Развитие строительного комплекса

Стратегической задачей государства является стимулирование интенсивного развития строительного комплекса, темпами, превышающими средний промышленный рост в период с 2010 по 2015 год (не менее 12 процентов в год).

Для обеспечения интенсивного развития строительного комплекса должны быть решены следующие основные проблемы: дефицита производственных мощностей, низкой конкурентоспособности ряда отечественных строительных материалов, недостаточного уровня внедрения современных технологий строительства и производства строительных материалов, дефицита квалифицированных кадров на всех уровнях.

Для этого государственная поддержка и государственное регулирование будут осуществляться по следующим ключевым направлениям:

· Реализация мер по стимулированию роста объемов производства;

· Содействие развитию исследований и разработок инновационных технологий;

· Содействие модернизации производства и внедрению инновации;

· Содействие кадровому обеспечению строительного комплекса;

· Стимулирование развития энергосбережения в строительном.

Лекция 13 Мобильность строительного производства.

Мобильность строительной системы-это способность составляющих ее элементов перемещаться в отделенных (заданных) направленных,концентрироваться в необходимом сочетании в районе строительства в виде мощностей и рационально функционировать в конкретных условиях при создании или обновлении объектов и мощностей с целью ввода их в эксплуатацию в заданные сроки с минимальными затратами общественного труда.

К основным чертам мобильной строительной системы можно отнести: движение и концентрацию элементов на строительной площадке (первая фаза); то же, в период обновления(модернизации) строительного объекта.

Поэтому, строительная система обладает в определенные моменты времени различной степенью мобильности, а следовательно, и различным потенциалом (рис 40-41)

При организации мобильного строительного производства необходимо обосновывать его параметры:

- условия мобильности;

-характеристики мобильности строительной продукции;

-характеристики мобильности строительной системы;

-определение рациональных границ изменения параметров мобильности специализированных строительных процессов.

При мобильности строительного производства особое внимание следует обращать на формирование мобильности материально-технических и социальных баз; обеспечение системы трудовыми ресурсами в условиях их движения; предметной специализации строительных подразделений с учетом параметров объектов строительства; условия выполнения СМР; форм организации потоков производства; количественной оценки готовности операций и т.п.

Любая, из отмеченных задач, требует их экономической оценки с установлением точек окупаемости; принципов, состава, оснощения мобильных технологических систем.

Лекция 14. Мониторинг в строительстве.

Мониторинг –это комплексная система наблюдения за ходом и качеством выполнения строительно- монтажных работ на объектах и установление отклонений от установленных норм (Рис. 20)

Рис.20 Последствия, возникающие при появлении отклонений, установленных мониторингом (исследования-наблюдения)

В литературе описано немало методик, определяющих вероятность того, что данное отклонение возникло под влиянием случайных факторов. Исследование предпринимается в том случае, если указанная вероятность ниже произвольно определенного уровня. Статистические модели, которые мы рассмотрим, предполагают два взаимоисключающих состояния системы. Первое состояние заключается в том, что система полностью под контролем(мониторингом) и отклонения - это результат влияния случайных факторов. Второе состояние говорит нам о том, что система недостаточно хорошо контролируется(нормативная система ППР), отклонения возникают из-за неэффективности управления, и все это можно исправить, приняв соответствующие меры.

Рассмотрим ситуацию, когда, например, в качестве норматива расхода сырья используется среднее значение, полученное в результате многочисленных наблюдений из- за какой-нибудь производственной операции, например, эксплуатационным износов и его восстановлением. Пусть это среднее значение будет равно Si на единицу продукции. Допустим также, что среднеквадратическое отклонение от среднего значения составляет σ. Предположим, что фактические издержки за период были равны ΣS, а величина восстановления равна Nед. Следовательно, средний фактический расход был Scp. на единицу продукции. При помощи закона нормального распределения случайных величин мы можем определить вероятность возникновения среднего расхода материала в Scp. или больше при условии, что процесс восстановления отказов полностью контролируется. Средний фактический расход материала Scp. На единицу продукции характеризует отклонений, равное двух среднеквадратическим отклонениям:

Фактическое использование (Scp.) - Ожидаемое использование(S1)

Z = ---------------------------------------------- —----------------------------------------------

Среднеквадратическое отклонение(σ)

При помощи таблицы функции нормального распределения можно установить, что существует вероятность того, что при наблюдении за данной операцией возникает такое значение расхода материала, которое больше или равно двум среднеквадратическим отклонениям -0,02275. Следовательно, вероятность того, что фактический расход сырья на единицу продукции Scp.(или более), когда система полностью контролируется, составляет 2,275%. Крайне сомнительно, чтобы подобное значение принадлежало распределению со средним значением S1 и среднеквадратическим отклонениям σ. Иными словами, Scp. Принадлежат другому распределению случайных величин, а это значит, что мониторинговый прогресс недостаточно эффективен.

Если процесс протекает неэффективно(при отсутствии сплошного наблюдения за нормативным поведением элементов), то существует некоторая потеря выгоды, связанная с устранением этой неэффективности. Это выгода представляет собой снижение издержек от повышения эффективности эксплуатационного износа и отсутствия подобных отклонений в будущем. Однако, если мы не исследовали какое-то отклонение в данном периоде, то можем сделать это в следующем. Таким образом, вряд ли можно рассматривать выгоду от исследования как совокупность экономии затрат в течение нескольких будущих периодов при отсутствии наблюдений.

Выгода должна определяться как снижение затрат за один период, несмотря на то, что подобный подход недооценивает действительную пользу от исследования.

Проведение исследования требует затрат (С). Эти затраты включают время, которое менеджер потратит на исследование, стоимость внесения изменений в процесс восстановления отказов. Подобное допущение позволяет утверждать, что стоимость исследования, приведшего к выводу, что процесс неэффективен, равна стоимости исследования, показавшего, что причиной отклонения являются случайные факторы. Однако при желании вы можете легко видоизменить модель, чтобы учесть стоимость корректировки системы эксплуатации жилых зданий.

Предположим, что стоимость мониторинга равна А, а ожидаемая выгода от устранения причин отклонения равна В. Отсюда можно вывести простое правило: исследуем, если ожидаемая выгода от устранения причин отклонения больше издержек на проведение мониторинга. Обозначим Р вероятность того, что отклонение вызвано неэффективностью управления по нормативам, то ожидаемая выгода (Qв) может быть выражена следующим образом:

Qв = PB + (1-P)*B,

Qв = PB + (1-P)*О,

Qв=PB.

Предположим, что отклонение вызвано случайными факторами (1-Р), в этом случае выгода от исследования будет равна нулю. Следовательно, выражение РВ характеризует ожидаемую выгоду от исследования отклонения. Допустив, что стоимость исследования точно известна, используем формулу для принятия решения: исследовать причины отклонения или нет:

РВ> С или Р > С/В.

В нашем примере отклонение должно быть исследовано, если, например, Р > А/В = 0,25.

Как видим, модель требует оценки вероятности того, что отклонение вызвано неэффективностью управления. Бирман (1977) предлагал определять данную вероятность исходя из того, что отклонение принадлежит распределению, описывающему состояние системы, когда она полностью под контролем и все отклонения - результат случайных колебаний. Он также предположил, что такое состояние системы, когда все отклонения являются результатом влияния случайных факторов, описывается нормальным распределением. Напомним пример в начале этой главы, где нормативное использование сырья составляло S1, а среднеквадратическое отклонение - σ.

Мы говорили, что фактический расход сырья Sep превышает норматив на два среднеквадратических отклонения. Допустим, что вероятность возникновения значения расхода издержек равна 0,02275 (2,275%). Предполагается, что полностью контролируемый процесс подчиняется закону нормального распределения. Однако ничто не мешает нам допустить, что данный процесс описывается каким-нибудь другим распределением (например, t-распределением). Вероятность, что отклонение вызвано неэффективностью, равна единице минус вероятность, что отклонение объясняется случайными факторами.