Содержание к диссертации
Введение
1. Методология исследования технологических и экономических структур горнорудного предприятия 9
1.1. Анализ состояния и перспектив развития горнорудной промышленности 9
1.2. Анализ экономико-математических методов, используемых в управлении бизнес-процессами горнорудных предприятий 18
1.3. Выбор метода исследования и структуры модели 22
Выводы к главе 41
2. Теоретические основы моделирования деятельности горнорудного предприятия 43
2.1. Анализ структуры и методики создания интегрированной модели 43
2.2. Методика создания имитационных моделей организации рудопотока и управления затратами 45
2.3. Интеграция моделей организации рудопотока и управления затратами 98
2.4. Методика проверки адекватности 101
Выводы к главе 109
3. Методика проведения имитационного эксперимента 110
3.1. Верификация интегрированной имитационной модели организации рудопотока и управления затратами 110
3.2. Валидация интегрированной имитационной модели организации рудопотока и управления затратами 126
3.3. Решение задачи оптимального размещения технологического оборудования с использованием предлагаемых имитационных моделей 159
Выводы к главе 172
Заключение 174
Библиографический список
- Анализ экономико-математических методов, используемых в управлении бизнес-процессами горнорудных предприятий
- Выбор метода исследования и структуры модели
- Интеграция моделей организации рудопотока и управления затратами
- Валидация интегрированной имитационной модели организации рудопотока и управления затратами
Введение к работе
Управление современным высокотехнологичным горнорудным производством превзошло тот уровень, когда решения принимались на основании интуитивных оценок или элементарных расчётов. Высокие требования к качеству принимаемых управленческих решений требуют создания рабочих методик, механизмов и процедур, реализующих формализованные методы оценки управленческих и проектных решений. Одним из важнейших направлений здесь является внедрение в системы управления современных экспертных, аналитических и исследовательских комплексов, основанных на информационных технологиях.
За последние десятилетия условия хозяйствования отечественных горнорудных предприятий в корне изменились. Внешняя среда характеризуется обострением конкурентной борьбы на рынках цветных металлов. Свидетельством тому являются периодические обвальные снижения цен. В этой ситуации удержание достигнутых позиций - залог выживания и успешного развития -невозможно без активных усилий, направленных на комплексное преобразование систем управления предприятиями в соответствии с международными стандартами, и создания на этой основе гибкого высокорентабельного производства.
Программные пакеты, применяемые сейчас на отечественных горнорудных предприятиях, используют в основе своей статические математические модели, хотя и наиболее разработанные, но неэффективные при описании динамических процессов, моделировании многовариантности условий залегания и разработки, обилии трудно формализуемых факторов различной природы.
Одним из методов, позволяющих преодолеть указанные недостатки, является имитационное моделирование (ИМ). Компьютерные системы позволяют создать на его основе инструмент, способный при оперативном и стратегиче-
5 ском управлении определять оптимальные параметры технологических схем, выявлять «узкие места» и резервы производства, прогнозировать последствия аварийных ситуаций. Достоверная и своевременная техническая информация позволяет производить экономическую оценку последствий принимаемых решений, в том числе и в автоматическом режиме.
За рубежом разработано огромное количество современных систем ИМ. Они используют возможности визуального моделирования и современные технологии диалога и анимации. Используя их, пользователь имеет возможность, не отвлекаясь на особенности той или иной системы моделирования, полностью погружаться в предметную область. К сожалению, их высокая стоимость и ориентированность на зарубежные стандарты затрудняют использование на отечественных предприятиях, особенно горнорудных, обладающих рядом специфических характеристик. Выход здесь может быть найден в разработке собственных коммерческих симуляторов, базирующихся на обширных отечественных разработках.
В России имеется богатый опыт ИМ, ряд собственных теоретических и практических разработок. Существенный вклад в развитие теории ИМ и его практического применения внесли следующие учёные и специалисты: Б в.Гнеденк0 [28]' Б.Я. Советов [88, 89], Ю.И. Рыжиков [83, 84], С.А. Власов [20], Е.М. Кудрявцев [60], Р.В. Соколов [14, 90, 91], А.А. Емельянов [37, 38] и многие другие. В области ИМ горных предприятий следует отметить вклад П.Б. Степанова [93], А.С. Давидковича [30, 31, 40, 97], Ш. Отгонбилэга [31], В.Л. Конюха [54, 55, 94], Д.Р. Стругула [94, 119]. Из исследований вероятностных характеристик работы горного оборудования на Норильских рудниках можно выделить работу В.И. Штеле и Я.Я. Кусиныпа [109]. Работы этих авторов использовались при выполнении исследований и написании диссертации.
Анализ отечественных разработок позволяет сделать вывод, что основная масса исследований в области ИМ посвящена угольным шахтам, либо рудникам с конвейерными транспортными системами. Как правило, моделировались локальные участки технологических комплексов, а, следовательно,
практически не учитывалось их взаимное влияние. Экономический анализ также производился фрагментарно, для отдельных этапов технологического цикла. Он не соответствует современному уровню развития горнодобывающих технологий и требованиям управленческого учёта.
Существуют только две разработки, которые в какой-то мере лишены указанных недостатков. Это система имитации рудопотоков АСИМИРА (Криворожский горнорудный институт, 1979 год) и система машинного расчёта и оптимизации горнотранспортных процессов «Синтранс» (Карагандинский политехнический институт, 1978 год). Но и их нельзя считать полноценными системами, так как они базируются на устаревших программных и аппаратных платформах, отличаются низкой гибкостью, предназначены для разового использования и с трудом переносятся на другие горные предприятия либо на изменяющиеся технологические процессы.
Таким образом, проблема разработки систем имитационного моделирования для горнорудных предприятий является весьма актуальной. Её развитие позволит повысить эффективность управления горнорудными предприятиями и их конкурентоспособность.
Целью исследования является разработка на основе современных аппаратных и программных средств методики создания и проверки адекватности систем ИМ основных видов деятельности горнорудного предприятия.
Задачи исследования:
классификация основных видов деятельности горнорудного предприятия;
анализ основного производства горнорудного предприятия как системы массового обслуживания;
разработка имитационной модели включающей в себя основные опера-г ции технологического процесса горнорудного предприятия;
разработка имитационной модели затрат горнорудного предприятия;
разработка интегрированной имитационной модели организации рудопо-тока и управления затратами;
разработка методики проверки адекватности интегрированных имитационных моделей;
доказательство эффективности использования ИМ при оперативном управлении горнорудным предприятием.
Объект исследования. Основные виды деятельности горнорудного предприятия на примере подземных рудников ОАО «ГМК «Норильский никель».
Предмет исследования. Транзактный способ ИМ организации рудопото-ка и управления затратами горнорудных предприятий.
Методика исследования.
Основу исследования составляют труды отечественных и зарубежных учёных в области экономико-математических методов, имитационного и компьютерного моделирования, организации производства и экономики горных предприятий, отчётные и статистические данные о работе горноруднвіх предприятий.
При работе над диссертацией использовались методы структурного анализа, имитационного моделирования процессов производственных систем, теории массового обслуживания.
Научная новизна.
В ходе проведения исследования были получены следующие результаты, обладающие научной новизной:
произведена классификация основных видов деятельности горнорудного предприятия с точки зрения формализации их в рамках имитационной модели;
впервые разработана типовая имитационная модель организации рудопо-тока, совмещающая в себе все основные технологические операции основного производства горнорудного предприятия;
исследована система учёта затрат горнорудного предприятия как системы массового обслуживания;
разработана типовая имитационная модель затрат горнорудного предприятия;
разработана интегрированная имитационная модель организации рудопо-тока и управления затратами, результаты работы которой позволяют производить трансформацию модели транзактов по схеме «руда-деньги»;
получены вероятностные характеристики наиболее существенных показателей технологического процесса, формирующих затраты горнорудного предприятия.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в том, что предлагаемые модели и методы могут быть полезны для решения насущных проблем совершенствования оперативного управления основным производством горнорудных предприятий, стратегического планирования и проектирования подземных рудников с использованием компьютерных информационных систем.
Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования обсуждены и одобрены на научно-практических конференциях и семинарах Норильского индустриального института в 2002-2003 годах и Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета в 2004 году.
Результаты диссертации внедрены в практику работы горнорудных предприятий ЗФ ОАО «ГМК «Норильский Никель» в г. Норильске.
Публикации. Основные положения диссертационного исследования отражены в пяти опубликованных научных работах.
Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав и пяти приложений. Диссертация изложена на 187 страницах машинописного текста и содержит 28 рисунков, 12 таблиц и список литературы из 119 наименований.
Анализ экономико-математических методов, используемых в управлении бизнес-процессами горнорудных предприятий
Как указывалось выше, в основе любой КИС лежит определённый ЭММ (или методы), направленные на решение декларируемых задач системы. Поэтому, прежде чем приступать к рассмотрению конкретных инструментальных методов, рассмотрим моделирование вообще и ЭММ, в частности.
Несмотря на множество определений понятия «модель», большинство авторов сходятся на том, что модель - условный образ объекта (системы), характеризующийся комплексом элементов, взаимосвязанных определённым образом и отражающих функционирование и развитие данного объекта [62].
Модель служит обычно средством, помогающим в объяснении, понимании или совершенствовании системы. Модель какого-либо объекта может быть или точной копией этого объекта (хотя и выполненной из другого материала и в другом масштабе), или отображать некоторые характерные свойства объекта в абстрактной форме. Авторы, пишущие на эту тему [6, 28, 49, 62, 107], утверждают, что одним из главных элементов, необходимых для эффективного решения сложных задач, является построение и соответствующее использование модели. Такая модель может принимать разнообразные формы, но одна из наиболее полезных и определенно наиболее употребительных форм - это математическая, выражающая средствами символьной математики существенные черты изучаемых реальных систем или явлений. Отсюда следует понятие экономико-математической модели, которая является подмножеством понятия «модель».
Существуют различные классификации экономико-математических моделей. Но при этом, как правило, любая из них отражает какую-либо отдельную группу свойств, игнорируя остальные. Видимо, поэтому детальная и общепризнанная классификация экономико-математических моделей до сих пор отсутствует. Можно выделить следующие частные способы их классификации.
1. Глобальное разделение всех моделей на аналитические и имитационные -по основополагающим принципам методик моделирования.
2. Модели динамические и стационарные или статические - по способности моделей к отображению изменения состояний моделируемого объекта во времени или в пространстве.
3. Модели детерминированные и вероятностные — по способности моделей к отображению вероятностной природы протекания реальных процессов.
4. Модели с дискретными, непрерывными и дискретно-непрерывными переменными - по типу применяемых в моделях переменных.
5. Агрегированные и детализированные модели - по степени детализации структуры объекта.
6. По глубине охвата структурной организации объекта исследования -модели производственно-технологической структуры, структуры экономики, модели социальной структуры общества, модели окружающей среды и т.п.
Приведённые классификации не исчерпывают всего разнообразия признаков, по которым разделяются экономико-математические модели. Различные авторы отстаивают свои способы систематизации (см. например, [75, 89]).
Считаем, что за основу необходимо принять разделение моделей на аналитические и имитационные, но дополнить её классификацией, предложенной Н. Моисеевым [70]. Во-первых, она рассматривает группы моделей с точки зрения фундаментальных принципов их работы и применяемого математического аппарата. Во-вторых, такая группировка предполагает разделение экономико-математических моделей по возможности их применения в том или ином направлении экономического анализа. По этой классификации все модели разделяются на четыре группы (см. рис. 1.1): модели без управления, оптимизационные, игровые модели и имитационные модели. Причём первые две группы являются подмножествами аналитических моделей, а вторые две - подмножествами имитационных моделей (но с оговоркой, что по международной классификации игровые модели не являются собственно имитационными).
Выбор метода исследования и структуры модели
Основными достоинствами имитационных моделей является то, что они позволяют (см., например, [38, 107]): проводить эксперименты на очень сложных системах, с большим количеством внутренних связей (как формализуемых, так и сложно формализуемых), для которых затруднено создание формальной математической модели; учитывать вероятностный характер параметров систем; учитывать динамичность протекания процессов в системах; избежать натурных экспериментов с производственной системой; вычислить параметры и особенности работы ещё не созданной системы, либо вероятность результата начавшегося, но не закончившегося процесса; ускорить проведение технических и экономических расчётов; преодолеть проблему неопределённости исходной информации, в том числе отсутствие знаний о значении некоторых величин.
В применении к конкретным условиям горнорудного предприятия следует также отметить, что ИМ является единственным методом, который позволяет решать задачи сразу во всех временных интервалах в пределах одной системы моделирования. А, следовательно, использовать его с равной эффективностью: в оперативном управлении, при принятии текущих решений по управлению производством на основе прогноза результатов, в том числе, при планировании финансовых последствий принятия решений; в стратегическом планировании, при разработке планов, предусматривающих корректировку технологической схемы, введение новых мощностей; в проектировании новых предприятий и их отдельных подразделений.
Поэтому, выбор ИМ в качестве метода исследования экономических и технологических показателей горнорудного предприятия является совершенно обоснованным и практически безальтернативным (на рис. 1.1, представляющем структуру экономико-математических методов, он выделен курсивом).
Метод имитационного моделирования
Имитационное моделирование (английский эквивалент - «simulation») основано на методе статистических испытаний, называемом иначе методом Монте-Карло, впервые применённом в конце 40-х годов фон Нейманом и Уламом для решения задач экранирования ядерных излучений при разработке ядерного оружия в Лос-Аламосе (США) [27].
По определению А.А. Емельянова [38], ИМ является разновидностью аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров. Под набором математических инструментальных средств подразумеваются теория массового обслуживания и метод статистических испытаний. Именно такая трактовка принята в странах, занимающих лидирующее положение в развитии ИМ.
В отечественной науке нет единодушия в толковании понятия ИМ. У нас в стране оно традиционно расширялось. Эта тенденция, видимо, связана с тем, что любая модель в какой-то степени имитирует определённые качества объекта моделирования с помощью специальной символики или аналогового представления. Это приводило к тому, что ИМ объединяли с игровыми моделями [112]. относили к ИМ практически все ЭММ, начиная с линейного программирования [61], подразумевали под ИМ некоторые виды расчётов с применением методов аналитического моделирования, выполняемых на компьютере с помощью расчётных прикладных пакетов, например, Excel или Statistica. Показательными в этом отношении являются материалы всесоюзной школы по имитационным моделям и диалоговым системам в управлении производством «Ивано-Франковск, 1985» [23]. В качестве ИМ здесь выступали методы календарного планирования, дискретное программирование, сетевые модели, компьютерные информационно-экспертные диалоговые системы и другие. Собственно ИМ в нашем понимании было посвящено три доклада из тридцати одного.
Такая неопределённость в толковании термина «имитационное моделирование» препятствует скорейшему освоению последнего в практике технико-экономического анализа. Нами термин будет употребляться в трактовке А.А. Емельянова и в соответствии с международным взглядом на его суть.
Метод любых систем ИМ заключается в розыгрыше вероятностных событий моделируемой системы на основе метода статистических испытаний и его модификаций. Их работа моделируется посредством «движения» динамических элементов системы (транзактов), имитирующих поток заявок системы массового обслуживания (СМО), через совокупность статических элементов (операционных блоков), которые имитируют структуры СМО и режимы обслуживания заявок.
Интеграция моделей организации рудопотока и управления затратами
На этом этапе не требуется проведение развернутого СА и формализованного описания, так как он представляет собой объединение обеих построенных моделей в рамках интегрированной модели в соответствии с принципами, рассмотренными выше. Тем не менее, совместная работа моделей имеет ряд специфических особенностей, которые должны быть учтены при их интеграции.
Двойственный характер динамических элементов.
С точки зрения времени возникновения экономические и технологические процессы в производственных системах протекают всегда параллельно, так как огрублённо (без рассмотрения временных лагов): прямые затраты вызываются работой оборудования; косвенные - представляют собой функцию от времени. Но учёт их можно представить как последовательный процесс отражения возникающих затрат в регистрах бухгалтерского или управленческого учёта. Этого же принципа следует придерживаться при работе интегрированной модели так как, динамические элементы в ней являются моделями различных реальных объектов, оказывающих взаимное влияние. Процесс преобразований, которые претерпевают транзакты в интегрированной модели схематично показан на рис. 2.17.
Вначале транзакт является моделью рудной массы. Причём, на этапе БВР он представляет описанный выше ФРП, который, частично уничтожаясь в ходе рассмотренных производственных операций, преобразуется в рудопоток реальный. Далее, на этапах транспортировки, происходят преобразования, типичные для СМО. Выходной поток представляет собой тот же объект, что и в момент его создания при БВР: рудная масса, выдаваемая в конце технологической цепочки рудника. Затем происходит трансформация функции динамических элементов. Они становятся моделью единицы затрат.
Этот способ представляется наилучшим средством решения противоречия двойственного характера транзактов в интегрированной модели. Изменение роли транзактов в ходе моделирования не применялось в других имитационных моделях горнорудных предприятий. Рассмотрим, как данная трансформация реализуется в интегрированной модели (при условии совместного запуска обоих её составляющих).
Структура интегрированной модели. Описанная выше структура моделей технологического процесса и затрат 100 разработана с расчётом возможности их объединения в общей программной оболочке. Для того чтобы стало возможным проведение имитационных экспериментов на всей интегрированной модели, в неё добавляется файл transfer.txt преобразования технологических показателей в экономические. Структура такой модели приведена на рис. 2.18.
Листинги соответствующих файлов приведены в Приложении 3 . Особенности работы интегрированной модели. Головной файл интегрированной модели объединяет файлы технологической модели и затрат путём их подключения тем же образом, что и в описанных выше моделях. Структурно-функциональную формулу интегрированной модели можно представить в следующем виде: tt %2Xi%X XOi% (2-43) где - символ трансформации роли транзактов по схеме «руда-деньги» при переходе от модели технологического процесса к модели затрат.
Располагаются файлы в той же последовательности, что и в схеме на рис. 2.18. При этом расположение файла transfer.txt не имеет существенного значения. В листинге для удобства восприятия он располагается также в соответствии со схемой. Назначение отдельных блоков в головном файле очевидно и не нуждается в пояснениях: вначале производится запуск технологической модели; затем - модели затрат. Таким образом, общая длительность имитационного эксперимента в интегрированной модели составит: 7 = 27 + 7 , (2.44) где Тжсп - длительность исследуемого периода; Тхп - длительность периода «холостого прогона» модели.
Трансформация роли транзактов в файле transfer.txt производится по алгоритму, который зависит от целей проведения экспериментов. В простейшем случае снимаются значения производительности каждого этапа путём фиксации значения количества входов в блоки табулирования, находящиеся на выходе из макромоделей (то есть, СЧА N$iVame). Атрибуты заносятся в переменные V$Prod Mean, где обозначает трёхбуквенный код микромодели.
Дополнительному преобразованию подвергнуты также файлы микромоделей затрат. В них устанавливается время генерации первого транзакта, равное моменту окончания работы модели технологического процесса.
Валидация интегрированной имитационной модели организации рудопотока и управления затратами
Общая характеристика предприятия.
В качестве объекта моделирования выбран рудник «Таймырский», а именно, основные технологические операции: БВР, доставка ПДМ, электровоз ная откатка. Они определяют технологические показатели рудника, основную нагрузку в принятии управленческих решений и значительную часть производственных затрат. Их рассмотрение позволяет решать ряд текущих задач оперативного управления без анализа прочих технологических операций.
Условия залегания рудного тела и его разработки не отличаются от других рудников ГМК «Норильский никель», описанных в первой главе. Рудник разрабатывает Октябрьское месторождение богатых и богато-вкрапленных сульфидных полиметаллических руд на глубинах от 950 до 1400 метров и является самым молодым из действующих норильских рудников. Плановая годовая производительность рудника - 3,5 млн. тонн, численность персонала -около 1650 человек.
Добычу руды производят семь участков на двух шахтах. Буровые работы на руднике производятся участком №7, на котором числятся все СБУ. Доставка осуществляется ПДМ 11-го участка.
Особенности оперативно-диспетчерского управления.
На руднике, как и на прочих горнорудных предприятиях ОАО ГМК «Норильский никель» существует типичная структура управления, предполагающая наличие специального отдела для оперативного управления ведением горных работ и согласованием работы всей технологической цепочки.
Это подразделение, на котором замыкаются все организационные связи рудника, находится в центре всех происходящих на предприятии процессов. В перечне его функций, в частности: координация работы участков и служб в целях выполнения ими производственных заданий; подготовка и рассмотрение текущих и перспективных планов и графиков выполнения работ; контроль над своевременной отгрузкой товарной продукции; осуществление оперативного руководства по устранению поломок и аварий.
Функции производственных отделов позволяют рассматривать их в качестве перспективных участков использования специализированного программного обеспечения на основе имитационных моделей, направленного на оптимизацию всей системы оперативного управления.
Подготовка модели для работы в условиях исследуемого предприятия
Особенности моделирования простоев. Для настройки модели были взяты статистические данные в той систематизации, которая принята при учёте затрат труда и производительности оборудования на предприятии. Таким образом, параметры производительности оборудования включают в себя некоторые потери рабочего времени. А именно: - отдельные виды простоев, связанные с организацией труда и производства (например, сверхнормативные потери времени при перегоне техники на новые участки работы); - снижение производительности, связанное с особенностями технологии (например, забуривание, бурение одной стрелой по технологическим причинам); - снижение производительности, связанное с мелкими неисправностями, не приводящее к остановке (например, бурение одной стрелой или снижение производительности электровозного состава из-за неисправности или в связи с недостаточными параметрами электрической сети); - любые потери рабочего времени длительностью до получаса.
Анализ простоев оборудования показал, что в технологической имитационной модели минимальная дифференциация простоев включает в себя, по меньшей мере, три их основные разновидности:
1) общие простои, фиксируемые как таковые при учёте производительности на руднике;
2) простои, вызванные праздничными днями;
3) редко возникающие простои, охватывающие всю технологическую цепочку, связанные, как правило, с введением плана ликвидации аварий, и эвакуацией персонала.
В праздничные дни, как правило, технологическая цепочка останавливается на одну смену для выполнения регламентных и ремонтных работ, требующих отключения вентиляции, электроэнергии и т.п. Поэтому модель обеспечивает возможность учёта таких простоев. Если моделирование охватывает короткий период времени, то количество праздничных дней может быть задано по факту. При проведении экспериментов большой длительности, этот вид простоев задаётся из расчёта количества праздничных дней, принятого законодательством - двенадцать дней в году.
Для адекватного моделирования аварийных простоев, связанных с эвакуацией персонала изучена их статистика за десять лет. Статистические характеристики их одинаковы для всех технологических операций. Поэтому их моделирование будет рассмотрено подробно один раз при подготовке данных в модели БВР.
При рассмотрении вопросов подготовки данных анализируются параметры работы моделей общего типа, так как, во-первых, это позволяет определить их основные объёмные и вероятностные характеристики с меньшими трудозатратами. Во-вторых, перечень подготавливаемых параметров в детализированном типе микромоделей может значительно варьироваться в зависимости от задач экспериментов.
Подготовка данных БВР.
Источники данных. Одним из самых удобных (и при этом достаточно достоверных) источников исходных данных является документация производственного отдела, осуществляющего оперативно-диспетчерское управление на руднике. В этом подразделении ведётся Диспетчерский журнал, в котором регулярно отмечаются основные показатели работы. В нём отдельно отражаются показатели работы каждой СБУ. Фиксируются следующие показатели.
1. Список всех СБУ, работающих в текущие сутки. Не указываются установки, не находящиеся в эксплуатации в текущем периоде.
2. Распределение СБУ по участкам. Как указывалось выше, на исследуемом предприятии обслуживание всех буровых установок выполняется специализированным участком №7. Поэтому, они не прикреплены к конкретным участкам и распределяются по ним по мере подготовки фронта работ. При этом потери рабочего времени на её перегон в связи с деконцентрацией работ могут быть довольно значительными.
