования решений.
Таким образом, в сфере строительного производства использование моделей и методов требует корректировки в части параметрирования объектов в форматах, необходимых для разработки автоматизированных процессов информации.
3.4. Оценки организационно-технологического проектирования строительного производства с заданным уровнем надежности
Главной отличительной особенностью строительных систем является их организационных характер. В процессе возведения зданий и сооружений взаимодействуют различные технические и социальные системы: строительные машины и меха-
85
низмы, рабочие, производственная, вспомогательные и управляющие подсистемы и т.д.
Все подсистемы и их элементы связаны в единый процесс взаимодействия, направленный на наиболее эффективное достижение главной цели – получение строительной продукции соответствующего качества в установленные договором сроки и с заданной стоимостью. На каждую из подсистем, каждый из элементов подсистем, а также на систему их взаимодействия оказывает дестабилизирующее воздействие множество случайных факторов. Априорно осуществить количественную оценку возможного воздействия каждого из этих факторов не представляется возможным, т.е. не существует однозначного детерминированного описания вероятных последствий влияния данных факторов. В связи с этим рассматривают лишь конечный результат такого влияния – вероятность отклонения строительной системы от заданных в проекте результативных показателей – продолжительности и стоимости – на основании статистических данных.
Вероятность достижения строительной системой заданного результата совершенно не учитывается нормативными документами, действующими в строительстве (СНиП, ГЭСН, ФЕР, ЕНиР и т.п.). Несмотря на это, при проектировании строительного производства актуальна оценка вероятности достижения строительной системой проектных и, соответственно, договорных результативных показателей или проектирование строительных процессов с заданной вероятностью достижения запланированных показателей.
Многочисленные исследования показали, что для обеспечения достаточного уровня надежности календарного плана строительства, являющегося одним из основных объектов орга- низационно-технологического проектирования, наиболее рациональными являются значения вероятности осуществления процесса с заданной продолжительностью и стоимостью в диапазоне от 0,7 до 0,8. Превышение этих значений, т.е. приближение к единице, свидетельствует о так называемой избыточной надежности, перерасходе вкладываемых в обеспечение надежности строительных ресурсов, и наоборот, более низкие значе-
86
ния вероятности соответствуют неоправданно высокому риску срыва договорной продолжительности и стоимости строительства, что может привести к значительным штрафам и дополнительным издержкам производства, а следовательно сокращению прибыли строительной организации.
Для проектирования строительного производства на вероятностной основе необходимо сформировать исходные данные, характеризующие условия осуществления производственной деятельности конкретной подрядной организации, т.е. получить выборки значений исходных для проектирования показателей, отражающих влияние на процесс строительства всех наиболее существенных дестабилизирующих факторов.
Для вероятностного проектирования строительного производства достаточно иметь вероятностные характеристики по исходным показателям, необходимым для расчета продолжительности строительных процессов: производительность труда рабочих и производительность машин. Связано это с тем, что стоимостные показатели находятся в прямой зависимости от продолжительности процесса.
Вероятность осуществления процесса в заданный срок и с запланированной стоимостью будет соответствовать вероятности исходных для проектирования процесса показателей, при том что иные исходные показатели: объем работ, стоимость затрат труда и эксплуатации машин на единицу времени и др. – являются неизменными параметрами.
Необходимо все количество рассматриваемых исходов случайного события, приближающееся к количеству значений случайной величины в выборке, привести к ограниченному числу. Это становится возможным в случае, если рассматривать не вероятность достижения определенного значения результативного показателя, а вероятность того, что в результате реализации строительного процесса этот показатель окажется не более заданного уровня. В таком случае выборку значений случайной величины можно разделить для определенного уровня значений на две части: со значениями не более или не менее заданного
87
уровня и со значением, не соответствующим установленному критерию.
Если при проектировании строительного процесса для расчета взять определенное значение производительности, то ему будет соответствовать определенное значение продолжительности строительства, при этом вероятность достижения в результате реализации строительного процесса продолжительности не более запланированной составит
В = ni / (ni + ni), |
(113) |
где ni – количество вариантов, для которых значение производительности не менее заданного уровня, что обеспечивает достижение продолжительности не более запланированной.
При этом производительность строительной машины должна оказаться не менее запланированного значения. В таком случае выражение определяет вероятность того, что исходный для проектирования параметр производительности окажется не менее принятого значения, что обеспечит вероятность получения значения результативного показателя продолжительности не более запланированного уровня.
Если в качестве исходного показателя рассматривать норму затрат времени строительной машины или рабочего, то получится, что для обеспечения в результате реализации строительного процесса продолжительности не более запланированной норма времени должна также оказаться не выше принятого при проектировании значения.
Необходимо учитывать, что количественные значения исходных для проектирования стохастических показателей должны формироваться в течение промежутка времени, обеспечивающего получение репрезентативной и достоверной выборки. При этом количество значений в выборке должно быть не менее 100.
Для получения исходной количественной информации, используемой при формировании статистической выборки, могут использоваться следующие методы:
– натурные наблюдения;
88
–анализ отчетных документов строительной организации;
–методы экспертных оценок;
–составление калькуляции трудовых затрат и получение функций распределения значений показателя с использованием уже известных функций распределения для
схожих объектов вероятностно-статистического анализа. Для оценки вероятности осуществления строительного процесса в заданный срок и с запланированной стоимостью возможно использование следующего подхода. На основании полученных выборок значений случайной величины возможно построить гистограмму распределения частот их значений и кумулятивную кривую распределения частот по условию «не менее» или «не более» значения, соответствующего границе интервала. На основании кумулятивной кривой распределения частот случайной величины возможно построить кривую изменения вероятности того, что в ходе реализации строительного процесса величина рассматриваемого параметра окажется не менее определенного значения. Для построения такой кривой
следует определить вероятность на границах интервалов. Вероятность на границах интервалов может быть определе-
на с помощью выражения:
Bi = Σ (ni / N), |
(114) |
где ni – сумма значений показателя в выборке не менее или не более значения, соответствующего границе i-го интервала; N – общее количество значений исходного для проектирования показателя в выборке.
Таким образом, основными методами имитационного моделирования являются поточные, матричные, балансовые, оптимизационные, поддерживаемые инструментами: квантовыми – для структурных моделей, генетическими – для матричных моделей, балансовыми – для структурно-потоковых моделей, оптимизационными – для всех моделей.
89
