Читайте также:
|
Ранее мы рассмотрели методы прогнозирования полезного эффекта и элементов затрат по объектам, которые характеризуются одной главной функцией, либо по объектам, по которым имеется достаточное количество статистических данных (в три раза больше количества показателей объекта). По объектам, не отвечающим этим требованиям, рекомендуется использовать экспертные методы.
Например, приборы, выпускаемые приборостроительными заводами, с одной стороны, характеризуются несколькими главными функциями и параметрами (количество измеряемых величин, пределы точности и количество измерений в единицу времени, срок службы, надежность работы), а с другой стороны — эти приборы выпускаются, как правило, только одним заводом и по ним не имеется достаточного количества статистических данных для применения математических методов прогнозирования. Также отсутствует достаточное количество статистических данных по уникальным, сложным машинам единичного производства.
Сущность экспертных методов прогнозирования заключается в выработке коллективного мнения группы специалистов в данной области. Существует несколько методов экспертной оценки развития объекта в будущем. Рассмотрим здесь только один — метод баллов, который можно применять для прогнозирования как полезного эффекта объекта, так и элементов затрат.
Сначала формируется экспертная группа из специалистов в данной области, численность которой должна быть равна или больше девяти. Для повышения однородности состава группы путем анонимного анкетирования возможен отсев специалистов, которые, по мнению большинства, не совсем компетентны в данной области.
Затем коллективно устанавливают или выбирают несколько важнейших параметров (3—5) объекта, влияющих на полезный эффект и элементы затрат.
Следующий шаг — установление важности параметра экспертным путем. Рассмотрим два метода. По первому каждый эксперт каждому параметру объекта присваивает баллы по шкале от 0 до10. Тогда важность параметра объекта в баллах определяется по формуле:
где аi — весомость i-го параметра объекта;
i — номер параметра объекта;
j — номер эксперта;
m — количество экспертов в группе;
Бij — балл, присвоенный i-му параметру j-м экспертом;
Бcj — сумма баллов, присвоенных j-м экспертом всем параметрам объекта.
Допустим, экспертная группа установила, что объект характеризуется четырьмя важнейшими параметрами (главными функциями). Первый эксперт присвоил параметрам следующие баллы: первому параметру — 7 баллов, второму — 6 баллов, третьему — 2, четвертому — 5. Второй эксперт этим параметрам присвоил соответственно следующие баллы: 6, 8, 4, 4 и т.д. Сумма баллов у экспертов получилась следующая: у первого эксперта — 20 (= 7 + 6 + 2 + 5), второго — 22 и далее соответственно 19, 25, 21, 20, 24, 23. Первому параметру эксперты присвоили следующие баллы: 7, 6, 8, 7, 8, 6, 7, 7. Тогда весомость первого параметра будет равна
Аналогично определяется весомость и других параметров объекта. Весомость параметров рекомендуется определять по следующей методике*. Сначала каждый эксперт находит соотношение между параметрами попарно. Если весомость данного параметра, по мнению эксперта, выше другого, с которым сравнивается данный параметр, ему присваивается два балла. Если весомость параметров одинакова, данному параметру присваивается один балл. И если весомость данного параметра ниже другого, то первому параметру баллов не дается.
* Питуганов А.Л., Сердюк Л.А. Научно-технический прогресс и эффективность управления производством. — Львов, 1980.
Допустим, что девять экспертов четырем параметрам объекта присвоили следующие баллы (табл. 6.4).
Средняя оценка определяется делением суммы баллов на количество экспертов. По средним оценкам рассчитывается весомость параметров (табл. 6.5).
Таблица 6.4
Дата добавления: 2015-09-11; просмотров: 22 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |