Організація оперативного управління вугільною шахтою на основі контролю вихідних параметрів

Отже з огляду та аналізу інформаційних джерел робимо висновки: 

1. Прийнятгя управлінських рішень являє собою складну задачу, вирішенню якої присвячена ціла низка досліджень зі своїми підходами та методами. 

2. Сучасна шахта становить собою систему зі складним переплетенням внутрішніх та зовнішніх зв'язків, зворотним зв'язком і цілком визначеним призначенням. Опис такої системи практично неможливо виконати на рівні детермінованих уявлень. 

3. Відсутні достатньо прості й ефективні методи оцінки стану підприсмства в цілому як єдиного господарського механізму, що дозволяли б здійснювати поточний контроль виробничої діяльності з деяким попередженням. Це дало б змогу коригувати прийняті управлінські рішення. 

Донбас славиться своїм вугіллям: коксівним, енергетичним, у тому числі антрацит. Як типове місце, де видобувається антрацит, взято Торезко-Сніжнянський геолого-промисловий район, на території якого розташована ДХК “Торезантрацит”. Для вивчення обрано шахти ім. Лутугіна, “Прогрес” і № 3-біс. 

Далі на захід – Червоноармійський геолого-промисловий регіон, де розташовані холдингові компанії “Селідоввугілля” і “Добропіллявугілля”. Тут видобувається в основному енергетичне та коксівне вугілля. Об'єктами досліджень обрані шахти “Росія”, ім. Коротченка і № 1-3 «Новогродівська» (вугілля для енергетики), а також шахти “Алмазна” і «Добропільська», (коксівне вугілля). 

Шахти (табл. 1) розміщені у порядку погіршення їх показників та характеризуються рівнем виконання плану щодо видобутку вугілля. При цьому передбачається, що тим стабільніша робота шахти, тим нижчий рівень стохатичної невпорядкованості у системі. 

На території Червоноармійського регіону також діє самостійна шахта “Червонолиманська”. 

Вихідний матеріал досліджуваних шахт отриманий на основі форм статистичної звітності 10П. У таблиці наведені дані по шахтах за 1995, 1996 і 1997 роки по кожному показнику.

 

Результати досліджень виробничо-господарської діяльності шахт трьох досліджуваних груп виявили, шо видобуток і собівартість змінюються у часі випадково. При цьому зміни названих величин мають однозначну тенденцію. Тренди цих розмірів пов'язані оберненою залежністю: чим вищий видобуток, тим нижча собівартість і навпаки. Дослідження кривих розподілу за критерієм Пірсона дало можливість зробити однозначний висновок про те, що досліджувані функції – нормальні. Це істотно полегшує їх подільше дослідження, глибше виконане на прикладі шахти ім. Коротченка. Вибір саме цієї шахти визначений тим, що графіки зміни видобутку і собівартості для неї містять ділянки, які недостатньо описуються лінійним трендом. У виробничій діяльності шахти спостерігалися три періоди, коли з будь яких причин вона працювала то гірше, то краще. Тобто з погляду встановлення закономірностей ця шахта – більш загальна. 

Одна з найважливіших задач досліджень, пов'язаних із вивченням динамічних систем з стохастичною структурою. – вибір основного показника -ознаки, що дає змогу проаналізувати поточний стан, та керування об'єктом. Таких основних показників два: собівартість С і видобуток підприємства Q. У концентрованому вигляді обидва вони відображають стан підприємства як суб'єкта реальної економіки. При цьому, на наш погляд, величина Q краше висвітлює стан справ, оскільки собівартість здебільшого схильна до суб'єктивного впливу. Таке припущення потребує доказу. 

Вибір економічного показника оцінки діяльності підприємства обгрунтований на основі аналізу роботи шахти ім. Коротченка. 

На рис. З, а і б показані динаміка зміни видобутку Q і собівартості С за 36 місяців роботи. Чітко просліджується випадковий характер аналізованих величин. Проте має місце загальна тенденція до зростання Q і зниження С. Тренд описується логарифмічними кривими, причому розмір достовірність апроксимації в першому випадку склала 36, 03%, а в другому – 32%. 

На (рис. З, в) означена залежність показників С і Q. Видно (крива 1), що при порівнянні С і Q як випадкових функцій зв'язок між ними має також випадковий характер, що, загалом, не відповідає фізичній природі цих величин. 

Зовсім інакше це відбувається під час порівняння трендів Q і С (крива 2) : із збільшенням видобутку Q собівартість падає, причому в даній ситуації це відбувається за лінійним законом. 

Таким чином, просліджується невипадковий характер взаємозв'язку випадкових величин С і Q, проте порівняно невеликі значення величини достовірності апроксимації (36, 03 і 32%) доказ того, що логарифмічні криві описують модель досить приблизно і немає достатньої впевненості, що залежність на рис. З відповідає дійсності. 

Для точнішого описання характеру поводження даних величин (С і Q) використаний метод ковзного середнього. На рис. З, г і д зображена динаміка зміни С і Q, яка апроксимується за цим методом з інтервалом у чотири точки. На графіках видно, що собівартість роботи підприємства протягом визначених періодів часу підвищувалася (1-15 місяці), потім знижувалася (13-26 місяці) та знову зростала (26-36 місяці). Продуктивність шахти в ці періоди знижувалася, збільшувалася і знову знижувалася відповідно. Для наочності відокремимо на цих графіках три періоди – І, II, III. Побудуємо графіки залежності трендів показників C і Q окремо для кожної ділянки і прослідкуємо приблизно ту ж функціональну, в цілому лінійну, залежність для кожного з них. Таким чином, характер залежностi між досліджуваними показниками залишається невипадковим у будь-який момент часу за тією ж тенденцією. Висновок на основі аналізу графіків рис. З, е,