Контрольные вопросы к главе 1

1.Что такое технический уровень продукции?

2. Различия в подходах к понятию «технический уровень»

3. Цели оценки ТУП

4. Задачи оценки технического уровня

5. Тенденции развития технического прогресса в машиностроении

6. Что такое экономическая эффективность повышения технического уровня?

7. Как влияют параметры технического уровня на экономическую эффективность?

2. Методические основы оценки технического уровня машин

2.1. Методы оценки технического уровня машин

Методы оценки технического уровня продукции машиностроения можно подразделить на традиционные и нетрадиционные (рис. 2.1). Как правило, большинство методик оценки технического уровня основывается на методах квалиметрии, предлагаемых в ГОСТ и отечественной литературе.

Традиционные методы включают две группы методов: дифференцированные и комплексные. Деление на дифференцированные и комплексные методы оценки технического уровня носят условный характер.

Методы оценки ТУ

Рис. 2.1. Методы оценки технического уровня машин

Дифференцированные методы оценки технического уровня основаны на принципах разработки относительных показателей технического уровня и методах сравнения.

Комплексный метод основан на принципах оценки технического уровня изделия при сопоставлении совокупности его единичных показателей (значений по основным параметрам и функциональным возможностям) с соответствующими показателями базовой модели, сформированных на основе анализа мирового технического уровня отечественных и зарубежных изделий данной группы однородной продукции. Результатом оценки технического уровня изделий по данной методике является комплексный показатель технического уровня.

Дополнительные методы и подходы к оценке технического уровня основываются на использовании математического аппарата.

Методы классификации объектов по техническому уровню. В этих рассматриваемых методах решается задача классификации объектов новой техники по их показателям технического уровня. В литературных источниках предлагается для целей классификации новой техники использовать алгоритм, известный в многокритериальных задачах как алгоритм выделения объектов, оптимальных по кривой Лоренца Парето. Для этого формируется три класса технического уровня. Сначала выбирается несколько аналогов в разрабатываемой технике, технический уровень которой считается высоким. Множество аналогов оптимально по «графику Парето», т. е. все они конкурируют между собой (при сравнении каждой пары объектов по одним показателям первый объект – аналог предпочтительнее другого, а по другим показателям, наоборот, второй предпочтительнее первого объекта – аналога).

При сравнении объекта новой техники с аналогами могут возникнуть три ситуации:

оцениваемый объект по всем показателям хуже одного из аналогов, тогда он относится к классу «низкого технического уровня»;

оцениваемый объект оптимален по «графику Парето» к множеству аналогов (конкурирует с каждым из аналогов), тогда новую технику относят к классу «среднего технического уровня»;

оцениваемый объект по всем показателям предпочтительнее какого-либо из аналогов, тогда он относится к классу «высокого технического уровня».

Для случаев двух показателей, увеличение каждого из которых соответствует повышению технического уровня, классы технического уровня приведены на рис. 2.2.

Отличительной особенностью данного метода является повышение значимости проблемы выбора объектов – аналогов. Кроме того, при использовании на практике могут возникнуть проблемы, связанные как с увеличением числа показателей, так и с их взаимосвязями.

Если показатели взаимосвязаны таким образом, что увеличение технического уровня по одному приводит к уменьшению технического уровня по другому, то тогда объекты новой техники всегда будут относится к классу (б) объектов, оптимальных по «кривой Парето».

Метод оценки технического уровня, основанный на использовании кластерного анализа. Использование этого метода позволяет, по мнению авторов, проводить классификацию изделий по техническому уровню, оценить весомость единичных показателей технического уровня, группировать единичные показатели технического уровня, сокращать номенклатуру единичных показателей.

Переход к единым шкалам измерения отдельных показателей осуществляется в соответствии с выражением

, (2.1)

где x_j - значение показателя j базового образца;

x_ji – значение показателя j объекта i (i = 1,);

Z_ji – значение показателя j объекта i в единой шкале.

х₁

класс

(б)

(б)

(б)

Класс (а) (б)

(б)

(б) х₂

Рис. 2.2. Классы технического уровня

Оцениваемый объект представляется в m - мерном пространстве в виде вектора. Модулем этого вектора предлагается представлять обобщенный показатель технического уровня K_i

. (2.2)

Кроме того, вводится в рассмотрение фаза вектора Ф_ij, выражаемая через косинус угла между вектором и j-й осью координат

. (2.3)

Из (2.3) можно сделать вывод, что чем больше Ф_ij, тем больший вклад в К_i по сравнению с другими имеет j-й показатель. В пространстве показателей назначения фаза будет указывать на функциональное назначение объекта.

В качестве аппарата векторной классификации в методе используется аппарат средней связи, согласно которому объединение объектов в классы производится по минимуму евклидового расстояния d_kℓ между векторами

. (2.4)

где - среднее значениеj-го показателя;

- среднеквадратичное отклонение Z_ji, k, ℓ =

Большие трудности при классификации возникают с выбором степени близости векторов, которые следует включать в один класс.

Интерпретацию результатов классификации предлагается проводить в двух случаях: после выделения кластера целесообразности оценить его технический уровень, представив занимаемую им область в п-мерном пространстве в виде точки, соответствующей центру тяжести кластера

, (2.5)

где

- число объектов в r-м кластеры.

Фазы r-го кластера определяются по формуле

. (2.6)

При скалярной классификации объединение изделий в классе производится по критерию

(2.7)

где К_тук, К_туℓ – значения обобщенного показателя технического уровня, соответственно К-го и ℓ-го изделий, рассчитанные по формуле.

По результатам векторной классификации создается совокупность подмножеств объектов, имеющих близкие фазы, т. е. единого функционального назначения, но разного технического уровня. При скалярной классификации образуются классы с близким техническим уровнем в смысле модуля вектора показателей объектов.

Данный метод был опробован на решении задачи оценки технического уровня 80 микро-эвмзарубежных фирм по следующим параметрам: разрядность формата данных, разрядность формата команд; емкость ОЗУ; тактовая частота; время выполнения команд; емкость ПЗУ; наличие встроенной системы прерываний; наличие языка высокого уровня; число шин ввода-вывода.

В качестве узких мест в рассматриваемом методе с позиций проблем оценки технического уровня следует отметить следующие: результаты классификации зависят от выбора «метрик», определяющих расстояние между объектами и между кластерами. Вопрос о выборе этих метрик аналогичен проблеме агрегатирования показателей.

Методы оценки технического уровня, основанные на анализе взаимосвязей показателей. В ряде методик взаимосвязь показателей используется как дополнительная информация о техническом уровне. Представителем является метод КОРТЕР, разработанный специалистами Чехии. Из множества показателей выбирается один главный, который связан со всеми другими.

В качестве главного показателя выбирают тот показатель, который имеет максимальную сумму коэффициентов корреляции со всеми другими показателями. Затем определяют зависимость каждого из показателей y_j = (j= ) от главного Х_кв виде регрессионной функцииy_j=f_j(X_k).

В качестве f_j(X_k) используется линейная функцияy_j=ax_k+b.

Коэффициенты a,bопределяются методом наименьших квадратов, из условия, где х_кi.,y_ji - значения главного показателя и показателяy_jдля объекта.

Мерой адекватности описания связи между показателями служит коэффициент

, (2.8)

где

Кроме линейной регрессионной функции в методе КОРТЕР могут использоваться другие виды линейных функций, которые более точно описывают зависимости y_jотx_k. В этих случаях нелинейные функции должны быть приведены к линейным. Например, еслито после логарифмирования получим

(2.9)

Для каждого рассчитываются корреляционные коэффициенты для разных видов регрессионных функций и выбирается та функция, которой соответствует наибольший коэффициент.

Значение показывает, какое значение показателя должно быть, исходя из значения главного показателя и статистической связи междуЕсли в действительности значение показателяjу объектаiбольше, чем, следует считать, что по данному показателю объектiвыше среднего. Поэтому построение зависимостейможно рассматривать как процедуру формирования параметров базового образца.

На следующем этапе процедуры вычисляется технический уровень по каждому показателю в соответствии с выражением

(2.10)

где - параметр, принимающий значение плюс 1, если увеличению показателяj соответствует повышение технического уровня, и минус 1, если при увеличении показателя снижается технический уровень.

На основании вычислений технического уровня рассчитывается технический уровень объекта относительно главного показателя х_к по следующей формуле

,(2.11)

где .

Если ТУ_j больше 1, то это означает, что технический уровень объекта i выше среднего.

Метод КОРТЕР может быть реализован на ЭВМ.

Преимущество регрессионных методов в том, что оцениваемый объект сравнивается не с одним аналогом, а с совокупностью оцениваемых объектов, т.е. решается проблема выбора базового варианта.

Вместе с тем этот подход основан на оценке технического уровня только с позиции достигнутого уровня параметров изделий-аналогов без учета прогнозируемых, перспективных значений, которые особенно важны при создании новой техники.

Методы, использующие интерактивные процедуры выбора объектов по многим критериям. Задача оценки технического уровня относится к классу многокритериальных задач. Поэтому для ее решения могут и должны использоваться методы решения многокритериальных задач, в частности, человеко-машинные (интерактивные) методы. Эти методы не отличаются строгостью, они основаны на учете специфики анализируемых объектов, поэтому их большое количество. В основе метода лежит использование двух коэффициентов превосходства одного объекта над другим.

Первый из коэффициентов (индекс согласия) определяет, насколько все показатели согласованы относительно того, что объектi превосходит по техническому уровню объект ℓ. Индекс согласия определяется как сумма весов показателей , по которым объектi превосходит объект ℓ. Поскольку сумма принимается равной единице, то индексы согласия принимают значение в интервале (0;1).

Причем b_iℓ равен ℓ, если по всем показателям объект i превосходит объект ℓ. В случае b_iℓ не равен 1, всегда имеются показатели, по которым, наоборот, объект i хуже объекта ℓ.

Чтобы оценить, насколько существенно это обратное предпочтение, вводят второй коэффициент d_iℓ (индекс несогласия). Для d_iℓ используется выражение

, (2.12)

где d_j – максимальное допустимая разность по показателю j.

Для d_iℓ можно использовать упрощенную формулу, когда от единиц измерения показателей x_jℓ переходят к рангам объектов R_ji,т. е. по значениям Х_ij упорядочивают по предпочтению объекты. В этом случае выражение для d_iℓ принимаем вид

. (2.13)

Индекс несогласия также принимает значения от нуля до единицы. Для установления отношения предпочтения между объектами устанавливают пороги для индекса согласия В и индекса несогласия Д.

Чем ближе значения порога В к единице, а порога д к нулю, тем с большей уверенностью можно сделать вывод, что технический уровень объекта i выше уровня объекта д. Логическое условие для того, чтобы считать объект i предпочтительнее объекта l, записываются в виде

b_iℓ > В, d_iℓ < Д. (2.14)

Следует отметить, что в данном методе возникают трудности в упорядочении объектов по следующим причинам:

1. При заданных порогах В и Д не между каждой парой объектов устанавливается отношение предпочтения;

2. Часто нарушается разновидность отношения предпочтения, т. е. возникают ситуации, когда объект i предпочтительнее ℓ, объект ℓ предпочтительнее S, а объект S, в свою очередь, предпочтительнее i. Поэтому данный метод, как и другие интерактивные методы, следует использовать, когда необходимо не упорядочивать объекты, а выделять один или несколько объектов с максимальным техническим уровнем.

Методы построения регрессионных моделей обобщенного показателя технического уровня. В ряде научно-практических работ используется регрессионный анализ для целей агрегатирования показателей. В качестве обобщенного показателя технического уровня может быть либо один показатель, который в целом характеризует технический уровень и качество, например спрос на продукцию или цену на нее, либо некоторый безразмерный показатель, описываемый совокупностью единичных показателей. Тогда с помощью экспертов оценивается технический уровень аналогов

Используя полученные экспертные оценки обобщенного показателя и значения единичных показателей аналогов , можно построить регрессионную модель, определяющую обобщенный показатель через единичные показателии коэффициент регрессии

. (2.15)

Уравнение регрессии может быть первого, второго и более высокого порядка. Коэффициент определяются методом наименьших квадратов, т.е. из условия

(2.16)

Данный подход использован в целях развития объектов новой техники, суть которого в следующем. Целью развития любого объекта во времени является постоянное повышение его технического уровня, описываемое зависимостью К(t). Измерение единичных показателей во времени подчинено процессу повышения технического уровня изделия.

Определение обобщенного показателя технического уровня изделия К сводится к построению модели, для которой измерение во времени единичных показателей технического уровня х_j и их коэффициентов весомости определяется возрастанием функций К(t), описывающей цель развития объекта новой техники. При этом требование состоятельности обобщенного показателя обеспечивается постоянно возрастающей функцией К(t), отражающей динамику развития объекта.

Предложенный метод отличается от традиционного метода моделирования со статистической оценкой параметров способом решения задачи. Он базируется на моделировании обобщенного показателя как функции времени К(t), что вытекает из самой сущности развития изделий. Так как обобщенный показатель не представляет собой непосредственно измеряемую характеристику технического совершенства изделия, его аналитическое выражение как функцию времени предлагается отыскать методом эвретической формализации, заключающейся в экспертной оценке вида и параметров упомянутой зависимости.

Форма зависимости К(t) выбирается из класса монотонно возрастающих функций, отражающих основную закономерность развития технических устройств.

Моделирование осуществляется в два этапа. На первом этапе моделируется обобщенный показатель технического уровня как функция времени, принадлежащая семейству кривых

, (2.17)

наиболее адекватно отражающая динамику развития технических устройств (t_о – год разработки первого образца анализируемой группы изделий).

Применительно к нормированному обобщенному показателю (изменяющемуся в пределах от нуля до единицы) эта зависимость определяется выражением

(2.18)

Параметр d определяется на основании экспертной оценки обобщенного показателя технического уровня первого разработанного изделия анализируемой группы К_о подстановкой в выражение

, при К = К_о, t = t_o . (2.19)

Коэффициент α определяется на основании экспертной оценки обобщенного показателя технического уровня последнего из разработанных изделий (t_n) группы K_n

α. (2.20)

Зная моменты времени создания всех аналогов t₁, …, t_n, вычисляются На втором этапе строится регрессионная модель методом наименьших квадратов.

Отличительной особенностью методов построения регрессионных моделей оценки технического уровня является исключение проблемы шкалирования, так как не требуется переходить к относительным единицам измерения единичных показателей, а также нет необходимости задавать веса показателей.

К недостаткам метода следует отнести следующие.

Для исчисления коэффициента регрессии необходимо иметь число аналогов не менее, чем количество коэффициентов регрессии. Возникают проблемы и с экспертной оценкой обобщенного показателя аналогов.