Модель прогнозування трудомісткості робіт на основі методів нечіткої логіки

     

      На даний час існують підходи до прогнозування затрат праці у відповідності із першим напрямком [12, 61, 67, 76, 83, 85, 137, 143, 149, 152, 154], однак вони не враховують вплив невизначеності в умовах організації, перебігу процесів праці і особливості проведення ремонтних робіт на стадії експлуатації, що саме і викликає нагальну необхідність у застосуванні більш адекватного інструментарію, який би відповідав сучасним умовам діяльності українських підприємств і дозволив у повному обсязі провести прогнозування трудомісткості робіт ще на основі креслень виробів.

      З метою врахування невизначеності впливу організації, умов перебігу процесів праці на підприємстві під вливом екзогенних та ендогенних факторів та враховування діапазонів зміни початкових даних було використано математичний апарат, який дозволяє враховувати такі особливості – апарат нечіткої логіки із відповідними методами (методи введення в нечіткість тощо). При розробці моделі потрібно враховувати можливість опрацювання як кількісних, так і якісних даних, формалізації якісних даних у разі компенсації відсутніх аналітичних залежностей та роботи із слабоструктурованими (змішаними) і неструктурованими (якісно вираженими) даними.

      Розробимо економіко-математичні моделі прогнозування трудомісткості робіт із використанням інструментарію нечіткої логіки, що дозволить формувати модель не лише з урахуванням специфіки підприємства, періоду часу, але й із можливістю налагодження її на реальних даних підприємств.

      Аналіз літературних джерел [16, 119, 120, 126, 183, 185] показав, що основними етапами методологічного підходу до побудови нечіткої економіко-математичної моделі прогнозування трудомісткості робіт виступають наступні:

      1. Вибір показників. На даному етапі формується набір показників, які дозволяють прогнозувати трудомісткість робіт.

      2. Опис лінгвістичних змінних. Поняття лінгвістичної змінної відіграє важливу роль в нечіткому логічному висловлюванні та в ухваленні рішень на основі наближених міркувань. 3. Побудова функцій належності. Для розмежування значень рівнів параметрів моделі будуються функції належності всіх нечітких термів як вхідних, так і результуючої змінних з метою здійснення адекватної класифікації рівнів усіх показників. За допомогою функцій належності значення вхідних змінних переводяться до лінгвістичних змінних (процес фазифікації – перехід до нечіткості) та в подальшому використовуються як якісні.

      4. Формування набору правил. На даному етапі формується нечітка база знань, яка є сукупністю нечітких експертно-лінгвістичних правил та дозволяє в результаті отримати логічний висновок стосовно визначення зміни трудомісткості робіт на основі відповідної вхідної інформації. Тому для прогнозування трудомісткості робіт необхідно сформувати систему нечітких логічних правил.

      5. Налаштування параметрів моделі. Для підвищення якості логічного висновку перед визначенням зміни трудомісткості робіт необхідно провести налаштування моделі на реальних даних підприємства.

      6. Прийняття рішення. Остаточне рішення моделі обирається таке, для якого функція належності вихідної змінної (ТР) буде найбільшою для заданих значень параметрів.

      Вся работа доступна по Ссылке