Software & Systems

Обоснование технико-экономических показателей мероприятий государственной программы вооружения занимает важное место в процессе формирования планов развития вооружения и военной техники. В условиях плановой экономики для обоснования технико-экономических показателей программных мероприятий использовались межведомственные методики, которые в ряде случаев применяются и в настоящее время. Как показала практика, их использование приводит к существенным ошибкам при прогнозировании стоимостных и временных показателей мероприятий, а также негативно сказывается на реализации планов создания и продажи вооружения и военной техники.

В процессе адаптации заказывающих органов к новым условиям хозяйствования имеет место ряд недостатков, присущих современной системе обоснования и оценки технико-экономических показателей вооружения и военной техники, непосредственно влияющих на эффективность использования финансовых ресурсов и конечную цену образцов вооружения и военной техники. В частности, обоснование технико-экономических показателей в настоящее время сводится к получению только точечных прогнозных оценок стоимостных и временных показателей, в то время как на практике им соответствуют области допустимых значений, которые для заказчика и покупателя являются приемлемыми с военно-экономической точки зрения.

В существующих так называемых параметрических методиках в качестве аргументов, от которых зависит цена продукции военного назначения (ПВН), используются тактико-технические характеристики (ТТХ). Однако повышение отдельных ТТХ может существенно сказаться на росте цены образца вооружения и военной техники, в то время как конечный эффект от его применения в масштабах создаваемых группировок может быть незначительным. Имеются и другие недостатки, не позволяющие повысить качество обоснования технико-экономических показателей. В таких условиях поиск путей (тактики обоснования цен на образцы вооружения и военной техники) и совершенствование методологии обоснования технико-экономических показателей экспортируемой ПВН приобретают актуальное значение.

В связи с этим повышение уровня обоснованности прогнозных оценок стоимостных и временных показателей жизненного цикла экспортируемой ПВН и его этапов особенно актуально. Для решения проблемы разработана методология военно-экономического обоснования стоимости жизненного цикла экспортируемой ПВН.

Данной методологии присуща логическая последовательность решения поставленных задач. Все основные теоретические положения обоснованны, так как базируются на аргументированном анализе рассматриваемой предметной области, использовании методов системного анализа, программно-целевого планирования и теории вероятностей.

Методы прогнозирования полных затрат на образец вооружения и военной техники в зависимости от полноты исходных данных позволяют вырабатывать корректные рекомендации.

В настоящее время накоплен значительный практический опыт в обосновании стоимостных и временных показателей на этапы жизненного цикла ПВН, что позволило сформулировать достаточно корректные рекомендации по использованию разработанных методов и методик в практической деятельности заказывающих органов.

Различают следующие методы расчета стоимости образцов ПВН: экспертные, аналого-сопоста­вительный, экстраполяционно-статистический, агрегатный и нормативно-калькуляционный.

Анализ применения указанных методов поз- воляет сделать определенные выводы об их точ- ности. Точность методов прогноза стоимости и относительная величина среднеквадратического отклонения (sс) в процентах от прогнозной величины (С) стоимости представлены на рисунке. Интервал оценки стоимости для доверительной вероятности β=0,8: Jβ=C±tβ×sс=C±1,28 sс.

Экспертный метод обеспечивает определение ориентировочной стоимости образца, не имеющего аналога, и основан на суждениях специалистов (экспертов), высказываемых индивидуально или коллективно:  Ci – оценка стоимости образца i-м экспертом; n – число экспертов; pi – вес (весовая характеристика) эксперта.

Аналого-сопоставительный метод заключается в сопоставлении характеристик нового образца и его аналога (аналогов) и использует в качестве базы стоимость образца-аналога (аналогов). Конечный результат может быть получен путем осреднения оценок по нескольким аналогам:

 Cан – цена образца-аналога; m – число привлекаемых для оценки характеристик (ТТХ); δi – весовой коэффициент ТТХ;

xi, xан– числовое значение ТТХ нового образца и аналога.

Экстраполяционно-статистический (регрессионный) метод заключается в расчете стоимости образца на основе аналитических зависимостей, связывающих стоимость с ТТХ образца, и не требует глубокого знания технического облика (структуры и состава образца), он ограничен знаниями только его ТТХ:   где a0, аi – параметры зависимости; xi – числовые значения ТТХ; m – число ТТХ в аналитической зависимости; a – показатель степени (при а=1 зависимость линейная).

Агрегатный метод применяется, когда известны структура и состав образца по агрегатам (устройствам, кабинам):  где , ; l – число типов агрегатов, устройств, кабин в образце; nj – число устройств j-го типа в образце; Cj – стоимость устройства j-го типа; KПj – коэффициент усложнения (изменения эффективности), определяемый так же, как в аналого-сопоставительном методе.

Несмотря на явные преимущества двух последних методов, рекомендации по применению должны учитывать особенности, которые состоят в полноте исходных данных, наличии образцов, аналогичных разработанному, в уровне проработки облика и структуры образца ПВН.

При применении указанных методов с использованием ПЭВМ достаточно весомую часть принятия окончательных решений занимает оценка финансовых ресурсов, выделенных на разработку, производство и эксплуатацию сложных технических систем (СТС), которые необходимо планировать на длительную перспективу, тем самым обеспечивая их жизненный цикл. Процессы, связанные с управлением развитием и эксплуатацией СТС через воздействие на объемы и распределение средств, а также с контролем за этими расходами, характеризуются активным участием ЛПР на различных уровнях планирования и контроля. Именно поэтому ЛПР стремятся осуществлять свои функции при анализе на основе интегральных (или агрегированных) показателей, объединяющих в себе изменяемые и плохо воспринимаемые по отдельности частные показатели стоимости жизненного цикла образцов ПВН.

Основные методологические принципы расчета стоимости жизненного цикла образца ПВН (приоритетность финансирования, вариантность финансирования, сбалансированность финансирования компонентов образца, программно-целевое планирование развития ПВН, сквозное финансовое планирование жизненного цикла ПВН, максимально допустимая прозрачность (транспарентность) бюджета), воздействуя на бюджетную заявку и процессы управления СТС, выливаются в трудно воспринимаемую с точки зрения объекта управления проблему.

Многоэтапность процесса формирования бюджета, включающего разработку бюджетной заявки, вариантов бюджета развития СТС, окончательного варианта бюджета с учетом ограничений и (при необходимости) корректировки бюджета, еще более усложняет восприятие этих этапов ЛПР и создает предпосылки для неадекватных решений.

Для разрешения этих проблем и создания возможностей информационной поддержки процессов принятия решений можно использовать современную компьютерную графику. В данном случае возникает возможность представления финансирования, объемов соответствующих статей расхода не в виде плоских (двухмерных) фигур на экране ПЭВМ, а в виде так называемых кубических В-сплайнов (см. [Д. Роджерс, Дж. Адамс]).

При этом базисная функция В-сплайна Сi(t) отражает изменения финансового обеспечения образца вооружения и военной техники на годовом отрезке. В идеальном варианте финансирования узловые векторы t=(1, 2, 3, …, 12), а в реальности, для примера, может быть t=(1,3, 4,5, 8, 11, 12), то есть узловые векторы являются неравномерными (узловые величины располагаются на разном расстоянии друг от друга и/или совмещаются).

В-сплайн степени k³1, построенный на числовой прямой по сетке w, определяется посредством следующей рекуррентной формулы:

,

где k – степень сплайна; t – элементы узлового вектора, удовлетворяющие отношению ti£ti+1. Параметр t изменяется от tmin до tmax.

Формально элементарный В-сплайн определяется как кусочно-полиномиальная функция порядка k. Для случая третьей степени имеем функцию, состоящую из четырех фрагментов, математическая форма которой следующая:

;

Представленная формула Кокса де Бура для расчета базисных функций В-сплайна рекурсивна, поэтому функция порядка k зависит от базисных функций более низкого порядка, вплоть до нулевого.

Если допустить, что базисная функция Сi,k(t) задана, то эту зависимость можно выразить в виде треугольника

Сi,k

Ci, k-1 Ci+1, k-1

Ci, k-1 Ci+1, k-2 Ci+2, k-2

…

Ci,0 Ci+1,0 Ci+2,0 Ci+3,0 … Ci+k-1,0

Отметим, что базисные функции должны обладать определенными свойствами, необходимыми для их отображения в виде параметрических кривых и рисования на растровых устройствах.

На основе указанных кривых строятся элементарные жирные В-сплайновые кривые, которые могут объединяться в более сложные графические примитивы – составные жирных линий. Каждую из этих линий можно интерпретировать в данном случае как кривую, отображающую уровень (состояние) финансирования, например, по НИОКР или серийным закупкам и т.п., а их общее объединение – как финансирование заказа в целом. Если рассматривать границу жирной линии как точки семейства окружностей и задать уравнения правой и левой огибающей, при этом рассматривая правую огибающую как закономерность, отражающую изменение числа контрактов, заключенных в интересах конкретных СТС и финансируемых из бюджета, а левую огибающую как закономерность, отражающую объемы финансирования этих контрактов на протяжении года, то можно иметь возможность оценки (контроля) исполнения заказа в любом периоде ti текущего года.

Математическая форма описания жирных линий с помощью В-сплайнов дает возможность для разнообразных способов их окраски, предоставляющих большие возможности по их наиболее эффективному представлению с точки зрения восприятия и быстрого принятия решения о необходимых управляющих воздействиях на процессы, связанные с выполнением заказа.

Литература

Роджерс Д., Адамс Дж. Математические основы машинной графики. М.: Мир, 2001.


References

Rogers D.F., Adams J.A.,  Mathematical elements for computer graphics, McGraw-Hill, NY, USA, 1990.