Методы и модели перспективного и текущего планирования и прогнозирования основных показателей деятельности строительных организаций

• Автор: Михельс, Владимир Александрович
• Шифр специальности: 08.00.05
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 1982
• Место защиты: Киев
• Количество страниц: 443 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
РАЗДЕЛ I. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ ГЛАВА I. ПРОБЛЕМЫ ПЕРСПЕКТИВНОГО КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

РАБОТЫ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

1.1. Теоретические предпосылки

1.2. Анализ методов перспективного планирования I производственной программы строительной организации

1.3. Задачи перспективного календарного планирования

ГЛАВА 2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПЕРСПЕКТИВНОГО КАЛЕНДАРНОГО

ПЛАНИРОВАНИЯ И МЕТОДЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ

2.1. Статистическая модель

2.2. Ограничения статистической модели

2.3. Определение параметров статистической модели
2.4. Критерий оптимальности
2.5. Определение параметров критерия
2.6. Содержательное описание задачи перспективного календарного планирования
2.7. Ограничения общей календарной модели
2.8. Алгоритм календарного планирования
2.9. Краткие выводы РАЗДЕЛ П.МОДЕЛИРОВАНИЕ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И НОРМИРОВАНИЕ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ ГЛАВА 3. ЭКОНОМИКОМАТЕМАТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ МОДЕЛИРОВАНИЯ
3.1. Задачи раздела
3.2. Экономическое обоснование моделирования
Стр.
3.3. Выбор вида подели
3.4. Выбор, классификация и степень дезагрегиро
ванноети факторов
3.5. Краткие выводы 2 ГЛАВА А. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ
ГРУППИРОВКИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
4.1. Организация исследований
4.2. Анализ существующих методов группировки III
4.3. Критерий однородности групп СО
4.4. Алгоритм группировки II
4.5. Требования к точности экономикостатистичес
ких моделей
4.6. Моделирование объема и уровня себестоимости СМР на основе группировки по трестам и
однородным группам
4.7. Краткие выводы
ГЛАВА 5. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
5.1. Обзор существующих методик
5.2. Выбор методики краткосрочного прогнозирования
5.3. Среднесрочное прогнозирование внутригруппо
вые тенденции
5.4. Исследование методов повышения точности
прогноза
5.5. Экономическая эффективность
5.6. Краткие выводы 4 ГЛАВА 6. НОРМИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ
ОРГАНИЗАЦИЙ
6.1. Постановка задачи и анализ существующих методов нормирования
Стр.
6.2. Нормирование показателей деятельности по заданному уровню себестоимости СМР
6.3. Проблемы нормирования объема СМР Х
6.4. Краткие выводы РАЗДЕЛ Ш. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ МОЩНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ
ОРГАНИЗАЦИЙ. ПРИНЦИПЫ ОПТИМИЗАЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
ГЛАВА 7. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ РАСЧЕТА, ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ мощности со
7.1. Формулировка проблемы и определение понятия мощность СО
7.2. Обоснование методов расчета, прогнозирования и оптимизации мощности
7.3. Проблемы определения размера строительной организации
7.4. Краткие выводы ГЛАВА 8. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ЭКОНОМИ
ЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
8.1. Структурная схема модели
8.2. Цепная система уравнений и алгоритм работы модели
8.3. Краткие выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Из года в год не выполняются планы ввода в действие и сроки освоения производственных мощностей и основных фондов во многих отраслях промышленности. Несмотря на это, ежегодно планы производства продукции успешно выполняются и перевыполняются. Это в первую очередь относится к добыче угля, железной руды, первичной переработке нефти, производству чугуна, стали, проката черных металлов, химических волокон, минеральных удобрений, бумаги, цемента, сборного железобетона, мебели и др. Следовательно, при разработке планов капитального строительства недостаточно учитываются резервы мощностей на действующих предприятиях 2. Наличие резервов производственных мощностей, например, по выпуску чугуна, стали и т. Что касается сроков ввода мощностей, необходимых для ликвидации узких мест существующего производства в отрасли, то здесь свобода варьирования меньше, но, т. Так, например, труднее обосновать однозначно определенный срок ввода мощностей например, второй квартал пятого года пятилетки, чем задавать только для составления проекта плана определенный диапазон например, второй и третий кварталы пятого года пятилетки. В пределах этого диапазона в календарном плане будет установлен срок ввода, обоснованный общей оптимизацией этого плана. Ограничения Ь и Исследования параметров статистической модели показали, что определение их величины на основе исполнительной документации СО достаточно реально ,1,6 и т. Однако, для групп объектов комплексов, различающихся между собой рядом признаков,подбор одних и тех же параметров, естественно, затруднен. Выходом из положения могло бы послужить формирование однородных групп объектов, для каждой из которых следовало бы определить свои параметры. Исходные данные, необходимые для получения параметров статистической модели, могут быть получены из технической документации объектованалогов проектносметная документация, проекты организации строительства и производства работ, мероприятия по возведению пусковых объектов, плановая документация, исполнительные графики и т. В основном, предпочтительна исполнительная документация, отражающая стохастическую природу производства. В случаях, когда получение исходной информации для расчета параметров организации строительства на перспективу представляется невозможным или чрезмерно сложным, существует и второй путь экспертный. Продолжительность выполнения отдельных видов работ, их взаимное расположение, интенсивность ведения работ и ориентировочная стоимость определяются наиболее квалифицированными работниками проектных и строительных организаций на основе опыта I Исследования параметров статистической модели и критерия оптимальности проведены старшим научным сотрудником НИИАСС Госстроя УССР М. С.Нейманом под руководством автора. Для определения параметров назначается экспертная комиссия, решения которой утверждаются главными инженерами проектной организации и генподрядного строительного треста, которому поручено возведение объектов в планируемом периоде. Определяются средние величины параметров и интервалы их изменения, найденные путем статистической обработки данных по ряду объектов, объединенных в однородные группы. Пример группировки объектов прокатного и сталеплавильного производства приведен в табл. Этот пример служит иллюстрацией тому, что по признаку технология производственных процессов, который, в подавляющем большинстве случаев, сопровождается соответствующей характеристикой второго и третьего признаков, принципиально возможна необходимая нам группировка. Следует подчеркнуть, что в одну группу могут быть включены объекты и различных отраслей промышленности, если они имеют достаточное количество общих признаков в конструктивнопланировочных и технологических решениях. Так, например, к группе многоэтажных зданий машиностроения могут быть отнесены многоэтажные здания ряда предприятий легкой, пищевой и некоторых других отраслей промышленности. Таблица 1а. Группировки объектов строительств 6 однородные группы. ЕЯ ЕЯ 7 Крупносортный стан . Г Р