Научный журнал

Современные наукоемкие технологии

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,940

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова

Щеткин Б.Н.

Представлена схема алгоритма контроля динамико-статистической устойчивости технико-эколого-экономической системой (ТЭЭС) в целях эффективности функционирования животноводческого предприятия.

Статья в формате PDF

1061 KB

технико-эколого-экономическая система; динамико-статистическая устойчивость

система контроля

Технико-эколого-экономическая система (ТЭЭС) обладает свойством структурной динамико-статистической устойчивости, если трансформация ее структуры не приводит к нарушению технологической, экологической, экономической и финансовой устойчивости при сохранении параметров функционирования системы в заданных границах доверительного интервала (допускаемых значений).

Для выполнения необходимых и достаточных условий структурной динамико-статистической устойчивости необходимо их комплексное рассмотрение в определенной последовательности с позиций системного подхода, т.е. с учетом целей ТЭЭС [3].

При этом анализ устойчивости предприятия и выявление моментов нарушения равновесного состояния в процессе мониторинга приводит к необходимости контроля эффективности функционирования животноводческого предприятия (рис. 1).

Представим показатель устойчивого развития отрасли животноводства как функцию трех переменных:

, (1)

где Y^T - переменная, оценивающая технологическую устойчивость отрасли;  - переменная, оценивающая экологическую устойчивость отрасли; Y^Э - переменная, оценивающая экономическую устойчивость отрасли.

Для понижения размерности исходной информации (редукция данных) используется метод факторного анализа. Сущность факторного анализа заключается в представлении исходных показателей Х в виде некоторой совокупности латентных переменных F, называемых факторами:

.

При этом формируется оптимальное пространство новых ортогональных (взаимно некоррелированных) переменных без существенной потери содержательной информации, размещённой в исходных данных.

Обобщение локальных интегральных показателей состояния отрасли произведем на основе средней геометрической:

 (2)

где Y^T - нормированная переменная, оценивающая технологическую устойчивость отрасли;  - нормированная переменная, оценивающая экологическую устойчивость отрасли; Y^Э - нормированная переменная, оценивающая экономическую устойчивость отрасли.

Обобщенный интегральный показатель динамической структурной устойчивости животноводства W позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние функционирования отрасли и принимать упреждающие действия по недопущению потери устойчивости. Чтобы оценить, насколько близко положение в технологической, экологической, экономической сфере к неустойчивому, необходимо рассмотреть темпы изменения , используя формулу:

 (3)

где i - технологическая, экологическая, экономическая устойчивость; Yⁱ_min - определенные, выше критического значения, соответствующие локальные показатели устойчивости.

Рис. 1. Показатели устойчивого развития отрасли животноводства

Очевидно, значения  изменяются от 0 до 1, причем  соответствует совпадению текущего значения показателя с критическим. Выбирая в ходе мониторинга максимальное значение из , определяем сферу, подверженную наибольшим деструктивным действиям. Осуществление мониторинга предполагает также сравнение значений показателя за время Δt.

Вместе с тем наличие большого числа составляющих статистики k_y для каждой реализации y(t) выходного показателя  ТЭЭС усложняет оперативный контроль над качеством функционирования предприятия. Алгоритмы контроля, построенные для всей совокупности оценок k_y эффективности функционирования предприятия, могут быть практически реализованы при научных исследованиях и функционировании ТЭЭС предприятия с обработкой информации на компьютере. Для этого должны быть установлены наиболее целесообразные оценки показателей эффективности функционирования ТЭЭС. Речь идет о выборе из всей совокупности компонентов ky таких оценок, которые обеспечили бы простой, и вместе с тем, эффективный, и сравнительно точный оперативный контроль технологических и экологических процессов в ходе устойчивого функционирования предприятия. Важно также установить единые принципы и параметры контроля, которые давали бы возможность выполнять контроль качества ТЭЭС. Наконец, целесообразные, в указанном смысле, оценки открывают широкие возможности для автоматизации процессов управления животноводческими предприятиями, используя алгоритм контроля (рис. 2).

Применяя метод скользящих средних для сглаживания временных рядов, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание, с помощью скользящих средних, основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного периода. Затем период сдвигается на n наблюдений за заданный временной такт Δt, и расчет средней повторяется, причем периоды определения средней берутся все время одинаковыми (N). Таким образом, в каждом случае средняя центрирована, т.е. отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки.

Рис. 2. Схема алгоритма контроля динамико-статистической устойчивости ТЭЭС

При сглаживании временного ряда скользящими средними в расчетах участвуют все уровни ряда. Чем шире интервал сглаживания, тем более плавным получается тренд. При малых значениях n колеблемость сглаженного ряда значительно увеличивается. Одновременно заметно увеличивается количество наблюдений, что создает возможность использования данных при расчете динамико-статистической устойчивости ТЭЭС.

Выбор интервала сглаживания зависит от целей исследования. При этом следует руководствоваться тем, в какой период времени происходит действие, а следовательно, и устранение влияния случайных факторов.

Пусть показатель, характеризующий эффективность функционирования контролируемого технологического и экологического процесса, представляется реализацией y(t) - случайной функции Y(t). Примем также, что эта функция является стационарной и эргодической. Пусть далее техническими требованиями или техническим заданием предусмотрены симметричные абсолютные допуски Δ_y на отклонения функции и каждой ее реализации y(t) от среднего значения m_y, т.е.

 (4)

Связь между допустимым Δ_y и вероятностью его сохранения в интервале (4) определяется из выражения

 (5)

при условии

 (6)

Вероятность выбросов за поле допуска будет

Для оперативного контроля (при наличии измерительной системы) эффективности функционирования животноводческого предприятия, определяемого реализацией y(t) на конкретном периоде T контроля, необходимо, согласно (), непрерывно получать информацию о реализации y(t) и на интервале времени T определять числовые характеристики этой реализации, сравнивать их с допускаемыми при заданном допуске Δ_y и вероятности P_ΔЗ (или ε_ΔЗ) [2].

Алгоритм контроля качества технологического процесса производства животноводческой продукции связан с настроечным значением y_н показателя процесса. Но в этом случае задается допуск Δ_yн на отклонение показателя технологического процесса от настроечного значения y_н. Значения контролируемого уровня P_ΔН сохранения допуска и его составляющих определяются следующими выражениями

 (7)

где F(z) - одномерная функция распределения соответствующего аргумента z.

За счет смещения настроечного значения y_н от среднего значения m_y реализации y(t) имеет место рассогласование

 (8)

При нормальном распределении выражение (8) принимает следующий вид:

 (9)

 (10)

Выражение для расчета оценки вероятности выбросов  и  при нормальном распределении имеют следующий вид:

 (11)

Общая оценка вероятности выбросов за уровень y_н будет

 (12)

Оценка числа выбросов nΔ_н за поле абсолютного допуска (рис. 3) при нормальном распределении найдем по выражению

.

Соотношения (10) и (11) могут быть положены в основу не только алгоритма оперативного контроля относительной длительности P_ΔН пребывания показателя технологического процесса животноводческого предприятия в зоне допуска, но и алгоритма управления качеством этого процесса, так как сигнал _ΔP (или _Δε) определяет знак и относительную величину отклонения фактического значения P_ΔН от заданного P_ΔЗ. Таким образом, задачей системы управления, реализующей такой алгоритм, будет не уменьшение отклонений выходного показателя y(t) от настроечного его значения yн, а поддержание наибольшего значения P_ΔН (или наименьшего значения) ε_ΔН, которое имеет место при _ΔP → 0.

Данный метод используется при прогнозировании и контроле процесса наблюдения за исследуемой ТЭЭС.

Каждому этапу процесса управления предприятием (отраслью) присущи неопределенность и ошибки, обусловленные относительностью знания субъекта управления (управляющего персонала) о состоянии управляемого объекта, состоянии внешней среды и ее влиянии на управляемый объект. Поэтому вероятностный характер достижения цели, обусловленный описанной выше неопределенностью в постановке задачи и ее возможных возмущений, может быть охарактеризован понятием риска.

Для обеспечения стабильного развития предприятия важно не только оперативно идентифицировать и эффективно решать возникающие вопросы, но и предвидеть и предотвращать их возникновение и учитывать степень влияния на технико-экономические показатели. Не менее важно иметь резерв для финансирования тех рисков, предотвратить которые невозможно. В особенности это касается вопросов, которые могут поставить под угрозу само существование предприятия. Создание системы управления рисками - закономерный этап развития системы управления современным предприятием. Управление риском становится актуальным после обнаружения риск-проблемы [3, 4]. Риск возможно описать двумя вероятностями - вероятностью р1 возникновения неблагоприятного процесса, как такового, и вероятностью р2 нанесения этим процессом объекту управления максимального ущерба U при заданном доверительном уровне. Цель управления риском - воздействовать на внешнюю и внутреннюю среду организации таким образом, чтобы довести значения вероятных ущербов до приемлемого уровня.

Рис. 3. Число выбросов nDн за поле абсолютного допуска при нормальном распределении

Для оценки рисков R используется функционал F, связывающий вероятность P выхода процесса за поле допуска и математическое ожидание ущерба U от этого неблагоприятного события

 (13)

где i - виды неблагоприятных событий; C - весовые функции, учитывающие взаимовлияние рисков.

В общем случае для качественного и количественного анализа рисков по выражению (13) на базе исследований сложных динамических процессов (возникновения нарушений, т.е. выход за пределы поля допуска) ведется построение физических и математических моделей. При таком подходе используются временные шкалы рисков R(t).

Общий ущерб U (или его составляющие U_i) определяется через обобщенный функционал (сумму) ущербов, наносимых технико-эколого-экономической системе предприятия.

 (14)

Ущербы U по выражению (14) и соответственно риски R по (13) определяются в общем случае большим числом факторов.

Вероятность P возникновения анализируемого по неблагоприятному событию (или его составляющих Pi) в общем случае определяется как функционал вероятностей, зависящий от источников соответствующих факторов: технологических → Т, экологических → Э* и экономических → Э.

 (15)

При этом достаточные условия структурной динамико-статистической устойчивости могут быть определены на любом этапе структурных преобразований.

Алгоритм оценки структурной динамико-статистической устойчивости предприятия (отрасли) представлен на рис. 4.

Рис. 4. Алгоритм оценки структурной динамико-статистической
устойчивости предприятия (отрасли)

После количественного определения общей оценки вероятности нахождения ТЭЭС в допустимых границах происходит сравнение величин риска различных вариантов решения и выбора из них того, который больше всего отвечает выбранной предприятием стратегии риска.

Сущность метода заключается в том, что для каждой ситуации компьютер определяет ранг вероятности её наступления (например: низкая вероятность, средняя вероятность, высокая вероятность) и соответствующий этой ситуации потенциальный ущерб (например: малый, средний, большой).

Список литературы

1. Способ подготовки птичьего помета к утилизации /Кудрявский Ю.П., Щеткин Б.Н. [и др.]. Патент РФ №2090540, по заявке №95117662, 1995 г.
2. Лурье А.Б. Статистическая динамика сельскохозяйственных агрегатов. - М.: Колос, 1981. - 382 с.
3. Щеткин Б.Н. Утилизация отходов птицеводства - решение проблем экологической безопасности и ресурсосбережения. - Пермь: ОГУП «Соликамская типография», 2002. - 135 с.
4. Экологические риски (оценка и механизм страхования) / Я.Я. Яндыганов, А.А. Козицин, А.А. Носов, М.В. Федоров . - Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та. 2002. - 222 с.

Библиографическая ссылка