Rambler's Top100
Статьи
Виктор Михайлович Леончиков  10 декабря 2018

Модель для маркетинговых расчетов при массовом строительстве однотипных объектов

При строительстве территориально распределенных систем – сооружений связи, типовых ЦОДов, узлов для систем интернета вещей и т.п. – необходимо принимать во внимание различие условий строительства, которые влияют на сроки ввода объектов в эксплуатацию.

Наличие сколь-нибудь адекватной модели заведомо лучше, нежели ее полное отсутствие.
Эпос кафедры № 5

Известно, что важнейшее понятие в теории управления -- это качество объекта, к которому его надо привести этим управлением. Иными словами, конечная цель -- определяющий элемент процесса управления. И хорошо, если эта цель хотя бы декларируется. К сожалению, у значительного числа современных управленцев-менеджеров ее зачастую нет или их понятие цели совершенно не связано с понятием качества. Вернее, наоборот, достижение их персональной цели нередко приводит к полной деградации качества объекта их управления. Объект попросту разрушается. Строго говоря, это тоже качество, только нулевое или отрицательное.

Эти печальные реалии бытия необходимо учитывать. Например, при строительстве территориально распределенных структур приходится принимать во внимание различие условий строительства и нерадивость менеджеров всякого уровня, которые влияют прежде всего на сроки ввода объектов в эксплуатацию, особенно если эти объекты рассредоточены на больших территориях с различными геофизическими и административными условиями.

Опыт, полученный при возведении на всей территории страны малоразмерных капитальных сооружений площадью менее 1000 кв. м со сметной стоимостью строительства менее 20 млн руб., позволил обобщить статистику событий и предложить инструмент для прогнозирования сроков ввода объектов в эксплуатацию.

В основе прогноза – использование двухпараметрической функции распределения вероятности. Два параметра удобны с той точки зрения, что дают возможность учесть и внешние, и внутренние возмущающие воздействия на процесс управления строительством. Естественно, что значения параметров могут и должны корректироваться исследователем в зависимости от текущих оценок в конкретных отраслях хозяйствования.

В настоящем примере используется нормальное распределение N (m, σ) на интервале значений t ϵ [m; ∞]. Мода (математическое ожидание, медиана) m интерпретируется как средняя продолжительность строительства и характеризует сложность проекта и профессионализм подрядчика. Воздействие конкретных географических и административных условий определяется среднеквадратическим отклонением (σ). Таким образом, параметр m характеризует внутренние факторы, а параметр σ – внешние.

Продолжительность сооружения объекта (m) определяется опытом работы, сложностью проекта и принятым алгоритмом строительства. Оценивается оно всем известными сетевыми графиками, диаграммами Ганта и пр., которые учитывают особенности организации работ, их техническую оснащенность, а также взаимоотношения сторон, участвующих в процессе строительства. Форм и вариантов этих графиков-диаграмм великое множество в каждой из отраслей, для которой ведется строительство. Продолжительность строительства зависит и от его алгоритма и активности подрядчика (табл. 1).

Таблица 1. Зависимость продолжительности строительства от алгоритма строительства и активности подрядчика

Алгоритм строительства

m, дни

Хороший подрядчик

Средний подрядчик

Типовой подрядчик

Проактивный

180

210

240

Стандартный

248

260

310

Неактивный

316

360

420


Степень активности подрядчика в реализации того или иного алгоритма строительства обычно можно определить уже на этапе тендера, если он, конечно, проводился. Алгоритм в какой-то мере учитывает воздействие на процесс управления и заказчика, т.е. того, насколько он заинтересован в завершении строительства в срок и с каким качеством. Характеристика же собственно подрядчика зависит от множества его внутренних факторов, влияющих как на качество, так и на сроки строительства. Влияние таких факторов, как набор неквалифицированных рабочих, непрофессионализм прорабов и др., подробно описано в специализированных монографиях по менеджменту.

Подрядчик работает с учетом специфики региона, которая, естественно, влияет на флуктуации сроков. Это и геофизические условия, и условия административно-хозяйственные. Последние задаются эмпирически, но, возможно, существует некая функциональная зависимость «сложности» региона от расстояния до административного центра. Учет таких факторов обеспечивает параметр σ (табл. 2). Практика показывает целесообразность учета только положительных значений этого параметра. Как и для параметра m, его значения могут и должны подвергаться ревизии во времени и пространстве.

Таблица 2. Зависимость продолжительности строительства от сложности региона и активности подрядчика

Подрядчик

σ, дни

«Легкий» регион

«Средний» регион

«Сложный» регион

Хороший

44

62

80

Средний

81

116

150

Типовой

151

181

210


Элементарный расчет с помощью встроенных функций Excel позволяет получить распределение времени ввода в эксплуатацию строящихся объектов. На графике ниже в качестве примера приведены кривые для m = 180 и σ = 40; 80; 120. Из графика видно, что при «проактивном» алгоритме строительства в «легком» по условиям строительства регионе для хорошего подрядчика вероятность того, что все объекты будут сданы в течение 210 дней, составляет 80%, а в течение 300 дней все объекты будут сданы с вероятностью, близкой к 100%.
 

Вероятность завершения строительства к определенному сроку


Следует еще раз повторить, что пытливый исследователь должен корректировать параметры модели, поскольку характер строительства может отличаться от рассмотренных здесь объектов. Тем не менее методология оценки, по мнению автора, представляет интерес и может принести значительную пользу при маркетинговых расчетах в рамках подготовки технико-экономического обоснования проектов.
Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!