ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ ЗГЛАДЖУВАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГУ ВИРОБНИЦТВА
Journal Title: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї - Year 2019, Vol 0, Issue 1
Abstract
Об'єктом дослідження є підприємство ТОВ ТПК «Терра» – провідний вітчизняний виробник високоякісних захисних покриттів промислового призначення для антикорозійного захисту металоконструкцій і залізобетонних конструкцій. Наразі на підприємстві відкриті питання планування майбутніх замовлень, доцільного використання потужностей і розширення виробничих можливостей. В роботі проведено системний аналіз цього підприємства шляхом розробки функціональної моделі процесів та її декомпозиції з розкладанням до другого рівня деталізації. В результаті отримано задачу з прогнозування обсягу випуску антикорозійних покриттів, які запобігають руйнації металевих конструкції та механізмів. Ця задача є актуальною як для самого підприємства, так і для задоволення попиту на ринку збуту. Найбільш ефективними математичними моделями, за допомогою яких можна прогнозувати розвиток процесів виробництва – це моделі на основі часових рядів. Одними з найпоширеніших методів прогнозування показників таких рядів є методи згладжування, які використовуються для зменшення впливу випадкових коливань. Поставлену задачу вирішено методами експоненціального та адаптивного згладжування. Для перевірки адекватності отриманих моделей застосовано критерій серій (визначення випадковості відхилень від тренду), критерій піків (перевірка рівності нулю математичного сподівання), R/S-критерій (визначення відповідності розподілу залишкової компоненти нормальному закону), критерій Дарбіна-Уотсона (визначення незалежності значень залишкової компоненти). Проведено аналіз кожної отриманої моделі прогнозування, а також оцінено якість прогнозів. Зроблено висновки щодо подальшого виготовлення продукції на основі прогнозованих значень. Запропонована модель має практичну спрямованість і може використовуватися у задачах, пов’язаних з прогнозуванням в умовах виробничих підприємств.
Authors and Affiliations
Tatiana Khomyak, Andrey Malienko, Halyna Simonets
Keywords
Related Articles
- EP ID EP603772
- DOI 10.20998/2079-0023.2019.01.02
- Views 64
- Downloads 0
Геоінформаційна система ідентифікації кадрів при реконструюванні місцевості
<span>Запропоновано алгоритм ідентифікації кадрів зображення місцевості, отриманого в процесі аерофотозйомки. Машинне навчання геоінформаціної системи здійснювалося за інформаційно-екстремальним алгоритмом. Як критерій о...
ІНФОРМАЦІЙНО-ЕКСТРЕМАЛЬНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ ЗНАНЬ
Розглядається алгоритм машинного навчання комп’ютеризованої системи контролю знань за тестовими завданнями. При цьому машинне навчання здійснюється в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу д...
Відстеження процесів із різними ознаками у Windows 7/8/10
<span>Розроблено програмний модуль визначання переліку процесів, що виконуються в комп’ютері і надання інформації про їх поточний стан, ідентифікатори й пріоритети виконання активних процесів, перелік задіяних dll бібліо...
Прогнозирование потребительского спроса на сезонные товары с использованием вектора кривой продаж
<span>Предложен метод прогнозирования спроса на сезонные товары с использованием вектора распределения объемов продаж в течение года или вектора кривой продаж, компонентами которого являются объемы недельных продаж рассм...
Комбинированная система автоматического управления с прогнозирующей моделью тепловым состоянием здания
<p class="204">Рассматривается актуальная задача структурного синтеза системы автоматического управления индивидуальным тепловым пунктом жилых, производственных и офисных зданий. На основе упрощенной математической модел...