Автоматизация поддержки принятия решений при управлении производственными рисками на судостроительном предприятии

Во введении кратко сформулированы актуальность темы и изложены
основные направления исследований.
В первой главе проанализированы современные концепции и методы
управления производственными рисками, описаны основные направления деятельности по управлению производственными рисками на судострои- тельных предприятиях, проанализированы существующие методы выяв- ления и оценки производственных рисков. Результаты анализа современ- ных автоматизированных систем идентификации и анализа рисков обо- значили проблемы и задачи процесса автоматизации системы идентифи- кации и анализа рисков на судостроительных предприятиях, позволили определить основной их недостаток, заключающийся в излишней форма- лизации процесса идентификации и анализа риска.
Сделан вывод, что основной задачей оценки рисков является пред- ставление необходимых данных для обоснования управляющих решений. В связи с высоким уровнем изменчивости внешних и внутренних показа- телей необходимо не только выявить факторы риска, которые могут по- влиять на результаты управляющих решений, но и проводить их монито- ринг. Исходя из этого, определены цель и задачи исследования.
Вторая глава посвящена теоретическим основам оценки производ- ственных рисков и принятия управляющих решений для повышения каче- ства продукции верфей.
Концепция риска с точки зрения управления качеством – это вероят- ность невыполнения основной задачи системы менеджмента качества по предоставлению потребителю (заказчику) соответствующей его требова- ниям продукции в целях достижения его удовлетворённости. Под произ- водственным риском при этом понимается потенциальный ущерб в ре- зультате наступления нежелательного события, связанного с производ- ственной деятельностью верфи, определяемый с учётом вероятности наступления этого события.
Под управлением рисками в работе понимается процесс принятия ре- шений, основная цель которого выбрать эффективные методы работы с каждым из выявленных рисков путём управления им. Для этого можно использовать разнообразные методы, позволяющие спрогнозировать наступление рискового события и вовремя принимать меры к снижению степени риска. На рис. 1 представлена схема управления рисками.
Рисунок 1 – Схема внедрения и функционирования системы управления рисками
Процесс оценки рисков даёт возможность более эффективно прово- дить предупредительные мероприятия и мероприятия по улучшению ка- чества продукции. Оценка риска – это общий процесс, который включает в себя три этапа: идентификация риска, анализ риска и оценивание риска.
Цель оценки производственных рисков заключается в получении, анализе и ранжировании информации, необходимой для обоснования мо- тивированных управляющих решений. Автоматизация процедур управле- ния производственными рисками является обязательной для повышения результативности функционирования всей системы управления.
В данной главе описано моделирование процедур управления произ- водственными рисками. Отмечено, что общими чертами модели управле- ния деятельностью любой сложной системы в условиях неполной инфор- мации, а значит в условиях риска, является сочетание стремления к уве- личению эффективности управления системой и, одновременно, сниже- нию риска. Соответственно, общая модель управления должна включать две подмодели: модель оценки эффективности и модель оценки рисков
5

для функционирования системы. Основными компонентами обеих моде- лей являются описания процессов функционирования системы, т.е. изме- нения фазового состоянии под влиянием внутренних и внешних воздей- ствий, процедур управления.
Управляющая риском модель может быть определена оператором в
следующем виде:
где x – положение системы/процесса в конкретном фазовом пространстве; u –
Ψ(F(x,u, y,I),G(x,u, y,I)), (1) управление; y – неподконтрольные факторы, влияющие на систему.
Выражение (1) определяет принцип оптимальности управления на ба- зе соотнесения оценок риска и результативности, которые предполагают собой выходы подмоделей оценки риска G(x, u, y, I) и оценки результа- тивности F(x, u, y, I).
Входящая информация в моделях характеризуется информационной компонентой I, которая является описательной функцией неподконтроль- ных факторов и информационного обеспечения управляющего узла си- стемы.
Переменные x, y, u представляются как взаимосвязанные величины. Определение управления u находится в зависимости от состояния x, кото- рое представляет система, также от внешних неподконтрольных факторов y, которые описывает информационная составляющая I. Управление u(x, y) для любых x и y должно удовлетворять ограничению u(x, y)∈U. К тому же закон управления u(·,·) принадлежит некоему классу функций UI ,
классифицируемому исходя из значимой информации u(⋅,⋅)∈UI . Следо-
вательно, состояние x представляет собой определённую функцию управ- ления и показателей внешних аспектов x = φ(u, y). Так как в неподвижных моделях параметры не разбиваются на фазовые переменные и управления, то управление выражается переменной x.
Если внешние факторы y являются случайными величинами и пред- ставлена статистика их значений, информационный параметр I заключает в себе описание закона распределения случайной величины P(y). В случае же, если внешние факторы y не определены и данные о них выражены лишь описанием области вероятных значений Y, то I содержит условие в виде y∈Y.
Модель F(x, u, y, I) характеризует значение результативности при условии плановой деятельности системы и включает описание целевых показателей деятельности, прогнозного состояния системы и внешних факторов. Если имеется оценка значения внешнего фактора yI в соответ-
ствии с имеющейся информацией, то оценку результативности при плано- вом сценарии деятельности системы можно представить в виде:
w(u)= f(x,u,yI )∀u,где x= f(u,yI ). (2)
Модель G(x, u, y, I) заключает в себе установление области равновесия системы Х, определяемой ограничениями параметров системы или мерой устойчивости множества величин параметров. При воздействии на систе-
му неопределённых неподконтрольных факторов y ∈ Y , множество до- пустимых управлений определяется в виде:
Du ={u(⋅,⋅)∈Ui |u(x,y)∈U,x=φ(u,y)∈X∀y∈Y}. (3) Модель G(·) позволяет дать оценку разброса показателей результатив-
ности. Величина потерь WI(u, y) определена в виде:
WI (u)=WI (u,yI )∀u. (4)
Оценка риска заключает в себе множество допустимых управлений Du, оценку потерь (4), то есть, определятся как выход модели F(x, u, y, I).
Тогда Ψ определяется
как представление совокупности ,D )вподмножествооптимальныхUO:
({w(u(⋅,⋅))} u(⋅,⋅)∈UI
,{WI(u(⋅,⋅))} u(⋅,⋅)∈UI
u I Ψ:({w(u(⋅,⋅))} ,{WI (u(⋅,⋅))} ,D )→UO. (5)
u(⋅,⋅)∈UI u(⋅,⋅)∈UI u I
Существует значительное число факторов, воздействующих на произ-
водственную деятельность судостроительного предприятия, отсюда и возникающие сложности в проведении сложных математических расчётов при анализе рисков и неоднозначность рассуждений риск-менеджеров и экспертов. Крайне затруднительно представить в математической модели поведение многих элементов производственных процессов верфи. В то же время использование математического аппарата для оценки существенно помогает в обосновании управляющих решений.
На основе описанных моделей в третьей главе разработаны методика количественной оценки производственных рисков и алгоритм системы управления производственными рисками, включающий блок оценки по разработанной методике. В рамках процессного подхода сформирован процесс управления производственными рисками. Алгоритм процесса управления производственными рисками представлен на рис. 2.
На первом этапе функционирования системы проводится качествен- ный анализ рисков, который позволяет определить типы рисков, которые оказывают наибольшее воздействие на деятельность верфи и используют- ся как база для количественного анализа. Количественный анализ прово- дится с использованием статистических и аналитических методов, мето- дов экспертных оценок, методов аналогов и др. Чтобы подойти к управле- нию рисками, необходимо их идентифицировать и систематизировать.
Данные для идентификации производственных рисков могут быть по- лучены из разных источников: например, итогов надзорных проверок, внутренних и внешних аудитов, сообщений работников предприятия и др.
Для осуществления идентификации рисков необходимо использовать всю информацию, в свою очередь для этого необходимо создать систему сбора информации и сведения её в объединённую информативную базу.
Рисунок 2 – Алгоритм процесса управление производственными рисками на судостроительном предприятии
На судостроительном предприятии назначается ответственный руко- водитель СУПР, создаются рабочие группы из работников предприятия по основным этапам жизненного цикла продукции, которые проводят предварительную идентификацию рисков методом мозгового штурма.
Производственные риски объединяются по направлениям, объединя- ющим основные этапы жизненного цикла продукции судостроения.
Формируется реестр производственных рисков, который дополняется при возникновении новых производственных рисков.
Измерение уровня значимости риска проводится специалистами- экспертами в пределах каждого направления с помощью специально со- зданной компьютерной программы, основанной на методике, в основу которой положена «классическая» матрица. Риск определяется как мера численного измерения опасности с учётом величины ущерба от воздей- ствия факторов опасности и вероятности появления этих факторов. Оба компонента риска – «вероятность» и «ущерб» – определяются количе- ственно показателями «степени вероятности» P и «степени ущерба» S.
Таким образом, риск R определяется по формуле:
R=P⋅S. (6)
Степень ущерба S оценивается для каждого риска.
Первичной информацией для расчёта являются экспертные оценки допускаемого ущерба (KSi) соответствующего рискового события по набору критериев по пятибалльной шкале. Критерии оценок определяют- ся специалистами-экспертами и вносятся в единую таблицу оценки ущер- ба.
Пересчёт экспертных оценок каждого события KSi в степень ущерба Si осуществляется автоматически расчётной программой в соответствии с выбранными критериями.
Т а б л и ц а 1 – Перевод экспертных оценок в степень ущерба рискового события
КSi 12345 Si 1 4 8 16 32
Значение степени ущерба Si определяется как реализация случайной величины S – ущерба от выражения совокупности факторов опасности. В связи с этим может быть рассчитана верхняя граница S по определяемой вероятности с использованием неравенства:
P=(S−M(S) ≥α)≤ D(S), (7) α2
где M(S) – математическое ожидание случайной величины S; D(S) –дисперсия случайной величины S; α – отклонение S от математического ожидания с ве- роятностью P.
9

Выражая дисперсию через стандартное отклонение D(S)=σ2(S) и зада- вая α=Сσ(S), С≥1, получили формулу определения вероятности P для ин-
тервала с верхней границей [M(S) + Сσ(S)]: ˆ
1 P[S≤(M(S)+Cσ(S))]=1−C2 . (8)
В табл. 2 приведены результаты расчёта по формуле (8). В соответ-
ствии с табл. 2 можно решать и обратную задачу: задаваясь вероятностью,
получить значение S, которое может быть принято за оценку ущерба. Ес-
ли сумма M(S)+Сσ(S) превышает наибольшую из оценок S max , степень i
ущерба определяется как S = S max . i
Т а б л и ц а 2 – Результаты расчёта вероятности рискового события
С 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 Pˆ 0,65 0,69 0,72 0,75 0,77 0,79 0,81 0,83 0,84
В случае если допустить доверительную вероятность P=0,75, то сте- пень ущерба определяется:
(M(S)+Cσ(S);M(S)+2σ ≤Smax)
S =  i ( 9 )
(Smax;M(S)+2σ >Smax ii
Определение степени вероятности Р проводится для каждого риско- вого события, и базируется на регулярности повторения событий.
Конкурентная способность и деловой имидж верфи непосредственно связаны с двумя решающими факторами: 1) выполнение сроков контрак- тов и 2) качество производимой продукции, обеспечивающее требования заказчика. Исходя из этого, частоту событий F следует определять в еди- ницах событий на количество контрактов, например, за период 10 лет или на количество построенных судов в течение 10 лет. В роли рисковых со- бытий могут выступать: количество контрактов с несоблюдением сроков, количество рекламаций и др. Ответственные за группу рисков в соответ- ствии с рекомендациями (см. табл. 3) указывают свои количественные оценки частоты для определённого рискового события.
Т а б л и ц а 3 – Оценки частоты рискового события
Показатель «степени вероятности» P
1 2 3 4 5
Описательная харак- теристика P
Крайне редко Редко Периодически Часто Очень часто
Средние экспертные оценки частоты F
<0,3 0,3 ... 10 10 ... 30 30 ... 100 > 100
10

Принятая зависимость F=f(P) описывается функцией экспоненты, в случае решения которой выводится рабочая формула для определения показателя степени вероятности Р:
P = 0,698ln(F) +1,632, (10) F = nr ⋅ N ,
где r – количество поступивших рекламаций, относящихся к конкретной группе рисков; n – количество сданных потребителю судов за 10 лет, с учётом по- ступивших замечаний, N – общее количество выпущенных судов за 10 лет.
Формулы (9) и (10) определения степени ущерба и вероятности при- меняются для числового выражения уровня риска.
Показатель степени риска рассчитывается по формуле (6).
Оценивание производственных рисков выполняется по универсальной матрице. Определяются уровни риска:
– пренебрегаемый, при R<5; - приемлемый, при условии уменьшения 5≤R≤20; - недопустимый, при R>20.
Вычисленные значения риска R сравниваются с определёнными выше
уровнями.
Алгоритм вычисления, а также определённые значения уровней при-
емлемости риска могут варьироваться по мере дополнения информации и модернизации компьютерной программы.
Следующим этапом функционирования системы управления произ- водственными рисками является дальнейшая обработка риска, которая представляет собой деятельность по подбору и внедрению мер, направ- ленных на изменение уровня риска.
После проведения оценки значимости риска, информация поступает носителю риска в виде карты риска, где отражены причины возникнове- ния риска и возможные корректирующие действия, позволяющие снизить уровень значимости риска, и сроки выполнения. Также информация по- ступает руководителю системы управления рисками на верфи. Носитель риска отвечает за внедрение корректирующих мероприятий по снижению уровня значимости риска и принятие соответствующих управляющих ре- шений.
Процесс мониторинга функционирования системы управления произ- водственными рисками проводится в несколько стадий:
1) постановка базовых параметров, по которым следует осуществлять оценку выполнения корректирующих мероприятий;
2) создание системы определения и отслеживания состояния парамет- ров контроля;
3) установление размера отклонений фактических результатов рас- сматриваемых показателей от установленных;
4) выявление основных причин отклонений фактических результатов от установленных базовых показателей.
В процессе контроля производственных рисков при необходимости обеспечивается изменение ранее принятых управляющих решений. Соот- ветственно, на этапе контроля производственного риска важным момен- том является оценка эффективности проведённых мероприятий. Значи- тельную роль при этом играет отчётная информация по рискам. На осно- вании полученной отчётной информации оценивают эффективность ис- пользования определённых методов и инструментов системы управления рисками, а также общих затрат на их реализацию.
Определение эффекта, получаемого в результате функционирования системы управления производственными рисками, в общем виде можно
представить:
Эабс = Вфакт – Вбаз, (11) где Вфакт – фактическая величина показателя; Вбаз – базисная величина.
Эффективность мероприятий по управлению рисками оценивается по
формуле:
Эотн=Вфакт/Вбаз. (12) Совокупная реализация процесса управления производственными
рисками даёт возможность верфи:
▪ определить производственные риски, которые значительно влияют
на результаты работы судостроительного предприятия, и создать эффек- тивную систему процедур по управлению такими рисками;
▪ обеспечить проведение постоянной деятельности по управлению рисками, чётко разграничив ответственность за наступление рисковых событий между различными структурными подразделениями и уровнями управления на верфи;
▪ повысить эффективность работы верфи, обеспечив снижение веро- ятных потерь и оптимизацию затрат на все мероприятия, направленные на управление рисками;
▪ повысить эффективность системы управления судостроительным предприятием за счёт использования дополнительных критериев при при- нятии управляющих решений, получения обратной связи о реализации корректирующих мероприятий от специалистов и руководителей всех уровней;
▪ повысить уровень доверия к судостроительному предприятию со стороны внешних заинтересованных сторон.
Построение СУПР направлено, прежде всего, на создание механизма, способного обеспечить эффективное ведение производственной деятель- ности в условиях неопределённости и возникающих рисков.
В четвёртой главе представлена реализация алгоритма управления производственными рисками верфи и поддержки принятия решений в
виде программы для ЭВМ, а также прогнозный технико-экономический эффект от её проектирования и внедрения на верфи-представителе.
Компьютерная программа была сознана с использованием языка про- граммирования С++, объём программы 5,5 Мб.
Основные функциональные возможности программы:
– идентификация и анализ производственных рисков;
– оценка производственных рисков и определение их значимости;
– выбор управляющих решений и корректирующих мероприятий;
– мониторинг функционирования системы управления производ-
ственными рисками;
– количественная оценка эффективности принимаемых решений. Порядок работы с данной программой сводится к следующим основ-
ным действиям. Конкретный пользователь входит в систему, выбирает интересующее структурное подразделение верфи и идентификатор поль- зователя, после чего он может начать работу непосредственно с производ- ственными рисками. Из реестра производственных рисков он может вы- брать конкретный риск, получить всю информацию по нему из карты рис- ка, результаты оценки риска, причины его возникновения и т.д. Кроме того, он может самостоятельно провести оценку вновь возникшего произ- водственного риска, определить его значимость, вероятность возникнове- ния и возможный ущерб от его появления. Реестр производственных рис- ков является пополняемой базой данных с возможностью постоянной её актуализации. Диалоговое окно выбора производственных рисков из ре- естра приведено на рис. 3.
Рисунок 3 – Окно реестра производственных рисков верфи 13

Например, для «Риска образования трещин в сварном шве и переход- ной зоне» пользователь может определить возможные причины возникно- вения риска, такие как «Случайная ошибка исполнителя», «Недостаточная квалификация исполнителя» и др., относящиеся к данному риску (рис. 4).
Рисунок 4 – Окно выбора производственного риска и определения возможных причин его возникновения
В отличие от аналогичных, программа предусматривает автоматиче- ский расчёт вероятности возникновения производственного риска и воз- можного ущерба от его возникновения.
Следующим этапом работы с производственным риском является вы- бор оптимальных управляющих решений. Пользователь может их подо- брать из пополняемой базы данных, интерфейс которой приведён на рис. 5.
Базы данных сформированы таким образом, что для каждого извест- ного производственного риска, на основании опыта предприятия, личного опыта экспертов, статистических данных, подобран ряд корректирующих действий по снижению именно этого риска.
По итогам работы с производственным риском программа автомати- чески формирует карту производственного риска. Кроме того, пользова- тель может просмотреть и вывести на печать «Отчёт об эффективности управляющих решений» за интересующий период (см. рис. 6). Время, за- траченное на работу с производственным риском от определения риска до выбора управляющего решения и дальнейшего взаимодействия с другими подразделения верфи, у пользователя составляет не более 40-60 минут.
Аналогичная работа при обработке риска в «ручном режиме» может за- нимать от нескольких часов до нескольких дней.
Рисунок 5 – Окно выбора корректирующих действий для снижения или устране- ния производственного риска
Необходимо отметить, что кроме прямого экономического эффекта, внедрение АСУПР на базе разработанной компьютерной программы поз- воляет верфи соответствовать современным стандартам качества и управ- ления предприятием, тем самым повысить привлекательность для инве- стиций и конкурентоспособность в условиях жёсткой конкуренции.
Рисунок 6 – Окно Отчёта об эффективности управляющих решений верфи 15

Положительный экономический эффект от разработки и внедрения АСУПР, главным образом, достигается за счёт оптимизации процессов управления производством. В рамках функционирования верфи экономи- ческий эффект достигается за счёт экономии финансовых и трудовых ре- сурсов, возникающей от снижения трудоёмкости при работе с производ- ственными рисками, снижения трудозатрат на документооборот, оптими- зации кадров верфи и т.д. Экономический эффект от создания и внедре- ния АСУПР, таким образом, можно определить известной формулой:
Э=Эр-Ен·К, (13) где Эр – годовая экономия; Ен – нормативный коэффициент эффективности капи- таловложений (Eн=0,15); К – капиталовложения, связанные с внедрением
АСУПР .
Капиталовложения на разработку и внедрение АСУПР определяются исходя из времени, затраченного на данные виды работ. В процессе оцен- ки затрат, возникающих при проектировании программного продукта, определяется время, затраченное на каждую операцию, включая разработ- ку технического задания, разработку алгоритма, написание программы, её отладку, оформление документов и т.д. Если оценивать время на проекти- рование и внедрение достаточно сложной автоматизированной системы управления, то в среднем оно составит 80-90 рабочих дней.
Расчёт экономии в результате повышения производительности труда пользователей выполнен с учётом сэкономленного в результате использо- вания АСУПР времени. Результаты расчёта прироста производительности труда представлены в табл. 4.
Т а б л и ц а 4 – Примерный список производимых пользователем операций No
п/п
1 2
3 4 5 6
Вид выполняемой пользо- вателем операции
Время на прове- дение операции до внедрения АСУПР, мин.
Сэкономленное время после внедрения АСУПР, мин.
Рост произво- дительности труда Рi (в %)
Ввод исходных данных 30
Оценка значимости произ- водственного риска Разработка корректирую- щих мероприятий Оформление карты произ- водственного риска Определение управляю- щих решений Подготовка отчётов по итогам работы
20 200 50 40 400
40 20 100 40 30 300 40 20 100 50 40 400
16

Расчёты показали, что применение АСУПР (разработанной группой специалистов из 4 чел.) на крупном судостроительном предприятии с чис- ленностью руководителей и инженерно-технических работников, задей- ствованных в функционировании системы управления рисками и приня- тия решений, около 100 человек, позволяет достичь годовой экономии на сокращении эксплуатационных расходов 1,7 млн. руб. Экономия от по- вышения производительности труда составит порядка 10,0 млн. руб. Даже если учесть капитальные затраты на разработку и внедрение автоматизи- рованной СУПР в размере 0,52 млн. руб., экономический эффект составит более 11,0 млн. руб.
Внедрение АСУПР значительно снижает трудоёмкость работ, связан- ных с управлением производственными рисками и в целом является эф- фективной системой управления производством на всех этапах жизненно- го цикла продукции судостроения.
Определяя экономический эффект от внедрения АСУПР, необходимо учитывать саму суть и назначение этой системы, так как возникающие производственные риски, несвоевременно выявленные и оценённые, мо- гут привести к нарушению сроков поставки или к снижению качества продукции, что в рамках действующего контракта может привести к зна- чительным финансовым потерям. Эти потери могут превышать все расхо- ды на проектирование, внедрение и эксплуатацию АСУПР. Например, при стоимости постройки современного нефтеналивного судна класса «река- море» в среднем 8…12 млрд. руб., и пени за один день просроченного кон- тракта 0,1%, своевременно не определённый и не снивелированный про- изводственный риск может привести к потерям ≈10,0 млн. руб./день.
Таким образом, проектирование и внедрение на верфи АСУПР не только значительно упрощает процесс управления производственными рисками, даёт возможность оперативно проверить обоснованность приня- тых ранее или принимаемых на данный момент решений с точки зрения возникновения производственных рисков, значительно экономя трудовые и временные ресурсы, но и является исключительно выгодным для верфи с экономической точки зрения решением.
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
Основные результаты работы сводятся к следующему:
1. В рамках анализа современных методов управления производ- ственными рисками разработаны и алгоритмизированы научно обосно- ванные подходы к решению задачи увеличения результативности и объ- ективности принимаемых решений и повышения конкурентоспособности верфей.
2. Создана методика количественной оценки производственных рис- ков и эффективности принимаемых решений, позволяющая сократить
временные затраты на принятие управляющих решений, повысить уро- вень объективности принимаемых решений.
3. Разработан алгоритм функционирования системы управления про- изводственными рисками, где описан весь процесс управления рисками от определения производственного риска до мониторинга функционирова- ния системы и определения эффективности.
4. Для реализации данного алгоритма разработана компьютерная про- грамма поддержки принятия решений, которую можно рассматривать как основу АСУПР верфи, и использовать лицам, принимающим управляю- щие решения. С её помощью может быть реализован сложный комплекс системы управления производственными рисками верфи, назначением которого, в свою очередь, является реализация нового подхода к управле- нию качеством на судостроительном предприятии в рамках концепции цифровой трансформации верфи.
5. Выполнена прогнозная оценка экономического эффекта от приме- нения АСУПР, которая составляет ≈11,0 млн. руб.