Моделирование расхода дублирующей оснастки на авиастроительных предприятиях

Для моделирования расхода дублирующей технологической оснастки (далее – ТО) предлагается использовать аппарат многофакторного регрессионного анализа, обеспечивающий формализацию основных закономерностей формирования величины расхода в виде линейных регрессионных зависимостей. Важным отличием предлагаемого подхода к разработке регрессионных моделей является повышенная степень их детализации за счёт использования в качестве независимых переменных количества деталеопераций, выполняемых с применением конкретных типоразмеров ТО, что позволяет исключить погрешность расчетов, связанную с наличием в плановом периоде переходящих позиций (партий деталей и сборочных единиц). В результате количественная оценка построенных зависимостей на основе расчёта множественных коэффициентов корреляции, дисперсионного отношения Фишера, коэффициента несоответствия Тейла позволила сделать вывод об их адекватности условиям потребления ТО на авиапредприятии. Для повышения адекватности отображения реальных процессов потребления ТО разработанные модели снабжены механизмом параметрической адаптации. Применение метода наискорейшего спуска дает возможность корректировать параметры регрессии по поступающим данным, учитывая основные тенденции развития моделируемого процесса и предусматривая сглаживание его случайных колебаний.

1. Агарков А.П., Аникин Б.А. Эффективная организация и управление инструментальным хозяйством предприятия. М.: ИН- ФРА-М; 2019. 127 с.

2. Лазарев А.Ю., Лисицин В.Н., Трушин Н.Н. Принципы эффективного управления инструментальным обеспечением станочного парка машиностроительного предприятия. Известия ТулГУ. Технические науки. 2022; 6: 215–223 с.

3. Крылов Е.Г. Автоматизация подготовки инструментального оснащения обрабатывающего оборудования с ЧПУ: монография. Волгоград: Изд-во ВолГТУ; 2018. 140 с.

4. Капитанова О.В. Прогнозирование социально-экономических процессов: учебно-методическое пособие. Нижний Новгород: Изд-во Нижегородский госуниверситет; 2016. 74 с.

5. Демин С.С., Вдовин В.А., Оганов В.А., Олейникова М.В. Экономико-математический подход к обеспечению технологической оснасткой наукоемкого авиастроительного производства. Научный вестник ГосНИИ ГА. 2019; 29: 75–85 с.

6. Савостьянова Н.И., Федорова Н.М. Математический анализ для инженеров и экономистов. М.: Изд-во Факториал; 2018. 504 с.

7. Кульков А.В. NovaInfo. Реализация регрессионного анализа в различных компьютерных программах. https://novainfo.ru/article/14534 (дата обращения: 20.02.2023).

8. Горлач Б., Шахов В. Математическое моделирование. Построение моделей и численная реализация: учебное пособие. М.: Лань; 2022. 292 с.

9. Садовникова Н., Шмойлова Р. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Изд-во Университета «Синергия»; 2016. 152 с.

10. Найденова Л.И. Разработка и принятие управленческих решений: учебное пособие. Пенза: Изд-во ПГУ; 2020. 56 с.

11. Ширяев А.Н. Вероятностно-статистические методы в теории принятия решений: учебное пособие. М.: МЦНМО; 2014. 144 с.

12. Вдовин В.А., Афанасьева О.А. Адаптивно-селективная модель прогнозирования расхода новой оснастки при производстве высокотехнологичной продукции. Инновации и инвестиции. 2022; 1: 116–121 с.