Вестник №3, 2019

          

Планирование угледобычи топливно-энергетического предприятия как случайного процесса с использованием метода Монте-Карло

 

DOI: 10.34130/2070-4992-2019-3-92-98

УДК 338.984

Текст статьи 

Межов С. И. — Алтайский государственный университет, г. Барнаул, Россия; д.э.н., директор Международного института экономики, менеджмента и информационных систем, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Черепанова Н. А. — АО «СУЭК-Кузбасс», г. Кемерово, Россия; финансовый контролер, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Добыча угля традиционно связана с высокими производственными рисками, для снижения которых необходимо прилагать максимум управленческих усилий. Безопасность является основополагающим принципом деятельности ресурсных корпораций и неотъемлемой, ежедневной частью их работы. Важнейшей проблемой угледобывающих корпораций являются высокие затраты на ликвидацию всех видов сбоев и вынужденные простои оборудования, что снижает финансовые показатели.
Целью исследования является определение характера корреляционного влияния случайных сбоев на объемные и стоимостные характеристики угледобычи, разработка научного подхода к прогнозированию плана угледобычи на основе имитационного моделирования.
Методической базой исследования служит аппарат теории исследования операций и математического моделирования. Было установлено, что случайные события сбоев с достаточной достоверностью описываются как потоки случайных событий с пуассоновским законом распределения; вариация объемов угледобычи с высокой точностью подчиняется нормальному закону распределения, параметры которого: математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение – можно определить по ретроспективной статистике. Применение имитационных методов для оценивания рисков сбоев и отказов позволяет контролировать влияние нескольких базовых переменных на экономическую эффективность плана.
Основные выводы и результаты. Управление производственными рисками с использованием моделирования по концепции Монте-Карло позволит сочетать анализ чувствительности и оценку вариантов сценариев. Анализ чувствительности характеризуется тем, что факторы воспринимаются по от-дельности, при имитационном же моделировании неопределенные переменные рассматриваются с учетом их взаимодействий. В структуре имитационной модели соотношения между всеми переменными задаются либо функционально, либо статистически. Решены задачи повышения надежности процесса угледобычи, снижения экономических потерь от случайных сбоев: аварий, отказов технологического оборудования, обусловленных необходимостью дополни-тельных производственных затрат на восстанови-тельные работы.
Разработанные методические положения прогнозирования плана угледобычи имеют практическую значимость и могут быть использованы в практике принятия решений угольных компаний.

Ключевые слова: случайный поток, событие, производственный риск, имитационное моделирование, интенсивность сбоев, затраты на профилактику сбоев, прибыль, объем производства.

References

  1. Rozhkov A.A. Formirovaniye i transformatsiya institutsional'noy sistemy regulirovaniya strukturnykh preobrazovaniy v ugol'noy otrasli i na uglepromyshlennykh territoriyakh Rossii [Formation and transformation of the institutional system for regulating structural transformations in the coal industry and in the coal-industrial territories of Russia]. Ugol' [Coal], 2018, no. 2, pp. 40–48. (In Russian).
  2. Kondrat'yev B. Mineral'no-syr'yevyye resursy kak faktor ekonomicheskogo rosta i global'noy konkurentosposobnosti [Mineral resources as a factor of economic growth and global competitiveness]. Gornaya promyshlennost' [Mining], 2014, no. 1, pp. 6–11. (In Russian).
  3. Chernov V.A. Analiz kommercheskogo riska [Business Risk Analysis]. Moscow: Finansy i statistika [Finance and Sta-tistics], 2003. 128 p. (In Russian).
  4. Astanina, L. A. Stokhasticheskiye imitatsionnyye modeli v upravlenii proizvodstvom [Stochastic simulation models in production management]. Novosibirsk: Izd-vo Novosib. gos. un-ta [Novosibirsk State University Publishing House], 2000. 50 p. (In Russian).
  5. Jay W., 1961. Forrester, Industrial Dynamics. Cambridge, MIT Press.
  6. Issledovaniye operatsiy / Pod red. Dzh. Moudera, S. Elmagrabi [Operations research: in 2 volumes / trans. from Eng-lish. Ed. J. Mowder, S. Elmagrabi]. Moscow: Mir, 1981. 684 p. (In Russian).
  7. Neylor, T. Mashinnyye imitatsionnyye eksperimenty s modelyami ekonomicheskikh sistem [Machine simulation exper-iments with models of economic systems]. Moscow: Mir, 1975. 500 p. (In Russian).
  8. Shennon, R. Imitatsionnoye modelirovaniye sistem – iskusstvo i nauka [Simulation systems modeling – art and sci-ence.]. Moscow: Mir, 1978. 420 p. (In Russian).
  9. Aristov, S.A. Imitacionnye sistemy podderzhki prinjatija reshenij [Simulation decision support systems]. Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and Mathematical Methods], 2007, vol. 43, no. 3, рр. 74–84. (In Russian).
  10. Averill, M.L., Michael, G.M., 1998. Simulation of manufacturing systems. In the proceedings of the 1998 Winter Simu-lation Conference, pp: 49–52.
  11. Al-Fawzan, M.A., Al-Hargan, A., 2014. Promoting techno-entrepreneurship through incubation: An overview at BA-DIR program for technology incubators. Innovation: Management, Policy and Practice, 16(2): 238–249.
  12. Baniak, A., Dubina, I., 2012. Innovation Analysis and Game Theory: A Review, Innovation: Management, Policy and Practice, 14(2): 178–191.
  13. Carayannis, E.G., Goletsis, Y., & Grigoroudis, E., 2015. Multi-level multi-stage efficiency measurement: the case of in-novation systems. Operational Research: An International Journal, 15(2): 253–274.
  14. Mezhov S.I., Mylnikov L.A., 2018. Specifics of Project Management on Industrial Innovation. In the Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Innovation in IT. Volume 6. Issue 1. pp: 103-108 (WoS DOI:10.13142/kt10006.32).
  15. Higgins R., 2012. Analysis for Financial Management, 10th edn, the McGraw-Hill/Irwin series in finance, insurance and real estate). New York, NY 10020.

Для цитирования: Межов С. И., Черепанова Н. А. Планирование угледобычи топливно-энергетического предприятия как случайного процесса с использованием метода Монте-Карло // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2019. № 3. С. 92–98. DOI: 10.34130/2070-4992-2019-3-92-98