автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Модифицированный метод DEA для оценки сравнительной эффективности предприятий в подсистеме мониторинга АСУП

На правах рукописи

Новожилов Андрей Александрович

МОДИФИЦИРОВАННЫЙ МЕТОД DEA ДЛЯ ОЦЕНКИ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В ПОДСИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА АСУП

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск-2011

2 6 МАЙ 2011

4848121

Работа выполнена в ГОУ В ПО «Сибирский государственный технологический университет» и ГОУ ВПО «Сибирский государственный аэрокосмичсский университет имени академика М. Ф. Решетнева^?. г.Красиоярск

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Ковалев Игорь Владимирович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент

Ступина Алена Александровна

кандидат технических наук, доцент Ежсмаиская Светлана Николаевна

Ведущая организация: ГОУ ВПО «Белгородский ¡осударственный технологический университет имени В.Г". Шухова»

Защита диссертации состоится «2» июня 201 1 г. н 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.249.02 при Сибирском государственном азрокосмическом университете имени академика М. Ф. Решетнева по адресу: 660014, г. Красноярск, проспект имени газеты «Красноярский рабочий», 31, ауд. Г1-207.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева по адресу: 660014, г. Красноярск, проспект имени галеты «Красноярский рабочий», 31.

Автореферат разослан «30» апреля 2011 года.

Ученый секретарь /

диссертационного совета /" ; г .Г ' Б.П. Моргун,•

Актуальность работы. При развитии систем мониторинга в современных автоматизированных системах управления предприятиями (АСУП) возникает необходимость проектирования и внедрения эффективных систем и методов слежения, позволяющих как строить сложные

аналитические отчеты, так и вырабатывать комплексные подходы к

поддержанию сложных производственных систем в изначальном состоянии при стабилизации необходимых параметров. Как правило, системы мониторинга не ограничиваются аппаратными средствами, такими как разветвленная сеть дополнительных датчиков и сетей проводной и беспроводной связи. Важным моментом является применение оптимальных, быстродействующих и недорогих программных реализаций, обеспечивающих сбор и анализ данных. Современные подходы должны обеспечивать степень независимости, объективности и оперативности в оценке производственных процессов, создавать необходимые основы для дальнейшего совершенствования инструментов стратегического управления предприятием, в частности, при проведении модернизации производственных фондов.

Для обеспечения повышения эффективности предприятий переработки необходимо создание модельно-алгорнтмического обеспечения систем мониторинга, что существенно для обоснования и принятия решений, а также для корректировки управляющих воздействий на структурные компоненты АСУП. Для распределенных организационно-технологических комплексов предприятий возникает необходимость создания подсистемы мониторинга их эффективности для планирования и оптимизации отладки деятельности АСУП. Данная подсистема должна эффективно сопровождать в едином информационном пространстве корпоративно объединенных предприятий обеспечивающие системы мониторинга, предоставляя общий доступ к базам данных эксплуатации контрольно-измерительной информации всех АСУП. Наблюдение и контроль над эффективной работой комплекса предприятий позволит не только следить за стабильной работой каждого производства, а также эффективно управлять качеством, финансами и персоналом всей совокупности связанных производств, что в конечном итоге требует внедрения соответствующего методического и .математического обеспечения. Таким образом, создание модельно-алгоритмического обеспечения автоматизированной подсистемы

мониторинга АСУП является важной научно-технической и практической задачей.

Целью диссертационного исследования является повышение оперативности процесса мониторинга в АСУП для оценки сравнительной эффективности перерабатывающих предприятий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- провести анализ методов определения показателей эффективности функционирования предприятий:

- обосновать выбор метода определения показателя эффективности и выполнить его модификацию с целью учета дополнительных факторов, которые характеризуют показатель эффективности предприятия;

- разработать методику оценки эффективности перерабатывающих предприятий и предложить алгоритм ее реализации, позволяющие применять модификацию метода DEA;

- применить разработанную методику в подсистеме мониторинга АСУП, для чего выявить и рассмотреть особенности построения подсистем мониторинга эффективности в АСУП;

- разработать инструментальную модель подсистемы АСУП для мониторинга эффективности предприятий и реализовать ее в виде программной системы;

- выполнить апробацию модельно-алгоритмического обеспечения подсистемы мониторинга в АСУП.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с пунктом 11 «Методы планирования и оптимизации отладки, сопровождения, модификации и эксплуатации задач функциональных и обеспечивающих подсистем АСУТП, АСУП, АСТПП и др., включающие задачи управления качеством, финансами и персоналом» паспорта специальностей ВАК (технические науки, специальность 05.13.06 - автоматизация и управление технологическими процессами и производствами).

Методы исследования. Методы теоретических и экспериментальных исследований. Методы системного анализа отраслей и производств, методы функционального и инструментального моделирования. Методы векторного анализа. Метод DEA и его модификации. Метод объектно-ориентированного анализа и программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Впервые предложена модификация метода DEA, особенностью которой является использование корректировочных коэффициентов для выходов модели, что обеспечило при сравнительной оценке показателя эффективности учет технологических различий и территориального распределения производств.

2. На основе DEA-моделей и предложенной модификации метода разработана методика DEAMEXIN и алгоритм ее работы, позволяющие при оценке показателя эффективности и распределении предприятий по степени эффективности, учитывать их особенности, касающиеся свойств

используемого сырья, применяемых технологий, используемого набора выпускаемой продукции.

3. В рамках подсистемы мониторинга эффективности АСУП разработана структура и методика подготовки рекомендаций ЛПР с учетом показателя эффективности предприятий, позволяющие автоматизировать выдачу предложений по повышению эффективности работы производств.

4. Реализация методики DEAMEXIN в совокупности с методикой выдачи рекомендаций позволила впервые предложить способ мониторинга, который повышает в 3,11 раза оперативность мониторинга предприятий в АСУП.

Практическая ценность. Созданная программная система прошла экспертизу и регистрацию в ОФЭРНИО, является прототипом подсистемы мониторинга АСУП и применяется при анализе эффективности перерабатывающих предприятий. Система обеспечивает эффективный мониторинг в АСУП, предоставляет пользователю системы полную картину о задачах функциональных и обеспечивающих подсистем АСУП, реализует оперативную оценку эффективности и обучаемую систему выдачи рекомендаций.

Достоверность полученных результатов подтверждается: тестированием и оценкой результатов модельно-алгоритмического обеспечения подсистемы мониторинга АСУП на данных российских заводов переработки твердых бытовых отходов.

Апробация работы. Материалы диссертации неоднократно обсуждались на всероссийских электронных конференциях Российской Академии Естествознания «Междисциплинарный уровень интеграции современных научных исследований» (Москва, 2008-2009). Прошли апробацию на конференциях «Молодежь и наука: начало XXI» Сибирского Федерального университета (Красноярск, 2009) и «Актуальные проблемы авиации и космонавтики» Сибирского государственного аэрокосмического университета (Красноярск, 2009). А также были представлены на Н-й международной научно-практической конференции «Ключевые проблемы современной науки - 2011» по секции «Автоматизированные системы управления на производстве» (Белгород, 2011). Результаты диссертации отмечены дипломом 1-й степени на II-й научно-практической конференции «Комплексное использование вторичных ресурсов и отходов» по секции «Инновационные подходы к переработке отходов производства и потребления» (Санкт-Петербург, 25-26 сентября 2009).

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано тринадцать работ, две из которых в изданиях, входящих в перечень ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 105 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, цель и задачи исследований. Сформулированы основные положения, выносимые на защиту, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе дано понятие автоматизированной системы управления предприятием, основные понятия. Опеределены задачи и объекты автоматизации. Определены и рассмотрены методы анализа и особенности моделирования структуры предприятия.

Рассматривается понятие эффективности предприятия, и задачи ее повышения, как одна из целей его моделирования. Поднимается вопрос об особенностях предприятий перерабатывающей отходы промышленности. Описывается отрасль переработки твердых бытовых отходов, способы оптимизации производственных связей предприятий в рамках организационно-технологического комплекса, основанных на перемещении сырья и продукции. Даны особенности и отличия отрасли переработки твердых бытовых отходов от других перерабатывающих предприятий. Приводится укрупненная схема предприятия переработки твердых бытовых отходов (ТБО) по правилам описания функционального моделирования спецификации ШЕБО (рис.1), предложенной в качестве наиболее удобной для рассмотрения структуры и способов изучения связей между технологическими и организационными объектами в рамках производственной системы.

Ип

предприятие переработки ТБО

VI, V;, У„

Ч\У*гУ*з... V*

Рисунок 1 - Схема в формате ГОЕРО предприятия переработки ТБО

V1.V2.Vj... Ук - переработанные компоненты;

V*,. У*2, ... У*м - непереработанные остатки по веществам, которые идут на полигоны (места специального хранения);

V0sщ - потребляемое номинальное количество перерабатываемых отходов (мощность предприятия);

Яп- ресурсы, необходимые предприятию для переработки (закупаемые дополнительные материалы, упаковка, электроэнергия);

Эн - экологические нормы и требования, регламентирующие переработку;

3„ - законодательные нормы и требования, регламентирующие

переработку;

Яф - финансовое обеспечение, необходимое для реализации переработки;

Епдк - вредные концентрации веществ, выделяемые во внешнюю среду при осуществлении деятельности предприятия.

Показана необходимость разработки подсистемы мониторинга эффективности предприятий в АСУП, обеспечивающей сравнительную оценку эффективности предприятий. Общая схема управления предприятием, включающая подсистему мониторинга, приведена на рис.2.

Предприятие

Производственные подразделения

Вспомогательный цех

ОсноЕнойцех

Службы управления

Экономию -

финансовое управление

Административно- I_.

хозяйственное"1) управление

Технической управление

Планово-

диспе перское, управление |

Рисунок 2 - Схема управления предприятием с подсистемой мониторинга эффективности

Подсистема мониторинга напрямую взаимодействует со службами контроля и управления, получая от них информацию о состоянии объектов управления и ходе технологического процесса. В ходе своей работы подсистема анализирует данную информацию и выдает рекомендательные директивы системе управления, а также предоставляет информацию ЛПР (лицу, принимающему решения, центральное звено управления) для отчетности и осуществления как обучения подсистемы мониторинга, так и корректировки выдаваемых рекомендаций.

Модельно-алгоритмической базой подсистемы служат модифицированные и реализованные в данной работе методы анализа и оценки эффективности предприятий. В работе представлены два типа методов: структурного анализа сложных объектов и математические методы оценки эффективности работы предприятий. Для определения эффективности предприятий рассмотрены параметрические и непараметрические методы. Подробно представлены параметрические

7

методы: метод стохастической границы (SFA), метод без спецификации распределения (DFA), метод густой границы (TFA). Из непараметрических: метод DEA, метод свободного расположения оболочки (FDH), индексы производительности (PI). В работе дано обоснование метода DEA в качестве математической базы для реализации методики анализа сравнительной эффективности предприятий. Основными причинами выбора метода DEA является то, что входные и выходные переменные задаются в виде векторов, отсутствие необходимости выбора закона распределения, предположений о распределении эффективности и случайной ошибки, использование одного агрегированного показателя эффективности.

Первая глава содержит логику выполненного исследования, которая кратко описана ниже.

Описывается выбранная методология DEA и предлагается модификация DEA-модели. На основе моделей DEA и авторской модификации строится методика определения эффективности предприятий, учитывающая два фактора. Первым фактором является компонентный состав сырья с концентрациями веществ в нем, зависящий в свою очередь от территории, где это сырье добывается. Второй фактор - это используемые при переработке технологии, которые отражаются в модели в виде коэффициентов, задающих приоритеты выходов. Тогда предприятия, использующие современные технологии производства и управления, которые характеризуются более высоким качеством выпускаемых продуктов, получают посредством коэффициентов более высокую оценку эффективности, несмотря на тот же количественный выпуск (например для случая, когда качество выросло, а выпуск остался прежним). Разработанная методика применяется в подсистеме мониторинга эффективности АСУП.

В работе рассматриваются особенности мониторинга предприятий и построение подсистем мониторинга эффективности. Приводится разработанная структура подсистемы мониторинга АСУП. В рамках разработанной структуры предлагается программная реализация подсистемы мониторинга эффективности в АСУП и выполняется апробация модельно-алгоритмического обеспечения подсистемы мониторинга в АСУП на основе данных по 10 российским заводам переработки ТБО.

Во второй главе рассматриваются особенности метода DEA и его модификации, а также их применение для оценки сравнительной эффективности предприятий.

Метод DEA (Data Envelopment Analysis) был предложен в 1978 г. американскими учеными A. Chames, WAV. Cooper, Е. Rhodes, которые основывались на идеях M.J. Farrell (1957).

Метод DEA основан на построении границы эффективности, которая и является аналогом производственной функции для случая, когда выпуск является не скалярным, а векторным, то есть когда выпускается несколько видов продукции. Степень эффективности объектов определяется степенью их близости к границе эффективности в многомерном пространстве входных

и выходных переменных, описывающих каждый объект в исследуемой совокупности. Способ построения границы эффективности - многократное решение задачи линейного программирования.

Заметим, что проецирование неэффективной точки на границу эффективности допустимо на основании одного из базовых положений метода DEA. Суть этого положения в том, что, если один объект может использовать входные факторы таким образом, что выпускает из них некоторое количество продукции, то и другой объект - неэффективный -также должен быть в состоянии выпускать такое же количество продукции из такого же количества входных факторов производства.

Рассмотрим суть метода DEA в общем виде. Пусть имеются данные для К входных параметров и М выходных параметров для каждого из N однородных объектов (такими объектами могут быть, например, фирмы, заводы, производственные комплексы). Для i-го объекта они представлены вектор-столбцами .г. и у. соответственно. Тогда матрица X размерности К х N и матрица Y размерности Л/ х N представляют собой матрицы входных и выходных параметров для всех N объектов. Модель формулируется в виде задачи линейного программирования в такой форме:

min„/(<?),

- у, + У Л > О, &с,-ХЛ>0, А>0,

где /(&)- функция эффективности; в - скаляр, а Л является вектором констант размерности х 1. Полученное при решении задачи значение в, будет мерой эффективности /-го объекта. При этом эффективность не может превышать единицы. Аналогичная задача решается N раз, то есть для каждого объекта.

Поясним смысл вектора Л. Из выпуклого анализа известно, что каждая точка, принадлежащая выпуклому конусу, натянутому на некоторое множество точек, может быть представлена в виде неотрицательной линейной комбинации этих точек, то есть в виде (ХА., YA.). Часть элементов вектора X имеют ненулевые значения. Эти элементы соответствуют тем объектам, которые являются эталонными для оцениваемого объекта. Линейная комбинация эталонных объектов и образует гипотетический объект, находящийся па границе эффективности и являющийся проекцией реального неэффективного объекта.

После определения значений в, построении границы из эффективных объектов, согласно методу, появляется возможность выдать рекомендации неэффективным объектам для выведения их на границу эффективности. Рекомендуемые значения входных переменных рассчитываются по формуле:

хГ°т = Ох,,

(2)

где 9-показатель эффективности ¡'-го (неэффективного) объекта, х, - вектор значений входных переменных для /'-го объекта.

Метод DEA по сравнению с параметрическими методами не предполагает поиска закона распределения эффективности, определяет Парето-оптимальное множество эффективных объектов, использует один интегральный критерий эффективности, который формируется из набора показателей. Показатели эффективности, которые необходимо максимизировать, выбираются по цели, которую ставит перед собой исследователь. Также важной особенностью DEA является возможность определять веса для входов и для выходов, и выдавать рекомендации по повышению эффективности (выведение на границу эффективности).

В качестве объектов модели DEA в работе оцениваются перерабатывающие предприятия. Входами модели DEA x¡ будет сырье для переработки, y¡ продукты переработки.

Применение данного метода неэффективно для перерабатывающих производств, находящихся в отдаленных друг от друга регионах, а также использующих технологии, которые отличают их по сортности выпускаемой продукции. В этой связи классический метод DEA может давать оценки показателя эффективности, которые в отдельных случаях не отражают реальную ситуацию. Поясним факторы, влияющие на приближение оценок эффективности к достоверным.

Первым фактором является компонентный состав сырья, используемого предприятиями, с концентрациями веществ в нем, которые зависят в свою очередь от территории, где это сырье добывается. Данный фактор учитывается путем построения матрицы концентраций компонентов сырья по регионам, и расчета поправочных коэффициентов для выходов модели, характеризующих выпуск продукта, использующего компонент сырья. Назовем данный фактор «сырьевой дифференциацией».

Второй фактор характеризуется применяемыми при переработке технологиями, которые отражаются в модели (аналогично с первым фактором) в виде поправочных коэффициентов. В этом случае предприятия, использующие современные технологии производства и управления, которые выражаются в более высоком качестве (сорте) выпускаемых продуктов, получают посредством коэффициентов модели более высокую оценку эффективности, при одинаковом количественном выпуске (например, когда качество выпускаемого продукта выросло, а его количественный выпуск остался прежним). Назовем фактор, связанный с технологией, «дифференциацией по технологии».

Рассмотрим предложенную в работе модификацию DEA-меюда, устраняющую указанные ограничения.

ю

Модификация DEA-метода строится на базе так называемой модели DEA, ориентированной на выход (output-oriented), которая предполагает, что главной целью модели является максимизация выпуска продукции без увеличения затрат входных ресурсов.

В выход-ориентированной модели DEA будет учитываться сырьевой фактор с помощью ввода коэффициентов сырьевой дифференциации для выходов модели. Постановка задачи: max,,; т,

-вик ■ yt + Y Л > О, .y, - ХЛ > О,

Л>0, (3)

¿Л =1

u't>0,

где и/ - элементы матрицы размерности M*N, коэффициенты для выходов у\ модели DEA, учитывающие фактор сырьевой дифференциации; к = \,N-порядковый помер предприятия; j = \,M- порядковый номер выхода предприятия; .V - количество оцениваемых предприятий; М - число строк, максимальное количество выходов, характеризующих выпуск продукции при оценке предприятий; 0 - показатель технической эффективности предприятия, учитывающий сырьевую дифференциацию.

Элементы матрицы коэффициентов uJt используются в столбцах щ при нахождении показатели эффективности каждого предприятия, и рассчитываются из матрицы Р, которая является матрицей значений компонентов сырья. Учитывая, что число регионов (разнообразие наборов концентраций сырья) больше, чем количество расположенных в них предприятий, а также то, что в одном регионе находится несколько предприятий, введем индекс /• региона при оценке коэффициента u't . Зададим коэффициент j - го выхода к - го столбца матрицы и с помощью элементов матрицы Р:

R

Ipí

и{ = ——г, (4)

R-Pl'

где p't - элемент матрицы компонентов сырья; R - число исследуемых регионов; к - номер региона; j - номер выходного компонента.

Из перерабатываемого предприятиями сырья получаются не только полезные продукты, представляемые в виде набора выходов DEA-модели, а также отходы в виде выхода yr¡,, который не используется при расчетах показателя эффективности, но имеет значение при определении матрицы

значений компонентов сырья. Тогда для матрицы изададим следующие ограничения:

у» =2Х>

1-к

1 = 1,Т,

г=Гл, (5)

¿ = Щ/С-£Г,

где г - индекс региона из числа исследуемых R\ I — индекс компонента сырья из числа возможных L.

Элементы матрицы р, задаются в процентах, поэтому должно

я

выполняться условие ]Гр,г=100. Это предполагает баланс всех веществ,

г=1

входящих в сырье, с учетом выхода отходов.

Рассмотрим вторую часть модификации метода DEA, учитывающую дифференциацию по технологии. Добавим весовой коэффициент, зависящий от применения «модернизированной» технологии выпуска продукта для определенного предприятия (группы предприятий), имеющего q технологию производства или способа управления, влияющую на сортность выпуска продукта/, q = 1,Z, Z-число возможных технологий для отрасли. Тогда max, , /(0), -//f -вук + YA > О, хк -ХЛ> О,

1>0, (6) м!>0,

где у-1 - элементы матрицы, размерности /V/X;V, соответствующие коэффициентам для выходов ук модели DEA, учитывающие фактор дифференциации по технологии; q. - характеристика технологии, проявляющаяся в повышении качества продукта на/ - м выходе при оценке производств; в - показатель технической эффективности предприятия, учитывающий различия в применяемых технологиях при переработке.

На основе (4) и (6) приведем общую модификацию метода DEA (7), которая включает оба коэффициента и учитывает как фактор сырьевой дифференциации, так и дифференциацию по технологии.

max,, , f(0), -и* • < -By, +ГА>0, xk -XA>0,

л> 0,

(7)

ui

uj> 0,

На основе полученных модельных представлений об оценке перерабатывающих производств формируется методика оценки, которая в работе будет являться базой для осуществления мониторинга эффективности предприятий в ЛСУП. Методика оценки строится путем алгоритмизации моделей DEA, и приводится на рис.3. Обозначим ключевые особенности методики.

Anemia местности проводится с целью распределения объектов по геоэкономическому положению, которое влияет на полиморфный состав сырья.

Базовая модель oi¡chku по методу DEA применяется при однородном составе сырья, учитывается, что предприятия находятся в одних условиях и равноправны в определении показателя эффективности. Применяется обычная DEA-модель, ориентированная на выход.

Анапиз сырья производится после определения гео-экономического положения. На этом этапе определяется, насколько схожи объекты, относящиеся к разным регионам, и каков состав сырья, используемого на предприятиях. Примеры определения состава сырья при осуществлении мониторинга эффективности предприятий, перерабатывающих твердые бытовые отходы, следующие: по плановой статистике потребления, по статистике городских служб сбора коммунальных отходов, по контрольному замеру (средствами сортирующего завода и под наблюдением контролирующей группы).

Определение пригодности базовой модели DEA производится после анализа сырья. Необходимо принять решение о возможности включения предприятия в равноправную выборку для оценки эффективности.

Определение однородности состава выходных компонентов. Возможность точно определить состав компонентов сырья и их концентрацию не всегда реализуема, поэтому предлагается использовать компромиссный суммарный выход. Одной из причин использования суммарного выхода является отсутствие типов компонентов сырья или его ничтожно малое количество у отдельно взятых оцениваемых предприятий. В том случае, когда состав компонентов определен, в работе предлагается использовать модель DEA с дифференциацией по сырью.

с

завершение

D

Рисунок 3 — Методика оценки предприятий переработки Модель DEA с применением весов для каждого региона с отличительными характеристиками сырья позволяет предприятию и (или)

группе предприятии в одном регионе конкурировать по эффективности их функционирования с аналогичными предприятиями из других регионов, нейтрализуя такой фактор, как состав сырья переработки. Веса для выходов задаются посредствам анализа сырья.

Использование суммарного выхода. Необходимо в тех случаях, когда нет возможности определить количественный и качественный состав выходных компонент, л при наличии разных наборов выходов. Использование его более универсально при оценке, но при наличии информации обо всех выходах предоставляет более грубый анализ показателя эффективности но сравнению с модификацией DEA. В этом случае в качестве модели используется базовая модель DEA, но в качестве выходов применяется один единственный выход, суммирующий выходные парамстоы.

Модель DEA с корректировкой по сортности выходов применяется при наличии у предприятия выпуска продуктов более глубокой переработки. Применение данной модели связано с модификацией метода DEA по формуле (6) и подробно описано выше.

Описанная методика работает в том случае, если анализируется эффективность заводов одного типа, которые можно отнести к определенной ветке методики. Поэтому существуют возможные ситуации, связанные с применением методики в том случае, когда анализируется набор предприятий, где предприятия относят к разным ветвям методики. Введем дополнительные обозначения.

где А - множество оцениваемых объектов; A¡, - к -ое производство, наделяется набором свойств Q¡>, Qp = {ы/. co¡, coj. cúj), при свойстве а>,=1 объект Ак обладает свойством а>Т, а свойства ш/, со2, со}, соj - определяют отношение объекта A¡¡ к одной из четырех ветвей методики, соответственно, базовая модель DEA, суммарный выход, модель DEA применением весов, модель DEA с корректировкой по сортности.

Таким образом, если объект обладает одновременно свойствами a>¡ и со2 , то эффективность считается по суммарному выходу, так как состав компонентов разнится.

Если объект обладает свойствами со¡ и а>3 или со4, то эффективность предпочтительнее считать по модели с применением коэффициентов сырья или технологии для получения более точных оценок.

Если объект обладает свойствами со, и w¡ или со4, то эффективность считается по суммарному выходу.

Если объект обладает исключительно свойствами co¡ или то преимущество отдастся подсчет}' по модели с корректировкой по сортности выходов вместе с коэффициентами весов сырья.

(8) (9)

После получения оценок согласно методике анализа проводится распределение производств на эффективные и неэффективные и выдаются рекомендации неэффективным предприятиям.

В третьей главе проводится обзор подсистем мониторинга и на

основании разработанной методики строится подсистема мониторинга эффективности в АСУ предприятий переработки. Мониторинг — процесс систематического или непрерывного сбора информации о параметрах сложного объекта или деятельности для определения тенденций изменения параметров. Наиболее близкий эквивалент слова «мониторинг» — отслеживание. Мониторинг состояния предполагает получение в явном виде обобщенных оценок выполнения программы функционирования рассматриваемого предприятия, степени его работоспособности, места и вида возникшей неисправности, оценок прогнозируемых явлений и процессов с заданной точностью и интервалом прогноза.

Основным функциональным элементом системы мониторинга в АСУП, является элемент, решающий задачи сбора, обработки и анализа всех видов измерительной информации с устройств АСУ и объектов управления. К такому элементу относят обеспечивающую подсистему мониторинга эффективности в АСУП, которая представляет собой типовой модуль автоматизации. Подсистема мониторинга эффективности АСУП может также относиться к координирующим системам, предполагающим изменение структуры производственной системы, разрыв (расчленение) взаимодействий, сопряжение и вложение взаимодействующих подсистем. Подсистема мониторинга эффективности в дополнение к анализирующей эффективность составляющей, должна обладать механизмами анализа структуры предприятий и способами влияния на процесс повышения эффективности работы производства. Чтобы создать основу для таких способов и механизмов, в работе разработан вектор структурного состояния, который представляет собой статическую модель состояния объектов организационно-технологического комплекса. Опишем вектор структурного состояния в АСУП.

где 5 - вектор объектов, учитываемых в АСУП; <5 = 1,'// - индекс, определяющий объект на предприятии; И^- вектор состояния объекта, входящего в АСУП.

где С,,С,.....Св - определяют параметры состояния объекта, учитываемого в

подсистеме мониторинга эффективности АСУП; Ь = \,В - определяет индекс параметра объекта .

.....ш,.....и-;},

(Ю)

^ = {с„сг.....с;,...,ся},

(И)

Параметр С/, модели состояний объектов, учитываемых в АСУП, определяет характеристику объекта 5. Вектор состояний ]¥( содержит такие характеристики, как количество обслуживающего персонала, работоспособность объекта предприятия, рабочая нагрузка на объект, причина выхода из строя и другие.

В работе предлагается архитектура подсистемы мониторинга эффективности, которая характеризует принципы ее функционирования. Основным!! блоками подсистемы мониторинга эффективности в АСУП являются: блок «Текущая структура предприятия», выполняющий первичный и последующие сборы данных о структурном состоянии всего производства; блок «Изменение состояния объектов предприятий», выполняет сравнение начального и текущего значения изменения состояния структурного состояния в АСУП. Блок «Внешние данные по другим АСУП» предоставляет подсистеме мониторинга основные параметры работы АСУП других производств. Данные обрабатываются в блоке «Анализ эффективности предприятий» и выявляются неэффективно работающие производства. Блок «Анализ состояния в АСУП», запрашивает текущее структурное состояние неэффективных предприятий и выполняет сравнение с их начальными векторами структурного состояния.

Рисунок 4 - Алгоритм действия подсистемы мониторинга АСУ предприятий переработки

Рассчитанные формульные представления о сложившихся ситуациях по каждому неэффективному предприятию передаются в блок «Механизм

17

выдачи рекомендаций» с целью получения рекомендаций для повышения эффективности производств. На основании методики анализа эффективности, определения вектора структурного состояния и описанной архитектуры подсистемы, приведем на рисунке 4 алгоритм действия подсистемы мониторинга эффективности АСУП.

После применения рекомендаций снова анализируется эффективность с целью выяснить, насколько повысилась эффективность текущего предприятия, либо произошло снижение эффективности за счет привлечения дополнительных ресурсов для корректировки работы данного объекта в АСУП или производства в целом.

В четвертой главе приведена программная реализация подсистемы мониторинга эффективности в среде объектно-ориентированного программирования С++ Builder 6.0, СУБД и база данных реализована в стандарте Paradox.

Проведена апробация полученной подсистемы путем анализа показателей эффективности и выдачи рекомендаций по российским заводам перерабатывающим ТБО. Результаты мониторийга эффективности на этапе определения показателя эффективности представлены в таблице I. Далее даются таблицы и расчеты по функционированию объектов предприятия, которые проанализированы и по которым принимаются рекомендации для повышения их эффективности.

Таблица 1 - Эффективности заводов переработки ТБО

№ завода Показатель Показатель

эффективности в эффективности во

первом цикле втором цикле

мониторинга мониторинга

1 1 0,72

2 1 1

3 1 1

4 1 1

5 1 0,395

6 1 1

7 I 1

8 1 1

9 1 0,902

10 1 1

На рисунках 5 и 6 приведены графики, отображающие входные и выходные данные при сравнении масштабов производств и выпуска.

Проанализированные данные на основе разработанной подсистемы мониторинга показывают, что эффективными предприятиями являются заводы под номерами 2, 3, 6, 7, 8 и 10. Заводам 1, 5 и 9 необходимы рекомендации по повышению их эффективности. После оценки эффективности проводится анализ вектора структурного состояния АСУП с

изменившимися значениями эффективности, и даются рекомендации производствам 1,5 и 9.

< 13С о

= 1Г0

3 1 С)

й ро

а 141 1

: : и ;; П г- и ;

1 " 3 а 5 6 ? 8 9 10

Рисунок 5- Показатели мощности переработки для всех заводов

л \

40

: г ; 2 с. ? й з

Рисунок 6 - Показатели выпуска полезных компонентов для всех заводов

Приведем типовую схему выдачи рекомендаций для производствами.

Рекомендации в АСУП №1. Для выдачи рекомендаций предприятию №! рассмотрим его вектор структурного состояния в начальной позиции:

50,м = {И; (Ч ,90,0.90л У0.0,90), IV/1,50.0,70И'/1,60,0,70;}; далее, после изменения показателя эффективности на 01=0.72, вектор структурного состояния примет вид:

5«"*' -{И'/1,90,0.90;,1Г/1,70,0,90Л«//1,50Д70;,П-'/2,50,2,70;}.

В итоге подсистема мониторинга генерирует ситуацию:

.С; ,С',0,) - участок контроля выпуска продукции дублируется резервным пунктом контроля в связи с ремонтом, упала производительность данного объекта на 10 %.

Данной ситуации соответствует рекомендация:

Выдаются следующие рекомендации:

г\ - обеспечить наладку и устранение неисправностей на участке контроля выпуска продукции, обратить повышенное внимание на

техническое состояние участка контроля, модернизировать резервный пункт контроля для достижения начальной производительности (как на основном участке).

Таким же образом формируются рекомендации предприятию №5.

ri - привлечь к обслуживанию технологической линии сортировки дополнительный персонал.

г2 - обеспечить капитальный ремонт или замену на более современный блок участка подготовки сырья, обеспечить повышенную производительность резервного блока, сравнимую с основным блоком подготовки сырья.

Формируются рекомендации предприятию №9.

ч

r¡ - привлечь в пункт управления и диспетчеризации дополнительный персонал.

В заключении сформулированы основные выводы и результаты, полученные в диссертационной работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ:

Цель, поставленная в исследовании, достигнута путем создания модельно-алгоритмического обеспечения подсистемы мониторинга в АСУП, позволяющего автоматизировать процесс мониторинга эффективности предприятий, обеспечить обоснованность принятия решений rio повышению эффективности работы предприятий. Программная реализация подсистемы мониторинга эффективности позволила повысить оперативность процесса мониторинга в АСУП.

1. Впервые предложены способы применения методов сравнительной эффективности для оценки структуры организационно-технологических комплексов и анализа эффективности работы предприятий.

2. Показаны преимущества метода DEA по сравнению с параметрическими методами при решении задач анализа эффективности предприятий, такие как отсутствие ограничений на тип шкалы измерений, возможность расставлять приоритеты по отдельным выходам модели оценки эффективности, определять показатель эффективности, руководствуясь исключительно данными выборки, не прибегая к законам распределения.

3. Предложена модификация метода DEA, отличительной особенностью которой является учет дополнительных факторов для выходов модели при анализе и определении сравнительной эффективности предприятий. Новая модификация, применимая для перерабатывающих производств, позволяет оценивать комплексы предприятий, находящиеся на разных территориях, учитывая дифференциацию в сырьевом обеспечении, и дифференциацию в применении технологий переработки и получения продукта. Это позволило обоснованно судить о показателе эффективности.

4. Предложен способ мониторинга перерабатывающих предприятий нового класса, который повышает в 3,11 раза оперативность мониторинга

20

предприятий в АСУП, что позволит увеличить частоту выдачи рекомендаций предприятиям. Осуществлена программная реализация подсистемы мониторинга, позволяющая с учетом анализа показателя эффективности выдавать рекомендации по реорганизации работы или структуры предприятия.

5. Проведенные измерения на основе разработанных методик анализа сравнительной эффективности и выдачи рекомендаций в составе подсистемы мониторинга показали, что 7 из 10 российских предприятий переработки твердых бытовых отходов работают эффективно.

6. Апробация разработанного моделыю-алгоритмического обеспечения показала обоснованность использования подсистемы мониторинга, в рамках .которой реализована модификация метода DEA, новой методики определения сравнительной эффективности предприятий, а также система выдачи рекомендаций.

Таким образом, результаты работы обеспечивают повышение оперативности мониторинга предприятий в АСУП за счет реализации авторской методики оценки эффективности и последующего анализа структурного состояния неэффективных предприятий. Так как анализ структурного состояния производится в случае снижения показателя эффективности, который рассчитывается при минимальном количестве переменных модели DEA, характеризующих эффективность предприятия, то разработанная подсистема мониторинга существенно сокращает время на периодический анализ структурного состояния предприятий в АСУП. Это, в свою очередь, позволяет использовать менее производительное вычислительное оборудование для осуществления мониторинга в АСУП.

Основные публикации по теме диссертации

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Новожилов, A.A. Метод DEA для анализа функционирования предприятий по переработке твердых бытовых отходов /A.A. Новожилов // Информатика и системы управления.-2010. Выпуск №1(23). - С.98-103.

2. Новожилов, A.A. Анализ эффективности организационно-технологических комплексов предприятий / И.В.Ковалев, A.A. Новожилов, Т.А. Рукавицына // Системы управления и информационные технологии. -Вып. 4 (42). - Москва-Воронеж, 2010. - С. 36-39.

Прочие публикации по теме диссертационного исследования:

3. Новожилов, A.A. Необходимость глубокой переработки отходов в условиях Красноярского края /A.A. Новожилов //Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов / под общей ред. профессора Н.В. Василенко. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2007. - Вып. 25. - С.27-33.

4. Новожилов, A.A. Возможности конструктивных решений проблемы утилизации отходов /A.A. Новожилов// Междисциплинарный уровень интеграции современных научных исследований: сб.ст. Российской академии естествознания. - М: РАЕ, 2008. - С.43-44.

5. Новожилов, A.A. Аналитическая система по организации

переработки отходов / A.A. Новожилов // Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов / под общей ред. профессора Н.В. Василенко. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2007. - Вып. 25. - С. 137-144.

6. Новожилов, A.A. Система избыточной переработки ТБО /A.A. Новожилов// Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов / под общей ред. профессора Н.В. Василенко. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2007. - Вып. 25. -С. 155-160.

7. Новожилов, A.A. Использование метода DEA для анализа эффективности перерабатывающей отрасли /A.A. Новожилов// Фундаментальные исследования: сб.ст. Российской академии естествознания. -М: РАЕ, 2009.-С.43-44.

8. Новожилов, A.A. Моделирование перерабатывающей отрасли /A.A. Новожилов// Молодежь и наука: начало XXI век. сб. мат. V Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. - Красноярск: СФУ, 2009. - 336-338 с.

9. Новожилов, A.A.. Математическое моделирование отрасли по переработке отходов /A.A. Новожилов// Актуальные проблемы авиации и космонавтики, сб.ст. Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов. - Красноярск: СибГАУ, 2009.-С. 339-340.

10. Новожилов, A.A. Метод оценки эффективности деятельности перерабатывающих предприятий / А.А.Новожилов // Комплексное использование вторичных ресурсов и отходов: сб.ст. II Научно-практической конференции. - С-П: НПК «Механобр-техника», 2009. - С.86-87.

11. Новожилов, А. А., Рукавицына Т. А. Применение метода DEA и его модификации для анализа организационно-технических систем // Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов / под общей ред. профессора Н.В. Василенко. -Красноярск: Вестник НИИ СУВПТ, 2008. - Вып. 26. - С. 137-145.

12. Новожилов, A.A.. Механизм рекомендаций в подсистеме мониторинга АСУП /A.A. Новожилов// Ключевые проблемы современной науки: сб.ст. И Международной научно-практической конференции. -Белгород: Бял ГРАД-БГ, 2011. - С.85-89.

Разработки, зарегистрированные в «Объединенном фонде электронных ресурсов «Наука и образование»»:

13. Новожилов, A.A. Инструментальная модель подсистемы мониторинга АСУП «MonEff-ERP» v.1.0 / A.A. Новожилов, И.В. Ковалев // М.: ВНТИЦ, 2011. - Per. № 16797.

Новожилов Андрей Александрович Модифицированный метод DEA для оценки сравнительной эффективности предприятий в подсистеме мониторинга АСУП

Автореферат

Подписано в печать 29.04.2011 г. Формат 60x84/24. Бумага лисчая. Уч. изд.л.1. Тираж 100 экз. Заказ № 1730 Отпечатано в отделе множительной техники СибГТУ