государственный стандарт

СОЮЗА ССР

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ СТАНДАРТИЗАЦИИ

МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОПЕРЕЖАЮЩЕЙ СТАНДАРТИЗАЦИИ

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

ГОСТ 18.301-76

Издание официальное

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СССР ПО СТАНДАРТАМ

Москва

УДК 389.6(083.9): 006.354    Группа    751 ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ СОЮЗА ССР

Количественные методы оптимизации параметров объектов стандартизации МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОПЕРЕЖАЮЩЕЙ гост СТАНДАРТИЗАЦИИ Основные положения Quantitative methods for parameters optimization of standartization subjects. Methods for providing of advansing standartization. Basic aspects 18.301-76

Постановлением Государственного комитета стандартов Совета Министров СССР от 19 апреля 1976 г. № 856 срок действия установлен с 01.01.1977 г. до 01.01.1982 г.

Настоящий стандарт устанавливает основные положения по применению методов обеспечения опережающей стандартизации.

1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

1.1.    Опережающая стандартизация — важнейшее средство управления параметрами объектов стандартизации.

При опережающей стандартизаций устанавливают оптимальные по выбранному критерию требования на срок действия стандартов.

1.2.    Объектами опережающей стандартизации являются продукция и процессы, параметры которых и возможности по их обеспечению изменяются в течение срока действия стандарта, а также нормы^{1 2} правила, требования к этой продукции и процессам.

1.3.    Обязательными признаками опережающей стандартизации являются:

наличие времени упреждения, которое должно быть оптимальным для конкретных условий и критерия оптимизации;

оптимальность требований стандарта на срок его действия.

1.4.    Сущность опережающей стандартизации заключается в установлении параметров на основе динамической (или квазистати-ческой) оптимизации их значений с учетом прогнозов исходных данных (зависимостей спроса, затрат, ограничений от параметров объектов и времени, и частично самих.параметров).

1.5.    Оптимизацию при опережающей стандартизации проводят исходя из следующих особенностей:

ПРИЛОЖЕНИЕ / Справочное

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ В СТАНДАРТЕ, И ОПРЕДЕЛЕНИЯ СООТВЕТСТВУЮЩИХ ИМ ПОНЯТИЙ

Определение

ГОСТ 13.30*—76 Стр. 11

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Справочное

ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ О МЕТОДАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

1. Методы моделирования

1.1.    При имитационном моделировании система представляется материаль-ными и информационными потоками. Существенным при моделировании считается учет времени, необходимого для управления и работы в каждом звене. После составления модели (при заданной организации системы) при ее применении проводят исследования, направленные на определение звеньев, наиболее чувствительных к изменению входных характеристик. После этого могут быть рассмотрены способы реорганизаций системы для обеспечения ее нормального функционирования в случае, когда работа производства оказывается нестабильной.

Особенность динамических моделей — возможность управления процессами производства в реальном масштабе времени. Кроме того, появляется возможность исследования влияния различных методов управления (в том числе и организационных) на общие результаты деятельности.

Недостаток имитационных моделей заключается в том, что при их применении может быть эффективно решена задача анализа функционирования системы только при заданной ее организационной структуре. Задача синтеза структуры может быть решена только методом перебора вариантов организационных структур. Это приводит к необходимости разработки методов, позволяющих давать рекомендации по определению основных направлений изменения организационных структур с тем, чтобы в дальнейшем проверять ограниченное количество вариантов на имитационных моделях.

Применение имитационных моделей возможно только на основе современной вычислительной техники, так как требования к объему памяти и быстродействию чрезвычайно высоше. Это связано с тем, что в модели современного производства большое количество элементарных звеньев и поэтому необходимо большое количество вариантов расчетов для анализа эффективности функционирования основных звеньев [16].

1.2.    Балансовые межотраслевые модели характеризуют межотраслевые и межсистемные связи и определяют пропорции между отдельными показателями. Эти модели эффективны для описания процессов на эволюционных участках развития, где система функционирует в рамках определенного принципа. Моделями возможно пользоваться для целей определения долей затрат на развитие каждого показателя и в качестве методической основы для решения управленческих задач, соизмерения отдельных показателей между собой. В данном случае необходимо применение моделей расширенного воспроизводства для каждой отрасли с целью определения момента времени, когда балансовая межотраслевая модель перестанет быть работоспособной. Это будет способствовать определению лимитирующих показателей, развитие которых необходимо стимулировать [19].

1.3.    Модели расширенного воспроизводства

Уравнения расширенного воспроизводства показывают, каким образом скорость изменения комплексного показателя связана с его текущим уровнем и длительностью производственных циклов.

В определенной области параметров, характеризующих темпы воспроизводства и длительность производственных циклов, эта модель реализует закон расширенного воспроизводства (рост процентов на проценты, закон сложных процентов). За пределами этой области имеют место «кризисные» явления, характеризующиеся «взрывными» колебаниями. Выход в «кризисное» состояние может быть предопределен изменением длительности производственных циклов (срока-

Ctp. 12 ГОСТ ie.301—76

ми внедрения новых разработок, изменением сроков реализации капиталовложений и т. д.). Для обеспечения устойчивого роста в дальнейшем необходимо проведение системы организационно-технических мероприятий, стабилизирующих процесс в области расширенного воспроизводства.

Механизм поддержания системы в области высоких устойчивых темпов задается структурой системы управления этим процессом.

Основные требования к системе управления в этом случае следующие: возможность прогнозирования будущих состояний системы; соответствие решений ходу реального процесса в момент реорганизации системы.

Модель расширенного воспроизводства применяют для определения динамики выпуска продукции (изменения показателей) по известному изменению длительности производственных циклов процесса от времени. Модель применяют также для определения моментов изменения параметров системы, т. е, сроков действия моделей комплексных показателей после проведения перестройки системы.

В связи с тем, что в основу модели заложены зависимости, определяющие характер изменения времени запаздывания результатов мероприятий относительно момента вложения средств, для решения задач прогнозирования необходимы: стандартные программы для анализа, обработки и экстраполяции данных о* процессах Производства и изменения показателей качества продукции, а также исходные данные (результаты изменения единичных показателей качества за максимально длительный промежуток времени и основные направления изменения показателей в будущем).

Характер объектов, для которых целесообразно применять этот вид моде-лей, определяется достаточно высоким уровнем Иерархии рассматриваемой системы. В этом случае детерминированная основа процесса преобладает над случайными значениями характеристик. В связи с этим возможно пользоваться предельно простыми модельными описаниями. При переходе к более низким уровням иерархии существенной становится детализация отдельных частностей, что приводит к необходимости строить более специализированные модели (в ос-новном имитационные).

Примеры применения методов моделирования приведены в [19].

2.    При экстраполяции детерминированных процессов применяют линейные, степенные, показательные, логистические функции,, ортонормировашЬге функции (полиномы Лягерра, Эрмита, Чебышева и др.) и т. д.

При экстраполяции стохастических стационарных процессов результат прогноза находят как сумму тренда и случайной составляющей. Для нахождения тренда применяют:

метод наименьших квадратов; метод скользящей средней; метод конечных разностей.

Для нахождения случайной составляющей проверяют следующие гипотезы;

правильность выбора вида тренда;

стационарность случайной компоненты;

нормальность случайной компоненты;

наличие автокорреляции в случайной компоненте.

Для учета влияния нестационарности применяют метод экспоненциального сглаживания и гармонических весод.

Примеры применения методов экспоненциального сглаживания и гармонических весов приведены в [5].

3.    К эвристическим методам относятся метод Делфи, метод «мозговой атаки», метод сценария и т. д.

Пример применения метода Делфи приведен в [14].

ГОСТ 18,301—76 Стр. 13

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 Справочное

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ СТАНДАРТИЗАЦИИ

Имеется продукция* качество которой определяется п единичными показа-телями качества за период i—т (см. чертеж). На качество продукции влияют I факторов за период t—s. На основе выбранных единичных показателей качества составляют комплексные (интегральные) показатели в соответствии с (20}. Прогнозируют комплексные (интегральные) показатели и факторы, влияющие на них. Затем дезагрегируют комплексные показатели, т. е. определяют возможные значения единичных показателей и рассматривают отдельные варианты решений (конструктивные, техяологическйе и т. п.). Результат уточняют прогнозами единичных показателей.

Конкретные требования стандарта получают при решении задачи оптимизации, исходя из выбранного критерия.

Покажем действие этой схемы на конкретном примере.

Рассматривают вакуумные электрические лампы накаливания общего назначения, качество которых выражается следующими параметрами и единичными показателями:

U— номинальное напряжение, В;

Р — номинальная мощность, Вт;

/_ср — средняя продолжительность горения, ч;

/min — минимальная продолжительность горения одной лампы, ч;

F — номинальный н минимальный световой поток, лм.

Динамика требований, установленных в стандартах, показана в табл. Ь

Прогнозирование показателей качества продукции проводится в соответствии с требованиями, установленными в п. 2.3 настоящего стандарта.

Основными факторами, влияющими на качество ламп, являются качество вольфрамовой проволоки, конструкция тела накала, температура тела накала, остаточное давление, технология изготовления. Эмпирическими ограничениями являются температура тела накала (в зависимости от качества вольфрамовой проволоки), величина остаточного давления и др. Все это приводит к эмпирическому пределу по световой отдаче для вакуумных ламп на уровне 11—12 лм/Вт

(П*), 1Ш)-

Интегральный показатель лампы возможно вычислить по формуле

*ср

J F (0 dt

ДоПТ +СР/ср

где Доят —- оптовая цена лампы;

С-0,04 руб.— стоимость 1 кВт-ч электроэнергии.

Динамика изменений интегральных показателей вакуумных ламп различных типов и прогноз этих показателей на 1980 г. приведены в табл. 2. Полученные результаты показывают, что достижение рассчитанных значений интегральных показателен возможно:

только при увеличении светового потока} только при увеличении средней продолжительности горения; при одновременном увеличении светового потока и средней продолжительности горения (в различных сочетаниях).

127 15 130 8,7 25 235 94 2120 Д5 105 7,0 25 205 8,2 ГОСТ 2239-70 (срок 127 15 1,35 9,0 25 2410 9,6 1-27—135 15 МО 7М 25 195 7Л 220 15 106 7,0 25 210 S.4 220-^235' 15 85 5,67 25 190 7,6 ГОСТ 2239-70 (срок 127 15 135 9,0 25 260 104 127—135 15 ПО 7,34 25 195 7,8 220 15 105 7,0 25 220 &в 220—235 15 85 5,67 25 190 7,6

Таблица 1 Требования, установленные в стандартах к вакуумным лампам накаливания (номинальные значения) Напря- , женне Мощ Световой Световая Средняя продолжи Остаточный питания и. В ность Р, Вт поток F, л м отдача лм/Вт тельность горения *СР' 4 световой поток, % Примечание ГОСТ 2239-60 (срок введения с I января 1960 г.) ГОСТ 18.301-76 Стр. 15 1000 1000 90 90 1*000 90 1000 90 едения с 1 января 1971 г.) 1000 710 после 1000 7150 ч горения 2500 70 после При £/=127 В 2500 1550 ч горения 1000 76 после 1090 750 ч горения 2600 75 после При 1/шШ В 2600 1550 ч горения едения с 1 января 1974 г-) нюо 70 после то 750 ч горения 2500 70 после При {7=127 В 2500 1560 ч горения 1000 75 после 1000 760 ч горения 2500 7Б после При С7= 220 В 2500 1550 ч горения

---

Стр. 16 ГОСТ 18.301-76

Таблица 2 Интегральные показатели вакуумных электрических ламп накаливания общего назначен ия    *    105 РУб-

По ГОСТ 2239-70 Тип ламп По ГОСТ 2239-60 с i января 1960 г. Срок введения с 1 января 1971 г. Срок введения с 1 января 1974 г. Прогноз на 1980 г. 127—15 1,75 1,82 1,82 IJ89 127—25 1,96 2,02 2,19 %ш 220-45 Л,41 1,41 1,41 1,53 220—25 1,79 1,76 1,86 1,85 127—135—15 —. 1,67 1,57 1,65 127—136—25 — 1,7.1 1,71 1,75 220—235 — 15 — 1,2.1 1.21 1,29 220—235—25 — 1,66 1,66 1,75

Комплексные показатели вакуумных электрических ламп накаливания общего назначения

Таблица 3

По ГОСТ 2239-64 срок введения с 1 и*оля 1954 г. По ГОСТ 2239-60 срок введения с 1 янва-: ря I960 г. По ГОСТ Ш9—70 Обозначение комплексного показателя с 1 января 1971 г. с 1 январе 1974 г. Прогноз на 1980 г. к. 15,0 19,4 20,2 18,3 22.0 Кг — — 96,5 164 200

Прогнозы единичных показателей", параметров и факторов показывают реальность достижения этих значений.

Статистика по изготовлению ламп также подтверждает возможность получения этих значений.

Результаты прогнозов являются исходными данными для оптимизации требований, закладываемых в стандарты, например, обеспечивающих минимум сум-, мерных приведённых затрат при удовлетворении заданного спроса (потребности).

При установлении требований, закладываемых в стандарт на электрические лампы накаливания общего назначения, должны быть учтены требования, установленные в ГОСТ 19671-74, ГОСТ 721-77; публикациях МЭК 61, 64, 64А, 432; рекомендациях СЭВ по стандартизации PC 3227—71, PC 4066—73, PC 3493 -72.

ГОСТ 18.301—7ft Стр. 17

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 Справочное

ПРИМЕР РАЗРАБОТКИ ОПЕРЕЖАЮЩЕГО СТАНДАРТА МЕТОДОМ КВАЗИСТАТИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ [10]

Отраслевой стандарт на несущие конструкции ОСТ И ПОЛ 13.000—72 был разработан взамен действующего ОСТ.НПОЛ0^2.О24. Предварительно были выявлены стандартизуемые параметры несущих конструкций н тенденции их развития. Анализ показал, что основными параметрами несущих конструкций являются геометрический объем (V) и число типоразмеров (iV), которые со временем имеют тенденцию к уменьшению значений. На основные параметры несущих конструкций влияют следующие факторы:

число электроэлементов, приходящихся на один блок п_эл;

установочный объем электроэлементов V_BJ1\

коэффициент заполнения блока несущих конструкций электроэлементами

потребность в несущих конструкциях <р(10;

стоимость разработки одного типоразмера несущих конструкций С_р;

стоимость изготовления единицы объема несущих конструкций С_и.

Анализ характера изменения со временем приведенных факторов за период с 1962 по 1971 г. позволил установить зависимости:

Пэл 4*25:

и _ 0,442 .

^у'*--Г“’

Яэ^одеи-ьо,зб9.

За исходные данные были приняты:

для факторов Пэл, К_эл, К* — средние арифметические значения за срок действия стандарта:

для факторов С_Р, С_и, ф(У) —были рассчитаны значения на момент* введения в действие стандарта и в дальнейшем принимались постоянными.

В качестве критерия оптимизации были приняты суммарные приведенные затраты на разработку и адаптацию типоразмерного ряда при удовлетворении заданной потребности.

С учетом данных о потребностях за 1967—1971 гг. и стоимостных показателей С_р и С* вначале был произведен расчет N₀ pt для момента введения в действие стандарта (см. черт. 1 и 2). Новый тнпоразмерный ряд был установлен методом итераций (см. таблицу).

ГОСТ 18.301-76 Стр. 19

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 Справочное

ПРИМЕР РАЗРАБОТКИ ОПЕРЕЖАЮЩЕГО СТАНДАРТА МЕТОДОМ ДИНАМИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Для постановки задачи динамической оптимизации одномерных параметрических рядов необходима следующая информация:

<${хД — функция спроса на изделия с параметром х в момент времени /(а^х<6, <X/s£7); g(a,0, х,/)— функция, характеризующая стоимость удовлетворения единичной потребности (х. t) изделием с параметрами (п. 0); и — значения параметра изделия, применяемого вместо изделия с па-раметром х;

0— момент начала производства изделий с параметром и (/^0); g°(«, ©) — функция затрат на разработку и подготовку к производству изделия с параметром п, начиная с момента времени 0.

Пусть изделия, производимые с начального момента 0о, в некоторый момент времени 0] полностью заменяют новой системой изделий, производство ко* торых началось с момента времени в*. Аналогично определяется 0а и т. д._ Тогда суммарные затраты можно записать в виде

м ^Ni

S( I (I И.-,, j ifi; 0,-,) if )=2(2^вв(“'-^,-^{,: 0i}-^{,) +}

i«l Ы

+2 2 ф (x, i) min g (и-,, 0i~_b x_y t) J ,

xeA' /e [0i__b 0i] acj j |*i

где M — число моментов пересмотра системы;

Ni— ч^сло типов изделий, производимых в i-м подпериоде [0i-i_t 0|].

Требуется найти число моментов пересмотра системы М и сами моменты ] 011 а также число jVi типов изделий н их параметры < Ujj j в каждом подпериоде,, чтобы суммарные приведенные затраты достигли минимума.

Однако на практике весьма распространенными являются случаи неполного пересмотра системы, т. е. когда одно или несколько изделий производятся и в новом подпериоде. Из-за значительных трудностей рассматривают задачу динамики одномерного параметрического ряда при числе пересмотров системы не боле трех.

имеется 20 типов изделий и известна потребность в изделиях типа и на 1967, 1972 и 1976 гг. (см. таблицу). В промежуточные годы потребность в изделиях находим путем линейной интерполяции.

При помощи программы «замены», записанной на языке «АЛГОЛ-60», можно вычислить оптимальный набор параметров изделий в первом году, времена нанлучших замен (не более двух замен), оптимальные наборы параметров в моменты замен и общие приведенные затраты при полученных наборах пара-м етров.

В этом случае получаем времена замены в третьем и шестом годах. Оптимальные наборы параметров показаны па чертеже (11-й и 16-й параметры сох-

Стр. 2 ГОСТ 18.301-76

процесс изменения параметров объектов и возможности по их обеспечению имеют динамический характер;

исходные данные для оптимизации определяют с применением методов прогнозирования;

наличие неопределенностей в исходной информации для прогнозирования:

для функций спроса (потребности), для диапазонов изменения оптимизируемых параметров, для социальных, эргономических, экологических, технико-экономических и других ограничений,,

для основных связей с другими объектами стандартизации, для целевых функций.

1.6.    Разработка прогнозов при опережающей стандартизации предполагает возможность управления объектами стандартизации на срок действия стандарта.

1.7.    При опережающей стандартизации следует применять для прогнозирования исходных данных и частично самих параметров следующие основные группы моделей, результаты которых включают в общую модель оптимизации параметров объектов стандартизации в качестве основных блоков (ГОСТ 18.101-76):

модели, описывающие изменение характеристик объекта при определенном принципе его действия (эволюционные модели);

модели, предназначенные для определения сроков использования определенного принципа действия объекта, и в том числе моментов перехода к объекту, действующему на новом принципе.

1.7.1.    К первой группе относятся математические имитационные модели, балансовые модели межотраслевого типа, а также экспериментальные модели, применяемые для установления взаимосвязей между основными значениями параметров.

1.7.2.    Ко второй группе относятся модели расширенного воспроизводства, учитывакйпие влияние предыстории изменения параметров объектов стандартизации на их значения в будущем. При помощи моделей этой группы определяют сроки применения результатов эволюционного моделирования.

1.8. Для проведения работ по прогнозированию при опережающей стандартизации требуется следующая информация:

статистические ряды значений единичных показателей качества продукции за возможно более длительный период времени; данные о спросе (потребности); данные об изменении объемов выпуска продукции: сведения о характере организационных перестроек производства;

планы расширения производственных мощностей; структурные схемы производства и соответствующие им длительности производственных циклов.

Стр. 20 ГОСТ 18.301-76

раняются на двух интервалах времени, 20-й на трех интервалах, остальные па раметры вводятся на один временной интервал).

Оптимальные затраты 5=55*8 тыс. руб.

Потребность в изделиях

и 1967 г 1972 г. 1976 г. i U 1967 г. 1972 г. 1976 г. 1 0 22 123 1 11 13 8Ю 6 2 в 66 723 12 13 65 7 3 9 163 493' 13 и 107 7 4 14 1171 323 14 0 43 11 5 8 792 56 15 4 41 0 в i 594 7,7 16 8 38 0 7 45 575 33 17 0 0 0 8 69 160 22 18 4 0 0 9 54 126 45 19 2 0 0 10 19 177 17 20 0 0 0

ГОСТ 18.301-76 Стр. 3

1.9. Основные термины, применяемые в стандарте, и определения соответствующих им понятий приведены в справочном приложении 1.

2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТОВ СТАНДАРТИЗАЦИИ

2Л. Классификация методов прогнозирования

2.1.1.    В общем случае прогнозируют процессы двух видов: детерминированные;

стохастические.

2.1.2.    При опережающей стандартизации следует применять методы прогнозирования следующих групп

моделирования,

экстраполяции,

эвристические.

Методической основой прогнозирования при опережающей стандартизации является моделирование.

2.1.3.    Следует применять следующие виды моделирования: математическое,

физическое, имитационные модели.

2.2. Определение областей применения и основных ограничений для различных групп методов прогнозирования

2.2.1.    Методы моделирования следует применять на всех этапах работ по прогнозированию параметров объектов стандартизации.

Ограничения по применению методов моделирования определяются системой допущений, принятой при построении моделей, и точностью исходной информации (справочное приложение 2).

2.2.2.    Методы экстраполяции допускается применять только при предварительных расчетах параметров объектов стандартизации в случаях, когда во время упреждения не предполагают изменения условий развития объекта стандартизации по сравнению с периодом, выбранным в качестве базового.

2.2.3.    Эвристические методы допускается применять при определении основных допущений для построения прогнозирующих моделей и оценки их результатов, на стадии предварительных оценок параметров, когда применять методы прогнозирования остальных групп затруднительно или невозможно.

2.3.    Особенность прогнозирования параметров объектов, стандартизации определяется многоуровневым характером показателей объектов стандартизации. В стандарте должны быть указаны требования к единичным показателям качества и параметрам. Значения этих единичных показателей, многие из которых взаимосвязаны, определяют только на основе предварительного прогнозирования комплексных (интегральных) показателей.

Стр. 4 ГОСТ 18.301-76

Прогнозирование параметров объектов стандартизации проводят в несколько этапов: агрегирование единичных показателей в комплексные (интегральные), прогнозирование комплексных (интегральных) показателей и дезагрегирование их значений до единичных.

2.4. Прогнозирование научно-технического уровня объектов стандартизации

Прогнозирование научно-технического уровня объектов стандартизации проводят для определения возможных диапазонов зна чений параметров объектов стандартизации в течение времени упреждения. Этими значениями в дальнейшем пользуются при оптимизации требований, закладываемых в стандарты, в качестве ог раничений или технических целевых функций (ГОСТ 18.001-76).

2.4.1.    Классификация методов прогнозирования ниучно-техни-ческого уровня объектов стандартизации

2.4.1.1.    При прогнозировании научно-технического уровня объектов стандартизации следует пользоваться методами, указанными в пп. 2.1 и 2.2.

2.4.1.2.    При прогнозировании научно-технического уровня объектов стандартизации применяют исходную информацию следующих видов:

статистические ряды значений единичных показателей технического уровня, составленные на основе данных, приведенных в стандартах, каталогах, технических описаниях и другой технической документации;

данные патентной информации, а также материалы фундаментальных и прикладных исследований, результаты опытно-конструкторских разработок;

статистические данные, характеризующие времена перехода от исследований к массовому производству в зависимости от показателей технического уровня объектов стандартизации (справочное приложение 3).

2.4.1.3.    Основным методом прогнозирования научно-технического уровня объектов стандартизации является моделирование, на основе которого решаются следующие задачи:

прогнозирование значений единичных и комплексных показателей научно-технического уровня объектов стандартизации;

прогнбзирование критических уровней параметров объектов стандартизации, обеспечивающих сохранение фиксированного принципа действия объекта;

прогнозирование параметров объекта стандартизации после перехода к новому принципу его действия.

2.4.1.4.    Основная особенность прогнозирования научно-технического уровня объектов стандартизации заключается в необходимости учета:

ГОСТ 18.301-76 Стр. 5

влияния предыстории развития объекта на его параметры во время упреждения (сроков строительства и ввода производственных мощностей, сроков перехода от лабораторных исследований к массовому производству, уровня научно-технического прогресса, достигнутого к текущему моменту, и темпов роста этого уровня и т. д.);

влияния решений, принимаемых во время упреждения, на параметры объекта стандартизации.

2.5. Прогнозирование спроса (потребности)

2.5.1.    Прогнозирование спроса (потребности) как функции параметров объекта стандартизации проводят для определения функции спроса, которую применяют при оптимизации в качестве ограничения или целевой функции (ГОСТ 18.001-76).

2.5.2.    Классификация методов определения функции спроса (потребности)

2.5.2.1.    Различают два подхода к изучению и прогнозированию спроса:

балансовый,

нормативный.

2.5.2.2.    При прогнозировании функции спроса применяют статистические данные:

бюджетные,

торговые.

комбинированные (сочетание бюджетной и торговой статистики).

2.5.2.3.    Методы определения функции спроса можно классифицировать в зависимости от:

основного принципа ее нахождения, способа учета изменений во времени, организации работ.

2.5.2.4.    В зависимости от основного принципа нахождения функции спроса различают методы следующих групп:

обработка статистики спроса,

определение функции спроса по косвенным данным,

поэтапное дезагрегирование функции спроса.

2.5.2.5.    В зависимости от способа учета изменений во времени применяют:

динамические математические модели, методы экстраполяции.

2.5.2.6.    В зависимости от организации работ различают: последовательное суммирование заявок,

определение суммарного спроса без рассмотрения его составляющих.

Стр. 6 ГОСТ 18.301-76

2.5.3. Особенности прогнозирования спроса на товары народного потребления

2.5.3-1. Спрос на товары народного потребления определяющим образом зависит от числа возможных потребителей, распре-деления потребителей по доходам и уровня цен.

2.5.3.2.    Следует применять функции спроса типа средних взвешенных геометрических и средних взвешенных арифметических.

При опережающей стандартизации в общем виде в функции спроса должны входить параметры продукции и время.

2.5.3.3.    Функции спроса на товары длительного пользования содержат две составляющие:

первичный спрос, спрос на замену.

2.5.3.4.    При дефиците функция спроса ограничена возможностями производства. В этом случае срок эксплуатации продукции больше оптимального. Это приводит к неоправданно высоким затратам на эксплуатацию.

2.5.3.5.    При удовлетворенном спросе определяющим является спрос на замену. Срок эксплуатации продукции в этом случае ближе к оптимальному.

2.5.4. Особенности прогнозирования потребности в продукции производственного назначения

2.5.4.1.    При прогнозировании спроса (потребности) в продукции производственного назначения применяют методы:

моделирования, нормативные, экстраполяции, непосредственного счета.

2.5.4.2.    Методы моделирования применяют для учета влияния изменения потребностей и возможностей на параметры объектов стандартизации при среднесрочном н долгосрочном прогнозировании.

2.5.4.3.    Нормативные методы следует применять при разработ-ке среднесрочных прогнозов потребности по укрупненной номенклатуре.

2.5.4.4.    Экстраполяция спроса (потребности) заключается в продолжении имевшихся ранее тенденций в изменении потребления или соотношения между объемом производства и потребностью.

Методы экстраполяции можно применять для получения ориентировочных данных или для разработки среднесрочных прогнозов по составляющим» не оказывающим существенного влияния на суммарную потребность.

2.5.4.5.    При применении методов непосредственного счета последовательно суммируют заявки, составляемые по детальной но-

ГОСТ 18.301-76 Стр. 7

менклатуре показателей, которые затем последовательно укрупняются. Эти методы могут применяться для определения текущей потребности (время упреждения 1—2 года).

2.6. Прогнозирование экологических и эргономических показателей

2.6.1.    Прогнозирование эргономических и экологических показателей производят для учета при оптимизации параметров объектов стандартизации требований, связанных:

с охраной окружающей среды созданием устойчивых управляемых экологических систем «человек — окружающая среда», с эргономическими показателями.

2.6.2.    Классификация методов прогнозирования экологических и эргономических показателей

2.6.2.1. При прогнозировании экологических показателей применяют:

имитационное моделирование,

динамические модели устойчивых экологических систем. Основная задача прогнозирования — определение областей существования устойчивых экологических систем.

2.G.2.2. При прогнозировании экологических показателей применяют исходную информацию следующих видов: структуру рассматриваемой экологической системы; количественные показатели воздействия человека на окружающую среду;

характер взаимодействий между элементами экологической системы и между человеком и окружающей средой.

2.6.2.3.    Основным методом прогнозирования экологических показателей является имитационное моделирование, на основе которого:

прогнозируют развитие экологической системы на время упреждения;

оценивают влияние предыстории развития экологической системы на ее последующее развитие при неизменном характере управляющих воздействий;

оценивают последствия взаимодействия человека и природы при определенных управляющих воздействиях.

2.6.2.4.    Основная особенность прогнозирования экологических показателей заключается в необходимости учета:

достаточно быстрого влияния деятельности человека на природу;

медленного и трудоемкого процесса создания (восстановления) устойчиво функционирующих экологических систем.

Стр. 8 ГОСТ 18.301-76

3. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ ОПЕРЕЖАЮЩЕЙ СТАНДАРТИЗАЦИИ

3.1.    Для определения параметров объектов при опережающей стандартизации необходимо выполнить следующие основные, процедуры:

прогнозирование исходных данных для включения их в основные блоки оптимизации (ГОСТ 18.101-76);

составление основных блоков оптимизации применительно к стандартизуемому объекту (построение модели) и определение целевой функции оптимизации;

процесс решения задачи оптимизации, т. е. составление алгоритма оптимизации и вычисление параметров объекта стандартизации;

повторение процесса определения оптимальных параметров для уточнения их значений периодически при появлении новых данных о ходе реализации процесса;

анализ чувствительности оптимальных, параметров к изменению исходных данных.

3.2.    Для решения задач опережающей стандартизации необходимо определить:

момент начала производства объекта стандартизации;

оптимальные требования к значениям параметров объекта стандартизации;

момент окончания производства объекта стандартизации с данными значениями параметров;

оптимальные требования к новому объекту стандартизации.

При решении конкретной задачи определения требований, закладываемых в стандарты, в зависимости от точности прогнозов исходной информации допускается оптимизировать как все указанные в настоящем пункте величины для нескольких новых последовательных объектов стандартизации, таки отдельные из них, например, момент начала производства объектов стандартизации и оптимальные требования в этот момент времени. Практически при опережающей стандартизации при уточнении исходных данных корректируют последующие требования, закладываемые в стандарты.

3.3.    Установление оптимальных требований, закладываемых в стандарты при опережающей стандартизации, следует рассматривать как многоэтапный процесс: сначала точно определяют момент начала производства объектов стандартизации и ориентировочные требования к новому объекту, затем по мере получения новой информации эти требования уточняют. Срок действия стандартов не должен превышать время упреждения прогноза, а требования, заложенные в стандарте, устанавливают допускаемые откло-

ГОСТ 18.301-76 Стр, 9

нения параметров, получаемых при разработке, производстве и эксплуатации, от оптимальных.

3.4.    Для математического обеспечения работ по методам оптимизации требований при опережающей стандартизации необходимо разработать:

типовые имитационные модели,

стандартные программы анализа и обработки экспериментальных данных,

определения единичных показателей»

построения комплексных показателей по результатам применения имитационных моделей,

оптимизации единичных показателей, оптимизации комплексных показателей, определения сроков применения единичных показателей, определения сроков применения комплексных показателей.

3.5.    Оптимизировать значения показателей в условиях неопределенностей при опережающей стандартизации следует на основе:

методов теории игр, обеспечивающих определение гарантированных оценок (оптимальные значения параметров в этом случае соответствуют гарантированным стратегиям);

методов теории чувствительности, обеспечивающих малую чувствительность целевых функций к основным определяемым параметрам;

методов теорий инвариантности, обеспечивающих независимость целевых функций от неопределенной информации.

3.6.    Общие положения по учету неопределенностей установлены в ГОСТ 18.101-76.

3.7.    Примеры применения методов оптимизации при опережающей стандартизации приведены в справочных приложениях 4 и 5.

3.8.    Примеры разработанных опережающих стандартов приведены в справочном приложении 6.

1

Издание официальное    Перепечатка    воспрещена

2

Переиздание. Сентябрь 1978 г.

© Издательство стандартов, 1979

По ГОСТ 1.0-68 По ГОСТ 15467-70 По ГОСТ 15467-70

По ГОСТ 15467-70

По ГОСТ 15467-70

Интервал между будущим моментом времени, когда необходимо знание показателей качества продукции для принятия обоснованных решений по стандартизации, и моментом начала разработки прогноза Время, затрачиваемое на разработку, внедрение и производство объекта стандартизации

Процессы, характеризующиеся закономерными связями между' показателями Процессы, характеризующиеся случайными связями между показателями

Преобразование модели в модель с меньшим числом переменных или ограничений Преобразование агрегированных переменных в исходные Динамическая модель системы, описывающая организационную структуру, материальные и информационные потоки Модель экономики, учитывающая комплексные взаимосвязи отраслей производственной сферы