Оценка точности прогноза показателей обеспечения сырьём деревообрабатывающего предприятия

 

Титунин А.А., Костина Г.Ф., Боровков Е.А. (КГТУ, г. Кострома, РФ)

 

The method of scientific forecasting of parameters of maintenance by wood raw material of plywood combine is considered. The data on a deviation of actual results from expected meanings are given.

        

При разработке направлений дальнейшего  развития деревообрабатывающих предприятия на длительную перспективу особое место отводится  научному прогнозированию, поскольку оно позволяет обоснованно подходить к решению насущной  проблемы повышения  эффективности использования огромного потенциала древесных ресурсов.

Как известно, прогнозирование можно осуществлять разными методами, основными из которых являются статистические, эвристические, а также методы нормативного, морфологического, функционального и предметного анализа [1]. В практике прогнозирования основных показателей древесного сырья преобладают статистические методы. И одним из них является экстраполяция. Её  сущность заключается в изучении истории прогнозируемого объекта и перенесении закономерностей развития в прошлом и настоящем на будущее. Эти закономерности проявляются во временных (динамических) рядах.

Экстраполяционный метод используют на этапе исследовательского прогнозирования. Практика показывает, что эффективность этого метода возрастает в тех случаях, когда объект прогноза развивается эволюционным путём, т.е. при стабильности развития системы. При этом в зависимости от характера динамических рядов метод экстраполяции  может иметь несколько разновидностей [2], например экспоненциальное сглаживание. С другой стороны, исследование многочисленных статистических рядов позволяет утверждать, что в большинстве случаев достаточно точно они описываются параболами не выше третьей степени [1].

Поскольку управление таким сложным процессом, как обеспечение сырьём деревообрабатывающего производства, довольно затруднено, при прогнозировании используются возможности современных средств вычислительной техники. В этом случае обеспечивается оперативность составления прогнозов с учётом различных закономерностей в динамике исследуемых показателей и воздействием на них многочисленных факторов. В результате воздействий, которые могут иметь случайный (поломка транспортного средства, отсутствие рабочего и т.п.) и неслучайный характер (дождливое лето, «теплая» зима), показатели обеспеченности сырьём могут быть более или менее статистически устойчивыми. От этого зависит достоверность прогнозных значений, которая в свою очередь может быть оценена по результатам анализа вычисленных и фактически полученных результатов за рассматриваемый период.

Для оценки достоверности прогнозных значений фактическим данным сравним результаты исследований статистической устойчивости качественных и объёмных показателей системы обеспечения ОАО «Фанплит» фанерным сырьём [3], выполненные в 2006 г., и  отчётные показатели за 2007 г.  На рис. 1-3 представлены некоторые из полученных результатов. Данные для анализа и составления прогноза на 2007 г. были собраны на ОАО «Фанплит» за период 2002-2006 гг.

                   Рисунок 1 - Контрольная карта среднего диаметра фанерного сырья

 

На графиках приняты следующие условные  обозначения:

                       –  изменение исследуемого показателя;

                       –  общее среднее значение показателя;

                       –  верхний доверительный уровень;

                       –  нижний доверительный уровень;

                       –  линия тренда;

   R2= 0,83      –  величина достоверности аппроксимации;

      

25,3

 
значение прогнозируемого параметра на 2007 г.

 

Рисунок 2 - Контрольная карта доли фанерных кряжей, % в партии сырья

Рисунок 3 - Контрольная карта среднего объёма поставки в месяц, тыс. м3

 

Отклонения показателей от среднего значения, которые объясняются влиянием природно-производственных факторов, не выходят за границы верхнего и нижнего доверительных уровней. Верхний и нижний доверительные уровни устанавливаются как отклонение от общего среднего на величину среднего квадратического отклонения 1S. Таким образом, можно утверждать, что система обеспеченности сырьём являются стабильной и статистически устойчивой. Следовательно можно ожидать определённой сходимости результатов прогноза и фактических отчётных данных.

Из рис. 1 видно, что с 2004 г. наблюдается рост значения среднего диаметра поступающего сырья, что, несомненно, оказывает положительное влияние на выход шпона. На 2007 г. ожидаемое значение составляет 23,9 см. Фактически полученное значение среднего диаметра фанерного сырья по итогам работы предприятия в 2007 г. составило 23,1 см. Относительное отклонение от прогноза составило 3,35%. Изменение качественного состава (рис. 2) на протяжении пяти лет имеет общую тенденцию к увеличению доли фанерных кряжей в общем объёме партии сырья. При этом на 2007 г. прогнозное значения этого параметра составило 85,8%, а фактическое – 83,84% (относительное отклонение 2,28%). На основе анализа данных о среднемесячных объёмах поставки сырья за пять лет был сделан прогноз о возможном снижении поставок сырья в 2007 г. Однако, как видно из рис. 3, прогнозное значение 20,1 тыс. м3 поставки сырья в месяц было получено с учётом существенного снижения показателя в 2006 г., который характеризовался неблагоприятными для лесозаготовителей погодными условиями. Поэтому относительное отклонение фактического значения (24,17 тыс. м3) от прогнозного и составило 20,24%, что лишний раз подтверждает справедливость замечания о том, что прогнозы на основе статистической информации показывают возможный уровень показателей при сохранении тенденций прошлого периода. Для повышения точности результатов прогноза необходимо учитывать информацию о возможных климатических условиях,  изменении в техническом, экономическом и ресурсном развитии деревообрабатывающего предприятия. Т.е. при подготовке прогнозных решений необходимо анализировать не только прошлую и текущую информацию об объекте, но и варианты перспективного развития. 

 

Литература

1.      Микитишин З. В. Эффективность производства в деревообрабатывающей промышленности  / З. В. Микитишин. – М. : Лесная пром-сть, 1982. – 128 с.

2.      Френкель А. А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда / А. А. Френкель. – М. : [б.и.], 1972. – 190 с.

3.      Титунин А.А. Ресурсосбережение в деревообрабатывающей промышленности. Организационно-технические аспекты : монография / А. А. Титунин. – Кострома : Изд-во КГТУ, 2007. – 142 с.

 

 

Сайт управляется системой uCoz