Застосування методів згладжування для прогнозування обсягу виробництва - Хом'як, Тетяна Валеріївна; Малієнко, Андрій Вікторович; Симонець, Галина Василівна (НТУ "ХПІ", 2019)
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.

The object of the research is the enterprise LLC TPK "Terra" – the leading domestic manufacturer of high-quality protective coatings for industrial use for corrosion protection of metal structures and reinforced concrete structures. Now the company is open to planning future orders, the appropriate use of capacity and the expansion of production capacity. The paper conducted a system analysis of this enterprise by developing a functional model of processes and its decomposition with decomposition to the second level of detail. As a result, the task of forecasting the volume of release of anticorrosion coatings, preventing the destruction of metal structures and mechanisms. This task is relevant both for the enterprise itself and for meeting the demand in the sales market. The most effective mathematical models that can be used to predict the development of production processes are models based on time series. One of the most common methods for predicting the performance of such series are smoothing methods that are used to reduce the effect of random fluctuations. The problem is solved by the methods of exponential and adaptive smoothing. To check the adequacy of the models obtained, the test of the series (determination of randomness of deviations from the trend), the criterion of the peaks (checking the equality of the mathematical expectation), the R/S criterion (determining the correspondence of the distribution of the residual component to the normal law), the Durbin-Watson criterion (determining the independence of the residual components). The analysis of each prediction model obtained was carried out, and the quality of forecasts was also assessed. Conclusions are made regarding the further manufacture of products based on predicted values. The proposed model has a practical orientation and can be used in tasks related to forecasting in the conditions of industrial enterprises.
Application of smoothing methods for forecasting production volume
Keywords: системний аналіз; задача прогнозування; експоненціальне згладжування; адаптивне згладжування; точність прогнозування; адекватність моделі; system analysis; forecasting problem; exponential smoothing; adaptive smoothing