Организационно-экономические проблемы повышения эффективности управления предприятиями легкой промышленности на базе экономико-математических методов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Организационно-экономические проблемы повышения эффективности управления предприятиями легкой промышленности на базе экономико-математических методов"

.¿шистерство науки, высшей школы л технической политики Российской Федерации

Саккт-Потор')ургскт1 институт текстильно!'; и легкой пропиленное №

.к правах рукописи

«лЗОНОЗ лндрСл Львович

СТРАЖЗлудШО^ЗШСиЬ^СН ¡1РОЗДЗ;.Ы ¡ЮВ1^й:л Э^МГыЫОСП. У;2?ЛЗ&£НШ ПР^Жси^ьй ¡Ш'£>'Л ДОШЬЯШИ НА БАЗЙ ЭлОНСЖКО-:.1АТ^«Ь\Т1№СШ-1Х :.1':т0д0з

Специальность - 06.00.28 - Организация производства (легкая промыаленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических каун

С.Петербург 1952

}\бст М'полн-:.-!;; п • г-Лс-тсг.*ол: п:с?»:тугс такстклыго;' л легто;; г(рэ!гт.,:м'..:ост1!.

Сф;!Ц'.!^.лькь;о олпоконты: ректор техи:да)сгих наук, про,'». Рокок З.Д. .чхегор ?еха::иасккч "ч1.*.-:, ,~рсф. .нр-.::г701 Л.Б. доктор ¡;а\к, прей. Лаи^до!:::'-! С.'.С.

Bi.-a.vAeo предприятие: Лги СЯХБ кь-ейной лрс^таошюстг! с огпггнь;:.: заведом.

Саилта состоится 13 октября 1002 года и {О час. на пасоца-Иаа спо^:пл1ПЯ5Ю!>а1'.ного Соеота Д CC3.-37.C2 ь Санкт-Петербургском гветлтуто г. легкой

1РЮС-5, г.Сгшхт-Петорбург, уд.Еоль;».-? Морская, с^д. 1:41

Автореферат рааослпн " /Р " 1952 г.

Учоиг-й секретарь споци1:л:;.т.:-

роютюго Со гага Д Сч'>2.67.02 у* ■

доктор тох1и-.чсгк;ич аг.>к, У//

прсфоссор к^,/'/^ ги Л.Н.Ннкитина

■ ..¡-¿АЯ 2

зиьляитекА

Актуальность проблруу. Предприятия текстильной и легко;": про-£5£фяЧ0С?Н ЯБЛЯОТСЯ ПрОЧРВОЯИГеялга ТОЕНрОВ ияротссго ЛО'.'ре^Л'ЖИЯ Т~1\с.1Г.К' Сыть нацелен! на псо.'?с::ся удовзотрорениэ потребностей -:8с?лс:.;:я. Твпстаяька* легкая пром-игонячсть ярвдсгйзяяя? с гехничееки сло'|.:::-'э виаохорсзглтне очрасли эксно".:л'си; гр^-Суэт^о утя рслгккч сгогпулх пород ниуи задач сссг. еьн;.!;; к это доз управл-.-г/я, иланитосакил орглнинапии п.-екамчс".'^.. Игл; г-том ог,:-:ой «з хардах задач является оп'ги^нлпцня вс;-л сторон прокзЕоадлагшс-;.:-?я«с?2еккой деятельности. для получения кэкси»'аячюго •/.

>беспеченг.я наиболее рационального использования трудовь-х, г.-атерп шько-техккческих 2'инакссйхх ресурсов. З.-орой, но менее ва:киой задачей, является задача прогнозирования последствий.реализации травлекческнх реяекий.

В настоящее время наблюдается слад производства, разрушение :оэяйственкн>: связей, нестабильность финансовой системы. Б этой :итуации затруднено, естественно, внедрение научно обоснованных :етодов анализа и управления производством, а' тем более станозят-:я соинителыгьчя результаты прогнозирования последствий прикн;.:ае-лтх управленческих решений. Однако, правительство России проводит ! ¡кизнь программу оздоровления нкокомики, нацеленную на перевод. :е на рл'ночнъ'е отношения. Известно, что наблюдалась определенная яокесть в планировании работы крупных хозяйственных компл'ксов :ак в административно-распределительной экономике бывшего СССР, ак и в экономике стран с развитой рыночной экономикой. Поэтому 'Заработанные наукой методы оптимизации, управления к прогнеанро-ания будут востребованы грокз^ллеккоегм). Перевод экономики Рос-ии на плановую рыночную систему зависит не только от подготовлек-ости к этому переходу предприятий промвпленности, но и подготов-енности :с этому науки. Поэтому проблема разработки научно обоснованных методов управления к прогнозирования, которым посеящена астоягцая диссертация, является акуталькой.

Цель и задачи исследования. Цельи диссертационной работы яьи-ась разработка методов анализа влияния на критерии, хор; Iерчеуту-¡18 эффективности работа, йактсроэ, связанных с -этими критериги.и посредовг.кко. построение уателатичес^их коделий этой г^яз-

"же тахг-с: акпчекиЛ факторов, которою позволял:! <5к иквть альчыо значе:мя критериев к П}тт1 озиосгекед пс„'.ледстг/;*1 яркнлкае-

мкх на оскоеании найден!?;/. йьачек-лй решений.

Проьзде1!н 'П стегомшй анализ методов математического модели ровр.ния позволил установить, что для цосткяения это", цели нушо создать целостную методику использования эхско.\:1!;{о-отатистпческо анализа для решения задач управления и прогнозирования в текстил ной к .легкой промышленности. Поэтому осноыит:.-и задачами исследос ни я пеклись:

разработка кетодов отбора г. анализа факторов, оказывающих опосредованное влияние на критерии;

разработка методов определения вида регрессионной модели нг основании из,учения связи факторов и критериев;

разработка методов решения задач оптимизации на рэгрессион; моделях;

разработка методов имитационного моделирования для прогноз! рования результатов внедрения управленческих: решений.

Методологическая огном гсследования. Методологической осн бой исследования являются труды отечественных к заруСекнд: учен р области тоор:г.! вероятностей и тте:/ати«9ской статистики, кате тпчеекпх методов в экономике, в области организации и упрзялеии производством и сраанисации и управления в текстильной и легкой прскг.галеикости.

Для решения поставленных задач широко применялись плановые отчетные .данные мкогчх предприятия текстильной и легкой про.мьгдл ности. Широко использовались возможности соврс:-:еинкх олектроннс .вычислительных мзиин.

Научнзя новизна исследования. Создание общей .методики испс зобзния эконо.мко-статистического анализа, проводимого на базе регрессионных ¡.одело й для управления и прогнозирования работы предприятий текстиль;;*:й к легкой про?л-.щлеикости, потребовало'.к только систематизации известных методов статистического анализ; но и разработки новых методов. Это било достигнуто в результат« решения ряда теоретических задач.

В работе представлена и обоснована концепция имитацпонноп моделирования как машинных экспериментов на регрессионных моде, с цельп предсказания отклика объектов на те или иные управленч кие решения.

Разработана методика отбора факторов, оказывающих опосред

ное влияние на критерии, и определения вкца регрессионных (.юделей.

Разработана методика определения ацокЕатности регресскогакх. кодере":, построенных ка басе анализа статистической совокупности. ,

Ззд?Ч1*. управления и'/свт, кап правило, >. о го к р:; т е р:: г. ь: *характер, поя тому ре;пекз зпгглп введения комплексного критзрл.т для многокрнтор^альпил за г^тл ог.Т'.пп-заиии.

Разработана методик д форкозтаовашггс {<прсдгле;.',:я весгу.ссте" частшх критериев о сделать :--о?ипл?::си:;'1 критерий белгз чув-

ствительным к изменениям реальной ситуации.

Определена фору.ула оцкнни дисперсии комплексного критерия, что позволяет оценить ого случайную ошибку.

Разработай.! методы использования нэполинокиальных уравнений тренда, что очень вакно, если временной ряд имеет ярко выраженный асимг:тотический характер.

Осуществлена постановка задачи оптимизации на регрессионных моделях, дат,' рекомендации по методике приближенного решения таких задач, предлокен критерий оптимальности полученных планов.

Разработана методика прогнозирования последствий реализации управленческих рэхений, учитывающая случайные колебания факторов в реальных условиях.

Коротко перечисленные частные теоретические задачи, релейные в диссертационной работе, создание единой методики испольэс ^ания иатематико-статистичсских методов для решения задач анализа, управления и прогнозирования деятельности предприятий текстильной и легкой промппенности составляют научную новизну представленной работы.

Практическая ценность и апробация результатов работы. Для зсех задач, решаемых при анализе, управлении и прогнозировании, состав-пены программа для ЕЮ ЭВМ-и внедрены в ИВЦ СПбИТЛП. Проведенные исследования позволили установить схояесть с точки зрения методов решения задач управления как технологическими процессами, так и производством в целом. Используя разработанные м-зтоды и-их программное обеспечение были релены частные задачи управления: синтезом еолокнис.тых сороентоэ;

работой пресса для формования деталей корсетных изделий; рациональной расстановкой рабочих в цахе верхнего ^рикотага; велилг/кой накладных расходов ».а обушок птедпрмкГ'Ш; производительностью труда на обувном предприятии;

б

;>сфа.чtfЕкостьт-: хлолкоочиотцтельшго производства.

•Троведен анализ:

показателей зон обслуживания для рабочих основных профессий прядильно^нкточного производства;

допусти:-::;;! засоренности хлопковой с."зск;

причин перевода обуви ео второй сорт в цехах обувного произ еоцс??э, ряд других задач.

Результате; рех-ения практических задач внедрены на ряде прел приятии текстилькоГ: и легкой ироьгаленпости с общи:.: аконокическя эффектом 22Gñ,2 ткс.руб.

Результата работы обсукдались:

л. Ни науп;о-тохпнчесхнх конференциях СНбИТлП, 1969-1975.

?.. lía 4-й Ленинградской ка^щно-техничоской конференции, ЛДЕГГП, 1969.

о. На краткосрочное семинаре "Новое в технике, технологии г организации производства в текстильной и легкой прсмкшлешюстл", ЛДНТП, 1977.

Л. lía Нсесоюзнсй кйушо-тйхнтеегкой конференции "Аитс:.:агиз1 рованнпе системы управления в легкой ирсж.тленности к п;/ти поем ник ь'1^октллноста", Иваново, I92C.

5. í-'a заседаниях Ученого Совета Лен:Lili ТЛ, IS74-I933.

6. На заседании Ученого Совета ЛатНКй TÍI, г.Рига, 1970.

7. Кг заседании Ученого Совета Fpyailiü! ТЛ, г.Тбилиси, 1972

3. На научно-технических советах предприятий Санхт-Петербу)

га {прядильнс-ткацкая фабрика "Октябрьская", ЯПХО "Возрождение" и др.), ISÓ9-1S76..

9. Ка научно-техническом совете ГПКИ АСУ, г .Иваново, 19311935.

10. На заседании кафедр математики и ¡экономики Еьтсвей техш ческой школь;, г.Ерно, ЧССР, 1938.

11. На рассиренном заседании кафедр экономики, организации управления, высшей м&т=?;.«тики СПбИТЛП, 1992.

Публикации.. Результаты опубликованы в монографии "Методы д: персионного анализа е текстилыгых исследованиях", б статьях в к, налах "Известия высших учебных заведений" по разделам "Технолог текстильной прошшленности"и"Технология легкой промышленности", "Текстильная промышленность", "Хлопковая промышленность", "Швей промышленность", "Кожегенно-обувная прогялмекность", в сборника

трудов ЖГЛЛ и ЛенНлИ ТП (ессго 39 наименований).

Стп-.чтува и объем-та боты. Диссертация состоит из введения, шести лтав. виподон и рекомендаций, списке цитированной литературы оби-нм об>.е:.:о:.: 522 старннл?.:. Кроке того, дань; пр*ига;хен::я. ь которых криьодекц программ? для ЭВ14, соегае'.сннне автором, акты внедрения, расчет-у госиите-згееской пфбектишюг.т]-!.

Содержание оа^отч. Во йзецсж.и обосно%'вге7ея енбор темы, показана ее актуальность, сггродзлекч цели и зг.дйчь исследования, сформулчропану! конкретнг-з теоретические к практические задачи, ре-зае.мге з диссертационной работе. \

В глапэ I расс.ч'.атр'/Еалтся общие вопросы уптглчлен'/я з::сно:да-зесхими объектами. Кратко рассмотрена история лрккенения математических коделей в управлении производством и дается определение иатематическоп модели как одного из видов моделей реального объек- -га.

Модель 'в об'де:л смасле определяется как специальный объект в . зиде м'слкмого образа, описанный знаковыми средствам! или матери-ьтьноЯ системой,, созданный с целью получения и (или) хранения информации, отражающий свойства, характеристики и связи объекта продольной природы, существенные для задачи, реаа'емой субъектом, [сходя из предположения, что

какднй материалт-нъ-й объект бесконечномерен, кади знания о не:/ ограничены и конечны, непосредственный рез'/льтат познания объекта - создание иде-.льногс образа,

познавательный процесс косит целенаправленный характер - рз-:егае определенной задачи,

к мокем сформулировать следующий план построения модели:

.I. Осознание необходимости изменений в некоторой материаль-ой или идеальной сфере, т.е. общая постановка задачи.

2. Выбор объекта, уточнение и детализация цели.

3. Выбор мнокестга характеристик объекта предположительно-ущественкнх к абстрагирование от предположительно несугэитяешр-'х.

4. Проверка соответствия шбрчкнкх характеристик оперяписн-ым возможностям субъекта и .-¿ог.ет быть их сокращенна.

5. Формирована идеального ог-раза (модели) я разрасо-ка птс.-а дейстп:-и регенпя задачи.

Практическое воплоаз-гяе 1ш»на.

Какдоыу объекту, вообще говоря, соотвьтствует кнокестЕО ра: личн*;х ко г лен, зависящих от цели и эрдачи исследования объекта '.¿и остановимся на аналитических математически:: моделях вида

ГУ^сх)

I X ' (2)

где X « С ее, , .хл ) - |=ектср факторов, т.е. тех характера

тик объекта, которые ыонно изменять и некоторых пределах непосрецстьенн - область г. -мерного пространства, в которой изменяются факторы; У = (у1> .) - вектор критериев, т.е. тех характер

тик объекта, которые определяют отк я:;к со'ъекга, на изменения факторов. ■ &ли'-Р С X) некоторая идеальная функция, характеризующая объект, со все функции ( X ) из некоторого множества считаютс неразличимыми, если выполняется усдоьче

I ЧЧХ) - ^СХМ <& (3)

или

где <Г - некоторая т.'здость или допустимая ошибка модели;

оС - уровень зна'жчости. 4

Если функцк;, (; ( X ) удовлетворяет условию (3) или (4), тс модель У = ( X ) является адекватной.

По характеру построения модели можно подразделить на дете] минированные, т.е. такие, которые получены в результате изутега "физики" процессов, происходящих в объекте под воздействием из» нения факторов, и регрессионные, если объект изучается по приш пу "черного ящика".

3 табл.1 приведена систематизация аналитических математич(

Систематизация математических моделей, используемых в задачах управления и анализа в текстильной и легкой промышленности

Класс

моде- Вид моделей Решаемые задачи Метод речкнни

лз'Л

V ер;.:и - Линейные нирован- Нелинейные (по-линомиальныэ и неполиномкаль-ныг)

Регсес- Линейные сиопниз

Полиномиальные нелинейные

Неполиномиальные

Оптимальное планирование

Планирование, анализ и управление производством

Отбор и анализ факторов и планирование

Оптимизация технологических процессов

Управление, планирование, прогнозирование

\

Прогнозирование на,основе анализа рлцд динамики

Управление, планирование, прогнозирование

Линейное программиро мине

Экономический знг.^пг (оценил оф-фзктнвнести) Управлешз запаса»/* Массовое обслуживание Сетевые модели

Динамическое программирование

Планирование акспог.?менто8 Теория вероятностей (статистические оценки, дисперсионный и корреляционный анализ)

Планирование экел'п-^'ьт'л. Математичэстсое пр^гчаммипош^чз (оптимизация)

Математическое ппогра^презапие (оптимизация)

Имитационное моделирование Экстраполяция

Математическое программирование (оптимизация)

Имитационное мол ?лч::ояан.чв

1С

к их кодзлеС по их классу, задачам упсаглен/.'.' и анализа, репаежм с их пс;.:о!цьц, и метода;.; решения эт;:х задач.

Так г.: ~< мокпо считать идеальные фикции 'f ( X ), хэрактери-зуч'дие объект,достаточно гладкими, то они разло'-г.и.'.к в ряд Тейлора

•эо cj> f V Ч _

ve X) = <f С X) - Z---V— с X - (5)

и мокко ограничиваться частичку;,.;; су.\'-ма.\*и ряда (5), т.е. рассматривать полиномиальные модели - линейные и нелинейно.

Проведенный системный анализ аналитических математических моделей объектов управления показал, что •лирокин класс моделей, а именно регрессионные модели, не насел достойного применения а управлении текстильной и легкой про!,пллленность:о, что позволило сформулировать главную цель проведенного исследования: разработку целостной методики экономико-статистического анализа на базе регрессионных моделей для решения задач управления и прогнозирования последствий упразленческих релочий в текстильной к легкой промышленности. С'.ютсгл'ий анализ показал, что регрессионные модет:и обладают рщ.ом преимуществ по сразкеккч с дзтермикирозанкыми .'моделями, так яозеоляют рассматривать влияние на отклик объекта факторов, чз овяьанннх с критериями, характеризующими этот отклик, функционально, а влияющие на критерии опосредованно. Одним из вак-ных направлений исследования язилась разработка методов имитационного моделирования, которые позволяют путем.проведения экспериментов на моделях, а не ка реальном объекте, прогнозировать последствия принимаемых решений, а, следовательно, вводить коррекции в эти решения.

Глава 2 гюсвящена разработке метода отбора и анализа фа^о-ров для исследования и построения регрессионных моделей объектов управления текстильной и легкой промышленностью.

При построении регрессионных моделей отбор факторов производи ся в два отапа. На первом этапе для анализа берутся все факторы, которые с точки зрения исследователя (или в результате экспертного опроса) можно считать существенными для решения поставленной задачи, а на втором этапе производится анализ этих факторов с целью исключить те ия них, которые не оказывают существенного влияния на критерии или тесно связаны с другими факторами. Прежде

чем пеоейти к гетолам такого анализа дается классификация фяктс-роз. Эта классификация прогсцека по двум направлениям. Ео-перзуу, по характеру влияния на критерии - функциональная пли случсйка-т рагаэтюсть, а, во-чтиркх. по их природа, т.е. являттсл ли с:-:и ул-расляе!ТЬ"М', чгсчг'чю упраиляе:.:!-':.:;: ил;- г;аупраЕЛяе:.'чмк. Фачтор считается упрлэ^яе.'Ч1:!, если его :ло:/но поддергипа?ь р реолыггх уелоэи -я.х преизвецггяа на jpci'HO с деегглеч-ной точности. К частг!-

но управотносятся такиз, ксгорге f.<wiw говдьрзлйс.-'д на данном уровне с некоторой случайной ojhckoh . Прупря»?лг.см.'^ фактор?.! при анализе объектов обучно относятся к слу-гайног/у nyi.'y, т.о. учитывается не в качесгве аргументов моделей (I), а в каче?тзе слу-чанн'-.'х соетавлтодпх критериев.

Если исследуется только управляемо фактору, то их изучение проводится с ло.".:о:;ьи дисперсионного анализа или других узтодсз планирования эксперимента. Если ке факторы частично управляете или проведение специальных экспериментов невозможно, например, зксно.'.:ически нецелесообразно, то пооеодится статистический анализ факторов. 3 работе использованы оба эти метода. Так, на основании проведения полного факторного эксперимента и дисперсионного анализа данч рекомендации о возможности повысить частоту вращения веретен на опытной фабрике ЛенЕ® ТП на 10 % без существенного увеличения обрывности, а для JIILXD • "Возрождение" -использовать хлипко же с;.:еси с засоренностью до 5 %, что не окажет елиянля на физико-механические показатели пряжи.

Дисперсионный энглка ззег возможность исследовать влияние на критерии не только количественных, но и качественных йахтороз. Предложен кетод использования дисперсионного анализа для обработки статистического материала. Исследовались причины перевода обуви во второй сорт на фабрике "Скороход". В качестве опыта было принято считать декаду. Обрабатывались статистические данные за 27 декад, т.е. рассматривался дисперсионный анализ с 27 ловторчостями опыта. Критерий - процент обуви, переведенной во второй сорт. Средние данное по двум цехам прирэдеют б табл.2.

После установления значимого влияния уровней Фактора на критерий был проведен анализ по критерия Дункана, позволившиЛ установить, uto для цеха ™ 8 причины подразделяются на две группы, к первой относя.".е.- дефект верха, и дефекты по *зкле затяжного у. заготовительного }часг:'Ов, а лчг. цока 7 13 приччьь' иедраегел'.лпеь но три

Таблица 2

Срецьие за декаду значения количества обуви, переведекной во вторе?, сорт, %

УрОЕНП фактора, причин'' переведа обуви во второй сорт

Цех Дефект материала По вике участка ' ^зпле_

Верха ' Низа гагетори- Затяьно- Стделоч- к1^акк~ - тельного го ного

З7С~12 0~136 1Т719~ ~ 17204*' " 1,193 ~

Г- 13 5,7-77 0 1,559 ■ 3,200 1,339 0,243

группы, к первой относится только дефект материала верха, ко второй - дефект затяжного участка, а к третьей - все остальные. Это позволило дать практические рекомендации фабрике по организации p¡ боти.

При большем числе факторов проведение дисперсионного анализа делается практически нзеозмок^л.!, так как требует очень больного •объема экспериментов, а при обработке статистических данда/х проск невозможно его применение. Поэтому была разработана методика использования корреляционного анализа, причем впервые для такого ан; лиза б задачах управления производством в текстильной г. легкой промышленности использовались не только парные и множественные, № и частике коэффициенты корреляции. При этом следует упитывать, 4ti статистическая совокупность, полученная на основании отчетных данных предприятия является выборкой только е первое приближении, поэтому возникновение кугчтнколлинеаркости не обязательно показывав' наличке весной связи wv.y факторами, заложенной, в их природе, а мокет быть внэвона случайнкми ошибкам/, статистической сосокупност] Однако, для дальнейшего анализа, тем не менее, один из пасы скльк; коррелируемых факторов делнен быть исключен.

Корреляционный анализ проводился для исследования влияния технико-экономических факторов производства на трудоемкость продукции на предприятиях, выпускающих вискозную нить. Объел: статист' ческой совокупности составил 42 наблюдений (кость производств четырех предприятий за 3 лег). В качестве критериев использовались дг.а показателя:

У1 - выработка одного рабочего в час, км;

у - валовая продукция на одного рабочего в год, тыс .руб.

Была установлена мультиколлинеарнссть кзкду двумя факторгми: дольный зес осноеных рабочих и удельна". еос вспомогатслм5">: рабочих. Второй и? этих двух факторов был '/.а дальнейшего ч.ч;лпза '/слоте н. Множественные '<оз:)<Ьап:онгы корреляции после искл^понпя зто-'0 фактора изменились несущественно, для критерия с 0,931 до ),956 , а для критерия с С,9-25 до 0."с':. С учетом осмОоя г,цене/ соофупциснтои мьог.устзег.ной корреляции, окончательно получено 0,935 < Р.< 0,97с

. 0,943 < 0,960

Это позволяет в дальнейз&м и.спользовать линейные регрессионно модели.

Был проведен статисткчэский анализ эффективности работы хлопкоочистительных производств. В качестве критериев выступали: - себестоимость I т волокна, руб.; уг - производительность труда одного работника ППП. -

Были собраны данные за 6 лет по II хлопкозаводам, входящим в Ташкентский областной агропромышленный комбинат, т.е. объем статистической совокупности составил Ы =33. Первоначальный анализ проводился по 22 факторам. В результате корреляционного анализа было оставлено 8 факторов для исследования критерия ^ и IО факторов для критерия У- . Так как множественные коэффициенты корреляции лежат в пределах

0,790 <е1< 0,912 0,772 < |>2< 0,^06 то для дальнейшего анализа использовались модели второго порядка.

В главе 3 рассмотрены'вопросы , связанные с построением регрессионных моделей, оценкой коэффициентов регрессии и их адекват-' костью. Регрессионные модели строятся методом наименьших квадратов, т.е. являются уравнениями средней квяцратпческой регрессии. При построении регрессионных моделей рекомендуется нормализовать факторы на £-1 ; I 3 с тем, чтобы, во-первых, уменьшить ошибка вычислений, связанные с различным порядном значений факторов, го-вторих, сделать коэффициенты регрессии сравнимыми (чем болите по модулю коэффициент, тем больше влияние фактора, или иг взаимодействия, или его степени), и, в-третьих, это позволяет ис'/.ллчить лин^нуя

заьиглксть и-экду факторе:.-. его кгадрате-, что :.:о>.'ет иметь мост если значения йактора гарьи-и.игся ь* определенных пределах.

Нслг модель строится ка базе планирования эксперимента, то эффект смегииакия определяется плано:.: эксперимента, для которого известил определяет,не гоктраеп'. Для моделей, лестроекг-ых на Сг.з статистической совокупности• проворить эффект смеливання ксеяэ ка дя коэффициент:-' корреляции ге.^ду коэффициентами модели. Если сис кор:.:алыг~л уравнэйпй метода >:ай.:е:йл:с: квадратов б .отричне, форме имеет вид

С-А=й, Со)

гае С - матриц* систем';

А - вектор неизвестгглх коэффициентов; с - столбец свободных членов, то ко^фициенг корреляции коэффициентами равен

—г

Х«11й:)~-?= СС1 , (7)

" М ^

где С^- - с'00тветстг?*"гцнГ: элемент матриц т обратной матрице спсте-

IV. (б>;

- оценки коэффициентов регрессии. С^пбха коэффициентов регрессии определяется формулой

«г-^ ■ ■

где ТА - параметр Стьпдента;

3 - суима квадратор отклонений расчетных значений от фактически;

X - число ког.ф£;,-,'::-:?гов моделч.

Значимость коэффициента определяется условием |сц1<ДО.с , однако следует помнить, что невыполнение этого неравенства может быть связано кз с отсутствием влияния фактора (взаимодействия или его степени), а быть поракдено эффектом смешивания.

Па основании проведенного в главе 2 корреляционного анализа были построены линейные модели зависимости трудоемкости от технико-экономических факторов производства вискозной нити:

УА = 193,47 - 12,940 :kl +• 32,09 ^ + 16,21 - 1-1,05:^ -+■ 6,31 CÏ0 + '".,1,£'ÙX7 1Э,9эг3_,

10,-13 + 0,453:^ + 1,659+ 1,372 :^ - ltG7?xc t + I,323\y. + 1,-'39 о:, * 2,810зс?.,

где - себестоимость I т нити, руб.;

- средний номер нити, ЮСС'/текс; а3 - удельнкЯ пес осноиял рз&кяж,

ос^ - удельный вес вспо^огателып-к рабочих, %; oîj - текучесть рабочей сил:-.:,

- фондовооруженность трудз, руб.;

сс7 - электровсору;-:снность труда, кот-час;

- знерговооруце.чность труда, гнал.

Бее факторы э модели нормализована ¡¡а С î * ] • По формуле (8) найден:-! сшибки оценок коэффициентов регрессии, причем только два по модули меньше своей оиибки для критерия

при этом коэффициент аА имеет тесную корреляционную связь, определяемую формулой (7), практически со всеми коэффициентами регрессии и принято решение его в модели оставить.

Аналогично были, построены модели для исследования эффективности ::лоп::ос-;нст::тель:'гх заводов.

Зсли для регрессиоют'х моделей, построенных на базе илэнирорз-кпя эксперимента, разработана теория проверки адекватности путем сравнения по критерия Фгаера дисперсии опыта г. дисперсии адекватности, то для моделей, построенных на базе статистической совокупности дисперсия опыта, как правило, оценить невозможно, так как нет ловторнсстей опыта. 3 работе предлагается использовать для проверки адекватности таких моделей коэффициент корреляции между расчетными и фактическими значениям критерия

|а,1 = 12,94 < 13,69 = да.А , 10^1=6,31 < 13,64 = да*,

R ~

>

(3)

где Ч; - значение критерия б I ~м наблюдении;

- соответствующее расчетное знамениз по моделч (I);

У - среднее значение критерия по roc:.: н^бдлдеикгтг.!: "-'с,- среднее по vc::.': рг.счзтн-"; значениям; ti - '»пело наблюдений (ост,ем статистической совокупности). Средне? крадрлтическоо отсяокскиз госф'рщи.ентз неррзляцпп

(9) определяется формулой

- ' !10>

где А - чиско кочф^пцнентоь модели.

Слученная о.:;п5ка коэффициента (9) равна

Л R -SR > (II)

где - параметр Стьюдента, определяемый по ;ройн:о значимости с/, и числу степеней свободы М-Х . Если R > Д R. , то модель адекЕ-атна.

По предложенной методике били проверены на адекватность моде ли "эф&жтивкостк хлолкс&чйстптельгсле производств и модель лгоия-n0z,c7à0}iy^rx оатасон на предприятиях Ленавен;¡рома. Приведенные ги линеГкые модели адекватны п силу значимости ьтючостзошюро ко^фх? циепта коррелтин, ток как для линейных моделей коэффициент корре ллцпи, определяемой по формуле (9) совладает с коэффициентом множественной корреляции.

Предложен метод использования нелолкномиальных уравнений тре да для прогнозирования показателей на безо анализа временных ря-цоз. Необходимость такого анализа вызвана тем, что известные мсто ды прогнозирования не учитывают ситуацию стабилизации временного ряда, т.е. полиномиальные уравнения тренда не имеют асимптот. Рас смотрено II видов уравнений треща.

Представим временной ряд в виде последовательности точек ( Ч , ), ; к , чъ ), ..., (tK , yN 5 (12)

Лз предложенных зависимостей выбираем ту, у которой больше коэффициент корреляции (9), если он значим. Пусть ста зависимость

По формуле {13) определяем прогнозируемые значения критерия УМ„ = f < t fUL = ^ ( ...

Возникает вопрос ей оценке ошибки прогноза. Для зтего нами рекомендуете;: еле:;;, ецкй алгер/г.-.:. Ия множества М пар точи:: кречен-него р/,;;а (12) <-:б::р-.о:: а <• Ы тсчо~.. ;;0 от::,-, точка:,: определяй:.; г'-.нигиность зада (13). Г. нсуодье иго« "атси-мостн раестит'.-ае:* прогнозное .•'.чачей::е

я находим абсолютное отклонение расчетного значения сг фпкт.'.чсскс-го

Затем по (ь+ I тсч:е временного ряда уточняем зависимость (1.3) и оаределязм

и абсолютное отклонение

= I " • (17)

сто? процесс продолжаем до тех пор, пока не найдем $ и й,;-Г1 ие.аользогзв ,'<'- I то"ку временного рчуи Средняя ОЕибка во геем М - <г- точкам

,1-л

ЛЛ (в)

ь' -г-

является оценкой математического ожидания абсолютной ошибки прогноза и мотео считать, что

У , '"ЗУ

Отметим, что чем датьпе К* ^ отстоит от № , тс« ь;екзе наделен прогноз.

Рекомендуется провести неформальней анализ времеинсго ряда, т.е. проверить его репрезентативность. 1-з точек (12) следует убрать те, которые соответствуют каким-либо "экстремален".:.:" условиям (например, получен;.; в период недопоставок сгрья, сизллансвого ремонта оборудования, сезонной не/катки рабочей сил:,' и т.п.). Кроме того, в качестве аргумента функции (13) рекомендуется брать

т

о

но 'J-vívsfíccKKÍ! Hovep, а услопкт'Я номер периода, при ятом /читыват] »:сг>-'.с.п; >сть vr.ro, что последс.^.'ельность , ta , —,tw не состаглнот !? рсалшо.Ч пязло арифметической прогресипк.

!;„ наложенному алгоритму были получены зависимости для прогноза а':СС.Т;ТНОГС 1;ЫПус."Г. CXttfuTITOeCXHX волокон у = -4Ш:£ + 433 н43 е 0.0476Í: ^ .

для полиамидных волокон

У = 45427 t °>3313 е 0,0533t ^

для полиэфкрных РОЛОКОН

у = -139310 + I24I2I& °.°476t ,

ДЛЯ ПОЛИБИНИЛХЛОркДНЫХ ЕСЛОКСН

У = е 7,512 - 0,0756 t + C',00S9t2_

Результаты прогнозирования до 2СС5 года приведены в табл.З.

Таблица 3

Прогнозирование выпуска синтетических волокон

Прогноз, т по годам Онидаемая •

Волокна --------------------списка ■

1990 , 1995 ■ 2000 • 2СС5 прогноза

Синтетические II57335 1579363 2114792 2794254 20100,21 в том числе:

полиамидные 631342 951842 I3I6372 1807757 65547,10

полиэфирные 3ÜS666 43C3S4 553510 77IÜ26 5507,93 поливинилхло-

ридные 38027 203174 153744-3 16477650 6379,12

Е главе 4 рассматриваются вопросы оптимизации на регрессионных моделях. В самом общем виде модель задачи оптимизации, рассматриваемая в этой главе имеет вид

И]opt Cj-i^

. об;

где cf; ( X ) и X. ) - правые части регрессионных моделей типа

(I), а о - знак равенства или неравенства.

Такая-задача является многокритериальной. Проведенный анализ

разлпчиьх методов рехенпя многокритериальна гадай, позволил предложить п качестве. метода ее решения сведение ее к :-:«.сро:/псскс.". одкокрпторксльноЯ ауте;/, введения кеэтлеяеюго критерия. Лро::?.?р;:-тельно ка::;дь:Г: частшГ: кр"тер:Л « ^ С X ) приводи! сл к безразмерно::;/ виду, причем наиболее удобно использовать фужцпч "желательно стк" вица

где т:озф;:Ишекть: Л.; , С; с:- подбирается так, чтсси все имели одинаковую а:::алу. Тогда обойденной критерий имеет вид

«И " .

где »; - взсомость ^ -го критерия, причем.

д'1

Известнее методы определения весомзстой, сенован'гне на результатах экспертного опроса, пмепт ряд недостатков, СРяза:жх не только с р-озмон к гг.: расхищения'.::: з сценках экспертов, сл^гнсстя.с': ранжировать большое число факторов, не и с те::, что в этом с.г.чпе весомости остается пэстопнннми :: не у:;:гмга::т воз:,.о;:-'::ое изменение реальной с::ту:р»и. Мептоот й'Д разработан мзтед ф-Р^льксге определения весомо степ частник критериев, пс которому больиум весомость ползает тот критерий, у которого наблюдается большая нестабильность или который существенно отлетается от идеального значения

= 1. По данном статистической совокупности для каждого частного критерия определяется коэффициент вариации и составляется величина

= \1±(Л-Сг;) > * (24)

где ^ - коэффициент вариации ] -го частного критерия ; - его сре."!'ге значение.

Из мно^есткр значен:';: гнбкраотся наимок:.':^ V.,..-, т: н большее ^^ и определяется длина интервала

Ч.'т,и V. ¡11 ~

Д ----ч~

где к - число интервалов, К ь .

Пели величина лу попадает я интервал

то критерия присваивается ранг и весомость его определя-

ется формулой

о£: =-(27)

«¡.

Для определения случайной ошибки обобщенного критерия (22) била найдена оценка его дисперсии. Обозначим частный критерий с учетом весомости

и,- = (28)

• и пусть величина ^ имеет математическое о кидание <3; = ^ и дисперсию , Тогда доказано, что математическое ожидание

величины равна приближенно

М(УЛ= А. ) (25)

а дисперсия ее равна

"а

г 2^-2 а ¿л \

Тогда дисперсия обобщенного критерия (22) определяется по формуле

ч.

Л,

эса^а-цскир + мси.п-тт м'сир. (31)

ио обобщенному критерию,' определяемому по предложенному выше алг'-р;:тму был проведен анализ работы прядильного производства ря-дл г.рядильто-нкточных комбинатов, сравнение по комплексному крите-рит) качества пря:'м яариакюа хлопговкх смесей, отл'.гчагдихс-'. долей здоглн «ч гсьбг.нкнх очзсое.

введение обобщенного критерия позволяет свести игогокрутг^.-

■с

альнун задачу (20) к компромиссной однокритериальнсй G СХ) -тях. .

Проведений сравнительный анализ различных приближенных методов реления задач оптимизации такого вида (метод сканирования, метод Монте-Карло и ЛЛ^ -поиск оптимума) позволили прэпто?т.ть метод ЛПТ -поиска как наиболее рэцлоналыгпн. При зтсм предложен сло-д\-едпГ: критерий оптимальности. Пусть по п. то'гкпм. ЛП^ - последовательности внбрако наибольшее значение, критерия «г. . Строится дополнительная ЛП^- последовательность из и. точек и по все:.; 2п, точкам находится наибольшее значение критерия Q^ . Если- виполняется неравенство

-V- V I

I а^- Gaa.1 - £ , (33)

то значение считается приближенным оптимальным, т.е.

2сли ¿'.о неравенство (33) не выполняется, то снова производится удвоение числа точек ЛЛ,^ последовательности до тех пер, пока неравенство (33)' не будет выполнено. При этом мы получаем пгиоли-жен-гки оптимальный план_ компромиссной задачи (32) не по точности плана, а по точности критерия

<5™* = бГ«. * £ • <35)

Лредлогешый метод решения ет.огокритериааьных задач был использован дг.я исследования эффективности хлопкоочистительного производства, выбора огтккзльного ре;:-и:н кодификации термостабнли-зг.ровагаз'х волокон гхдрззангидратом.

Глава 5 г;осря?е:;а изучения вопросов и.-.тгтас.оиного моделнеовз-» кия. Решение задач оптимизации позволяет выработать стратеги?) уп- • ранления технологическим процессом или производством ?. целом. Однако, hvsho учитывать, что в реальч,:х условиях ггронеи ;;:.етеа факторы подяергени егг'-'зйнкм колебания::. Пизтому возникает задача прогнозирования поведения систем!' в реа™ьч"х условиях, т.е. ирегне-зкрование после дет?:;;! улраЕле1тч->с:сн:<: репекпп. Из всех

метелок имптаыиокнсге ксдэлирот.чглч рассмотрен метод имитационных ехснепииентов на регресс;:о:-:,--'.ых ::лцслях с роалпзат^.еЯ его v.a 2E1Î. Лрсдлеыоны алгсрпт;.-.; чоогроо^ы; хсл'чдозателънос';!'. слу^аГы,-": сел, р-.с::ро деленных рагкоыгрко ыа С 0 ; I) , построение с их по-е.:уч;.!а;ых чисел, распределенных по заданному закону, опреде-л< '-коку г чпкрнчесхсГ. или теоретической функцией распределения, или подчиненных нормально:.^ закону г^слсоделен'-я. ОсоЗо ¡••■сследоЕакы алгсрпт.'к пмлтагцонкьй* зхсгиримлктоз с многомерныи нормальным ргс-• пределонием коррелированных фахторсг. Разработанная меюдхха была испольгована для' анализа осУзсктавкости работы хлспкоочистительннх заводов.

3 предыдущих главах на основании корреляционного и регрессионного анализа были построены модели эффективности и репзна задача олталааацчи с двумя критериями. '.оыно допустить, что в реальных условиях факторы будут колебаться по нормальному закону распределения с математическими, ожиданиями. соответствующими оптимальному •плану и некоторыми средними квадратичееккмн отклонениями (значения средних КЕадратических отклонений определялись так, чтобы реальные отклонения фактэроз не выходили за пределы отклонения оптимального плана от второго по величине обобщенного критерия "хорошего" плана).

Б табл.4 приведены значения факторов и их средних КЕадрати-ческих отклонений, которые являлись исходными данными для имитаци-chîi'x экспериментов. Оптимальные аначенля критериев при этом имели пн.а**знпя: себестоимость I т волокна = I-JI4 р:.б., производительность труда одного работника ПП1 уа = 153,6 тыс.руб.

В результате проведения 256 имитационных экспериментов бьтлк найдены зкпир:гческке распределения критериев Ух и , а так же их сводные характеристики: 4L = 1614,0 , = 4,20 , \'L = 0,26 % к

~ If О, G 2,23 , v, = 1,44 Проведенное имитационное мо-

делирование позволяет спрогнозировать работу хлопксочистптельных прогприятпй, если они будут стремиться цоддоркивагь факторы на урогнях, привеценмлс в табл.4.

3 глаз.? г решен целый рлд практических задач управление-, прс-д-::рилти;г;:и у. технологическими процессами в различных подотраслях ■';<■ ï.cï.v.bHO? и левкой промыллонкооти.

Д.чв цеха верхнего тршео'ауа 4годиф«^*ровака »'отоднкг.

Тчблиич 4

:1пп?„':стг.,.- распределения факторов г.?:* игеледск!:::::: еффе.чтиЕности работы хяопкооч'.гсг'гтельт.'х предприятий

иаэаметгы

Зактогы ------;----

Уделы-г-':! еос I и 2 сортоз хлоп-ха-сырпз. % ?3,51 1,49

Влажность хлопка-сырца, % 9,3 0,47

Засоренность хлопка-сырца, % 3,6 С,С7

Б'.ход хлопка-волокна из хлопка-сырца, ,а 33,15 0,17

Баготсрителько-тганслортнь'е расходы на 1 т волокна, руб. 36,25 10,2

Расходы по лересаботке 1 т волокна, руб. 104,07 10,4

Фондоотдач?, руб. 17,2 1.2

Коэгспциокт интенсивного использования оборудования 1,024 0,028

Коэффициент экстенсивного пе-по.тьэоеакня оборудования 11 об 0,02

Коэффициент сменности 2,59 0,2

калькой расстановки рабочих. Критерий оптимальности расстановки -к?лтси.\.-!зяц!<я выпуска гс'тсзой продукции при минимуме незаверзекно-го производства, т.е. алгоритм расстановки учитывает сопряженность по отдельным переходам. Кроме того, учитывается наличие приоритетных потоков, которые обеспечивается рабочими в первуя очередь.

Исследования фактических гыходоз рабочих по каждому переходу позволили найти эмпирические функции распределения выходов, а исследование производительности рабочих на кзидой операции - найти распределения лроиз?одптельностей, которые подчиняются нормальному закону. Имитационные эксперименты проводились на основании предлог ?.:енной методики, причем имитировалась работа одного года, т.е. 12 периодов по 24 смены. Было установлено, что да?.е рациональная расстановка рабочих не позволяет выполнить план. Рассматривались различные ситуации: увеличение численности рабочая на 20 % при тех же распределениях выходов производительности, уыаныоние ке-гыходов, увеличение производительности. Каждый вариант проверялся

путем имитационного моделирования. Было установлено, что мохно добиться выполнения: плана, есл?: п?тем различных организационных кзропркз"«? снизить tn?fío кок-ходов я псьисить про юг, к? i ;-:г< гт ь з ср-г-дко: и? 4 %, что путей погь-зеник чьглгфлкццик рабо-

чг.-t с те::, чтоб-- ь'.ех п*.'.з/.ть к луч-лкм рабсакинэм цо:,а.

¡■'а оазо щктаиданч'ж .-ксяр.р.-'-хзктог резона задач:' расчета потребности предлриятпя е специгл^с'.-ах дежурной слуиЧт. Установлено, чте для i;ra:t;sami: простоев оборудования оптимальное количество • рабочих декурной слукбп - 3 человека в смену или 12 человек б 4 смены, причем эти рабочие будут занять' исключительно на ликвидации неисправности, оборудования и не будут проводить профилактического обследования оборудования.

Методом имитационного моделирования был проведен анализ, производительности труда бригады свеиного цеха, даны рекомендации по проведения организационных мероприятий с целью повеления производительности и прогнозирование результатов внедрения этих рекомендаций. Производительность рассчитывается по формуле

р = , (зз>

-leю

где Ы - число Еыледгаих работниц;

сс. - средняя производительность труда одной работницы, %; И - норма выработки, тис.2«.; £ - прсизЕодителькость бригады, тыс.шт. На основании исследований работе бригедн за дна месяца были построены эмпирические функции распределения числа нь-дед'лих работниц и средней производительности труда и проведены имитационное эксперименты, имитирующие работу бригады в течение шести месяцев. Было установлено, что план не был выполнен е 11,1 случаев. Анализ показал, что проведением организационных мероприятий ».окно иснл'-счигь случаи, когда птюизЕС.г.ительяость труда был? ниже ICO lo и снизить число невыходов из-зг- (.»КЗ. Сули введены соотг-етст-ву;:::ие коррективу в эмпирические функции распределения. Лровэден-usv "'мктацкошое эксперименты с откорректированными функциями покаja.-и, что число смен, в кэтер-х наблюдалось невыполнение плана снизилось до 6,5

'.'•гптзкионкге эксперимента ог/лн ,-v ov.es.CHi з„:я. грогназирования результатов г.недреная оптимальи-к pe;>;¡::.-o;< технологических .г.зцес-

сов, разработанных на базе плакирования экспериментов. Такие задачи ьшк речону для ичбора оптимального процгсса синтеза еалокнхс-тнх сорбентов и работы пресса по формоза.кие деталей корсет:1ых изделий .

Чроме того было проЕедеко имитационное моделирование технкко-зкснсмичзских показателей. Была исследована зависимость величины накладно: расходов от техгтлко-экономичсских факторов работа обувной фабрики "Скороход" .и исследование влияния основных производственных фактороз на производительность труда на фабрике "Скороход" ■ и обувном объединении ".''асис".

выводи и

1. Яре веденный системннй анализ математические аналитически моделей ч методов их анализа для управления экономическими объектами показал, что в текстильной и легкой проккалонности недостаточно применяется регрессионные модели. Их преимущество по сравнений

с детерминированными моделями состоит в том, что он-/, позволяют исследовать факторы, оказквагкцив опосредованное воздействие на . объект управления. В работе показано, что методы регрессионного анализа применимы для управления как зконсм.пческпму! объектами, так и технологическими процесса:,",!.

2. Под управлением объектом ш понимаем не только принятие управле'гческих решений по целенаправленному воздействия на объект управления, но и прогнозирование последствий от воплощения атих решений в практику. Поставленная таким образом задача управления потребовала последовательного применения собственно катодов статистического анализа, а так ке математического моделирования, оптимизации на моделях и имитационных экспериментов на них.

3. На этапе подготовки.к принятия решения долмен проводиться отбор факторов и критериев. Критерии — это такие показатели системы (объекта), которые характеризует отклик систем? на ''Правлен- ( чеекие воздействия и определяется целями управления, ракто^ - ото такие переменные, от значений которых зависит состояние системы

и которые оказывают ¡влияние на критерии опосредованно. Отбор факторов приследует дге цели: уиэньпенке числа факторов для того, чтобы задача '"ля обозриг/а, и устранение мулътикзллинеарности факторов и отбраетчмнне таких, которые не им.е'от тесной корреляцией-

ной сг.язг. с критериями. Для отбора факторов используется или коррелят.:;';;;;:-'-;!, или д-.хпорепоии'Я :нал::з.

второй .-«тал ан'-лиг/з - о построение математических моделей. 0<л-гиоздна возможность а-ирзкого использования ¡.'.одолей полк-номиал:;;;егс вила для получения зависимостей критериев ст факторов, Не геклк";""де.7Сл возможность использования И. белее сложного вида моделей. ¡'сеользу'тгея. как правило, регрессионные мололи. Разработана и обоснована методика проверки адекватности регрессионных ыоде-4 лей.

5. Построены регрессионные модели эффективности хлопкоочистительного производства, которые использованы для оптимизации деятельности предприятия. Найдены модели показателей зон обслуживания в прядпльно-киточном производстве, которые использованы для выбора нового технологического оборудования.

6. Принятие управленческих реаений опирается на нахождение оптимальных значений критериев и соответствующих значений факторов. •Задача оптимизации в этом случае является нелинейной, целевые функции и левые части ограничений, вообще говоря, являются функциями произвольного вида, и задачи, как правило, являются многокритериальными.

7. Так как модели, которые используется в задачах оптимизации являются регрессионными, то допустимо приближенное решение этих задач. Показано, что наиболее удобным для решения этих задач являете«; ЛЛ.Т -поиск оптимума. Разработан' условия, позволяющие считать решение оптимальным. На реальном примере показано преимущество ЛЯ<с -поиска по сравнении с другими приближенными методами, (методом сканирования и методом Монте-Карло).

3. Рекомендуется метод обобщенного критерия для сведения многокритериальной задачи к компромиссной однокритерилльной. Б качестве такого обобщенного критерия используется обобщенная функция желательности. Использование суккцп:: ы.элателькостк для частных критериев позволяет клеть частное критерии с оппкаковыми шкалами. Реаена задах,а оптимизации эффективности хлопкоочистительного про-кгь-'.-аства, позволившая дать практические рекомендации для органи-.'аынп труда ка предприятии.

Диг объединения частных показателей в обобщенный критерий н"5К0 ¿■читывать весомости частных крит:рмев, характеризующих кк

важность. Отмечет недостатки экспортного опроса идя определения весомостей. Ргвработаи и применен метол, а;ор.чллиаогак:-:оге спрэдс-ле-ния песомостей крктгркев, который позеолгет гибко реагипокать на пз,\ енение ситуации, в ке-орой решается зплача. Зтст метод использован для сравнительного анализа работы предприятий ниточной подотрасли. Найдены формулы и для сцепки дисперсии: обобщенного показателя с учетом нссомостей.

10. Разработана методика проведения имитационных экспериментов на регрессионных м.оделях, г- которых учитывается случайные колебания факторов в реаяькле усдог-хгх производства. При этом г.споль-з,у-этся как эмпирически::, та:: и теоретические зако:-.г* распределения. Особое место отведено случае, когда сакторы подчинен!!' :.а:огс:/еркому нормально: с/ закон.-',' распределения. Имитационные онеггеримекты на моделях з^бектквнсст;: хлопкоочистительного производства позволили спрогнозировать последствия от внедрения в практику рекомендаций, раз работа:;;-:: с. на сензвании рз-лення задачи оптимизации.

11. 3 результате проведенных теоретических иссл-здс-ва'гий установлена последовательность методе,?, приме:».?.««:: при еллтистглсс-ком анализе управляемых объектов:

г»тсглч?Е»*а задач::: выбор кркторизв, априорный выбор о:г-ктэр'ОЕ,

анализ факторез, отсеивание г:екоррел:-:рованнгх с критерием факторов, сюеивание такторои с цэльл исключения мультпкеллннеар-кссти,

установление вида регрессионной подели ил основании цат/, исследования и. проведенного корреляционного или дисперсионного анализа,

определение коэффициентов регрессии,

анализ моделей, проверка значимости коэффициентов регрессии и адекпатпсстк моделей,

постановка задачи оптимизации на построенных моделях: выбор целевых функций и определение ограничений,

решение задачи оптимизации и Енрабстка рекомендаций по управлению объектом, принятие управленческих решений,

прогнозирование последствий реализации принятых ре-лени.":; имитационные эксперименты на моделях.

12. Иоди;г:щирована для реальных условий трикотажного яреглод-ства методика оптимальной расстановки рабочих цеха верхнего т;.::ко-

така. На основании исследования фактических данных найдены эмпирические законы распределения вводов на работу рабочих по воем пнотосеням. Определены сводные характеристики пр01<свод;:тельностей ыа пг.гг.гп«*х переходах технологического процесса и. псоведено прог-косхеогй'й-а репуяьтач-ог ¿непроныл методики оптимальной расстановки раСсчнх ц-:-х?.. Дт!К кск.-:готк-;с: рекомендации пс усовер':;енстБОванию организации труда и сделен прогноз последствий их внедрения.

13. Проведена на основании имитационного моделирования оптн-

1 мкеация численности специалистов декурнои службы исходя ко условия минимизации времени простоев оборудования, требухд;его ремонта. Даны практические рекомендации по организации декурной службы и числу специалистов.

14. Проведен полный анализ влияния различных технико-зкономи-ческих факторов на Еелич:эту накладных расходов на обувном производстве. Даны конкретные рекомендации, которые долеш повлиять на уменьшение накладнта рзеходов и проведено прогнозирование последствий от реализации управленческих решений.

15. Проведен анализ производительности труда на обувных предприятиях. Разработаны рекомендации по усовершенствования организации труда с целью повышения производительности труда. Проведено прогнозирование последствий принятых управленческих решений.

16. Найдены оптимальные параметры заправки пресса для формования корсетных изделий. Имитационным моделированием спрогнозированы отклики пресса на случайные отклонения заправочных параметров от оптимал¿кых.

17. Даны рекомендации по оптимизации процесса синтеза волокнистых сорбентов. Имитационное моделирование позволило провести прогнозирование результатов переноса рекомендаций, полученных в лабораторных условиях на условия реального производства.

13. Разработана методика использования неполкномиальных ураЕ-но:-гй тренда для. прогнозирования показателей на основании анализа временных рядов (рядов динамики). Предложен метод оценки окибки прогноза. Использование неполиномиальных'уравнений тренда необходимо в тех сл.,чаях, когда процесс находится в стадии стабилизации и '.гебуются такие функции для описания тренда, которые имепт асимптот:.;. :/.етсд использовался для прогчозирогакия развития предприятия /.о обобщенному криаерп» механизации работы. Прогелено ирогнозиро-

сапке объемов выпуска химических волокон.

19. ¡За основе разработанных алгоритмов составлен:: и внедрены прогр-чя.н дли 33..; по ьсему комплексу задач статистического анализа. ¡¡рогромыное обеспечение составлено таким образом, чтобя на ка.чдом следуждем этапе решения задали ::е-ппльзовалисъ сеаГ;ль; исходных дапнчх првдыдуцего этапа или требовались их незначительная коррекция.

ДО. Предложенная методика не опирается по какую-нибудь конкретную систему хозяйствования, а т:жт быть использована кок б условиях командно-распределительной, так и з условиях рыночной системы. Изменение системы хозяйствования приведет только к некоторому изменения набора используемых.критериев. При этом расширенна прав предприятии и планировании прензвод-стзз и усиление конкуренции на свободном ринке приведет к увеличения спроса на программное обеспечение управления и прогнозировании деятельности экономических и технологических объектов.

¿1. Решенные частице задачи'управления и прогнозирования позволили сделать практические рекомендации для ряда предприятий легко:*; промышленности.

Ое'щИ'Л экономически;": офгокт от внедрения составил ¿£05,2 тыс. рублей.

Основное содержание диссертации опубликовано:

в монографии "швтодн дисперсионного анализа в текстильных исследованиях". - ¡.¡.: Легкая индустрия, 1977.

В журналах:

"Известия ВУЗов" по разделу "Технология текстильно!; промышленности", 1976, » I, 5; 1576, # 3 ; 1983, >2, о; 1в&», б; Ш;7, .V- I, 1960, б; 1991, » 3; 4, 5 ; 1992, 3.

"Текстильная прэшэшенность", 1977, № 12 ; 1981, -1; 1989, » I.

"Журнал прикладной химии", 19&9, У 7; 1990, Я Ь.

лЬуз с

о

й'Д^Ь ¿СКН.'.-а'Л, ХгУб, 1966. ; ¿аорчкхлс .рудой, 1977, 1579.

В сборниках трудэз лйТЛ!, 1973 - 1591.

Подписано к печати 24.06.92 г. гх>теат бОхб^/Хб. Печать офсетная Уч.-изл.л.1,9. Усп.г.ечл; .1,7?. 2аказ Тираж ТОО экз. Бесплатна Отпечатано на ротапринте 0!;ЛУЛ?П 192020, С.-ПетерЯупг, уд .^зуоьа«! ,26