Литна peoples.ru

Оценка рисков промышленных предприятий на основе имитационного моделирования

В результате проведения в отечественной экономике рыночных реформ сформировались новые условия функционирования промышленных предприятий, которые характеризуются высоким уровнем неопределённости, когда число и разнообразие видов рисков (производственно-технических, рыночных, кредитных и многих других), снижающих возможности устойчивой работы предприятий, возрастают. По мнению ведущих специалистов, со вступлением России в ВТО и приходом новых игроков на российский рынок следует ожидать роста многих видов рисков, в первую очередь рыночных. В связи с этим остро встает проблема эффективного управления рисками, решить которую невозможно без их достаточно точной оценки.
Имитация случайного процесса возникновения аварийных ситуаций на промышленном предприятии, приводящих к производственным рискам, осуществлялась с помощью объектов GPSS World. Поскольку случайные факторы существенны, для получения достоверных результатов необходим многократный расчёт имитационной модели при различных автоматически генерируемых последовательностях случайных чисел (метод статистических испытаний — метод Монте-Карло). Реализация метода Монте-Карло средствами GPSS World включала в себя создание специального командного файла, обеспечивающего цикл расчётов (с инициацией генераторов случайных чисел) с записью результатов в текстовый файл и их последующей обработкой пакетами статистического анализа (STATISTICA либо модуль «Описательная статистика» табличного процессора Excel).
Полученные результаты — ещё один довод в пользу применения технологий имитационного моделирования для оценки рисков промышленных предприятий. Однако отраслевая специфика имеет здесь большое значение. Тем не менее основные результаты работы (например, методика имитации аварийных ситуаций) носят универсальный характер.

Author: Е. П. Бочаров, О. Н. Алексенцева, Д. В. Ермошин

ISBN:

Оценка рисков промышленных предприятий на основе имитационного моделирования

Добавьте свою новость

Здесь