И снова решка! Ряд продолжается 😁

Теория ограничений систем (ТОС). Практические кейсы.

Нечастый случай – конкретные рабочие кейсы промышленного ТОС, разобранные детально. Нефтехим.

Запись вебинара на час, но оно того стоит. Пошаговое описание что, как сделано, с какими проблемами сталкивались и что в итоге получилось.

https://rutube.ru/video/1c756e469c41a06dc4c1eb645752ca08/

#тос #кейсы #практика

Индикаторы раннего предупреждения кризисов: в поисках новых подходов. Н.А. Екимова (статья)

Ну, что же, вернемся на время к скучным цифрам? 🧐. Периодически надо тренировать нейронные связи не только в ИИ. Да, статья от 2017, да, цифр и формул много-много. Но подходы-то в прогнозировании не изменились. Или изменились?

Обзор статьи:
В статье приведен краткий обзор российской и зарубежной практики применения существующих индикаторов раннего предупреждения кризисов. Рассмотрены подходы к построению индикаторов, позволяющих прогнозировать кризисы: при эконометрическом подходе используется регрессионный анализ, метод непараметрических оценок позволяет выбрать из определённого набора индикаторов т.н. «сигналы» о наступлении финансового неблагополучия. Приведены обобщающие и локальные индикаторы, полученные в результате применения того или иного подхода.
Проанализированы недостатки рассмотренных методов, делается вывод о необходимости построения современного интегрального показателя, способного предсказывать экономический рост минимум на 6 месяцев вперед.

https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/66399/1/vestnik_2017_6_009_.pdf

#статьи #прогнозирование #статистика

Работа с неопределённостью. Инструменты.

А что делать? Время сейчас такое. Определенности и стабильности все меньше, а неопределённости - больше. Но мы же не сдаемся 🧐 – у нас же нет проблем, у нас же вводные и задачи. А чтобы их отрабатывать нужны инструменты. Вот мы и решили рассказать о таких инструментах. Поехали.

Их там много, поэтому сначала систематизация:

I. Количественные методы (Статистика и вероятность)
II. Качественные методы (Экспертные и когнитивные)
III. Методы теории принятия решений (Теория игр и критерии)
IV. Адаптивные и поведенческие методы (Agile-подходы)
V. Разведывательный анализ (EDA)
(бонусом – шпаргалка)

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ (Статистика и вероятность)
Используются, когда неопределенность связана со случайностью или вариативностью данных. Здесь есть цифры, и мы можем что-то посчитать.

Проверка стат. гипотез (t-тест, Хи-квадрат и др.) Суть - Оценка статистической значимости различий между группами или выборками. Задача - Отделить сигнал от шума. Понять, работает ли новая версия сайта лучше старой (А/В тест) или это случайность.

Корреляционно-регрессионный анализ Суть - Выявление связи между переменными и построение модели зависимости. Задача - Понять, какие факторы действительно влияют на результат (продажи, риск), а какие — случайны.

Анализ чувствительности Суть - Изменение одного параметра для оценки его влияния на итог. Задача - Ранжирование факторов по степени влияния: "Что страшнее — рост курса доллара или падение спроса?".

Анализ сценариев Суть - Расчет проекта при разных целостных картинах будущего (оптимистичный, пессимистичный). Задача - Определение границ, в которых может находиться результат (от худшего к лучшему).

Имитационное моделирование (Монте-Карло) (о нем детальнее писали тут) Суть - Тысячи прогонов модели со случайными значениями параметров. Задача - Получить распределение вероятностей результатов (например, "риск убытков — 10%").

Деревья решений Суть - Граф с вариантами решений и вероятностями исходов. Задача - Выбор оптимальной стратегии, когда решения принимаются поэтапно.

На все сразу поста не хватит, поэтому остальное будет дальше. Не отключайтесь.

P.S. И да, мы во все это умеем (хвастаемся) 😋
#анализ #методы #статистика #аналитика #цифра

Практический кейс ТРИЗ. Разработка способа нанесения твёрдой смазки на железнодорожные рельсы

Что мы все про историю да теорию? Надо же и показывать, как все это в жизни работает. Вот, пожалуйста, - еще конкретный кейс. До этого про ТОС говорили. А в данном случае – ТРИЗ.

Описан четко по ТРИЗовским канонам. Так они и оформляются в норме.

🔹Итак, сам кейс:

1️⃣ Исходная ситуация
Компания изобрела инновационную смазку, позволяющую значительно снизить трение колёс о железнодорожные рельсы на стрелках и уменьшить износ подвижного состава.

Проблемная ситуация:
- новая смазка является твёрдой и для нанесения на рельсы должна нагреваться и плавиться.
- существующие средства подачи смазки на рельсы должны быть существенно модернизированы для работы с новой смазкой.

2️⃣ Обычный путь решения
● разработка новой системы подачи смазки
● привлечение инвестиций
● увеличение затрат на обеспечение работы системы.

3️⃣ Формулирование противоречия.
Новая более эффективная смазка является твёрдой в обычном состоянии, при её использовании значительно снижается износ железнодорожного транспорта. Но смазка должна быть жидкой для того чтобы её можно было подавать при помощи существующих устройств подачи жидкой смазки на рельсы.
При нагреве новой смазки мы вынуждены увеличивать затраты на нагрев и полностью менять существующую систему смазки.

4️⃣ Применение ТРИЗ
● формулируем противоречие
● формулируем ИКР: Х-элемент должен сам обеспечивать нанесение твердой смазки на рельс
● находим скрытые ресурсы и подставляем их как Х-элемент
● смотрим как ресурс может сработать в системе
● формулируем решение.

5️⃣ Решение
Существующая жидкая смазка была определена как ресурс и воспользовавшись им смогли найти прорывное и патентоспособное решение.
Для того чтобы жидкая смазка могла помочь нанести новую более эффективную твёрдую смазку решили выпускать новую смазку в форме микрогранул, добавляемых в традиционную жидкую смазку не меняя при этом конструкцию, не привлекая затрат на нагрев. Теперь работу выполняет твердая смазка, а жидкая стала ее транспортом.

6️⃣ Результат
● достигли снижения трения между колёсами и железнодорожными рельсами и снизили износ подвижного состава
● не привлекли дополнительные затраты
● не меняли существующую конструкцию системы подачи смазки
● достигли экономии затрат

7️⃣ Вывод
Применение инструментов ТРИЗ помогло найти неординарное, неочевидное и эффективное решение, связанное с устранением противоречия и использованием существующих ресурсов в новой форме.

Все четко, системно, красиво оформлено. Как и положено.

Дальше идем. Не отлючайтесь.😉
#триз #кейс #практика #инженерныерешения #бизнесрешения

Работа с неопределённостью. Инструменты (Продолжение 1)

Так, там, где есть хоть какие-то цифры, там инструменты рассмотрели. Теперь идем туда, где цифр нет.

КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ (Экспертные и когнитивные)

Используются, когда неопределенность связана с недостатком данных, новизной ситуации или необходимостью учесть человеческий фактор.

Метод Дельфи Суть - Многоэтапный анонимный опрос экспертов для выработки согласованного мнения. Задача - Прогнозирование в условиях, когда нет статистики, но есть опыт (например, оценка влияния нового закона).

SWOT / PEST-анализ Суть - Структурирование внешних и внутренних факторов. Задача - Быстрая инвентаризация рисков и возможностей, отделение контролируемого от неконтролируемого.

Анализ влияния и вероятности рисков Суть - Субъективная оценка рисков экспертами (матрица "вероятность/ущерб"). Задача - Расстановка приоритетов: за какие риски браться в первую очередь при ограниченных ресурсах.

Сценарное планирование (Shell) Суть - Создание качественно разных историй будущего (логик развития мира). Задача - Выживание и развитие в условиях высокой турбулентности, когда будущее принципиально непредсказуемо.

Будет продолжено. Не отключайтесь.

P.S. И да, мы во все это тоже умеем (продолжаем хвастаться) 😋
#анализ #методы #статистика #аналитика #цифра

И снова решка)))). Как и было заявлено раннее, никаких гарантий. Пока только один ряд