Метод прогнозирования затрат судостроительного предприятия на стадии проработки контракта тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Раев, Владимир Владимирович
- Место защиты
- Санкт-Петербург
- Год
- 2004
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.05
Автореферат диссертации по теме "Метод прогнозирования затрат судостроительного предприятия на стадии проработки контракта"
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МОРСКОЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
На правах рукописи
Раев Владимир Владимирович
МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАТРАТ СУДОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА СТАДИИ ПРОРАБОТКИ КОНТРАКТА
Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями и комплексами в промышленности)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Санкт-Петербург 2004
Работа выполнена на кафедре Управления судостроительной промышленностью Санкт-Петербургского государственного морского технического университета
Научный руководитель:
Официальные оппоненты:
Ведущая организация:
доктор экономических наук, профессор Алехин М.Ю.
заслуженный деятель науки Российской Федерации, доктор экономических наук, профессор Кантор ЕЛ.
кандидат экономических наук, доцент Горбачев Н.И.
ОАО «Судостроительный завод «Северная верфь»
Защита состоится «.23» (Ш/ЦР/ЬР 2004 г., в часов на
заседании диссертационного совета К212.228.01 Санкт-Петербургского государственного морского технического университета по присуждению ученой степени кандидата экономических наук по адресу: 198262, Санкт-Петербург, Ленинский пр., 101,ауд. & .
Отзыв на автореферат в двух экземплярах с подписями, заверенными гербовой печатью, просим направлять в адрес диссертационного совета.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного морского технического университета.
Автореферат разослан « И» (М^р/^Ш- 2004 г
Ученый секретарь Диссертационного совета, /7}
К.Э.Н., доцент / ¿Л Т.А.Селезнева
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Последние годы развитие мировой судостроительной промышленности находится под влиянием процесса глобализации экономики, результатом которого стало доминирование отдельных государств в постройке судов и кораблей определенного типа, росте международной конкурентной борьбы на судостроительном рынке. В сложившихся условиях отечественные судостроительные предприятия сталкиваются с необходимостью решать взаимосвязанные задачи повышения конкурентоспособности продукции и формирования портфеля заказов исходя из конъюнктуры мирового судостроительного рынка. Обеспечение финансового благополучия предприятия напрямую зависит от способности решать проблему привлечения заказов, так как основным источником инвестиций в развитие предприятия является прибыль.
В процессе формирования производственной программы одними из важнейших стадий являются предконтрактный этап и заключение контракта, во многом определяющие последующую деятельность верфи. На предконтрактном этапе основной задачей предприятия является оценка технической возможности и экономической привлекательности, постройки судна за цену, согласованную с заказчиком. На основании прогноза трудоемкости, себестоимости и продолжительности постройки принимается решение о целесообразности заключения контракта на постройку судна и оценивается риск проекта.
Техническая возможность постройки судна определяется, специализацией предприятия по типам строящихся судов, наличием необходимого технологического оборудования и трудовых ресурсов с требуемой профессиональной структурой и квалификацией.
Экономическая привлекательность постройки определяется контрактной ценой судна, зависящей от конъюнктуры мирового рынка с одной стороны и себестоимости постройки судна с другой. Для заказчика контрактная цена отражает приемлемую спецификацию судна и качество работ, выполняемых предприятием-строителем, а также риски, которым он может подвергнуться. Для предприятия-строителя контрактная цена отражает стоимость собственных работ, закупаемых механизмов, оборудования, материалов с учетом требований международных и национальных нормативных документов, правил классификационного общества и спецификации судна, стоимость контрагентских работ и другие затраты, а также будущую прибыль. При заключении контракта купли-продажи контрактная цена, в большинстве случаев, устанавливается фиксированной, в связи с чем для предприятия-строителя большое значение приобретает возможность
оперативного определения-затрат на этапе проработки предложения заказчика.
Методы прогнозирования затрат на создание новых судов разрабатываются в судостроении на протяжении более четырех десятилетий. В течение этого времени были достигнуты значительные успехи в разработке методов экстраполяции, корреляции и регрессии, аналогии, основывавшихся на массивах исторических данных о технико-конструктивных характеристиках и экономических показателях постройки судов.
Точность прогноза, являющегося функцией от прошлых данных, в значительной степени зависит от инерционности исследуемого процесса, постоянства его параметров, а также от актуальности используемых при прогнозировании информационных данных. В случае если данные условия не соблюдаются, достоверность прогноза является крайне низкой. Это, в частности, стало причиной необходимости актуализации методов прогнозирования себестоимости постройки судов после произошедших в конце XX века изменений в экономике России.
В настоящее время низкая достоверность результатов прогнозирования затрат на постройку судна обусловлена неполнотой и неопределенностью информации, как о технико-конструктивных характеристиках предлагаемого к постройке судна, так и об условиях производства на конкретной верфи. Практически полное отсутствие возможности актуализации массивов информационных данных в соответствии с применяемыми схемами расчетов не позволяет использовать результаты прогнозов для решения задачи оперативной оценки затрат предприятия. В связи с этим разработка подхода, позволяющего решить проблему прогнозирования затрат предприятия-строителя на основании неопределенной исходной информации, актуальна.
Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является поддержка принятия управленческих решений на стадии проработки предложений заказчика путем разработки методических основ прогнозирования затрат предприятия-строителя в условиях неопределенности исходной информации.
Для реализации цели работы потребовалось решить совокупность задач, которая включает:
- анализ конъюнктуры и основных тенденций развития мирового судостроительного рынка, а также перспектив развития отечественного судостроения;
-анализ структуры себестоимости строящихся судов и тенденций структурных изменений;
- анализ основных методов расчета себестоимости постройки судов, их преимуществ и недостатков; определение возможных направлений их совершенствования;
- анализ методологических и философских аспектов математических методов прогнозирования, позволяющих частично учитывать существующую неполноту и неопределенность исходной информации;.
- разработка основных принципов прогнозирования себестоимости постройки судна в условиях неполноты исходной информации и оценка достоверности получаемых результатов.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс управления судостроительным предприятием, рассматриваемый в аспекте принятия управленческих решений на стадии проработки предложений заказчика.
Предметом исследования настоящей диссертационной работы является совокупность методов прогнозирования показателя себестоимости постройки судна и основные направления их совершенствования.
Методы исследования. Общей теоретической и методологической основой исследования послужили работы Р. Г. Коуза, Ф. Найта, Д. Норта, ГЛ. Саймона, посвященные теории фирмы, работы В.Л. Александрова, СП. Логинова, СИ. Логачева, А.Е. Клопова, Р.М. Петухова, Б.М. Смирнова, В.А. Чабровского и др. в области экономики судостроительной промышленности и прогнозирования затрат на создание объектов морской техники, а также работы Л.А. Заде, А.Н. Борисова, Д. Дюбуа, А. Прада, А. Кофмана, Д.И. Шапиро и др. по принятию решений, прогнозированию и моделированию сложных систем в условиях нечеткой исходной информации, нормативные документы и отчетность промышленных предприятий. В исследовании использовались математические методы аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики, что определило необходимость применения математического программного пакета MATLAB, позволяющего осуществлять операции с нечеткими величинами.
Научная новизна исследования. Научная новизна исследования заключается в развитии методологии прогнозирования показателей, во многом определяющих эффективность функционирования судостроительных предприятий.
В диссертации исследованы проблемы процесса принятия решений при формировании портфеля заказов, как одного из основных элементов обеспечения и повышения его экономической устойчивости, что позволило:
1. Обобщить и систематизировать методы принятия решений по оценке будущих экономических результатов производственного
процесса, как объективную составляющую управления реальным процессом товародвижения в судостроении и управления собственно судостроением.
2. Выявить основные закономерности и направления изменения институциональной среды, производственных систем и объекта производства, влияющих на изменение себестоимости (трудоемкости) строящихся судов.
3. Обосновать необходимость изменения принципов подготовки исходной информации для целей прогнозирования в условиях структурной перестройки судостроения.
4. Сформулировать концепцию прогнозирования количественных значений показателей с учетом фактора неопределенности путем определения множества их возможных значений на основании множества возможных значений влияющих факторов.
5. Предложить метод прогнозирования в условиях нечеткой исходной информации на основе создания системы нечеткого логического вывода.
6. Разработать механизм реализации принципа обратной связи в рамках системы нечеткого логического вывода с целью определения приоритетных направлений проведения мероприятий по снижению трудоемкости постройки судов.
Практическая ценность работы состоит в разработке системы, предназначенной для формализации эмпирических знаний в проблемной области, с целью ее использования при принятии решений в процессе управления судостроительным предприятием. Реализация результатов исследования на практике способна обеспечить:
повышение объективности отображения существующих факторных взаимосвязей в проблемной области и обоснованности принимаемых решений на стадии проработки предложений заказчика.
- информационное обеспечение для проведения обоснованной, взвешенной и целенаправленной политики в области снижения затрат на постройку судов.
Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в трех печатных работах, докладывались и были одобрены на 3-й и 4-й Международных конференциях по вопросам судостроительной промышленности МАЯШБ'2001 (Болгария, г. Варна, 04 - 08 июня 2001 г.) и МАЯШБ'2002 (Болгария, г. Варна, 06 - 11 октября 2002 г.) и научно-технической конференции «Кораблестроительное образование и наука - 2003» в Санкт-Петербургском государственном морском техническом университете (Санкт-Петербург, 13 - 15 мая 2003 г.).
Апробация работы. Теоретические положения исследования докладывались на трех научно-технических конференциях. Разработанная методика была использована на судостроительных предприятиях, что подтверждено актами внедрения.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Общий объем диссертации составляет 160 страниц текста, включая 33 рисунка и 15 таблиц. Список литературы включает 97 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.
Во введении обоснована актуальность исследуемой проблемы в современных условиях деятельности предприятий судостроительной промышленности, сформулированы цели и задачи, защищаемые положения, научная новизна и практическая значимость исследования.
В первой главе анализируется состояние мирового и отечественного судостроения и перспективы развития судостроительной промышленности в условиях роста конкурентной борьбы на мировом рынке.
Последние десятилетия развитие мировой судостроительной промышленности характеризуются концентрацией производства судов и кораблей определенных типов в ряде регионов мира. Результатом данного процесса является доминирование отдельных государств в постройке судов определенного типа, рост международной конкурентной борьбы на судостроительном рынке. В условиях острой конкурентной борьбы, вызванной значительным превышением производственных мощностей над платежеспособным спросом, российская судостроительная промышленность сталкивается с новой для себя проблемой формирования портфеля заказов исходя из конъюнктуры мирового рынка.
В настоящее время объем мирового рынка судостроительной продукции оценивается примерно в 70 - 80 миллиардов долларов США в год при ежегодном строительстве 1000 - 1200 судов. Основными факторами, определяющими потребность рынка морских транспортных судов, являются объемы перевозок грузов морем и срок эксплуатации судов. Статистические данные свидетельствуют о наличии тенденции к росту объемов морских грузоперевозок, а также значительном старении мирового транспортного флота - суда, находящиеся в эксплуатации более 20 лет, составляют 30% по дедвейту и 40% по количеству в мировом транспортном флоте.
Несмотря на наличие благоприятных тенденций ситуация в мировом судостроении в последние годы осложняется быстрым ростом производственного потенциала мирового судостроения, значительно превышающим реально ожидаемые заказы судовладельцев. Зарубежные
судостроительные предприятия в сложившихся условиях пытаются сохранить свое место на мировом рынке за счет развития, новых технологий, специализации в постройке сложных судов, достижения высокого качества продукции и сокращения затрат.
Для-российского судостроения наибольший интерес представляет В11угренний рынок гражданских судов, характеризующийся высоким спросом на новые суда вследствие несоответствия потребности в морских перевозках России, оцениваемой- в 210 миллионов тонн ежегодно, составу транспортного флота, провозная способность которого составляет около 100 миллионов тонн. Состояние российского транспортного флота неудовлетворительное - его средний возраст достиг 21 года, а объемы строительства гражданских судов не обеспечивают восполнения естественного старения. Эффективность старого флота крайне низка, прежде всего, из-за увеличения его эксплуатационных расходов и необходимости проведения длительных и дорогостоящих ремонтов, в результате чего наблюдается интенсивное списание транспортных судов. Общий тоннаж морского транспортного флота, контролируемого Россией, на начало 2003 года составил 11 943,6 тысяч тонн дедвейта (1117 судов). Для решения задачи удовлетворения потребностей морского флота в транспортных судах ФЦП «Модернизация транспортной системы России (2002 - 2010 годы)» предусматривается построить 249 морских транспортных судов общим дедвейтом 7,63 миллиона тонн.
Несмотря на высокую потребность в судах, загрузка отечественных верфей недостаточна — заказы, в большинстве случаев, имеют единичный характер, что связано с низкой конкурентоспособностью продукции, основными причинами которой являются:
- отставание в техническом развитии, организации производства и управлении;
- несовершенство системы налогообложения, высокие таможенные пошлины на импортные материалы и оборудование, дорогие кредиты.
В результате отечественные судостроители уступают внутренний рынок зарубежным конкурентам - за последнее десятилетие доля заказов российских судовладельцев на отечественных верфях не превышала 17,5% по дедвейту, а в последние годы составляет около 5% от дедвейта всех построенных судов.
Проблемы повышения конкурентоспособности продукции за счет совершенствования организации и технологии постройки судов и формирования портфеля заказов тесно взаимосвязаны. Обеспечение конкурентоспособности продукции напрямую зависит от способности предприятия решать проблему привлечения заказов, так как основным источником инвестиций в развитие предприятия является прибыль и
возможности обеспечить эффективную постройку судна. Известно, что предприятие получает тем больше прибыли, чем больше оно производит добавленной стоимости, определяемой разницей между стоимостью проданного продукта и стоимостью материалов, использованных для его производства. Ориентировочная структура добавленной стоимости в отечественном судостроении представлена на рис. 1.
Прибыль Специальные
отчисления на социальное страхование
29%
Рис. 1. Структура величины добавленной стоимости в судостроении.
Практика заключения контрактов купли-продажи в большинстве случаев предусматривает установление фиксированной контрактной цены судна, в связи с чем для предприятия-строителя большое значение приобретает возможность оперативного определения затрат на этапе проработки предложений заказчика.
Практическая реализация процесса прогнозирования затрат на постройку судна в настоящее время обычно сталкивается со значительными трудностями. Методы прогнозирования затрат на создание новых судов разрабатываются в судостроении уже более четырех десятилетий. За это время были достигнуты значительные успехи, в частности, в разработке статистических методов прогнозирования фактографического класса. Их применение обусловлено характерными особенностями формирования и изменения показателя себестоимости постройки судна, важнейшая из которых -инерционность, что позволяет установить тенденцию развития объекта прогнозирования. Наличие данной особенности обуславливается конструктивной сложностью судна и масштабностью производства.
В настоящее время на практике наиболее широко используются методы прогнозирования, разработанные специалистами ЦНИИМФ1 и ЦНИИТС.2
Метод ЦНИИМФ основывается на определении зависимости стоимости судна от его основных технических параметров: типа и главных размерений, мощности главной и вспомогательной энергетических установок, массы судна порожнем, и других конструктивных элементов, на основании информации о судах-аналогах. Расчет стоимости нового судна осуществляется путем использования полученных зависимостей и стоимости судна-аналога, и производится в сопоставимых ценах. Определение затрат на постройку судна осуществляется в рамках расчета его стоимости на основании данных о процентном распределении затрат по статьям нагрузки масс. По оценкам специалистов, использование данного метода наиболее оправдано при решении задачи сравнения относительной стоимости однотипных судов с различными технико-конструктивными характеристиками, где он обеспечивает высокую точность и обоснованность расчетов. При использовании метода для прогнозирования затрат на постройку судна отклонения фактических величин от прогнозируемых составляют от 5% до 40% и более.
Метод прогнозирования затрат, разработанный группой специалистов ЦНИИТС, предполагает в качестве исходной информации использование данных о типе судна и его дедвейте. Прогнозирование затрат осуществляется на основании базы данных нормативно-справочной информации по каждому типу судна, отражающей количественные взаимосвязи между себестоимостью постройки судна, его технико-конструктивными характеристиками и производственными условиями, а также уточнении затрат с использованием информации о судне-аналоге. В методе ЦНИИТС реализован подход, при котором определяется область возможных значений предстоящее затрат, с определенной вероятностью содержащая их будущее фактическое значение. На практике ошибки в определении затрат с использованием данного метода составляют около 30%.
Очевидно, что достоверность результатов прогноза, являющегося функцией от прошлых данных, в значительной степени зависит от инерционности исследуемого процесса и информационного обеспечения метода прогнозирования. Таким образом, наличие отклонений в результатах прогноза с применением рассмотренных методов, является
1 А.Ф. Иконников. Определение стоимости морских судов с учетом новых технических требований. Судостроение, №2,2000 г.
1 А.А. Исаев, Ю.И. Поляков, А.И. Руднев. Обоснование стоимости постройки судов.
Судостроение, №4,2003 г.
следствием:
- влияния научно-технического прогресса в отрасли, что может проявляться как в нарушении инерционности развития объекта прогнозирования, так и в моральном старении исходной статистической базы;
недостаточного обеспечения расчетов актуальными информационными материалами;
В результате существующая схема расчетов становится неадекватной, так как происходит изменение соотношений между степенью влияния различных факторов на себестоимость постройки судна. Происходящие изменения приводят к увеличению отклонений между прогнозируемым и фактическим значениями в абсолютных величинах. Так, в период 1970-80-х гг. результаты применения корреляционно-регрессионного метода прогнозирования при определении трудоемкости постройки судна характеризовались средним значением отклонений около 9% и наибольшим значением около 20% (рис. 2.1. - 2.3.), а в 1990-е годы отклонения достигали в среднем уже более 29% (рис. 2.4.).
Рис. 2.4. Сравнение фактической и прогнозируемой трудоемкости постройки судна проекта В в период середины — конца 1990-х гг.
Принятие решений при условии возможности столь значительных погрешностей в прогнозе и существующей структуре себестоимости продукции судостроительного предприятия (рис. 3.) и структуре создаваемой им добавленной стоимости (рис. 1.) является крайне рискованным, так как может негативно отразиться на эффективности функционирования и экономической устойчивости предприятия. Возможное увеличение трудоемкости постройки судна, влекущее за собой рост оплаты труда значительно превысит предполагаемую прибыль от постройки судна.
Таблица 1. Сопоставление прогнозируемой (с использованием метода ЦНИИ ТС) и фактической себестоимости постройки серийно
Наименование статей Прогнозируемая себестоимость, условные единицы Фактическая себестоимость, условные единицы Отклонение относительно прогнозируемого значения
абсолютное значение, условные единицы относительное значение, %
Сырье и материалы 27,20 27,51 0,31 1,14
Покупные комплектующие изделия, полуфабрикаты 4,25 6,25 2,00 47,05
Контрагентские поставки и работы, в том числе 48,44 43,15 -5,29 -10,93
Специальные расходы 3,54 11,48 7,94 224,71
Основная и дополнительная заработная плата производственных рабочих 3,28 9,59 6,57 200,30
Отчисления на социальное страхование 1,28 3,75 2,47 192,72
Расходы на содержание и эксплуатацию оборудования. (РСЭО) 4,16 10,52 6,36 152,55
Цеховые накладные расходы 4,77 7,80 3,03 63,44
Общезаводские расходы 3,08 0,64 -2,44 -78,91
Полная себестоимость 100,00 120,98 20,98 20,98
Использование неадекватных методов прогнозирования и, соответственно, получение недостоверных прогнозов о необходимых затратах труда и ресурсов на постройку судна, может стать причиной целого ряда проблем для судостроительного предприятия, в частности:
- ухудшение экономических показателей работы предприятия -строителя вследствие нарушения плана производственной программы;
необходимость поиска дополнительных источников финансирования вследствие ошибочной оценки величины требуемых инвестиций;
- выплата штрафных санкций или расторжение контракта со стороны заказчика вследствие увеличения продолжительности строительства судна, что является несоблюдением условий контракта.
Причиной роста отклонений явилось моральное старение исходной статистической базы вследствие произошедших изменений в экономике России, нарушение систематической деятельности по актуализации информационных массивов, а также влияния научно-технического прогресса в отрасли. В наибольшей степени это отразилось на достоверности прогнозирования затрат предприятия-строителя, в связи с невозможностью отражать происходящие изменения в рамках существующих методов прогнозирования в силу неполноты исходной информации, а также сложностей, связанных с ее актуализацией. Информациошгое обеспечение расчетов прогнозируемых затрат на материалы и комплектующее оборудование характеризуется большей полнотой и определенностью, что позволяет достигать более высокой достоверности прогнозов (таблица 1).
Происходящие изменения отразились также и на характеристике инерционности развития объекта прогнозирования. Так, рост трудоемкости постройки судов в абсолютных величинах выразился в смещении кривых снижения трудоемкости по мере роста порядкового номера судна, построенных в относительных величинах, вдоль оси ординат, при сохранении общей тенденции изменения (рис. 4.).
Рассмотренные проблемы прогнозирования затрат позволяют сформулировать основные требования, которым должен удовлетворять метод расчета себестоимости, адекватный существующим условиям деятельности судостроительных предприятий:
наличие теоретической базы определения показателя себестоимости;
- наличие информационной базы, удовлетворяющей условиям полного обеспечения расчетов в соответствии с используемым в схеме расчета математическим аппаратом;
- наличие регламентированной области рационального применения метода в расчетах, обусловленной допустимой точностью результатов;
- использование в схеме расчета математического аппарата, удовлетворяющего следующим условиям: использование максимального объема значимой для решения информации, в том числе и нечеткой; максимально простая процедура получения информации; возможность осуществлять быстрые компьютерные расчеты,
возможность учитывать как можно большее число сценариев развития ситуации.
0 1 2 3 4 5 6 7
Порядковый номер судна в серии
■ Относительная трудоемкость постройки в начале 1990-х гг ♦ Относительная трудоемкость постройки в конце 1990-х гг
Рис. 4. Сравнение относительной трудоемкости постройки серии судов прое В.
Методы, используемые для решения данной проблемы в настоящее время, имеют достаточно ограииченную область применения, определяемую наличием массивов достоверных информационных данных для целей прогнозирования, а возможности их совершенствования сталкиваются с существенными трудностями, в связи с чем разработка подхода, позволяющего решить задачу прогнозирования затрат в условиях неопределенной исходной информации, актуальна.
Во второй главе рассматриваются основные подходы к решению задач управления в условиях неопределенности, а также существующие методы прогнозирования в условиях нечеткой исходной информации.
Проблемы иеопределетюсти в задачах управления являются предметом исследования экономистов вот уже более семидесяти лет. Впервые эта проблема была поднята Ф. Найтом в работе «Риск, неопределенность и прибыль», где он пришел к выводу, что именно наличие неопределенности является причиной существования предприятий. Неопределенность в задачах принятия решений не только объективна, но также и неустранима - одной из основных причин неопределенности является само наличие человека в системе управления.
Первым в истории способом учета неопределенности было использование вероятностей. Успешное применение вероятностных методов в статистике при исследовании демографических процессов
сделало методы теории вероятностей широко распространенными -фактически, использование вероятностей- при учете случайности, неопределенности и ожидаемости событий приобрело эксклюзивный характер. В середине XIX века в академической науке начали появляться работы, в которых вполне обоснованно доказывалось, что применение классических вероятностей в анализе является некорректным в случае, если не существует статистической однородности исследуемых событий. Реакцией на эти замечания стали работы Сэвиджа, Пойа, Кайберга и других, в которых обосновывалось введение неклассических вероятностей, выражающих познавательную активность человека, исследующего- случайные процессы или вынужденного принимать решения в условиях дефицита информации -аксиологических (субъективных) вероятностей.
Реакцией на возникшую проблему стал также интерес к минимаксным подходам и возникновение теории нечетких подмножеств (множеств). В минимаксных подходах из всего поля допустимых сценариев выбирают два, при которых эффект принимает последовательно максимальное или минимальное значение. При этом лицу, принимающему решения, ставится в обязанность отреагировать на ситуацию таким образом, чтобы добиться наилучших результатов в наихудших условиях. Оппоненты минимаксных подходов считают, что ожидаемость наихудших сценариев может оказаться крайне низкой, и настройка системы принятия решений на наихудший исход, скорее всего приведет к неоправданно высоким затратам и созданию необоснованно высоких уровней резервов.
Основы теории нечетких подмножеств (множеств) были заложены в работах профессора из Университета Беркли Лофти Заде, первоначальным замыслом которого было построение функционального соответствия между нечеткими лингвистическими описаниями («высокий», «теплый», «тяжелый») и специальными функциями, выражающими степень принадлежности значений измеряемых параметров (длины, температуры, веса) упомянутым нечетким описаниям. Наибольшее практическое применение теория нечетких множеств нашла в системах нечеткого вывода, реализующих процесс получения нечетких заключений на основе нечетких условий. Как показывает практика, системы нечеткого вывода являются адекватным средством формализации экспертных знаний и позволяют решать задачи автоматического управления, классификации данных, распознавания образов, принятия решений, машинного обучения и многие другие.
Проведенный анализ адекватности использования рассмотренных математических аппаратов для решения проблемы определения затрат
предприятия-строителя в условиях неопределенной исходной информации позволил сделать следующие основные заключения:
- существенным преимуществом вероятностно-статистических методов является значительный опыт их использования. К основному недостатку следует отнести тот факт, что основой их применения являются характеристики массовости и повторяемости исследуемых явлений, которые в рамках рассматриваемой проблемы являются скорее исключением. По этой причине отсутствует возможность формирования массива достоверной статистической информации для строгого применения вероятностных моделей. Такая же проблема возникает и при использовании субъективных вероятностей, так как оценки значений некоторой величины экспертом основаны па его собственных предпочтениях, и могут быть искажены его ожиданиями или пристрастиями.
- применение интервальных методов дает граничные значения состояния объекта. Такой вид оценки неудобеп ввиду допустимости равной степени возможности значений состояния объекта в пределах интервала, что уменьшает ценность полученных результатов.
- использование теории нечетких множеств основывается на оперировании функциями принадлежности, что обеспечивает удобство в расчете и высокую степень обоснованности, поскольку в нечетко-множественный расчет попадают все возможные сценарии развития событий. Результаты расчета могут быть представлены как в виде нечетких множеств, так и в виде точечной (четкой) оценки с использованием специальной процедуры нахождения не нечеткого значения.
- применение какого-либо конкретного математического аппарата для принятия решений в условиях неопределенности адекватно отражает в модели лишь отдельные виды данных и приводит к безвозвратной потере информации других типов, в то время как аппарат теории нечетких множеств позволяет учитывать всю существующую информацию (статистическую, вероятностную, интервальную, детерминированную) об объекте прогнозирования.
Теоретическим исследованиям и вопросам практического применения теории нечетких множеств посвящено значительное число основополагающих работ таких авторов, как Л.А. Заде, А.Н. Аверкин, А.Н. Борисов, Д. Дюбуа, А. Прад, А. Кофман и многих других.
Среди основных понятий теории нечетких множеств и нечеткой логики, используемых для решения поставленной задачи, необходимо рассмотреть: нечеткое множество, функцию принадлежности, лингвистическую переменную, нечеткую величину.
Нечеткое множество представляет собой совокупность элементов произвольной' природы, относительно которых нельзя с полной уверенностью утверждать - принадлежит тот или иной элемент данному множеству или нет. Формально нечеткое множество А определяется совокупностью упорядоченных пар в г (х, Цл(х)), где х является элементом некоторого-универсального множества X, а Цд - функция принадлежности, которая ставит в соответствие каждому элементу хбХ, некоторое действительное число из интервала
характеризующее степень принадлежности элемента х нечеткому множеству А, и записывается в виде
0)
Нечеткие множества задаются двумя основными способами: а) в виде списка с явным перечислением всех элементов нечеткого множества и соответствующих им значений функции принадлежности; б) аналитически в форме математического выражения для соответствующей функции принадлежности или графически в форме некоторой кривой.
Понятие нечеткого множества допускает различные уточнения, которые можно использовать для более адекватного отражения природы неопределенности, одним из которых является понятие лингвистической переменной, определяемой кортежем: где:
N - наименование лингвистической переменной; Т - базовое терм-множество лингвистической переменной (множество ее значений), каждое из которых представляет собой наименование отдельной нечеткой переменной а;
X - область определения (универсум) нечетких переменных, которые входят в определение лингвистической переменной N
G - процедура образования из множества Т новых, осмысленных в рассматриваемом контексте значений для данной лингвистической перемегаюй с помощью логических связок "И", "ИЛИ" и модификаторов "ОЧЕНЬ", "НЕ", "СЛЕГКА" и других;
М • - процедура, позволяющая поставить в соответствие каждому новому значению данной лингвистической переменной, получаемому с помощью процедуры G, некоторое осмысленное содержание посредством формирования соответствующего нечеткого множества.
Нечеткой величиной называется произвольное нечеткое множество, заданное на множестве действительных чисел. Практический интерес представляет конкретизация нечеткой величины в форме нечетких чисел
А = {х,Ца(Х)}
и интервалов, аспекты применения которых подробно рассматриваются в ряде работ, посвященных вопросам теории нечетких множеств3.
Система нечеткого вывода (рис. 5.) предназначена для реализации процесса получения нечетких заключений с использованием нечетких правил продукций, в которых условия и заключения формулируются в форме нечетких высказываний относительно значений тех или иных лингвистических переменных. База правил нечетких продукций, предназначенная для формального представления эмпирических знаний в проблемной области, занимает центральное место в процедуре нечеткого вывода. Под нечеткой продукцией понимается выражение вида
(О: С?; Р; А => В; Б; Б; N
Где (¡) - имя нечеткой продукции; - сфера применения нечеткой продукции; Р - условие применимости ядра нечеткой продукции; А—»В -ядро нечеткой продукции, где А - условие ядра; В - заключение ядра; •-» - знак логического следования заключения В из условия А; 8 - метод определения количественного значения степени истинности заключения ядра; Б - коэффициент определенности нечеткой продукции; N -постусловия продукции.
Использование систем нечеткого вывода позволяет адекватно решать задачи, в которых определение зависимостей между входными и выходными переменными модели системы в аналитическом виде не представляется возможным либо по причине недостатка информации, либо сложности учета многообразия влияющих факторов -экстраполяции (интерполяции) функциональных зависимостей, прогнозирования, интеллектуального анализа данных.
3 Кофман Л, Хил Ллуха X, Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск, 1992 г
Рис. 5. Система нечеткого логического вывода.
Третья глава посвящена разработке метода прогнозирования себестоимости постройки судна с использованием аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики.
Предлагаемый метод является развитием метода прогнозирования затрат, разработанного группой специалистов ЦНИИТС. Как уже отмечалось, наиболее приемлемым для решения поставленной задачи является метод прогнозирования, позволяющий установить тенденцию развития объекта прогнозирования, на основании которой определить характер формирования системы в будущем. Использование вероятностно-статистических методов в данном случае неадекватно в силу низкой обоснованности результатов прогноза вследствие недостаточного информационного обеспечения, а также ряда проблем теоретического характера, связанных с вопросом о применимости данных методов в исследовании явлений, не являющихся массовыми и
однородными. Таким образом, адекватное решение поставленной задачи может быть получено с использованием аппарата теории нечетких множеств.
Определение затрат предприятия-строителя основывается на прогнозировании значения трудоемкости постройки судна, реализуемого в рамках системы нечеткого логического вывода, что обусловлено:
- недостатком информации для построения аналитической зависимости;
- необходимостью учета при прогнозировании ряда качественных факторов, отражающих технико-экономические условия производства.
Реализация метода прогнозирования затрат предприятия-строителя на постройку судна состоит из ряда этапов, первым и основным из которых является формирование базы правил нечетких продукций. Она отражает эмпирические знания о зависимости удельной трудоемкости постройки судна заданного класса от входных переменных. В качестве входных переменных в работе были приняты следующие характеристики: водоизмещение судна порожнем, технический уровень производства, организационный уровень производства, конструктивная сложность судна и конъюнктура рынка труда. Причиной выбора именно этих характеристик послужил тот факт, что значение трудоемкости постройки судна зависит от его технико-конструктивных характеристик, а также технико-экономических условий производства: специализации завода, технологии постройки, организации производства, системы управления производством, профессиональным составом и квалификацией трудового персонала и др. Как показывает анализ учет данных характеристик осуществлялся во всех методов прогнозирования себестоимости постройки судна.
База правил для определенного типа судна для рассмотренного набора входных переменных может быть представлена, например, следующей совокупностью правил:
Правило 1: ЕСЛИ «масса порожнем небольшая» И «технический уровень высокий» И «организационный уровень высокий» И «конструктивная сложность низкая» И «конъюнктурарынка труда благоприятная» ТО «удельная трудоемкость низкая» Правило N ЕСЛИ «масса порожнем небольшая» И «технический уровень низкий» И «организационный уровень низкий» И «конструктивная сложность высокая» И «конъюнктура рынка труда неблагоприятная» ТО «удельная трудоемкость высокая»
Следующим этапом является установление соответствия между численным значением отдельной переменной, например, «технический уровень производства», и значением функции принадлежности
соответствующего ей терма лингвистическом переменной, носящее название фаззификация. Пример данного процесса для трех нечетких высказываний: «низкий технический уровень», «средний технический уровень» и «высокий технический уровень» лингвистической переменной «технический уровень производства», при условии, что современный технический уровень предприятия - строителя оценен экспертами значением 0,6 из общего интервала возможных значений [0,1], графически представлен на рис. 6. Фаззификация первого нечеткого высказывания дает в результате число 0, которое означает его степень истинности и получается подстановкой значения технического уровня 0,6 в качестве аргумента функции принадлежности терма «низкий технический уровень». Фаззификация второго и третьего нечетких высказываний осуществляются аналогично и дают в результате значения 0,82 и 0,07 соответственно.
Последующие этапы связаны непосредственно с реализацией расчетной части метода. Первым из них является определение степени истинности нечетких высказываний (подусловий) для каждого из правил, входящих в базу, или агрегирование. Рассмотрим данный процесс для нечетких высказываний «средняя масса судна порожнем» и «средний технический уровень производства» при известных значениях массы порожнем - 16 000 тонн и техническом уровне производства -0,8. Агрегирование данного нечеткого высказывания производится с использованием оператора нечеткой конъюнкции (рис. 7, правило 1) и составляет в результате число 0,3 которое означает его степень истинности и находится как минимальное из возможных значений.
Следующий • шаг заключается в определении степени истинности каждого из подзаключений правил нечетких продукций, или активизации. Для рассмотренного выше примера (рис. 7., правило 1, п.1.) результатом агрегирования является число 0,3, которое определяется как наименьшее из степеней истинности подусловий и функции принадлежности терма выходной переменной (рис. 7., правило 1.П.2.).
Одной из основных процедур нечеткого вывода является объединение степеней истинности подзаключений, или аккумуляция подзаключений, цель которой - получение функции принадлежности выходной переменной. Процесс объединения степеней истинности заключений для двух нечетких множеств, полученных в результате процесса активизации для выходной лингвистической переменной «удельная трудоемкость постройки судна» в системе нечеткого вывода, состоящей из двух правил нечетких продукций:
Правило 1: ЕСЛИ «масса порожнем средняя» и «технический уровень
низкий» ТО «удельная трудоемкость выше средней» Правило 2: ЕСЛИ «масса порожнем средняя» и «технический уровень высокий» ТО «удельная трудоемкость низке средней»
при известных значениях входных лингвистических переменных представлен на рис. 7. п.З.
Заключительная процедура нечеткого вывода - дефаззификация -обусловлена применением в существующей практике экономических расчетов четких чисел, и служит для получения обычного количественного значения выходной переменной на основании результатов аккумуляции всех выходных лингвистических переменных (рис. 7, п.4). Для ее реализации обычно используются метод центра тяжести или метод центра площади.
Результатом применения предложенной системы нечеткого вывода является прогнозируемое значение удельной трудоемкости постройки серийно освоенного судна с учетом условий производства на конкретном предприятии-строителе, определенных в виде лингвистических оценок. Переход от удельной трудоемкости судна к общей трудоемкости осуществляется путем перемножения полученного прогнозируемого значения на массу порожнем. Расчет трудоемкости постройки серии судов осуществляется на основании данных об общей тенденции изменения трудоемкости постройки по мере роста порядкового номера судна. Сравнение полученных результатов расчета с фактическими данными о трудоемкости постройки серии судов и результатами прогноза, полученного с использованием метода ЦНИИТС, представлены на рис. 8.
Расчет прогнозируемого значения полной себестоимости постройки серийно освоенного судна на основании информации о прогнозируемом значении трудоемкости постройки и его технико-конструктивных характеристиках, осуществляется в соответствии с алгоритмом, разработанным группой специалистов ЦНИИТС. Основным и единственным отличием выполнения расчета полной себестоимости является представление элементов себестоимости в виде нечетких чисел.
Величина отклонений полученной с использованием предлагаемого метода совокупности возможных значений себестоимости от фактического значения находится в пределах 12% - 18%. На данном этапе выполнения расчетов полученные отклонения значительно ниже отклонений, получаемых при использовании существующих методов прогнозирования. Сравнительные результаты прогнозируемого значения себестоимости постройки серийно освоенного судна и фактического значения представлены в таблице 2.
Таблица 2. Сравнение фактического и прогнозируемого значений себестоимости постройки судна проекта В, условные единицы._
Наименование статей Фактическое значение себестоимости Прогнозируемое значение себестоимости
максимальное наиболее возможное
Сырье и материалы 22,7 22,48 21,45
Покупные комплектующие изделия, полуфабрикаты 5,1 5,05 4,82
Контрагентские поставки и 35,7 35,34 33,74
Специальные расходы 9,5 9,40 8,98
Основная и дополнительная заработная плата производственных рабочих 8,1 8,02 7,65
Отчисления на социальное страхование 3,1 3,07 2,93
РСЭО 8,7 8,62 8,22
Цеховые накладные расходы 6,5 6,43 6,14
Общезаводские расходы 0,6 0,59 0,57
Полная себестоимость 100 99,0 94,5
В четвертой главе рассмотрены, возможности практического использования предлагаемого метода определения себестоимости.
Результатом работы является база нечетких правил, формализующая совокупность эмпирических знаний- в проблемной области: и отображающая существующие зависимости между показателем удельной трудоемкости постройки судна и его технико-конструктивными характеристиками и условиями производства. Для выявления существующих зависимостей может быть использован либо математический аппарат теории нечетких множеств, либо математический аппарат нейронных сетей.
Использование предлагаемого подхода позволяет решать ряд практических задач:
определение обоснованного прогнозируемого значения себестоимости постройки судна (серии судов) в процессе принятия решений на стадии проработки предложений заказчика. Обоснованность прогноза обеспечивается использованием в процессе прогнозирования всей релевантной информации, что позволяет повысить обоснованность принимаемых управленческих решений.
- корректировка массива информационных данных метода в ходе процесса, прогнозирования, что обеспечивает его соответствие изменяющимся под влиянием научно-технического прогресса условиям производства и проектирования.
- определение приоритетных направлений проведения мероприятий по сиижепиго трудоемкости постройки судов путем определения тенденций изменения трудоемкости под влиянием изменения условий производства, учитываемых в базе нечетких правил.
К недостаткам предлагаемого метода необходимо отнести специфику, связанную с оперированием нечеткими величинами, что во многом изменяет методы принятия решения: меняется как принцип представления исходных данных и параметров модели, так и понятие решения задачи.
Очевидно, что решение рассматриваемой проблемы состоит в сравнении нечеткой оценки прогнозируемой себестоимости постройки судна и предполагаемой контрактной цены, и выглядит следующим образом:
(3)
где Р - критерий (контрактная цена судна), РС - прогнозируемая себестоимость постройки судна.
м[р,-)(РС) = 5иРмкРС
Полученное нечеткое множество точно характеризует взаимное расположение нечеткой и четкой величин и позволяет количественно оценить возможность достижения положительного (отрицательного) Экономического результата постройки судна с учетом существующих условий или их прогнозируемых изменений. Использование при сравнении четкого (дефаззифицированного) прогнозируемого значения себестоимости уменьшает ценность полученных результатов.
Еще одним из недостатков метода является условие наличия информации о проблемной области, представляющей собой как предшествующий опыт, так и современные данные, и полно отражающей исследуемые зависимости, для формирования базы правил. В случае высокой неопределенности исходной информации или ее недостатка диапазон возможных результатов прогнозирования будет слишком велик для целей практического использования.
Среди перспективных направлений использования нечетких методов, и, в частности, предлагаемого метода, в прогнозировании и анализе производственной деятельности является их применение в качестве инструмента поддержки принятия, решений совместно С-внедрением в процесс управления концепции контролинга.
Внедрение контролинга на предприятии связано с необходимостью широкого использования информационных систем поддержки и принятия решений, при этом одним из наиболее важных требований, предъявляемым к современным информационным системам является предоставление аналитических возможностей. Как показывают исследования, применение адекватных математических методов и использование систем искусственного интеллекта позволяет решить данную задачу. Одним из наиболее эффективных подходов к ее решению считается использование аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ
1. В диссертации анализируются существующие методы прогнозирования некоторых экономических результатов продолжительного производственного процесса, являющиеся объективной, составляющей процесса принятия управленческих решений в судостроении.
2. Проанализированы методы осуществления транзакционных действий, связанных с формированием портфеля заказов. Установлена решающая значимость таких показателей, как сроки постройки и себестоимость постройки, на эффективную организацию производства и финансовые результаты проекта.
3. Установлена неадекватность принимаемых системой управления судостроительным производством прогнозных оценок и фактических результатов.
4. Констатировано, что в условиях структурной перестройки судостроения часть информации, традиционно использовавшейся для целей прогнозирования трудоемкости (себестоимости), потеряла свою актуальность. Обоснована необходимость изменения принципов подготовки исходной информации для целей прогнозирования и использования адекватных им нечетких методов прогнозирования.
5. Предложен метод прогнозирования затрат в условиях нечеткой исходной информации на основе нечеткого логического вывода, использование которого позволяет решать ряд практических задач:
определение обоснованного прогнозируемого значения себестоимости постройки судна и повышение обоснованности принимаемых управленческих решений.
обеспечение его актуальности изменяющимся условиям производства и проектирования путем корректировки массива информационных данных в процессе прогнозирования.
- возможность определения приоритетных направлений проведения мероприятий по снижению трудоемкости постройки судов.
По теме диссертации опубликованы следующие печатные работы:
1. Alekhin M.Yu., Rayev V.V. "Information technologies as a structure-forming factor". // Proceedings of the Third International Conference of Marine Industry MARIND'2001, Varna, Bulgaria, 2001, vol. 2. p. 155-158.
2. Alekhin M.YU., Rayev V.V. "Application of the fuzzy set theory in the innovation projects modeling". // Proceedings ofthe Fourth International Conference of Marine Industry MARIND'2002, Varna, Bulgaria, 2002, vol. 2. p. 39-41.
3. Алехин М.Ю., Раев. В.В. "Применение аппарата теории нечетких множеств в расчете себестоимости проектируемых судов"// Материалы региональной научно-технической конференции «Кораблестроительное образование и наука - 2003», том 3, СПбГМТУ, г. Санкт-Петербург, 2003 г.
ИЦСПбГМТУ Зак. 2571. Тир. 100. 1,5 печ. листа
* -5095
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Раев, Владимир Владимирович
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ СУДОСТРОИТЕЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
1.1. Обзор мирового рынка судостроения
1.2. Современное состояние и перспективы отечественного судостроения
1.3. Прогнозирование затрат на создание объектов морской техники.
1.3.1. Анализ особенностей себестоимости постройки судов как объекта прогнозирования.
1.3.2. Анализ строения и основных особенностей методов прогнозирования себестоимости.
1.3.3. Анализ существующих методов прогнозирования себестоимости судов.
1.4. Анализ перспектив использования различных методов прогнозирования себестоимости и возможности их совершенствования.
1.5. Выводы.
ГЛАВА 2. ТЕОРИЯ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ И ЕЕ
ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
2.1. Концепция неопределенности.
2.2. Виды неопределенности задач принятия решений.
2.3. Методы учета неопределенности в процессе принятия решений.
2.4. Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики.
2.4.1. Нечеткое множество и его основные характеристики.
2.4.2. Функции принадлежности: основные типы и методы построения.
2.4.3. Лингвистическая переменная. Нечеткие величины, числа и интервалы.
2.5. Основы нечеткой логики.
2.5.1. Продукционные системы.
2.5.2. Системы нечеткого вывода.
2.5.3. Основные алгоритмы нечеткого вывода.
2.6. Практическое применение теории нечетких множеств и нечеткой логики.
2.7. Выводы.
ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ СЕБЕСТОИМОСТИ ПОСТРОЙКИ СУДНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АППАРАТА ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ.
3.1. Основные принципы прогнозирования себестоимости постройки судна с использованием аппарата теории нечетких множеств.
3.2. Возможности практической реализации предлагаемого метода прогнозирования в рамках существующих информационных систем.
3.3. Анализ основных результатов применения предлагаемого метода прогнозирования.
3.4. Выводы.
ГЛАВА 4. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СЕБЕСТОИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ АЛГОРИТМОВ.
4.1. Основные достоинства и недостатки предлагаемого метода прогнозирования.
4.2. Перспективные направления использования разработанного метода.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Метод прогнозирования затрат судостроительного предприятия на стадии проработки контракта"
Последние годы развитие мировой судостроительной промышленности находится под влиянием процесса глобализации рыночной экономики, проявляющимся в региональной концентрации производства судов и кораблей определенных типов, и, следовательно, доминировании отдельных государств в постройке судов определенного типа и росте международной конкурентной борьбы на судостроительном рынке. В сложившихся условиях отечественные судостроительные предприятия вынуждены решать взаимосвязанные проблемы повышения конкурентоспособности продукции за счет совершенствования организации, технологии постройки судов и методов решения задач, связанных с трансакциями. Конкурентные преимущества предприятия создают условия для формирования рационального портфеля заказов, а с другой стороны обеспечивают предприятию прибыль, которая является основным источником инвестиций в производство и необходимым условием поддержания и повышения конкурентоспособности.
На практике в процессе поиска заказов предприятие сталкивается с необходимостью оценить техническую возможность и экономическую привлекательность постройки судна. На основе различных экспресс оценок осуществляется предварительный анализ, а часто принимается и фактическое решение о целесообразности заключения контракта купли-продажи предлагаемого судна.
Техническая возможность постройки судна определяется специализацией предприятия по типам строящихся судов, наличием необходимого технологического оборудования и трудовых ресурсов с требуемой профессиональной структурой и квалификацией.
Экономическая привлекательность постройки определяется контрактной ценой судна, зависящей от конъюнктуры мирового рынка, с одной стороны и себестоимостью постройки судна с другой. Для заказчика контрактная цена отражает приемлемую спецификацию судна, качество работ, выполняемых предприятием-строителем, а также норму дохода, которую получит заказчик на вложенный капитал, и риски, которым он может подвергнуться. Для предприятия-строителя контрактная цена - это ограничение стоимости собственных работ, закупаемых механизмов и оборудования, материалов с учетом требований международных и национальных нормативных документов, правил классификационного общества и спецификации судна, стоимости контрагентских работ и других затрат, а также прибыли предприятия. При заключении контракта купли-продажи контрактная цена, в большинстве случаев, устанавливается фиксированной, в связи с чем для предприятия-строителя большое значение приобретает возможность оперативного определения затрат на коротком этапе проработки предложения заказчика.
Методы прогнозирования затрат на создание новых судов разрабатываются в судостроении на протяжении более четырех десятилетий. В течение этого времени были достигнуты значительные успехи в разработке методов экстраполяции, корреляции и регрессии, аналогии, основывающихся на массивах исторических данных о технико-конструктивных характеристиках и фактических экономических показателях постройки судов.
Точность прогноза, являющегося функцией от прошлых данных, в значительной степени зависит от инерционности исследуемого процесса, постоянства его параметров, а также от актуальности используемых при прогнозировании информационных данных. В случае, если данные условия не соблюдаются, достоверность прогноза является крайне низкой. Это, в частности, стало причиной необходимости актуализации, как исходной информации, так и методов прогнозирования себестоимости постройки судов после произошедших в конце XX века изменений в экономике России.
В настоящее время в отрасли централизовано не ведется работа по сбору и актуализации экономико-управленческой информации о результатах постройки различных судов в организационно-технических условиях различных предприятий. В то же время, продолжают использоваться традиционные методы прогнозирования, в которых априори исходят из достоверности и актуальности информационных нормативов. Практически полное отсутствие возможности актуализации массивов информационных данных в применяемых схемах расчетов не позволяет использовать результаты прогнозов для решения задачи оперативной оценки трудоемкости работ и затрат предприятия. В связи с этим разработка подхода, позволяющего решить проблему прогнозирования затрат предприятия-строителя на основании неопределенной исходной информации актуальна.
Целью диссертационного исследования является поддержка принятия управленческих решений на стадии проработки предложений заказчика путем разработки методических основ прогнозирования затрат предприятия-строителя в условиях неопределенности исходной информации.
Для реализации цели работы потребовалось решить совокупность задач, которая включает:
- анализ конъюнктуры и основных тенденций развития мирового судостроительного рынка, а также перспектив развития отечественного судостроения;
-анализ структуры себестоимости строящихся судов и тенденций структурных изменений;
- анализ основных методов расчета себестоимости постройки судов, их преимуществ и недостатков; определение возможных направлений их совершенствования;
- анализ методологических и философских аспектов математических методов прогнозирования, позволяющих частично учитывать существующую неполноту и неопределенность исходной информации;
- разработку основных принципов прогнозирования себестоимости постройки судна в условиях неполноты исходной информации и оценку достоверности получаемых результатов.
Проведенное в работе исследование проблем процесса принятия решений при формировании портфеля заказов, как одного из основных элементов обеспечения экономической устойчивости предприятия, позволило:
- обобщить и систематизировать методы принятия решений по оценке будущих экономических результатов производственного процесса, как объективную составляющую управления реальным процессом товародвижения в судостроении и собственно управления судостроением.
- выявить основные закономерности и направления изменения институциональной среды, производственных систем и объекта производства, влияющих на изменение себестоимости и трудоемкости строящихся судов.
- обосновать необходимость изменения принципов подготовки исходной информации для целей прогнозирования в условиях структурной перестройки судостроения.
- сформулировать концепцию прогнозирования количественных значений показателей с учетом фактора неопределенности путем определения множества их возможных значений на основании множества возможных значений влияющих факторов.
- предложить метод прогнозирования в условиях нечеткой исходной информации на основе создания системы нечеткого логического вывода.
- предложить механизм реализации принципа обратной связи в рамках системы нечеткого логического вывода с целью определения приоритетных направлений проведения мероприятий по снижению трудоемкости постройки судов.
Реализация результатов исследования на практике способна обеспечить:
- повышение объективности отображения существующих факторных взаимосвязей в проблемной области и обоснованности принимаемых решений на стадии проработки предложений заказчика. информационное обеспечение для проведения обоснованной, взвешенной и целенаправленной политики в области снижения затрат на постройку судов.
Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Раев, Владимир Владимирович
4.3. Выводы.
В последние годы наблюдается рост интереса к применению современных математических методов и моделей в экономике и управлении -математические методы широко применяются для описания и анализа сложных экономических и социальных систем. Одной из основных причин этого интереса является необходимость определения поведения экономических систем во времени, при этом особенно остро встает проблема предвосхищения последствий действий и создания «упреждающих» планов.
В большинстве случаев параметры как внешней, так и внутренней среды исследуемой экономической системы оказываются неопределенными и при этом существенно влияют на результаты решения, вследствие чего возникают существенные трудности - специалисты сталкиваются с необходимостью расчетов при наличии нечетко заданных параметров или неточной информации. Подобные ситуации могут возникать как вследствие недостаточной изученности объекта прогнозирования, так и из-за участия в управлении человека. Особенность подобных ситуаций состоит в том, что значительная часть информации, необходимой для математического описания исследуемого объекта, существует в форме представлений экспертов. Вместе с тем в традиционной математике нет объектов, с помощью которых можно было бы достаточно точно отразить нечеткость представлений экспертов.
Подход на основе теории нечетких множеств является альтернативой общепринятым количественным методам анализа систем и обладает по сравнению с ними значительными преимуществами и потенциалом.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
1. В диссертации анализируются существующие методы прогнозирования некоторых экономических результатов продолжительного производственного процесса, являющиеся объективной составляющей процесса принятия управленческих решений в судостроении.
2. Проанализированы методы осуществления транзакционных действий, связанных с формированием портфеля заказов. Установлена решающая значимость таких показателей, как сроки постройки и себестоимость постройки, на эффективную организацию производства и финансовые результаты проекта.
3. Установлена неадекватность принимаемых системой управления судостроительным производством прогнозных оценок и фактических результатов.
4. Констатировано, что в условиях структурной перестройки судостроения часть информации, традиционно использовавшейся для целей прогнозирования трудоемкости (себестоимости), потеряла свою актуальность. Обоснована необходимость изменения принципов подготовки исходной информации для целей прогнозирования и использования адекватных им нечетких методов прогнозирования.
5. Предложен метод прогнозирования затрат в условиях нечеткой исходной информации на основе нечеткого логического вывода, использование которого позволяет решать ряд практических задач:
- определение обоснованного прогнозируемого значения себестоимости постройки судна и повышение обоснованности принимаемых управленческих решений.
- обеспечение его актуальности изменяющимся условиям производства и проектирования путем корректировки массива информационных данных в процессе прогнозирования.
- возможность определения приоритетных направлений проведения мероприятий по снижению трудоемкости постройки судов.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Раев, Владимир Владимирович, Санкт-Петербург
1. Аверкин А.Н., Батырин И.З. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под редакцией Д.А. Поспелова, Москва, Наука, 1986. - 312 с.
2. Александров В.Л. Совершенствование судостроительного производства и повышение его эффективности в новых экономических условиях. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Санкт-Петербург, 2000.-277 с.
3. Александров В.Л. Современное состояние отечественного судостроения. // Морской вестник, 2003, №3. с. 11 19.
4. Александров В.Л., Боднар А.В. Адаптация судостроительных предприятий к требованиям формирующегося рынка. // Сб. трудов НТО им. акад. А.Н. Крылова. 1996. Вып. 26. с. 25-37.
5. Александров В.Л., Перелыгин А.В., Соколов В.Ф. Судостроительное предприятие в условиях рынка. Санкт-Петербург, Судостроение, 2003. 423 с.
6. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. Москва, Радио и связь. 1990. 264 с.
7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. Москва, Финансы и статистика, 2000. 368 с.
8. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень, Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
9. Бешелев С.Д., Гурович Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. Москва, Статистика, 1980. 263 с.
10. Борисов А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига, Зинатне, 1982. - 256 с.
11. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига, Зинатне, 1990. 184 с.
12. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Москва, Высшая школа, 2001. 575 с.
13. Гейлер В.М. Строительная стоимость и эксплуатационные качества судов внутреннего плавания. Москва, Транспорт, 1972. 89 с.
14. Данилевский В.О., Пукшанский Б.М. Ценообразование в судостроении. Ленинград, Судостроение, 1975. 40 с.
15. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Москва, Радио и связь, 1990. -288 с.
16. Заварихин Н.М., Верланов Ю.Ю. Методы определения себестоимости постройки судов при их проектировании. Ленинград, Судостроение, 1979. 112 с.
17. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Москва, Мир, 1976. 165 с.
18. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений,- В книге: Математика сегодня, Москва, Знание, 1974. с. 549
19. Иконников А.Ф. Определение стоимости морских судов с учетом новых технических требований. // Судостроение, 2000, №2. с. 47 - 50.
20. Исаев А.А., Поляков Ю.И., Руднев А.И. Обоснование стоимости постройки судов. // Судостроение, 2003, №4. с. 36 - 39.
21. Каипов В.Х., Селюгин А.А., Дубровский С.А. Методы обработки данных в системах с нечеткой информацией. Фрунзе, Илим, 1988. 188 с.
22. Канчавели А.Д., Колобов А.А., Омельченко И.Н. и др. Стратегическое управление организационно-экономической устойчивостью фирмы. Москва, Изд-во МГТУ им Н.Э. Баумана, 2001. 600 с.
23. Клопов А.Е. Моделирование трудовых затрат в процессе согласования контрактных цен судов на мировом рынке. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Санкт-Петербург, 1998. 165 с.
24. Клопов А.Е. Прогнозирование затрат предприятия-строителя на основе предложений заказчика судна. // Судостроение, 2000, №4. с. 51 - 53.
25. Квандт Р.Э., Баумоль У.Д. Эмпирические методы и оптимально несовершенные решения. /По изданию: Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Санкт-Петербург, Экономическая школа, 1999. 534 с.
26. Ковальски Р. Логика в решении проблем. Москва, Наука, 1990. 227 с.
27. Коледова Т.А. Динамика изменения цен на суда. // Морской вестник, 2003, №3.-с. 34-36.
28. Коуз Р.Г. Природа фирмы. /По изданию: Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Санкт-Петербург, Экономическая школа, 1999. 534 с.
29. Кофман А., Введение в теорию нечетких множеств. Москва, Радио и связь, 1982.-432 с.
30. Кофман А., Хил Алуха X., Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск, Вышейшая школа, 1992 г. 222 с.
31. Краев В.И., Ступин O.K., Лимонов Э.Л. Экономические обоснования при проектировании морских грузовых судов. Ленинград, Судостроение, 1973. -294 с.
32. Краев В.И. Экономические обоснования при проектировании морских судов. Ленинград, Судостроение, 1981 г. 278 с.
33. Круглов В.В., Дли М.И., Годунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Москва, Физматлит, 2001. 224 с.
34. Крепе А.С. Экономика судостроительной промышленности. Ленинград, Судостроение, 1955. 236 с.
35. Ларичев О.И. и др., Выявление экспертных знаний, Москва, Наука, 1989. 128 с.
36. Лебедева А.Ю. Формирование финансовых результатов судостроительного предприятия в условиях рыночной экономики. // Судостроение, 2000, №5. с. 30 - 33.
37. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy'TECH, Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2003. 736 с.
38. Логачев С.И. Российское судостроение на рубеже нового тысячелетия.// Морской журнал, 1999, № 3. с. 30 33.
39. Логачев С.И. Мировое судостроение.// Морской вестник, 2003, №3. с. 27 -34.
40. Логачев С.И., Чугунов В.В. Мировое судостроение. Санкт-Петербург, Судостроение, 2000 г. 312 с.
41. Логинов С.П. Экономика судостроительной промышленности. Ленинград, Судостроение, 1973. 330 с.
42. Логинов С.П., Толкачев М.П. Методы калькуляции в судостроении. Ленинград, Судпромгиз, 1961. 188 с.
43. Лукьянов В.Л. О зависимости технико-экономических показателей постройки судов от их главных весовых характеристик. Ленинград, Судостроение, 1976 г. 31 с.
44. Мандель Н.Д. Кластерный анализ. Москва, Финансы и статистика, 1988. -176 с.
45. Маковский В.А., Похлебаев В.И. Базы знаний (экспертные системы). -Москва, Издательство стандартов, 1993. 37 с.
46. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. Москва, Наука, 1990. 272 с.
47. Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. Soft-Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний. Винница, УНШЕРСУМ-Вшниця, 2002. 145 с.
48. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. Москва, Дело, 2003. 360 с.
49. Недосекин А.О., Воронов К.И., Анализ риска инвестиций с применением нечетких множеств.// Управление риском №1, 2000.
50. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под редакцией Поспелова Д.А. Москва, Наука, 1986. 312 с.
51. Нечеткие множества и теория возможностей. Под редакцией P.P. Ягера. Москва, Радио и связь, 1986. 408 с.
52. Новиков О.А., Пукшанский Б.М. Ценообразование в судостроительной промышленности. Ленинград, Судостроение, 1983. 235 с.
53. Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. Москва, Фонд экономической книги "Начала", 1997. 180 с.
54. Олерский В.А. Будущее морского флота определяется сегодня. // Морская биржа, 2003, № 3. с. 30 - 32.
55. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. Москва, Наука, 1981. 206 с.
56. Оценка уровня организации труда и управления на судостроительных, машиностроительных, приборостроительных и электромонтажных предприятиях отрасли, методика. ЦНИИ «Румб», 1975. 107 с.
57. Пашин В.М. Судостроение проблемы и перспективы. Металлы Евразии. Электронный ресурс. Электронная версия журнала. Режим доступа: http://www.rusmet.ru.
58. Пересыпкин В. Морской флот России: состояние и тенденции. // Морская биржа, 2003, № 3. с. 20 - 22.
59. Петухов P.M., Постнова JI.C. Экономика судостроительной промышленности. Учебник. Ленинград, 1984. 326 с.
60. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. Москва, Наука, 1981. 232 с.
61. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. Москва, Наука, 1986.-288 с.
62. Прикладные нечеткие системы. /Асаи К., Ватада Д., Иван С. и др. /Под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. Москва, Мир, 1993. 386 с.
63. Пролыгин В.И., Гайзер А.И., Игонин В.И., Чернин Б.С. Экономика судостроения. Ленинград, Судостроение, 1973. 220 с.
64. Романенко А. Мировой танкерный флот: состояние, тенденции. // Морская биржа, 2003, № 3. с. 6 - 11.
65. Россудостроение Электронный ресурс., сайт Российского агентства по судостроению. Режим доступа: http://www.rossud.ru. Загл. с экрана.
66. Российский судостроительный портал Электронный ресурс., ЦНИИ им. акад. А.Н.Крылова, Агентство "Информационные ресурсы" при поддержке
67. Министерства Промышленности, Науки и Технологий РФ, предприятий отрасли, командования ВМФ. Режим доступа: http://shipbuilding.ru. Загл. с экрана.
68. Саймон Г.А. Теория принятия решений в экономической теории и науке о поведении. /По изданию: Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Санкт-Петербург, Экономическая школа, 1999. 534 с.
69. Смирнов Б.М. Приближенные методы определения строительной стоимости морских грузовых судов. Москва, Морской транспорт, 1956. 70 с.
70. Смирнов Б.М. Экономический анализ при проектировании морских судов. Ленинград, Судпромгиз, 1961. 376 с.
71. Соловьев А.С. Проблемы применения теории нечетких множеств в социально-экономических исследованиях. Диссертация на соискание степени кандидата экономических наук. Москва, 1980. 165 с.
72. Судостроение и водный транспорт в России. Электронный ресурс. ЗАО «Интернорд Компас». Режим доступа: http://ship.internord.ru/indexr.html. Загл. с экрана.
73. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. Москва, Статистика, 1971.-488 с.
74. Теория прогнозирования и принятия решений. Под редакцией С.А. Саркисяна. Москва, Наука, 1977. 351 с.
75. Трухаев Р.И., Модели принятия решений в условиях неопределенности. Москва, Наука, 1981. 258 с.
76. Уотермен Д., Руководство по экспертным системам. Москва, Мир, 1989 г. -388 с.
77. Усков А.А., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск, Смоленская городская типография, 2003.-177 с.
78. Уэно X., Представление и использование знаний. Москва, Мир, 1989 г. -220 с.
79. Фалько С.Г. Управление инновационными процессами на предприятии в условиях высокой неопределенности и динамики рынков. Диссертация на соискание степени доктора экономических наук. Москва, 1999. 190 с.
80. Чабровский В.А. Прогнозирование в судостроении. Ленинград, 1971. -134 с.
81. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. Москва, Энергоатомиздат, 1984. 184 с.
82. Швец С.К., Клопов А.Е. Система прогнозирования затрат при разработке производственных инноваций в судостроении. // Вопросы судостроения, 1998, № 1.
83. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику Электронный ресурс.Режим доступа: http://www.matlab.ru.
84. Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. Москва, МИФИ, 1998. 180 с.
85. Babuska R. Construction of Fuzzy Systems Электронный ресурс. Режим доступа: http://lcewww.et.tudelft.nl/~babuska.
86. Babuska R. Fuzzy Modeling for Control. Kluwer Academic Publishers, 1998, 395 p.
87. Casillas J., Cordon O., Herrera F., Magdalena L. Accuracy Improvements in Linguistic Fuzzy Modeling.//Studies in Fuzziness and Soft Computing Vol. 129, 2003, pp. 119-146.
88. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide, The MathWorks, Inc., 1999. 315 p.
89. Kosko B. Fuzziness vs. Probability .international Journal of General Systems, vol. 17, no. 1, 1990. pp. 211-240.
90. Kosko В., Isaka S. Fuzzy Logic.//Scientific American, vol. 269, 1993. pp. 76 -81.
91. Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators .//IEEE Transactions on Computers, vol. 43, no. 11, 1994. pp. 1329-1333.
92. Klir, G., Yuan, B. Fuzzy sets and fuzzy logic. New Jersey, Prentice Hall PTR, 1995,574 p.
93. Mamdani E.H. Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers. // International Journal of Man-Machine Studies, vol. 8, 1976, pp. 669 678.
94. Mamdani E.H. Applications of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis./ЛЕЕЕ transactions on computers, vol. 26, № 12, 1977, pp. 1182 -1191.
95. Mendel J.M. Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic Systems: Introduction and New Directions. Prentice Hall, 2001, 350 p.
96. Shipping and Shipbuilding Markets 2003. The BRS Annual Review. Электронный ресурс. Режим доступа: www.brs-paris.com.
97. Sugeno М., Park G.-K. An approach to linguistic instruction based learning. // International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, v. 1, № 1, 1993, pp. 19-56.
98. Takagi Т., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. // IEEE Trans. SMC, 15, № 1,1985, pp. 116 132.