Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Планирование и контроллинг. Практикум
.pdf
Основной проблемой при использовании этого метода является
формирование группы экспертов. Чаще всего их комплектуют из специалистов
разного профиля, но склонных к генерированию идей. Мозговая атака основана
на использовании ассоциативного метода мышления.
Морфологический анализ — экспертный метод прогнозирования,
относящийся к группе индивидуальных, и направленный на выявление
возможных вариантов развития объекта прогнозирования путем построения
матрицы характеристик объекта и их возможных значений с последующим
перебором и оценкой вариантов сочетаний. Такой метод может служить
инструментом предсказания еще не сделанных изобретений или упорядочения
вероятных изобретений по срокам их появления. Впервые он был применен
швейцарским астрофизиком Цвики при рассмотрении, всех возможных видов
реактивных двигателей, работающих на химическом топливе в однородной
среде. Было получено несколько тысяч вариантов построения двигателей,
причем многие комбинации элементов еще не испытывали к тому времени,
когда создавалась таблица. Первая оценка химическим реактивным двигателям
была сделана еще в 1943 г. на основе малого числа параметров. Тогда было
получено 576 возможностей, которые правильно включали секретный
германский реактивный снаряд ФАУ-1 и ракету ФАУ-2. Научные
консультанты, увидев эскизы этих ракет, заявили, что они летать не будут.
История опровергла эти утверждения.
Основные положения морфологического анализа сводятся к следующим:
1) точно сформулировать проблему, подлежащую решению;
2) определить класс средств для выполнения заданных функций;
3) выявить параметры объекта;
4) каждый параметр классифицировать по диапазонам или режимам P1,
Р2,.....Рn);
5) составить морфологическую карту (модель-матрицу);
6) сформировать варианты в виде цепочек элементов карты путем
комбинаций, включающих в себя по одному элементу из каждой строки
матрицы;
7) оценить эффективность и возможность реализации вариантов.
Если изобразить все характеристики объекта (параметры) и альтернативы
по каждому из них в матричном виде, го варианты конструкции можно
представить линиями, проходящими только через один элемент в каждом ряду.
Метод дерева целей можно считать самым эффективным экспертным
методом нормативного прогнозирования. Главная задача состоит в том, чтобы
увязать отдаленные цели с действиями, которые необходимо предпринять в
настоящем. Дерево целей — это иерархическая структура, отражающая
причинно-следственные связи между элементами (целями) (рис.6.1).
Порядок построения дерева:
81
• идентифицируются цели, концепции по исследуемым проблемам и
Генеральная цель
Подцели
1 2 3
4
Основные
проблемы
1.Финансовые 3.Организационные 4.Технические 5.Кадровые 2.Экономические
2.1
2.1
2.3
3.1
3.2
3.3
4.1
4.2
4.3
5.1
5.2
5.3
1.1
1.2
1.3
Задачи
Направление работ
(исследования,
подготовительное
производство, ОКР,освоение
Необходимые средства,
условия
Источники ресурсных и
финансовых поступлений
технические возможности их развития от отдельных компонентов и
функциональных подсистем до систем в целом;
• формулируются критерии для оценки значимости элементов на каждом
уровне (например, организационно-технической или финансовой готовности к
реализации, коэффициент взаимной полезности и др.);
• определяются весовые коэффициенты для каждого элемента на каждом
уровне дерева по принятому критерию.
Рис. 6.1
Небольшими деревьями целей в виде графов пользуются часто при
оценке и выборе проектов. Граф-модель строится таким образом, что цель
высшего порядка (генеральная) — это вершина дерева, а ниже в несколько
ярусов располагаются цели локальные, с помощью которых обеспечивается
82
достижение целей верхнего уровня. Каждой из рассматриваемых целей
Проекты
Цель
Ценность проекта
получить прибыль
получить
дополнительные
знания
вес 0,7
вес 0,3
А 5 8
5×0,7+8×0,3=5,9
Б 7 1
7×0,7+1×0,3=5,2
приписывается свой количественный вес, на который умножается
рассчитанный для каждого проекта вклад в достижение цели. Условный пример
приведен ниже.
Следовательно, проект А более ценен и должен быть принят к
осуществлению. Очевидно, количественный вес каждого проекта должен
определяться экспертным путем.
Метод дерева целей широко используется для связи целей,
устанавливаемых на несколько лет вперед.
Логически связанным с методом дерева целей является матричный
метод, основанный на использовании матриц, отражающих влияние факторов
на объект прогнозирования.
При построении матриц осуществляют ряд последовательных действий:
1) выявляют и группируют факторы, влияющие на достижение
поставленной цели, по характеру их вклада;
2) выделяют однородные комплексы факторов;
3) определяют влияние комплексов друг на друга;
4) определяют полное влияние каждого фактора на достижение конечных
целей.
Среди экспертных методов прогнозирования, предусматривающих
использование мнений групп экспертов, наибольшую известность получили:
дельфийский метод и метод коллективных экспертных оценок.
Метод Дельфи (Delfl) — один из распространенных методов составления
картины будущего — состоит в обобщении и статистической обработке мнений
экспертов относительно перспектив развития тех областей, на которых они
специализируются, а также смежных с ними.
Сущность метода заключается в том, что опрос экспертов проводится в
несколько туров (с помощью специальных анкет). Каждый тур уточняет
предыдущие ответы и постепенно приводит экспертов к согласованному
решению. Оценки экспертов основаны как на строго логическом анализе, так и
на интуиции и опыте. Этот метод не требует личного общения экспертов и
заменяет прямые дебаты тщательно разработанной программой
последовательных индивидуальных опросов.
83
К недостаткам метода следует отнести трудность формулирования
maxmax
KocKa
KocKa
Kk
ii
i
167,0;
1
1
МKk
n
M
n
i
i
j
j
jm
j
j
V
L
S
V
1
,
анкетных вопросов, достаточно большой период времени экспертизы и
отсутствие учета различной степени компетентности экспертов.
Наиболее полно учитываются все факторы, влияющие на качество и
достоверность прогноза, в методе коллективных экспертных оценок.
Основные этапы проведения коллективной экспертизы:
- формирование экспертной группы;
- определение компетентности экспертов по предлагаемым проблемам:
, (6.1)
где Каi — коэффициент аргументации i-го эксперта; К
осведомленности i-го эксперта; Ка
тax
, К
— максимально возможные оценки
остax
— коэффициент
осi
(обычно равны 1);
вычисление репрезентативности (представительности) экспертной
группы:
; (6.2)
при М < 0,67 экспертная группа не представительна;
У получение индивидуальных суждений экспертов по заданной
проблеме;
определение обобщенного мнения группы экспертов об относи-
тельной важности каждой задачи в рассматриваемой проблеме;
оценка степени согласованности (Lj) мнений экспертов по ко-
эффициенту вариации (Vj):
, (6.3)
где σj ,—среднеквадратичное отклонение оценок по j-му направлению
прогноза;
Sjm — средняя величина ранга;
построение гистограммы распределения мнений экспертов.
Результаты обработки коллективной экспертизы используются при
построении дерева цели и при выборе путей исследования (или реализации)
проблемы.
Составление исходного списка экспертов целесообразно осуществлять
путем проведения ряда итераций, когда каждого эксперта из числа отобранных
84
на первой итерации просят рекомендовать специалистов, способных дать
заключение по каждому вопросу экспертизы. Следующая итерация заключается
в том, что эксперты, отобранные после второй итерации, также рекомендуют
специалистов и т. д. Процесс заканчивается после стабилизации состава
экспертов.
В практике прогнозирования стремятся к минимально возможному числу
экспертов в группе. Однако уменьшение их числа ниже определенного уровня
равносильно уменьшению точности выборки.
Независимо от уровня аналитической обработки все экспертные методы
все же страдают субъективизмом оценок.
Таким образом, каждая из рассмотренных выше групп методов имеет
определенные достоинства и недостатки. Стремление уменьшить погрешности
прогнозирования, обеспечить решение проблем широкого профиля (от
формализуемых до неформализуемых) привело к появлению комплексных
методов прогнозирования, чаще всего реализуемых в прогностических
системах.
Одним из таких методов является метод Паттерн — обоснование
планирования посредством научно-технической оценки количественных
данных, разработанный фирмой Honywell в 1963 г. для прогнозирования
военных и космических проблем.
Прогноз осуществляется на базе сценария — конспективного обзора
определенного числа моделируемых тенденций развития реально возможных
событий.
Схема работ состоит из нескольких этапов:
построение прогностического сценария;
разработка поисковых прогнозов основных характеристик объекта
прогнозирования;
морфологический анализ;
разработка дерева целей развития объекта прогнозирования;
оценка элементов уровней дерева целей по критериям относительной
важности, полезности, состояния разработки и др.;
оценка альтернатив развития объекта прогнозирования;
разработка вариантов оптимального распределения ресурсов по
элементам уровней дерева целей.
В сценарии делается попытка проанализировать без количественных
оценок цели предприятия, направление усилий и задачи. Полученные выводы
используются для создания дерева целей и установления коэффициентов
значимости. Одновременно методами экстраполяции и огибающей кривой
составляется технологический прогноз на всех уровнях.
При составлении дерева целей определяются дополнительно еще две
группы характеристик:
коэффициент взаимной полезности (использование полученных
результатов в других областях);
85
состояние готовности проекта (исследования, поисковые разработки,
niSS
ij
,...,12
ni
n
i
i
i
j
,...,1
1
1
1
технические разработки, конструирование, готовый продукт) и сроки работ по
системам и подсистемам.
Полученные результаты обрабатываются на ЭВМ.
Одной из важнейших задач прогнозирования можно считать повышение
надежности, достоверности, точности прогнозов.
Математические методы, основанные на анализе трендов, не всегда могут
уловить изменения в каждый конкретный период времени. Для анализа
текущей ситуации формируется группа экспертов в той области, где мы хотим
знать будущие изменения, построив прогноз. Однако, для того, чтобы
специалист считался экспертом, он должен удовлетворять следующим
критериям:
- быть хорошим специалистом в данной отрасли (обладать достаточным
количеством знаний);
- уметь (быть способным) принимать решения и обосновывать их.
При условии, что набрана группа специалистов, обладающих
перечисленными признаками, можно строить экспертный прогноз
интересующего показателя. Для этого группе экспертов предлагается ответить
на вопрос о значении интересующего показателя в следующем временном
периоде (на следующий день, неделю, месяц или год). Получив набор
прогнозов Si, i=l, ..., n, мы можем найти среднее их значение, приняв его за
прогноз группы. В первом периоде прогноза мы не имеем еще сведений о
квалификации экспертов, поэтому все их мнения имеют одинаковый вес. После
получения фактического значения показателя S можно рассчитать ошибку
каждого эксперта по формуле 6.4:
(6.4)
Вес (значимость) каждого эксперта будет рассчитываться как отношение
единицы к его ошибки прогноза (чем больше ошибка, тем мнение эксперта
менее ценно для следующих прогнозов). Если эксперт точно указал
прогнозируемое значение, то его 4 будет равна 1. Тогда вес эксперта будет
иметь вид:
(6.5)
Полученные таким образом веса нормируют мнения экспертов. После
этого для следующего периода прогнозирования, когда эксперты назовут новые
значения, их мнения будут учитываться с весами:
86
ii
n
i
i
эксп
SS
1
1
(6.6)
Точное
значение
Эксперт 1
Эксперт 2
Эксперт 3
Эксперт 4
Эксперт 5
600
580
590
610
612
595
660
650
667
655
670
680
-
700
710
712
715
125
Определив ошибки экспертов, можно пересчитать их веса (в формуле 6.2
будут учитываться ошибки по всем периодам). Это позволит уточнять
квалификацию эксперта, так как в каждом конкретном периоде может
значительно ошибаться даже самый квалифицированный эксперт. При
достаточно большой истории прогнозов мы сможем получить устойчивые веса
экспертов, больше прислушиваясь к мнению наиболее квалифицированных из
них и удалив из группы наиболее не подготовленных.
6.1. Решение типовых задач
Учитывая результаты прогноза цены силикатного кирпича (за тыс. шт.)
по 2 периодам, найти веса экспертов и построить прогноз на 3 период по
данным табл. 6.1.
Таблица 6.1
Прогноз на 1 период берется как среднее арифметическое всех прогнозов
экспертов (считая, что у них одинаковые веса). Получили 597,4 (точное
значение 600). После этого возможно рассчитать веса экспертов с учетом
первого прогноза. Для этого по формуле 6.4 определяются погрешности и по
формуле 6.5 рассчитываются веса-экспертов. Получили:
1 - 0,0938; 2 - 0.1875; 3 - 0,1875; 4 - 0,1563; 5 -0,3750.
Прогноз на 2 период строится как средне- взвешенное из мнений
экспертов (формула 6.6). Затем рассчитываются погрешности по двум
периодам (как сумма погрешностей за 2 периода). Затем по формуле 6.5
определяются новые веса экспертов. По результатам 2 прогнозов.
1 - 1332, 0,2156; 3- 0,2664; 4- 0,1628; 5- 0222. Тогда прогноз на 3 период
будет рассчитываться по формуле 6.6 , но с новыми весами. Предполагаемое
значение 713,3446.
6.2. Задачи для самостоятельной работы
Учитывая результаты прогноза цены силикатного кирпича (за тыс. шт.)
по 2 периодам, найти веса экспертов и построить прогноз на 3 период по
данным табл. 6.2.
87
Таблица 6.2
№ п/п
Значение
Эксперт1
Эксперт2
Эксперт3
Эксперт4
Эксперт5
6.1
610
590
600
630
615
595
650
640
667
655
680
680
-
700
729
715
735
725
6.2
500
510
490
530
515
480
580
600
610
570
560
600
-
640
630
625
634
620
6.3
70
65
64
72
74
67
80
83
78
75
84
85
-
89
92
95
94
85
6.4
400
415
385
435
410
385
450
459
420
410
415
460
-
490
520
510
530
480
6.5
510
515
485
540
500
490
560
530
540
550
570
580
590
610
615
620
610
6.6
620
600
610
640
625
605
645
635
642
630
665
665
-
705
734
720
740
730
6.7
520
530
510
550
535
500
550
570
580
540
530
570
-
622
608
617
620
615
6.8
69
64
63
71
73
66
82
85
80
80
82
85
-
89
92
95
94
85
6.9
390
410
380
430
405
380
460
469
434
445
437
452
-
500
510
534
520
473
6.10
508
513 482
538 498
488
562
532
542
552
572
582
-
591
609
616
619
611
6.11
620
600
610
640
625
605
640
635
676
643
675
693
-
702
723
734
712
705
6.12
470
480
460
500
585
450
581
602
613
574
565
606
-
612
623
634
623
633
6.13
60
55
64
52
54
67
90
93
98
95
94
95
-
103
100
95
94
110
88
6.14
410
415
385
415
410
395
440
459
420
430
425
460
-
491
522
513
534
485
6.15
519
518
487
546
505
494
566
537
545
558
574
589
-
591
613
612
621
611
89
ГЛАВА 7
_______________________________________________________________
МОДЕЛИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ
Задачи управления запасами представляют собой один из наиболее
важных классов задач всего строительного производства. Это особенно заметно
в настоящее время, когда неправильные решения в этой области приводят к
большим материальным потерям. Правильная и своевременная политика в
планировании определения оптимальной величины запасов различного вида
ресурсов позволяет высвободить значительные оборотные средства, которые
могли бы быть заморожены в виде запасов, что в конечном счете повышает
эффективность использования ресурсов.
Рассмотрим основные понятия и определения, которые встречаются в
теории управления запасами.
Спрос. Спрос на заданный ресурс может быть детерминированным
(постоянным во времени) или случайным. Случайность спроса характеризуется
различными факторами: временем, потребностями строительства и др.
Пополнение склада. Пополнение склада может осуществляться либо
периодически через определенные интервалы времени, либо постоянно, либо
по мере исчерпания запасов, то есть снижения их до некоторого уровня.
Объем заказа. Заказ обычно подается на одну и ту же величину в
моменты, когда величина запасов достигает некоторого нижнего уровня или
периодически.
Время доставки. В простых моделях время доставки считается
мгновенным. Однако для сложных систем его принято рассчитывать исходя из
скорости поставки.
Стоимость поставки. Обычно предполагается, что стоимость каждой
поставки складывается из единовременной выплаты, которая не зависит от
объема заказа, и стоимости заказа, которая пропорциональна партии заказа.
Издержки хранения. В большинстве моделей считается, что склад
практически не ограничен, но за хранение каждой единицы запаса необходимо
платить определенную сумму.
Штраф за дефицит. Любой склад создается для того, чтобы
предотвратить дефицит того или иного ресурса. Отсутствие же требуемого
ресурса влечет собой задержку строительства и убытки, которые называются
штрафом за дефицит.
Номенклатура запасов. В простейших случаях предполагается, что на
складе хранится один вид ресурсов. В более сложных моделях учитывается
много продуктовый запас.
Структура складской системы. Наиболее полно разработаны модели
одного склада. Однако на практике встречаются и более сложные структуры,
90
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]