Sintesis sistem cerdas. Masalah modern ilmu pengetahuan dan pendidikan

480 gosok. | 150 UAH | $7,5", MOUSEOFF, FGCOLOR, "#FFFFCC",BGCOLOR, "#393939");" onMouseOut="return nd();"> Disertasi - 480 RUR, pengiriman 10 menit, sepanjang waktu, tujuh hari seminggu dan hari libur

Sitnikov Mikhail Sergeevich. Analisis dan sintesis sistem kendali otomatis cerdas dengan pengontrol fuzzy: disertasi... Kandidat Ilmu Teknik: 13.05.01 / Sitnikov Mikhail Sergeevich; [Tempat perlindungan: Moskow. negara Institut Teknik Radio, Elektronika dan Otomasi].- Moskow, 2008. - 227 hal.: sakit. RSL OD, 61 08-5/1454

Perkenalan

BAB 1. Bidang penerapan dan penelitian metode sistem kendali otomatis cerdas dengan pengontrol fuzzy 14

1.1. Ikhtisar area penerapan ISAU dengan HP 14

1.2. Permasalahan penelitian ISAU dengan HP 24

1.3. Kajian pengaruh parameter utama HP terhadap sifat transformasi nonlinier 28

1.3.1 Pengaruh bentuk dan penempatan relatif fungsi keanggotaan suku individu terhadap sifat transformasi nonlinier model fuzzy Mamdani 35

1.3.2 Pengaruh urutan hubungan antara input dan output terhadap sifat transformasi nonlinier pada model fuzzy Mamdani 41

1.4. Bab 43 Kesimpulan

BAB 2. Analisis dan sintesis sistem kendali otomatis cerdas berdasarkan metode keseimbangan harmonik 45

2.1. Kajian ISAU dengan metode keseimbangan harmonik 46

2.2. Penilaian kualitas tidak langsung 73

2.3. Pengaruh parameter pengontrol fuzzy pada EKKU 81

2.4. Metode penelitian dan sintesis ISAU dengan HP berdasarkan metode

keseimbangan harmonik 90

2.5. Bab 98 Kesimpulan

BAB 3. Kajian sistem kendali otomatis cerdas berdasarkan kriteria stabilitas absolut 99

3.1. Studi stabilitas absolut ISAU dengan HP 99

3.2. Studi tentang stabilitas absolut sistem kendali otomatis dengan beberapa nonlinier, 100

3.3. Kajian kestabilan mutlak posisi kesetimbangan sistem kendali otomatis dengan pengontrol fuzzy tipe pertama 105

3.4. Studi tentang stabilitas absolut proses dalam sistem kendali otomatis dengan pengontrol fuzzy tipe pertama; 119

3.5. Studi pengaruh parameter pengontrol fuzzy terhadap stabilitas absolut sistem kendali otomatis”. 124

3.6. Penilaian tidak langsung terhadap kualitas regulasi ISAU berdasarkan kriteria stabilitas absolut proses 137

3.7. Bab 139 Kesimpulan

BAB 4. Sintesis otomatis pengontrol fuzzy berdasarkan algoritma genetika 141

4.1. Tinjauan metode sintesis otomatis 141

4.2. Menggunakan algoritma genetika untuk memecahkan masalah otomatisasi sintesis dan penyetelan pengontrol fuzzy 144

4.3. Algoritma untuk sintesis sistem kontrol otomatis dengan HP 151

4.4. Metodologi untuk sintesis dan penyetelan otomatis HP 155

4.5. Bab 167 Kesimpulan

BAB 5. Implementasi perangkat lunak dan perangkat keras dari metode analisis dan sintesis sistem kendali otomatis cerdas dengan pengontrol fuzzy 169

5.1. Paket perangkat lunak untuk analisis dan sintesis ISAU dengan HP 170

5.2. Implementasi perangkat keras dari sistem kendali penggerak listrik 177

5.3. Sintesis HP ISAU untuk motor DC 180

5.4. Studi eksperimental 190

5.5. Bab 199 Kesimpulan

Referensi 203

Lampiran 211

Pengantar karya

Penggunaan teknologi cerdas memberikan solusi terhadap berbagai masalah pengendalian adaptif dalam kondisi ketidakpastian. Pada saat yang sama, perangkat lunak dan perangkat keras dari sistem tersebut sederhana dan dapat diandalkan, menjamin kontrol kualitas yang tinggi. Keterbukaan teknologi tersebut memungkinkan integrasi mekanisme peramalan kejadian, generalisasi akumulasi pengalaman, algoritma pembelajaran mandiri dan diagnosis mandiri, sehingga secara signifikan memperluas jangkauan kemampuan fungsional sistem cerdas. Kehadiran antarmuka manusia-mesin yang jelas memberikan sistem cerdas kualitas baru yang secara signifikan dapat menyederhanakan tahapan pembelajaran dan penetapan tugas.

Salah satu teknologi cerdas umum yang telah banyak digunakan dan telah terbukti menjadi alat matematika yang mudah digunakan dan ampuh adalah peralatan logika fuzzy (FL). Teori himpunan fuzzy dan logika yang didasarkan padanya memungkinkan untuk menggambarkan kategori, representasi dan pengetahuan yang tidak tepat, mengoperasikannya dan menarik kesimpulan dan kesimpulan yang tepat. Adanya peluang untuk membentuk model berbagai objek, proses dan fenomena pada tingkat kualitatif dan konseptual menentukan minat untuk mengatur pengendalian cerdas berdasarkan penggunaan peralatan ini.

Hasil studi teoretis dan eksperimental menunjukkan bahwa penggunaan teknologi NL memungkinkan terciptanya regulator kecepatan tinggi yang sangat efisien untuk berbagai kelas sistem teknis yang digunakan dalam peralatan industri, militer, dan rumah tangga, dengan tingkat kemampuan beradaptasi, keandalan, dan tingkat tinggi. kualitas operasi dalam kondisi gangguan acak dan ketidakpastian beban eksternal.

Saat ini, peralatan ini dianggap sebagai salah satu alat yang paling menjanjikan untuk menggambarkan kasus-kasus khusus dan non-standar yang timbul selama pengoperasian sistem. Keunikan representasi pengetahuan yang “fuzzy”, serta jumlah variabel input dan output yang tidak terbatas dan jumlah aturan yang tertanam untuk perilaku sistem, memungkinkan penggunaan teknologi ini untuk membentuk hampir semua hukum kontrol, yaitu. membangun regulator nonlinier jenis baru, yang membedakan teknologi NL dari teknologi lainnya.

Kami akan menyebut pengontrol yang diimplementasikan menggunakan teknologi ini fuzzy (HP). Secara umum, HP adalah konverter yang bergantung pada frekuensi dan nonlinier, yang tentu saja menimbulkan sejumlah masalah terkait dengan mempelajari stabilitas dan kualitas kontrol sistem kontrol otomatis cerdas (AICS) dengan pengontrol tersebut.

Masalah paling mendesak yang memerlukan solusi dan memastikan penggunaan HP secara lebih luas dalam praktik teknik adalah:

Studi tentang ciri-ciri transformasi nonlinier di HP;

Pengembangan metode rekayasa untuk mempelajari stabilitas dan kualitas pengendalian ISAU dengan HP;

Pengembangan teknik penyetelan dan sintesis HP;

Pembuatan alat untuk mengotomatiskan prosedur pengaturan HP.

Subyek penelitiannya adalah transformasi nonlinier yang diterapkan pada HP, proses dinamis pada sistem kendali otomatis dengan HP, stabilitas dan kualitas kendali sistem kendali otomatis cerdas.

Objek penelitiannya adalah sistem kendali otomatis cerdas dengan pengendali fuzzy.

Tujuan pekerjaan

Pengembangan alat algoritmik, perangkat lunak dan perangkat keras untuk penelitian dan sintesis sistem kontrol otomatis berkualitas tinggi dengan HP. Untuk mencapai tujuan ini, tugas-tugas berikut harus diselesaikan:

1. Menyelidiki ciri-ciri pengaruh parameter HP: jumlah, jenis fungsi keanggotaan (MF) dan basis aturan produksi (BP) terhadap sifat transformasi nonlinier yang dilakukannya.

2. Berdasarkan metode yang dikenal di TAU, kembangkan model matematika dan teknik teknik yang sesuai untuk mempelajari proses periodik, stabilitas absolut, dan kualitas sistem kendali otomatis dengan HP.

3. Mengembangkan metode untuk mensintesis parameter HP berdasarkan indikator kualitas tertentu dari sistem kendali otomatis.

4. Mengembangkan algoritma untuk sintesis otomatis dan penyesuaian parameter HP untuk memastikan stabilitas dan indikator kualitas yang diperlukan dari sistem kontrol otomatis.

5. Mengembangkan perangkat lunak dan perangkat keras yang kompleks untuk merancang sistem kendali otomatis dengan HP.

Metode penelitian dalam karya ini didasarkan pada teori kendali otomatis, teori sistem nonlinier, metode pemodelan matematis dan simulasi, metode grafis-analitik penyelesaian masalah, teori logika fuzzy, teori optimasi dan teori algoritma genetika. .

Validitas dan reliabilitas pernyataan ilmiah, kesimpulan dan rekomendasi dikonfirmasi oleh perhitungan teoritis, serta hasil pemodelan numerik dan hasil studi eksperimental. Hasil pemodelan di lingkungan Matlab, studi eksperimental sistem kendali di lingkungan Simulink dan kompleks perangkat keras-perangkat lunak untuk merancang ISAU sepenuhnya menegaskan ketentuan teoritis dan rekomendasi karya disertasi dan memungkinkan untuk digunakan dalam desain. ISAU sebenarnya. Ketentuan pokok diajukan untuk pembelaan

1. Hasil kajian ciri-ciri pengaruh parameter HP (jumlah, jenis FP dan BP) terhadap sifat transformasi nonliniernya.

2. Model matematika untuk mempelajari osilasi periodik dan kualitas kendali pada sistem kendali otomatis dengan HP berdasarkan metode keseimbangan harmonik.

3. Kriteria stabilitas absolut proses dan posisi keseimbangan sistem kendali otomatis dengan HP.

4. Metode rekayasa untuk mempelajari osilasi periodik, penilaian tidak langsung terhadap kualitas kontrol dan stabilitas absolut sistem kontrol otomatis dengan HP.

5. Metode sintesis sistem kendali otomatis HP dengan kualitas kendali tertentu.

6. Algoritma untuk sintesis otomatis dan penyesuaian parameter HP menggunakan algoritma genetika.

7. Kompleks hardware dan software untuk merancang ISAU dengan HP. Kebaruan ilmiah

1. Ketergantungan karakteristik transformasi HP nonlinier pada parameter perhitungan fuzzy (jenis dan lokasi fungsi keanggotaan, basis aturan produksi) dibuktikan.

2. Model matematika telah dikembangkan yang memungkinkan penggunaan metode keseimbangan harmonik untuk mempelajari osilasi periodik dan kualitas kendali sistem kendali otomatis.

3. Kriteria stabilitas absolut proses dan posisi keseimbangan dalam sistem kendali otomatis dengan HP telah dikembangkan.

4. Berdasarkan algoritma genetika, masalah sintesis otomatis dan penyesuaian parameter HP telah diselesaikan, dengan mempertimbangkan kualitas kontrol ISAU yang diperlukan.

Nilai praktis

1. Metode rekayasa yang mudah digunakan untuk mempelajari osilasi periodik dan penilaian tidak langsung kualitas kendali sistem kendali otomatis dengan HP berdasarkan metode keseimbangan harmonik.

2. Metode rekayasa yang mudah digunakan telah dikembangkan untuk mempelajari stabilitas absolut proses dan posisi keseimbangan dalam sistem kontrol otomatis dengan HP.

3. Metodologi untuk sintesis otomatis dan penyesuaian parameter HP telah dikembangkan, dengan mempertimbangkan bidang stabilitas dan kualitas sistem kontrol otomatis.

4. Kompleks perangkat keras dan perangkat lunak telah dibuat untuk penelitian dan desain ISAU dengan HP.

5. Hasil karya disertasi digunakan dalam proyek penelitian “Latilus-2”, yang dilakukan atas instruksi SPP di Presidium Akademi Ilmu Pengetahuan Rusia, “Penelitian eksplorasi dan pengembangan metode cerdas untuk pengendalian presisi aktuator senjata dan peralatan militer yang menjanjikan.” Secara khusus, telah terbukti bahwa penggunaan HP, yang menerapkan hukum kontrol nonlinier, dapat secara signifikan meningkatkan kualitas kontrol aktuator peralatan militer model baru (kinerja meningkat 2-3 kali lipat, overshoot berkurang 20% ). Kesalahan kontrol yang disebabkan oleh beban dapat dikurangi beberapa kali lipat.

Metode analisis grafis yang nyaman untuk analisis dan sintesis sistem kontrol otomatis dengan HP untuk aktuator dan model peralatan militer yang menjanjikan diusulkan.

6. Hasil karya disertasi digunakan untuk melaksanakan pekerjaan dengan hibah dari Yayasan Penelitian Dasar Rusia:

2005-2006, proyek nomor 05-08-33554-a “Pengembangan model matematika dan metode keseimbangan harmonik untuk studi proses periodik dan kualitas kendali dalam sistem fuzzy.”

2008-2010, nomor proyek 08-08-00343-a “Sintesis otomatis pengontrol fuzzy berdasarkan algoritma genetika.”

Persetujuan pekerjaan. Ketentuan pokok karya tersebut dibahas dan dipresentasikan pada konferensi robotika untuk mengenang akademisi E.P. Popov (MSTU dinamai N.E. Bauman 2008), pada seminar ilmiah dan teknis internasional XIV dan XV “Teknologi modern dalam masalah kontrol, otomasi dan pemrosesan informasi” (Alushta 2006-2007), di Sekolah Siswa Internasional XV -seminar "Baru Teknologi Informasi" (Sudak 2006), pada Konferensi Ilmiah Mahasiswa dan Mahasiswa Pascasarjana Seluruh Rusia I "Robotika, Mekatronik, dan Sistem Cerdas" (Taganrog 2005), pada Kompetisi Tinjauan Kreativitas Ilmiah dan Teknis Mahasiswa Seluruh Rusia Institusi Pendidikan Tinggi " EUREKA-2005" (Novocherkassk 2005), pada konferensi ilmiah dan praktis "Teknologi informasi modern" dalam manajemen dan pendidikan. (Voskhod) Moskow 2006

Publikasi

Hasil utama karya disertasi diterbitkan dalam 8 karya cetak, termasuk satu artikel di jurnal dari daftar Komisi Pengesahan Tinggi dan satu monografi.

Pada bab pertama, berdasarkan tinjauan bidang penerapan sistem HP, diperlihatkan penggunaannya secara luas di berbagai bidang ilmu pengetahuan dan teknologi. Sejumlah keunggulan ditampilkan, antara lain kualitas manajemen yang tinggi, efisiensi, dan fungsionalitas.

Pada saat yang sama, terlihat bahwa saat ini tidak ada metode dan teknik yang sesuai untuk praktik teknik yang memungkinkan dilakukannya siklus penuh analisis dan sintesis sistem kontrol otomatis dengan HP.

Bab ini membahas ciri-ciri pengaruh parameter HP (jumlah, jenis FP dan BP) terhadap sifat transformasi nonlinier antara sinyal input dan output. Penelitian yang dilakukan, di satu sisi, merupakan dasar yang diperlukan untuk penerapan metode yang memadai untuk mempelajari sistem nonlinier untuk mempelajari sistem kontrol otomatis otomatis dengan HP dan, khususnya, metode keseimbangan harmonik dan kriteria stabilitas absolut, dan pada di sisi lain, pemecahan masalah sintesis sistem kontrol otomatis dengan properti tertentu hanya mungkin dilakukan dengan Memahami ketergantungan transformasi nonlinier pada pengaturan HP.

Berdasarkan penelitian yang dilakukan, tujuan pekerjaan disertasi dapat dibenarkan.

Pada bab kedua dikembangkan model matematika yang memungkinkan untuk mempelajari osilasi periodik pada sistem kendali otomatis dengan HP menggunakan metode keseimbangan harmonik. Kemungkinan penilaian tidak langsung kualitas sistem kendali otomatis dengan HP berdasarkan metode keseimbangan harmonik berdasarkan indeks osilasi juga dibuktikan, dan metodologi yang sesuai dikembangkan.

Masalah sintesis sistem kendali otomatis dengan HP dengan indikator kualitas tertentu berdasarkan metode keseimbangan harmonik telah terpecahkan.

Bab ini mengeksplorasi dan menunjukkan pengaruh bentuk fungsi keanggotaan dan penempatan istilah relatif, serta pengaruh aturan produksi terhadap sifat HP ECC.

Hasil studi eksperimental pada model komputer mengkonfirmasi kecukupan metode yang dikembangkan untuk analisis dan sintesis sistem kendali otomatis dengan HP berdasarkan metode keseimbangan harmonik.

Pada bab ketiga dikembangkan model matematika yang memungkinkan untuk mengubah struktur sistem kendali otomatis dengan HP tipe pertama menjadi struktur sistem kendali otomatis multisirkuit nonlinier. Dengan mempertimbangkan sifat transformasi HP nonlinier, berdasarkan kriteria stabilitas absolut proses dan posisi keseimbangan untuk sistem dengan beberapa nonlinier, kriteria yang sesuai untuk sistem kontrol otomatis dengan HP tipe pertama telah dikembangkan.

Berdasarkan kriteria yang diusulkan, teknik grafis-analitis telah dikembangkan untuk mempelajari stabilitas posisi keseimbangan dan proses dalam sistem kendali otomatis dengan HP.

Untuk mengatasi permasalahan sintesis ISAU, dilakukan penelitian yang mempelajari ketergantungan daerah stabilitas absolut ISAU terhadap parameter HP (jenis dan jumlah PT dan PSU).

Berdasarkan kriteria stabilitas proses absolut, metode penilaian tidak langsung kualitas sistem kontrol otomatis dengan HP telah dikembangkan.

Studi dilakukan pada model komputer, yang hasilnya mengkonfirmasi kecukupan metode yang dikembangkan untuk mempelajari stabilitas absolut dari posisi keseimbangan dan proses dalam sistem kendali otomatis dengan HP.

Bab keempat dikhususkan untuk pengembangan algoritma dan metode sintesis otomatis parameter HP di ISAU. Analisis yang dilakukan dalam disertasi menunjukkan bahwa algoritma genetika (GA) sejauh ini merupakan teknologi yang paling menjanjikan untuk memecahkan masalah ini. Saat mengembangkan algoritma sintesis otomatis, masalah berikut diselesaikan: sintesis model simulasi ISAU; memilih parameter awal HP dan parameter pencarian GA; menilai kualitas pengelolaan ISAU; pengkodean kromosom. Contoh ini menunjukkan kinerja algoritma sintesis otomatis.

Bab kelima menguji hasil teoritis yang diperoleh pada bab 2-4. Kompleks perangkat keras dan perangkat lunak sedang dikembangkan yang memungkinkan dilakukannya siklus penuh perancangan pengontrol fuzzy, dimulai dengan pengembangan model matematika dan diakhiri dengan pengujian langsung pada peralatan nyata. Bab ini mengembangkan dan menyajikan paket perangkat lunak untuk analisis dan sintesis model ISAU dengan HP. Struktur interaksi antara bagian perangkat lunak dan perangkat keras (stand) dari kompleks telah diterapkan, memungkinkan dilakukannya eksperimen skala penuh dalam mengendalikan motor DC di bawah berbagai jenis beban dan gangguan.

Bab ini menyajikan hasil studi eksperimental, termasuk sintesis otomatis parameter HP, dengan pengujian di bangku nyata, serta penilaian komparatif hasil penyetelan kualitas kontrol sistem kontrol otomatis yang disetel secara otomatis dengan HP dan sistem otomatis. sistem kendali dengan pengontrol PID yang disetel menggunakan metode masalah dinamika terbalik (IDP).

Sebagai kesimpulan, disajikan hasil ilmiah dan praktis utama dari karya disertasi.

Studi pengaruh parameter utama HP terhadap sifat transformasi nonlinier

Meskipun penggunaan dan popularitasnya tersebar luas, penggunaan peralatan NL dikaitkan dengan kesulitan yang signifikan. Pertama-tama, hal ini disebabkan kurangnya alat teknik yang lengkap untuk menganalisis kualitas fungsi sistem fuzzy, serta mempelajari stabilitasnya.

Dengan latar belakang kurangnya metode yang efektif untuk menganalisis sistem fuzzy, masalah sintesis HP menjadi lebih akut, karena ketergantungan pengaruh parameternya pada kualitas pengoperasian sistem kendali otomatis kurang dipelajari. Faktor-faktor ini secara signifikan menghambat pengenalan HP yang lebih luas ke dalam praktik pembuatan senjata self-propelled baru.

Metode Lyapunov pertama memungkinkan untuk menganalisis kualitas kendali menggunakan persamaan ACS yang dilinearisasi dan dapat diterapkan pada sistem struktur apa pun. Metode ini memungkinkan kita memperoleh kondisi yang diperlukan untuk stabilitas sistem dalam jumlah kecil, tetapi untuk penyimpangan sistem yang besar tidak menjamin stabilitas. Hal ini memerlukan linearisasi elemen nonlinier yang termasuk dalam ACS, oleh karena itu hanya cocok untuk menganalisis ACS dengan perhitungan fuzzy primitif.

Metode Lyapunov kedua memungkinkan seseorang memperoleh kondisi stabilitas yang cukup. Diasumsikan bahwa sistem kontrol otomatis dengan pengontrol fuzzy dijelaskan oleh sistem persamaan diferensial nonlinier orde pertama dan atas dasar ini, dengan mempertimbangkan kekhasan transformasi nonlinier, fungsi Lyapunov khusus dibangun, sifat-sifatnya yang memungkinkan seseorang untuk menganalisis stabilitas sistem yang diteliti dan menentukan beberapa indikator kualitas. Permasalahan dalam penggunaan metode ini antara lain sulitnya memilih fungsi yang sesuai dengan sistem, termasuk juga representasi perhitungan fuzzy. Beberapa karya pertama yang berkaitan dengan sistem tertentu dengan HP adalah.

Sebagai catatan, perlu dicatat bahwa yang paling banyak digunakan di antara algoritma NV (Mamdani, Tsukamoto, Takagi-Sugeno (T-S), Larsen) adalah Mamdani dan Takagi-Sygeno. Untuk mempelajari ISAU dengan HP yang dibangun menggunakan algoritma T-S, dikembangkan metode analisis dengan nama yang sama untuk mempelajari stabilitas Takagi-Sygeno, berdasarkan metode Lyapunov kedua. Metode ini tidak berlaku untuk sistem dengan NV yang dibangun menggunakan algoritma Mamdani.

Metode perkiraan keseimbangan harmonik, berdasarkan hipotesis filter, memungkinkan seseorang mempelajari osilasi diri dalam sistem fuzzy. Metode ini bersifat grafis-analitis dan memungkinkan Anda mempelajari sistem kontrol otomatis tanpa merepresentasikan HP dalam bentuk analitis, hanya menggunakan karakteristik transformasi nonliniernya. Ini pertama kali digunakan untuk menganalisis ISAU dengan HP dan diperluas oleh penulis. Biasanya, ini digunakan untuk menganalisis sistem kontrol otomatis tertentu yang menyertakan pengontrol P fuzzy, dan sehubungan dengan sistem kontrol otomatis dengan pengontrol fuzzy bergantung frekuensi (PI-FID), penelitian ini memiliki penilaian yang sangat kasar terhadap sifat dinamis dari sistem. Perlu juga dicatat bahwa pendekatan yang diusulkan dalam penelitian ini tidak memiliki karakter metodologis yang memungkinkan, berdasarkan pendekatan tersebut, untuk mengembangkan alat teknik untuk analisis sistem kendali otomatis tersebut.

Saat mempelajari stabilitas sistem fuzzy, metode yang didasarkan pada kriteria stabilitas absolut (kriteria melingkar dan kriteria V.M. Popov) juga digunakan. Untuk menggunakan metode ini, perlu dilakukan kajian tambahan terhadap ketergantungan karakteristik nonlinier untuk memenuhi sejumlah persyaratan. Biasanya, ini digunakan untuk menganalisis sistem kontrol otomatis tertentu dengan pengontrol P fuzzy.

Pekerjaan juga telah dilakukan pada studi sistem fuzzy menggunakan berbagai metode perkiraan.

Rupanya, sejumlah kecil karya telah dicurahkan untuk mempelajari stabilitas sistem kontrol otomatis otomatis dengan HP dan, sebagai suatu peraturan, semuanya bersifat pribadi dan non-sistemik. Ini pada dasarnya berbicara tentang tahap awal pengembangan ke arah ini dan melibatkan penelitian yang lebih mendalam mengenai kemampuan masing-masing metode yang terdaftar. Salah satu upaya pertama pada pendekatan sistematis untuk mempelajari sistem fuzzy dilakukan oleh penulis sebuah karya yang diterbitkan pada tahun 1999. Dalam karya ini, sistem fuzzy direduksi menjadi sistem nonlinier, dan atas dasar ini, metode dirancang untuk mempelajari stabilitas sistem fuzzy. sistem nonlinier diterapkan padanya. Seperti yang dicatat oleh penulis sendiri, karya ini memiliki beberapa kekurangan yang signifikan, yang pertama adalah pendekatan yang agak dangkal terhadap analisis sistem fuzzy, karena tidak ditampilkan metode analisis yang jelas dan sistematis menggunakan metode yang disajikan. Selain itu, perhatian juga belum diberikan pada analisis pengaruh parameter NV pada transformasi HP nonlinier. Pekerjaan ini tidak menyajikan alat apa pun untuk sintesis dan konfigurasi sistem kontrol otomatis fuzzy, yang sangat penting untuk penerapan praktisnya. Karya-karya terbaru yang diterbitkan mengenai analisis sistem kontrol otomatis dengan HP sebagian besar didasarkan pada metode di atas.

Kajian ISAU dengan menggunakan metode keseimbangan harmonik

Seperti yang telah ditunjukkan pada bab sebelumnya, pengontrol cerdas melakukan beberapa transformasi nonlinier, sehingga kualitas kontrol dalam sistem tersebut dapat ditingkatkan. Namun pada saat yang sama, keberadaan elemen nonlinier pada rangkaian ACS diketahui dapat menimbulkan berbagai masalah terkait dinamika sistem. Secara khusus, daerah stabilitas pada bidang parameter sistem berubah (dibandingkan dengan sistem linier), dan posisi dan proses kesetimbangan perlu dipelajari. Studi tentang karakteristik rezim periodik sistem nonlinier menjadi penting.

Untuk studi osilasi periodik dalam sistem kendali otomatis, metode keseimbangan harmonik tampaknya menjanjikan, yang telah banyak diterapkan dalam praktik teknik analisis dan sintesis sistem kendali otomatis nonlinier.

Metode ini memungkinkan tidak hanya mempelajari osilasi periodik dalam sistem kendali otomatis, tetapi juga untuk menilai secara tidak langsung kualitas kendali sistem nonlinier. Aspek terakhir ini sangat penting dari sudut pandang prospek pemecahan masalah ambigu dalam menyetel pengontrol fuzzy ke kualitas kontrol yang diperlukan.

Karena sistem kendali otomatis cerdas, seperti yang telah berulang kali disebutkan, dirancang untuk memberikan algoritma kendali alternatif untuk objek dinamis kompleks yang beroperasi di bawah pengaruh faktor ketidakpastian internal dan eksternal, harus ditekankan bahwa objek-objek ini, sebagai suatu peraturan, memiliki cukup berdimensi tinggi dan, oleh karena itu, sebagian besar memenuhi persyaratan hipotesis filter. Oleh karena itu, keakuratan hasil yang diperoleh dari metode keseimbangan harmonik mungkin cukup dapat diterima untuk penggunaan praktis.

Ketika mempelajari sistem cerdas dengan menggunakan metode keseimbangan harmonik, masalah metodologis muncul karena dikembangkan untuk sistem kendali otomatis dengan satu elemen nonlinier yang memiliki satu masukan dan satu keluaran, dan dalam sistem kendali otomatis dengan HP terdapat beberapa elemen seperti itu. elemen nonlinier, sehingga perlu dibangun model HP yang memungkinkan penerapan metode keseimbangan harmonik.

Dalam kasus umum, kami menyajikan diagram blok sistem kontrol otomatis cerdas dengan pengontrol fuzzy (HP) dalam bentuk koneksi serial komputer fuzzy (FC) yang memiliki input h dengan tautan dinamis linier yang terhubung dengannya, dan satu output, dan objek kontrol (OU) dengan fungsi transfer Woy(s) (Gbr. 2.1), di mana g(t) adalah sinyal perintah (untuk sistem mekanis ini adalah posisi, kecepatan, akselerasi, dll.), u (t) adalah sinyal kendali, y(t) adalah sinyal keluaran aktuator, e(t) adalah sinyal kesalahan kendali, s adalah operator Laplace.

Pengontrol fuzzy dapat dibangun berdasarkan dua jenis struktur: tipe pertama - pengontrol fuzzy dengan komputer fuzzy satu dimensi paralel НВІ (pada Gambar 2.2, misalnya, diagram blok pengontrol PID fuzzy yang pertama tipe ditampilkan) dan tipe kedua - dengan komputer fuzzy dengan input multidimensi (Gambar 2.3 menunjukkan diagram blok pengontrol PID fuzzy tipe kedua).

Mengingat sifat nonlinier dari transformasi HP yang ditunjukkan pada bab pertama, untuk mempelajari osilasi periodik dalam sistem kendali otomatis, kita akan menggunakan metode keseimbangan harmonik.

Untuk menerapkan metode keseimbangan harmonik, kita akan menganggap pengontrol fuzzy sebagai elemen yang bergantung pada frekuensi nonlinier dengan satu masukan dan satu keluaran. Studi tentang osilasi mandiri dalam ISAU yang disajikan pada Gambar 2.1 akan dilakukan pada g(t) = 0. Mari kita asumsikan bahwa sinyal sinusoidal e(t) = A sin at t beroperasi pada input HP. Representasi spektral dari sinyal keluaran HP dicirikan oleh deret Fourier dengan amplitudo U1, U1, U3... dan frekuensi CO, 2b), bco, dll. Dengan mempertimbangkan pemenuhan hipotesis filter untuk objek kendali ISAU, kita akan berasumsi bahwa dalam dekomposisi spektral sinyal y(f), pada keluaran objek kendali, amplitudo harmonik yang lebih tinggi jauh lebih kecil daripada amplitudo harmonik yang lebih tinggi. amplitudo harmonik pertama. Hal ini memungkinkan kita, ketika mendeskripsikan sinyal y(t), untuk mengabaikan semua harmonik yang lebih tinggi (karena kecilnya) dan berasumsi bahwa y(t) s Ysm(cot + φ).

Studi stabilitas absolut ISAU dengan HP

Pada bab sebelumnya, metode keseimbangan harmonik telah dipertimbangkan untuk memecahkan masalah analisis dan sintesis sistem kontrol otomatis cerdas skala kecil dengan pengontrol sekuensial. Terlepas dari keterbatasan yang diketahui dari metode ini, hasil mempelajari osilasi mandiri pada bidang parameter sistem kendali dalam banyak kasus memberikan hasil yang komprehensif pada tahap analisis dan pendekatan yang cukup konstruktif untuk sintesis parameter pengontrol untuk indikator osilasi tertentu.

Pada saat yang sama, diketahui bahwa untuk banyak sistem kendali nonlinier, studi tentang pergerakan periodik saja tidak lengkap dan tidak cukup mencerminkan proses dinamis dalam sistem. Oleh karena itu, tidak diragukan lagi menarik untuk mengembangkan metode yang memungkinkan untuk mempelajari stabilitas absolut dari posisi keseimbangan dan proses dalam sistem kendali cerdas.

Dengan mempertimbangkan ciri-ciri transformasi nonlinier yang dilakukan pada pengontrol cerdas yang dibahas dalam Bab I, dapat diasumsikan bahwa saat ini pengembangan metode untuk mempelajari stabilitas absolut tampaknya paling realistis untuk sistem kendali otomatis dengan pengontrol fuzzy tipe pertama, karena sistem tersebut dapat direduksi menjadi sistem nonlinier multi-loop, metode studinya dijelaskan dalam literatur.

Karena sistem kontrol otomatis dengan HP tipe pertama, dalam kasus umum, adalah sistem multi-loop nonlinier, disarankan untuk terlebih dahulu mempertimbangkan kriteria yang diketahui untuk stabilitas absolut dari posisi kesetimbangan dan proses untuk sistem nonlinier semacam ini. .

Diagram blok umum dari sistem kontrol otomatis nonlinier multi-sirkuit ditunjukkan pada Gambar. 3.1, dimana % dan a adalah vektor skalar.

Mari kita nyatakan dengan u(V kelas blok nonlinier (3.3), yang memiliki sifat berikut: untuk h \ input o-jit) dan output %.(t) dari blok nonlinier terhubung (untuk ov (/) 0) dengan relasi: %) "" dan = 1 m (3-9) dimana cCj,fij adalah beberapa bilangan. Selain itu, pertidaksamaan matriks \j3 (t)(t)) 0 harus dipenuhi.(3.10) Kriteria melingkar untuk stabilitas absolut proses untuk sistem dengan beberapa nonlinier (Gbr. 3.1.) memiliki rumusan sebagai berikut:

Misalkan persamaan bagian linier sistem berbentuk (3.1) dan persamaan blok nonlinier (3.3). Misalkan semua kutub elemen matriks Wm(s) terletak pada setengah bidang kiri (bagian linier stabil pada semua kontur), a = diag(al,...,ah), f$ = diag(pl ,...,J3h) - matriks diagonal dengan elemen diagonal tertentu. Mari kita asumsikan bahwa untuk beberapa matriks diagonal hxh d dengan elemen diagonal positif, kondisi frekuensi te B(N »_N Gambar 3.2.b.

Perlu diingat bahwa bagian linier dari sistem juga akan berubah. Jadi, dengan mempertimbangkan ciri-ciri kriteria stabilitas absolut posisi keseimbangan untuk sistem nonlinier multidimensi di atas, mari kita rumuskan untuk sistem kendali otomatis dengan HP.

Seperti telah disebutkan pada bab pertama, NV melakukan transformasi nonlinier. Perlu dicatat bahwa karakteristik nonlinier %(&), yang diterapkan oleh kalkulator fuzzy, memiliki batasan amplitudo, oleh karena itu, ketika Уj - batas bawah sektor dapat disamakan dengan nol a = O, sebagai berikut (p (a) o ? -±L = juJ pj, j = \,...,h (3.14) jika U F O I 3(0) = 0, atau (j3a(t)-cp(o;t))(p(cr, t ) 0. (3.15)

Jika pada proses pengaturan pengontrol fuzzy tipe pertama ternyata salah satu komputer fuzzy mengimplementasikan transformasi nonlinier (Pji j) (Gbr. 3.3a) yang tidak memenuhi kondisi kelas G\ maka komputer tersebut perlu dilakukan transformasi struktural sesuai dengan Catatan 3.4. Secara alami, untuk menjaga kondisi kesetaraan antara struktur asli dan struktur yang diubah, perlu dilakukan perubahan yang sesuai pada bagian linier.

Dalam hal terdapat bagian linier netral di salah satu rangkaian ISAU (Gbr. 3.4), untuk menerapkan kriteria stabilitas absolut dari posisi kesetimbangan (3.7), perlu ditutup dengan umpan balik negatif є 0 baik bagian linier yang bersesuaian maupun HBj dengan karakteristik nonlinier Pj(crj ). Pada -»0, kriteria (3.7) akan berlaku untuk semua frekuensi kecuali co = 0. Dengan mempertimbangkan hal di atas, kriteria stabilitas absolut posisi kesetimbangan untuk sistem kendali otomatis dengan HP tipe pertama akan ditulis dalam bentuk berikut.

Misalkan persamaan bagian linier ISAU berbentuk (3.1), karakteristik nonlinier pengontrol fuzzy sesuai dengan (3.3), di mana fungsi (PjiGj) memenuhi kondisi kelas G. Misalkan semua kutub elemen matriks Wm (s) terletak pada setengah bidang kiri atau mempunyai satu kutub pada sumbu imajiner (bagian linier stabil atau netral pada semua kontur). Mari kita perkenalkan matriks diagonal /Jj = diag(jti[ ,..., juh) dengan elemen diagonal ju ,...,juh , dan Mj = jika Mj =, serta matriks diagonal rd = diag(Tx,. .., rh), 3d =diag(3l,...,3h), dimana semua Td 0. Misalkan untuk beberapa m 0, 3= dan semua - oo dengan +oo, kecuali oo = 0, relasi berikut berlaku :

Menggunakan algoritma genetika untuk memecahkan masalah otomatisasi sintesis dan penyetelan pengontrol fuzzy

Penerapan prosedur sintesis otomatis parameter HP berdasarkan GA memerlukan penyelesaian tiga tugas utama: 1) penentuan fitur fungsional operasi GA; 2) penentuan metode pengkodean parameter HP ke dalam kromosom; 3) pelaksanaan fungsi sasaran.

Algoritme genetika standar, menurut definisi, beroperasi dengan sekumpulan elemen yang disebut kromosom; dalam karya ini, algoritma tersebut berupa string bit dengan deskripsi yang dikodekan tentang solusi potensial terhadap masalah terapan tertentu. Sesuai dengan diagram blok umum untuk membangun algoritma genetika (Gbr. 4.1), dalam siklus berikutnya, setiap kromosom dari himpunan yang ada dikenai beberapa penilaian berdasarkan kriteria “utilitas” yang ditentukan secara apriori. Hasil yang diperoleh memungkinkan kami memilih spesimen “terbaik” untuk menghasilkan populasi kromosom baru. Dalam hal ini, reproduksi keturunan dilakukan karena perubahan acak dan perkawinan silang dari bit string yang sesuai dari individu induk. Proses evolusi terhenti ketika solusi yang memuaskan ditemukan (pada tahap penilaian kegunaan kromosom), atau setelah waktu yang ditentukan berlalu.

Perlu dicatat bahwa pewarisan karakteristik perwakilan elit dari populasi sebelumnya pada individu generasi berikutnya memberikan studi mendalam tentang area yang paling menjanjikan dalam ruang pencarian solusi. Pada saat yang sama, kehadiran mekanisme mutasi acak string bit elemen yang dipilih menjamin perubahan arah pencarian, mencegah mencapai ekstrem lokal. Peniruan proses evolusi seperti itu memungkinkan untuk memastikan konvergensi prosedur pencarian dengan solusi optimal, namun efektivitasnya sangat ditentukan oleh parameter algoritma genetika dan kumpulan data awal yang ditentukan dengan mempertimbangkan spesifik dari algoritma yang diterapkan. masalah. Hal ini mencakup jenis dan dimensi kromosom, ukuran populasi, fungsi untuk menilai kegunaan kromosom dan jenis operator seleksi, kriteria untuk menghentikan prosedur pencarian, kemungkinan melakukan mutasi, jenis operasi persilangan, dan lain-lain. . Pengodean Parameter HP

Terlepas dari kesederhanaan yang tampak dalam membangun dan mengimplementasikan algoritma genetika, penerapan praktisnya juga dikaitkan dengan kompleksitas pemilihan metode untuk mengkode ruang pencarian solusi untuk masalah terapan tertentu dalam bentuk kromosom dengan pembentukan fungsi tujuan lebih lanjut. , perhitungan nilainya akan digunakan untuk mengevaluasi dan selanjutnya memilih individu individu pada generasi saat ini untuk menghasilkan generasi berikutnya secara otomatis.

Jadi, ketika mensintesis pengontrol fuzzy sesuai dengan skema Mamdani, kumpulan parameter penyetelan yang memungkinkan diperolehnya kualitas kontrol yang diperlukan mencakup jumlah dan hubungan istilah variabel linguistik input dan output (LP), serta bentuk keanggotaan fungsi (MF) dan penempatannya dalam jangkauan kerja.

Bagaimanapun, struktur dan dimensi kromosom yang mengkode parameter HP harus ditentukan dengan mempertimbangkan sejumlah faktor spesifik, termasuk faktor yang mengkarakterisasi metode yang dipilih untuk merepresentasikan fungsi keanggotaan.

Stepanov, Andrey Mikhailovich

1

Makalah ini membahas masalah sintesis sistem kontrol multiguna yang cerdas. Dengan adanya model matematis dari objek pengendalian, tujuan pengendalian, kriteria kualitas, dan batasannya, maka perlu dicari pengendalian yang menjamin tercapainya beberapa tujuan dan meminimalkan nilai kriteria kualitas. Sasaran pengendalian dirinci dalam bentuk titik-titik ruang keadaan yang harus dicapai selama proses pengendalian. Ciri khusus dari permasalahan ini adalah kita mencari kontrol dalam bentuk dua fungsi multidimensi dengan tipe koordinat ruang keadaan yang berbeda. Satu fungsi memastikan bahwa objek mencapai tujuan pribadi, dan fungsi lainnya, logis, memastikan bahwa tujuan pribadi dialihkan. Untuk mengatasi masalah sintesis kontrol multi-tujuan, digunakan metode operator jaringan. Saat memecahkan masalah sintesis utama, bersama dengan fungsi sintesis untuk setiap subtugas, kami mendefinisikan fungsi pemilihan yang memastikan peralihan kontrol dari menyelesaikan satu subtugas ke menyelesaikan subtugas berikutnya.

operator jaringan.

kontrol cerdas

1. Diveev A.I., Sofronova E.A.Metode operator jaringan dan penerapannya dalam masalah pengendalian. M.: Penerbitan RUDN, 2012. 182 hal.

2. Diveev A.I. Sintesis sistem kontrol adaptif menggunakan metode operator jaringan // Pertanyaan tentang teori keamanan dan stabilitas sistem: Coll. artikel. M.: Pusat Komputer RAS, 2010. Edisi. 12. hal.41-55.

3. Diveev A.I., Sofronova E.A.Identifikasi sistem inferensi logis dengan metode operator jaringan // Vestnik RUDN. Seri Penelitian Teknik. 2010. Nomor 4. Hal. 51-58.

4. Diveev A.I., Severtsev N.A. Metode operator jaringan untuk mensintesis sistem kontrol penurunan pesawat ruang angkasa dalam kondisi awal yang tidak pasti // Masalah teknik mesin dan keandalan mesin. 2009. Nomor 3. Hal. 85-91.

5. Diveev A.I., Severtsev N.A., Sofronova E.A. Sintesis sistem kendali roket meteorologi menggunakan metode pemrograman genetik // Masalah teknik mesin dan keandalan mesin. 2008. Nomor 5. Hal. 104 - 108.

6. Diveev A.I., Shmalko E.Yu Sintesis struktural-parametrik multikriteria dari sistem kontrol penurunan pesawat ruang angkasa berdasarkan metode operator jaringan // Vestnik RUDN. Seri Penelitian Teknik (Teknologi Informasi dan Manajemen). 2008. No.4.Hal.86 – 93.

7. Diveyev A. I., Sofronova E. A. Penerapan metode operator jaringan untuk sintesis struktur dan parameter optimal sistem kontrol otomatis // Prosiding Kongres Dunia IFAC ke-17, Seoul, 2008, 05/07/2008 – 12/07/2008. Hal.6106 – 6113.

Mari kita pertimbangkan masalah sintesis sistem kendali dengan beberapa tujuan pengendalian.

Suatu sistem persamaan diferensial biasa ditentukan yang menggambarkan model objek kontrol

dimana , , adalah himpunan tertutup berbatas, .

Kami memperkirakan keadaan objek kontrol berdasarkan koordinat yang diamati

Untuk sistem (1) kondisi awal diberikan

Kumpulan negara bagian target

, (4)

Kriteria kualitas manajemen telah ditetapkan

, (5)

dimana adalah waktu pengendalian, yang dapat dibatasi, tetapi tidak ditentukan.

Penting untuk menemukan kontrol dalam bentuk

yang memastikan pencapaian berturut-turut semua titik target (4) dan meminimalkan fungsionalitas (5).

Tujuan manajemen (4) bersifat multi-nilai. Untuk melanjutkan ke tugas mensintesis sistem kendali cerdas, sistem perlu diberi kemampuan untuk memilih. Untuk tujuan ini, kami melemahkan persyaratan agar objek dapat mencapai setiap titik target dan menggantinya dengan persyaratan agar objek dapat mencapai sekitar titik target.

Kemudian kita memiliki trade-off antara akurasi dan kecepatan mencapai titik target. Untuk menerapkan pengendalian dalam masalah ini, kita perlu memecahkan masalah memilih antara mencapai tujuan saat ini secara akurat dan berpindah ke tujuan lain. Tentunya dalam kondisi seperti ini, dalam sistem kendali, selain pengatur umpan balik yang menjamin tercapainya tujuan, juga diperlukan blok logis yang mengalihkan tujuan.

Mari kita perjelas pernyataan masalah ini.

Mari kita nyatakan kontrol (6) sebagai fungsi yang bergantung pada jarak ke target

(8)

di mana adalah jumlah titik target saat ini.

Kapan saja, jumlah titik target saat ini ditentukan menggunakan fungsi logika

, , (9)

Di mana , , - fungsi predikat,

: . (10)

Fungsi (10) juga perlu dicari bersama dengan fungsi sintesis (6). Fungsi (10) harus memastikan peralihan titik target. Baik fungsi (6) dan (10) harus memberikan fungsi kualitas (5) dan fungsi akurasi minimum

, (11)

Waktu pengendalian ditentukan dengan mencapai titik sasaran terakhir

Jika , (12)

dimana adalah nilai positif yang kecil.

Kami mengganti kriteria parsial (5) dengan kriteria kualitas keseluruhan

(13)

Untuk membangun fungsi predikat, kita menggunakan fungsi diskritisasi dan fungsi logika.

, (14)

di mana fungsi logisnya,

: , (15)

Di mana , , - fungsi pengambilan sampel.

Tugasnya adalah menemukan kontrol dalam formulir

di mana adalah vektor bilangan bulat yang menentukan kontrol untuk memecahkan masalah tertentu. Pengendalian (16) harus memastikan bahwa fungsi minimum (11) dan (13) tercapai.

Dalam kasus umum, karena permasalahan mengandung dua kriteria (11) dan (13), solusinya adalah himpunan Pareto dalam ruang fungsi. Pengembang memilih solusi spesifik untuk himpunan Pareto berdasarkan hasil pemodelan dan penelitian sistem kendali yang disintesis.

Kami menyebut tugas (1) - (3), (7) - (16) tugas mensintesis sistem kendali cerdas. Untuk mengatasinya, perlu dicari dua fungsi sintesis multidimensi dan .

Untuk memecahkan masalah sintesis sistem kendali cerdas, kami menggunakan metode operator jaringan. Untuk mencari suatu fungsi, kita menggunakan operator jaringan aritmatika biasa, di mana kita menggunakan sekumpulan fungsi aritmatika dengan satu atau dua argumen sebagai fungsi konstruktif. Dalam metode operator jaringan, fungsi-fungsi ini disebut operasi unary atau biner. Untuk mencari fungsi logika, kami menggunakan operator jaringan logika masing-masing dengan operasi logika uner dan biner.

Sebagai contoh, perhatikan model matematika berikut

dimana , adalah koordinat pada bidang.

Ada batasan dalam pengelolaannya

Lintasan pergerakan ditentukan oleh sekumpulan titik.

Penting untuk menemukan kontrol untuk meminimalkan dua fungsi objektif objek. Fungsi pertama menentukan keakuratan pergerakan sepanjang lintasan, dan fungsi kedua menentukan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan lintasan.

S. Oreshkin, A. Spesivtsev, I. Daymand, V. Kozlovsky, V. Lazarev, Otomasi dalam industri. 2013. Nomor 7

Solusi baru untuk masalah membangun sistem kontrol proses otomatis cerdas (IASTP) dipertimbangkan, menggabungkan penggunaan metodologi unik: pembangunan jaringan semantik pada ontologi dasar dan transformasi polinomial NON-faktor, yang intinya adalah mengubah pengetahuan kualitatif seorang ahli menjadi model matematika dalam bentuk fungsi polinomial nonlinier.

Perusahaan Summa Technologies mengusulkan solusi baru untuk masalah membangun sistem kontrol proses otomatis cerdas (IASTP), menggabungkan penggunaan metodologi unik: pembangunan jaringan semantik pada ontologi dasar, yang memungkinkan Anda menggambarkan model multifaktor yang kompleks berupa jaringan semantik pada kamus terbatas tertentu, dan transformasi polinomial faktor NON yang intinya mentransformasikan pengetahuan kualitatif pakar ke dalam model matematika berupa fungsi polinomial nonlinier. Metodologi yang pertama memiliki sifat universalitas terlepas dari bidang studinya, dan metodologi yang kedua menyampaikan kekhususan bidang ini melalui pengalaman dan pengetahuan para ahli. Hasil uji industri IAS yang dikembangkan disajikan terkait dengan proses peleburan bahan baku tembaga-nikel sulfida di Pabrik Tembaga Divisi Polar OJSC MMC Norilsk Nickel (Norilsk), yang memiliki sifat “sistem yang kompleks ” dan beroperasi dalam kondisi “ketidakpastian yang signifikan”.

Perkenalan

Menganalisis tugas kontrol otomatis sebagian besar proses teknologi di berbagai industri (kimia, metalurgi besi dan non-besi, pertambangan, produksi minyak dan gas, teknik tenaga panas, pertanian, dll.), kita dapat menyoroti masalah yang menyatukan mereka, yaitu adalah kebutuhan untuk membangun model matematis dari proses teknologi yang memungkinkan memperhitungkan semua informasi masukan yang diperlukan, dengan mempertimbangkan kemungkinan ketidakakuratan, ketidakpastian, ketidaklengkapan, dan pada saat yang sama memperoleh data keluaran (tindakan pengendalian, perkiraan) yaitu memadai untuk situasi saat ini dalam proses teknologi.

Diketahui bahwa pendekatan pemodelan tradisional (yaitu, pemodelan berdasarkan metode tradisional dengan asumsi kelengkapan dan keakuratan pengetahuan tentang proses) secara praktis tidak dapat diterapkan ketika mempertimbangkan proses multifaktor kompleks yang umumnya sulit untuk diformalkan. Kompleksitas proses nyata menentukan pencarian metode yang tidak konvensional untuk membangun model matematika dan mengoptimalkan kendali mereka. Dalam hal ini, tidak hanya aspek pengendalian optimal yang sangat penting, tetapi juga aspek analisis keadaan proses saat ini, karena kesimpulan tentang keadaan proses saat ini yang memungkinkan Anda memilih pengendalian optimal dalam suatu situasi tertentu. Analisis semacam itu dapat dilakukan berdasarkan sistem pengenalan aliran struktural bertingkat dari keadaan teknis suatu proses secara real time.

Faktor utama yang meremehkan upaya untuk membangun model formal dan menggambarkan keadaan teknis dari proses kompleks tersebut dengan menggunakan metode tradisional adalah “ketidakpastian signifikan” dari informasi masukan. Hal ini diwujudkan dalam ketidakmungkinan obyektif untuk menstabilkan dan/atau mengukur nilai sejumlah parameter utama dari keadaan teknis proses tersebut. Konsekuensinya adalah pelanggaran terhadap kriteria utama konsistensi teknologi proses, yang mempengaruhi kualitas produk akhir dan stabilitas proses secara keseluruhan. Dalam bahasa matematika, proses seperti itu diklasifikasikan sebagai “sistem teknis yang kompleks” atau “sistem terstruktur lemah”, yang saat ini tidak ada teori pemodelan umum.

Sistem kendali proses tradisional bertujuan untuk mengotomatiskan pemeliharaan suatu unit atau unit pemrosesan, dan fungsinya, menurut definisi, tidak mencakup masalah pengendalian proses yang optimal dan analisis kondisinya. Misalnya, sistem kontrol proses otomatis memungkinkan Anda mengubah posisi mekanisme kontrol yang melayani unit, memantau operasi terhubung dari unit-unit unit, dan memungkinkan Anda mengubah kinerja unit dan mode operasinya. Namun keadaan prosesnya, kualitas produk akhir, rasio produk yang masuk berdasarkan komposisi unsur - masalah ini seringkali berada di luar otomatisasi dasar unit. Jadi, jika hanya ada sistem kendali proses dasar, maka operator terpaksa melakukan fungsi pemeliharaan tidak hanya pada unit, tetapi juga proses yang terjadi di dalamnya. Hal inilah yang menyebabkan masalah “faktor manusia”, karena operator tidak selalu berhasil sepenuhnya mencapai semua tujuan pengendalian, yang paling sering bersifat multiarah. Selain itu, fitur desain unit tidak selalu memungkinkan penyelesaian penuh semua masalah di tingkat sistem kendali proses. Contohnya adalah masalah memastikan dalam versi sistem kontrol proses saat ini keandalan informasi masukan yang diperlukan ketika menilai kualitas dan kuantitas bahan yang dipasok ke zona reaksi secara real time.

Sistem kontrol otomatis cerdas (IACS) adalah sistem yang menggunakan otomatisasi dasar suatu unit sebagai sumber informasi masukan dan memungkinkan, berdasarkan teknologi kecerdasan buatan, untuk membangun model proses yang terjadi di unit, menganalisis keadaan saat ini. proses menggunakan model dan, berdasarkan analisis, memecahkan masalah pengendalian optimal unit tertentu.

Apa yang disebut “solusi siap pakai” turnkey mengandaikan perlunya otomatisasi lengkap suatu unit atau unit pemrosesan “dari awal”. Dalam hal ini, pelanggan diberikan komponen perangkat keras otomasi dan perangkat lunak. Fungsi dari solusi tersebut bisa sangat luas, termasuk mengandung komponen intelektual, namun pada saat yang sama sama sekali tidak kompatibel dengan sistem kontrol proses pelanggan yang ada saat ini. Hal ini sering kali menyebabkan peningkatan tajam dalam kompleksitas dan biaya solusi teknis. Opsi yang diusulkan untuk membangun sistem kendali otomatis cerdas berdasarkan pengetahuan para ahli, menggunakan otomatisasi dasar, bertujuan untuk memantau dan mengendalikan proses yang terjadi di unit. Sistem seperti itu, dalam kondisi “ketidakpastian yang signifikan”, mampu menilai parameter yang tidak terukur atau diukur dengan buruk, menafsirkannya secara kuantitatif dengan cukup akurat, mengidentifikasi keadaan teknis proses saat ini dan merekomendasikan tindakan pengendalian yang optimal untuk menghilangkan konflik yang timbul ( jika ada konflik dalam konsistensi teknologi proses).

IASU dalam versi ini, menggunakan teknologi cerdas, memungkinkan Anda untuk:

• melakukan integrasi dengan sistem kendali otomatis dasar apa pun yang telah ada pada unit pelanggan atau unit pemrosesan;
• melaksanakan penciptaan ruang informasi bersama bagi seluruh unit pengolahan dalam rangka melaksanakan pengelolaan dan pemantauan secara umum;
• melakukan penilaian kuantitatif terhadap parameter tidak terukur dan/atau kualitatif pada setiap unit dalam kerangka sistem kendali otomatis dasar unit;
• memantau kriteria konsistensi teknologi proses baik untuk masing-masing unit maupun (jika perlu) untuk unit pemrosesan secara keseluruhan;
• menilai keadaan proses teknologi saat ini baik untuk setiap unit individu maupun untuk unit pemrosesan secara keseluruhan secara real time;
• mengembangkan keputusan pengendalian - saran kepada operator mengenai pemulihan keseimbangan teknologi baik untuk unit maupun untuk unit pemrosesan secara keseluruhan.

Inti intelektual IASU didasarkan pada metode merepresentasikan pengetahuan “Jaringan semantik pada ontologi dasar”, yang memungkinkan Anda mendeskripsikan model multifaktor kompleks dalam bentuk jaringan semantik pada kamus terbatas tertentu, dan metode “ Transformasi polinomial NON-faktor”, yang intinya adalah mentransformasikan pengetahuan kualitatif seorang ahli ke dalam model matematika berupa fungsi polinomial nonlinier.

Tujuan artikel ini adalah untuk membiasakan pembaca dengan pendekatan baru untuk memecahkan masalah membangun sistem kendali otomatis, berdasarkan penggunaan metodologi unik, dan hasil operasi industri sistem kendali otomatis PV-3 Tembaga Pabrik Divisi Kutub OJSC MMC Norilsk Nickel. IASTP dikembangkan oleh perusahaan Summa Technologies pada tahun 2011–2012. berdasarkan platform G2 dari Gensym (AS) untuk mengontrol proses Vanyukov untuk pemrosesan bahan baku tembaga-nikel sulfida.

Proses teknologi sebagai objek pemodelan

Sebagian besar proses teknologi, termasuk proses Vanyukov, memiliki semua tanda "sistem teknis yang kompleks" - multiparameter dan "ketidakpastian signifikan" dari informasi masukan. Dalam kondisi seperti itu, untuk memecahkan masalah menjaga konsistensi teknologi proses teknologi, disarankan untuk menggunakan metode penilaian ahli terhadap situasi dan pembentukan kesimpulan berdasarkan pengetahuan dan pengalaman ahli.

Perusahaan Summa Technologies mengembangkan IASU Vanyukov Furnace (IASU PV-3) dari Pabrik Tembaga Divisi Polar OJSC MMC Norilsk Nickel berdasarkan platform G2 dari Gensym (AS) untuk memecahkan masalah pengendalian proses Vanyukov berikut:

• stabilisasi mutu produk peleburan;
• penilaian kuantitatif terhadap parameter proses teknologi dan keadaan unit yang tidak terukur atau diukur dengan buruk (karena sejumlah alasan obyektif dan subyektif) dengan menggunakan metode tidak langsung;
• mengurangi intensitas energi dari proses pemrosesan berbagai bahan bermuatan;
• stabilisasi rezim suhu proses sambil mempertahankan tujuan dan sasaran yang direncanakan.

Pada Gambar. Gambar 1 menunjukkan tata letak elemen struktur utama PV. Unit ini adalah poros berpendingin air 2 dengan caisson persegi panjang yang terletak di bagian bawah 1, di atapnya terdapat dua saluran 3 untuk memasok bahan pengisi ke lelehan, dan ke dalamnya sifon matte 4 dan terak 5 dengan lubang pembuangan 9 dan 10 , masing-masing, berdekatan dengan dinding ujung. Untuk mengevakuasi gas, disediakan saluran pengambilan 6. Bahan muatan melalui saluran 3 memasuki lelehan, yang dihembuskan dengan campuran oksigen-udara (OAC) melalui tuyere 7, secara intensif menggelembungkan emulsi matte-slag di zona atas tuyere. Oksigen dari campuran mengoksidasi besi sulfida, sehingga memperkaya “kinglets” (tetesan) matte, yang terpisah ke bawah karena perbedaan kepadatan cairan matte dan terak yang tidak dapat bercampur. Dalam hal ini, pergerakan aliran massa lelehan diarahkan ke bawah karena pelepasan matte 4 dan terak 5 secara terus menerus dari siphon melalui outlet 9 dan 10, masing-masing. Berkat fitur desain yang ditunjukkan pada Gambar. 1, proses Vanyukov itu sendiri diimplementasikan, gagasan utamanya jelas dari uraian di atas.

Perlu diperhatikan ciri-ciri proses Vanyukov yang membedakannya dari teknologi pirometalurgi lainnya, termasuk asing: produktivitas spesifik yang tinggi - hingga 120 ton per 1 m2 luas permukaan bak per hari (peleburan hingga 160 t/jam); penghilangan debu kecil -< 1%; переработку шихты крупностью до 100 мм и влажностью > 16%.

Kompleks perangkat lunak dan perangkat keras, yang menjadi dasar penerapan sistem kontrol proses otomatis PV-3, memiliki arsitektur tiga tingkat. Tingkat bawah meliputi sensor, penggerak listrik, katup kontrol, aktuator, tingkat menengah - PLC, tingkat atas - komputer elektronik pribadi (PC). Berdasarkan stasiun kerja, antarmuka grafis untuk interaksi antara operator dan sistem kontrol, sistem alarm audio, dan penyimpanan riwayat proses diimplementasikan (Gbr. 2).

Proses peleburan dikendalikan dari stasiun kerja operator (“panel jarak jauh”). Dalam hal ini, tidak hanya informasi dari sensor dan aktuator yang digunakan, tetapi juga informasi organoleptik, ketika peleburan, mengamati ciri-ciri karakteristik perilaku rendaman lelehan (ukuran dan “berat” percikan, kondisi umum percikan. mandi, dll.), mengirimkan penilaian yang dihasilkan ke konsol operator. Semua sumber informasi ini, yang sifat fisiknya heterogen, bersama-sama memungkinkan operator menilai situasi saat ini berdasarkan banyak variabel, misalnya, “Pemuatan”, “Ketinggian bak mandi”, “Suhu leleh”, dll., yang menentukan secara lebih umum konsep: "Keadaan pencairan", "Keadaan proses secara keseluruhan".

Kondisi produksi yang muncul secara obyektif sering kali memerlukan persyaratan yang lebih ketat untuk proses Vanyukov; misalnya, kebutuhan untuk melebur sejumlah besar bahan mentah buatan, yang secara signifikan mempersulit tugas menjaga konsistensi teknologi proses, karena komponen buatan tidak dapat diprediksi komposisi dan kelembapannya. Akibatnya, operator, yang tidak memiliki informasi yang cukup tentang sifat-sifat bahan mentah tersebut, tidak selalu dapat mengambil keputusan yang tepat dan “kehilangan” baik suhu maupun kualitas produk akhir.

Dasar dari IASU PV-3 yang dikembangkan adalah prinsip melakukan proses dalam “koridor” yang cukup sempit sesuai dengan kriteria utama konsistensi teknologi proses untuk meningkatkan kualitas produk akhir dan menjaga sifat operasional unit. . IASU PV-3 dirancang untuk prediksi awal dan menginformasikan operator tentang pelanggaran konsistensi teknologi pada tahap awal kemunculannya dengan menganalisis kriteria khusus yang dikembangkan berdasarkan pengetahuan ahli. Kriteria menetapkan tujuan pengendalian proses dan memberi tahu operator tentang keadaan proses saat ini. Dalam hal ini, penyimpangan nilai kriteria yang melampaui batas yang diperbolehkan ditafsirkan oleh sistem sebagai awal dari “konflik”, dan bagi operator ini merupakan sinyal perlunya mengambil tindakan pengendalian yang direkomendasikan untuk mengembalikan proses. ke keadaan konsistensi teknologi.

Deskripsi singkat tentang kemampuan sistem

IASU PV-3, berdasarkan informasi awal yang diterima dari ACS PV-3 dan sistem informasi lainnya, mengimplementasikan model proses Vanyukov secara real time, menganalisis keadaan proses saat ini untuk mengetahui adanya ketidakseimbangan teknologi dan, jika terjadi konflik, mengidentifikasi mereka, menawarkan skenario resolusi konflik kepada operator. Dengan demikian, sistem bertindak sebagai “penasihat bagi operator”. Sistem kontrol otomatis memvisualisasikan saluran informasi yang menampilkan kepada pengguna kondisi kriteria manajemen saat ini dan perkiraan kualitas produk akhir.

IASU PV-3 memiliki karakteristik konsumen sebagai berikut:

• antarmuka pengguna yang intuitif untuk personel proses;
• kompatibilitas perangkat lunak dan informasi dengan ACS PV-3 dan sistem informasi lainnya;
• kemampuan untuk mengadaptasi sistem ke unit lain pada tingkat pengisian basis pengetahuan tanpa mengubah inti perangkat lunak sistem;
• lokalisasi semua elemen antarmuka pengguna dalam bahasa Rusia;
• keandalan, keterbukaan, skalabilitas, yaitu kemungkinan perluasan dan modernisasi lebih lanjut.

Pemantauan dan pengendalian seluruh unit dan aktuator dilakukan dari ruang operator ACS PV-3 yang terletak di ruang kendali PV-3.

Selain ruang operator yang ada, stasiun kerja otomatis khusus digunakan, yang dirancang untuk menyediakan antarmuka pengguna sistem IASU PV-3 kepada operator. Secara arsitektural dan fungsional, IASU PV-3 tampak seperti tambahan pada ACS PV-3 yang sudah ada, yaitu sebagai perluasan fungsi fungsional dan informasi dari sistem kendali yang ada.

IASU PV-3 menyediakan eksekusi fungsi aplikasi berikut secara real-time:

• penilaian kuantitas dan kualitas muatan yang dipasok ke tungku;
• perkiraan kualitas produk akhir;
• menampilkan hasil keputusan operator berdasarkan kriteria keseimbangan teknologi proses;
• analisis otomatis kualitas pengendalian proses;
• akumulasi basis pengetahuan manajemen selama seluruh periode operasi sistem;
• pemodelan unit PV-3 untuk digunakan dalam mode "Simulator" untuk tujuan pelatihan personel.

Arsitektur IASU PV-3

IASU PV-3 adalah sistem pakar yang menerapkan pemantauan cerdas dan kontrol proses peleburan dalam mode saran operator. Pengendalian tersebut diterapkan sebagai serangkaian rekomendasi bagi operator dan senior pabrik peleburan untuk menjaga keseimbangan teknologi proses sekaligus mencapai tujuan yang ditetapkan untuk kualitas produk akhir peleburan, memperoleh jumlah produk jadi (sendok matte) tertentu dan peleburan. dari bahan buatan manusia.

Elemen utama IASU PV-3, seperti sistem pakar lainnya, adalah: basis pengetahuan; blok pengambilan keputusan; blok untuk mengenali aliran informasi masukan (memperoleh keluaran berbasis pengetahuan). Pada Gambar. Gambar 3 menunjukkan arsitektur umum sistem.

Keunikan metodologi untuk mengekstraksi dan menyajikan pengetahuan ahli dalam bentuk polinomial nonlinier memungkinkan untuk dengan cepat mensintesis sistem model logis-linguistik yang memadai yang secara sistematis mewakili fitur-fitur proses teknologi. Pada saat yang sama, penggunaan spesialis berkualifikasi tinggi sebagai ahli yang mengoperasikan unit khusus ini dengan ciri khasnya menjamin bahwa proses yang terjadi di dalamnya dilakukan sesuai dengan instruksi teknologi perusahaan.

Representasi pengetahuan untuk menggambarkan model proses Vanyukov didasarkan pada representasi “jaringan semantik pada ontologi dasar”. Representasi ini melibatkan pemilihan kamus - ontologi dasar berdasarkan analisis bidang studi. Dengan menggunakan ontologi dasar dan serangkaian fitur yang sesuai dengan elemen ontologi dasar, dimungkinkan untuk membangun jaringan semantik yang memungkinkan Anda menyusun model multifaktor yang kompleks. Berkat uraian ini, di satu sisi, pengurangan signifikan dalam dimensi jumlah faktor dapat dicapai, dan, di sisi lain, hubungan yang menghubungkan faktor-faktor ini menjadi satu. Pada saat yang sama, semantik dan fungsionalitas dari masing-masing faktor yang dipertimbangkan dipertahankan sepenuhnya.

Semua pengetahuan tentang proses Vanyukov dan unit PV-3 tempat proses ini diimplementasikan disimpan dalam basis pengetahuan (KB). Yang terakhir ini dirancang sebagai penyimpanan data relasional dan berisi catatan formal pengetahuan dalam bentuk catatan dalam tabel.

Pengolah pengetahuan atau unit pengambilan keputusan sebagai bagian dari sistem pakar diimplementasikan berdasarkan platform pengembangan sistem pakar industri G2 (Gensym, USA). Elemen utama dari pengolah pengetahuan (Gbr. 3) adalah blok: pengenalan aliran informasi masukan; menghitung model untuk situasi saat ini; analisis situasi; pengambilan keputusan.

Mari kita lihat lebih dekat elemen-elemen ini. Pada saat sistem pakar diluncurkan, pemroses pengetahuan membaca semua informasi dari basis pengetahuan, yang dicatat dalam penyimpanan, dan membangun model unit PV-3 dan proses Vanyukov. Selanjutnya, saat proses dan unit PV-3 beroperasi, data dari sistem kendali otomatis unit tersebut diterima ke dalam sistem sistem kendali otomatis. Data ini mencirikan keadaan proses (konsumsi oksigen spesifik per ton bahan yang mengandung logam, dll.) dan keadaan unit PV-3 (suhu air buangan dari caissons setiap baris, keadaan tuyere untuk memasok ledakan ke lelehan, dll.). Data memasuki blok pengenalan, diidentifikasi berdasarkan kriteria konsistensi teknologi, dan kemudian, berdasarkan data ini, perhitungan dilakukan menggunakan model proses Vanyukov. Hasil perhitungan ini dianalisis pada blok analisis situasi dan jika terjadi pelanggaran keseimbangan teknologi, maka situasi tersebut diidentifikasi oleh sistem sebagai “konflik”. Selanjutnya diambil keputusan mengenai pemulihan keseimbangan teknologi. Solusi yang dihasilkan, serta informasi tentang status proses saat ini, bersama dengan informasi tentang konflik, ditampilkan di modul klien IASU PV-3 (Gbr. 4). Model ini diperbarui setiap menit.

Implementasi praktis

Kami akan mendemonstrasikan kemampuan prediktif IASU PV-3 selama operasinya di Pabrik Tembaga Divisi Kutub OJSC MMC Norilsk Nickel.

Pada Gambar. Gambar 4 menunjukkan antarmuka sistem kendali otomatis PV-3, yang informasinya berfungsi sebagai tambahan bagi operator pada sistem kendali otomatis utama (Gbr. 2) ketika membuat keputusan kendali. Bidang 1 (Gbr. 4) memvisualisasikan nilai penghitungan menggunakan model “Konsumsi oksigen spesifik per ton yang mengandung logam”. Refleksi kemampuan prediksi IASU PV-3 untuk kualitas produk akhir - kandungan tembaga dalam matte - ditunjukkan oleh grafik bidang 2, dan untuk silikon dioksida - bidang 3. Indikator berikut ditampilkan pada panel: 4 - kandungan tembaga dalam terak (%); 5 - persentase fluks pada beban yang mengandung logam; 6 - kualitas unduhan (b/r); 7 - suhu leleh (°C). Bidang 8 berisi nilai perhitungan per jam dari konsumsi bahan pengisi oleh bunker, dan bidang 9 mencerminkan nama konflik yang terjadi saat ini. Peningkatan akurasi perhitungan menggunakan model difasilitasi dengan beralih ke mode kontrol yang sesuai dari tombol radio di bidang 10. Fakta pengisian terak konverter diperhitungkan menggunakan tombol di bidang 11.

Analisis nilai menit demi menit dari grafik di bidang 1 menunjukkan operasi proses yang stabil dalam batas yang dapat diterima sesuai dengan kriteria konsumsi oksigen spesifik per ton bahan yang mengandung logam, di luar itu terjadi penurunan kualitas. produk akhir dijamin. Dengan demikian, berada di luar batas yang ditentukan selama lebih dari 10 menit dapat menyebabkan kondisi kritis pada proses: di bawah 150 m3/t - oksidasi lelehan yang kurang dan, sebagai konsekuensinya, pengoperasian tungku dalam keadaan dingin; di atas 250 m3/t - oksidasi berlebihan pada lelehan, dan akibatnya, pengoperasian tungku yang panas.

Kandungan tembaga yang dihitung dalam matte berdasarkan data aktual (bidang 2) jelas berkorelasi dengan perilaku nilai kriteria sebelumnya (bidang 1).

Jadi, dalam interval waktu 17:49–18:03, puncak pada kedua grafik bertepatan, yang mencerminkan fakta respons sistem terhadap perubahan keadaan fisiko-kimia PV: pengoperasian rutin perangkat tombak (pembersihan) untuk memasok ledakan ke lelehan menyebabkan peningkatan konsumsi oksigen spesifik > 240 m3/t, menyebabkan peningkatan alami pada suhu lelehan dan, dengan demikian, menyebabkan peningkatan alami pada kandungan tembaga dalam matte.

Selain itu, melakukan proses pada konsumsi oksigen spesifik sekitar 200 m3/t secara alami menentukan kandungan tembaga dalam matte sebesar 57...59% selama interval 2 jam yang diamati.

Membandingkan perilaku grafik biru dan hijau (bidang 1) menunjukkan bahwa operator hampir selalu mengikuti rekomendasi sistem. Pada saat yang sama, nilai sebenarnya dari kriteria “Konsumsi spesifik” berbeda dari yang direkomendasikan karena a) fluktuasi alami dalam pembacaan sensor unit PV-3 dalam hal aliran ledakan; b) pengoperasian teknologi tungku tuyere (puncak pada grafik); c) perubahan kimiawi pada keadaan lelehan akibat fluktuasi komposisi bahan baku. Harap dicatat bahwa menurut kriteria “% fluks yang mengandung logam”, operator bekerja dengan konsumsi berlebih (zona indikator kuning 5) dibandingkan dengan rekomendasi sistem. Situasi serupa dikaitkan dengan keberadaan bahan baku buatan manusia dalam muatannya. Akibatnya, fluktuasi kandungan silikon dioksida dalam lelehan menjadi sulit diprediksi, dan sistem memperingatkan operator bahwa pengoperasian yang berkepanjangan dalam mode pembebanan fluks ini dapat menyebabkan ketidakseimbangan teknologi. Fakta adanya bahan baku buatan dalam muatan juga dikonfirmasi oleh parameter perhitungan “Kualitas Muatan” (indikator 6), yang menampilkan nilai di zona merah - “Bahan baku berkualitas buruk”.

Dengan demikian, sistem memandu operator dalam melakukan proses dalam rentang nilai yang “sempit” dari parameter konsistensi teknologi utama, sekaligus menunjukkan kualitas produk yang akan diperoleh dari hasil peleburan.

Melakukan proses dalam batas-batas kriteria teknologi utama yang ditentukan juga memungkinkan untuk mengoptimalkan mode operasi ledakan tungku, khususnya, untuk mengurangi konsumsi gas alam dalam ledakan.

Visualisasi tren menurut kriteria utama juga memiliki dampak psikologis positif pada operator proses, karena “membenarkan” dalam bentuk kuantitatif implementasi keputusan yang dibuat ketika mengelola proses.8 9

Kesimpulan

Dikembangkan oleh perusahaan Summa Technologies dan diuji di Pabrik Tembaga Divisi Kutub MMC Norilsk Nickel, Sistem Otomatis Cerdas untuk Pemantauan dan Pengendalian Proses Vanyukov IASU PV-3 sebagai “sistem teknis yang kompleks” memungkinkan kita untuk membuat beberapa generalisasi dalam kaitannya dengan penggunaan hasil yang diperoleh dalam bidang ilmu dan industri lain.

Sintesis teknologi independen di atas memungkinkan terciptanya sistem kontrol otomatis untuk hampir semua “sistem teknis yang kompleks” dengan adanya otomatisasi dasar yang ada di pelanggan dan spesialis berkualifikasi tinggi yang mengoperasikan sistem tersebut dengan cukup efektif dalam kondisi “ketidakpastian yang signifikan. ”

Pendekatan yang diusulkan untuk membangun IAS memiliki beberapa keunggulan lain. Pertama, ini memberikan penghematan waktu yang signifikan karena fakta bahwa teknologi pertama (menggunakan pendekatan ontologis) sudah diimplementasikan dalam produk perangkat lunak dan memungkinkan Anda memproses pengetahuan tentang model apa pun dalam basis pengetahuan, dan yang kedua (membangun sistem) persamaan matematika untuk proses teknologi yang kompleks) karena metode penerapan resep yang dikembangkan, memerlukan minimal permohonan ke ahlinya. Kedua, penggunaan pengetahuan ahli dalam kaitannya dengan penilaian kondisi teknis suatu objek tertentu dilakukan dalam kondisi peraturan teknologi untuk pengoperasiannya, yang meminimalkan risiko sistem membuat keputusan yang salah, dan pemantauan waktu nyata berkontribusi pada deteksi dini mendekati kondisi proses ekstrim (pra-darurat). Ketiga, pendekatan paling umum untuk menyelesaikan pengakuan multi-level atas keadaan teknis proses, objek, atau fenomena teknologi yang kompleks di industri apa pun sebenarnya telah diterapkan - metalurgi non-besi dan besi, pertambangan dan produksi minyak dan gas, industri kimia, termal teknik tenaga, pertanian, dll.

Bibliografi

1. Sokolov B.V., Yusupov R.M. Dasar konseptual untuk menilai dan menganalisis kualitas model dan kompleks multi-model.//Izv. RAS. Teori dan sistem kendali. 2004. Nomor 6. Hal. 6–16.

2. Spesivtsev A.V. Proses metalurgi sebagai objek kajian: konsep baru, konsistensi, praktik. - St.Petersburg: Rumah Penerbitan Politeknik. Universitas, 2004. - 306 hal.

3. Spesivtsev A.V., Lazarev V.I., Daymand I.N., Negrey D.S. Menilai tingkat konsistensi berfungsinya proses teknologi berdasarkan pengetahuan ahli.//Sb. laporan. Konferensi Internasional XV tentang Soft Computing dan Pengukuran SCM. Petersburg, 2012, T. 1. - hal.81–86.

4. Okhtilev M.Yu., Sokolov B.V., Yusupov R.M. Teknologi cerdas untuk memantau dan mengendalikan dinamika struktural objek teknis yang kompleks. - M.: Nauka, 2006. - 410 hal.

5. Narignani A.S. NON-faktor dan rekayasa pengetahuan: dari formalisasi naif hingga pragmatik natural//KII 94. Kumpulan karya ilmiah. bekerja Rybinsk, 1994. - hlm.9–18.

6. Spesivtsev A.V., Domshenko N.G. Pakar sebagai “sistem pengukuran dan diagnostik yang cerdas”.//Sb. laporan. Konferensi Internasional XIII tentang Soft Computing dan Pengukuran SCM. S.-Petersburg, 2010, T. 2. - Hal. 28–34.

7. Vanyukov A.V., Bystrov V.P., Vaskevich A.D. dan lain-lain Meleleh dalam penangas cairan / Ed. Vanyukova A.V.M.: Metalurgi, 1988. - 208 hal.

Kecerdasan buatan(Bahasa Inggris – kecerdasan buatan) adalah sistem perangkat lunak buatan yang dibuat oleh manusia pada basis komputer dan mensimulasikan pemecahan masalah kreatif yang kompleks oleh manusia dalam proses kehidupannya. Menurut definisi serupa lainnya, “kecerdasan buatan” adalah program komputer yang dengannya mesin memperoleh kemampuan untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak sepele dan mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang tidak sepele.”

Ada dua bidang kerja yang membentuk kecerdasan buatan (AI). Yang pertama dari arah ini, yang secara konvensional dapat disebut bionik, bertujuan untuk mensimulasikan aktivitas otak, sifat psikofisiologisnya, untuk mencoba mereproduksi kecerdasan buatan (intelligence) pada komputer atau menggunakan perangkat teknis khusus. Arah kerja kedua (utama) di bidang AI, kadang disebut pragmatis, dikaitkan dengan penciptaan sistem untuk secara otomatis memecahkan masalah kompleks (kreatif) pada komputer tanpa memperhitungkan sifat proses yang terjadi dalam pikiran manusia ketika memecahkan masalah tersebut. Perbandingan dilakukan berdasarkan efektivitas hasil dan kualitas solusi yang diperoleh.

1) Ada target, yaitu hasil akhir yang menjadi tujuan proses berpikir seseorang (“Tujuan membuat seseorang berpikir”).

2) Otak manusia menyimpan sejumlah besar fakta Dan aturan penggunaannya. Untuk mencapai tujuan tertentu, Anda hanya perlu mengacu pada fakta dan aturan yang diperlukan.

3) Pengambilan keputusan selalu dilakukan atas dasar khusus mekanisme penyederhanaan, yang memungkinkan Anda membuang fakta dan aturan yang tidak perlu (tidak penting) yang tidak terkait dengan masalah yang sedang diselesaikan saat ini, dan, sebaliknya, menyoroti fakta dan aturan utama dan paling signifikan yang diperlukan untuk mencapai tujuan.

4) Dengan mencapai suatu tujuan, seseorang tidak hanya sampai pada penyelesaian tugas yang diberikan kepadanya, tetapi juga sekaligus memperoleh pengetahuan baru.

Membangun sistem AI universal yang mencakup semua bidang studi adalah hal yang mustahil, karena memerlukan fakta dan aturan yang jumlahnya tidak terbatas. Yang lebih realistis adalah tugas menciptakan sistem AI yang dirancang untuk memecahkan masalah dalam area masalah yang spesifik dan terbatas.

Beras. 5.1. Komponen Sistem AI

Sistem seperti itu, yang menggunakan pengalaman dan pengetahuan praktis dari spesialis ahli dalam bidang studi tertentu, disebut sistem pakar(sistem pakar).

Penggunaan sistem pakar ternyata sangat efektif dalam berbagai bidang aktivitas manusia (kedokteran, geologi, elektronik, petrokimia, penelitian luar angkasa, dll). Hal ini dijelaskan oleh beberapa alasan: pertama, menjadi mungkin untuk memecahkan masalah yang sebelumnya tidak dapat diakses dan diformalkan dengan buruk menggunakan peralatan matematika baru yang dikembangkan khusus untuk tujuan ini (jaringan semantik, bingkai, logika fuzzy, dll.); kedua, sistem pakar yang dibuat ditujukan untuk pengoperasiannya oleh berbagai spesialis (pengguna akhir), komunikasi dengan siapa terjadi dalam mode interaktif, menggunakan teknik penalaran dan terminologi bidang subjek tertentu yang mereka pahami; ketiga, penggunaan sistem pakar dapat secara dramatis meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan oleh pengguna biasa karena akumulasi pengetahuan dalam sistem pakar, termasuk pengetahuan para pakar yang berkualifikasi tinggi.

Sistem pakar mencakup basis pengetahuan dan subsistem: komunikasi, penjelasan, pengambilan keputusan, akumulasi pengetahuan. Berikut ini yang terhubung ke sistem pakar melalui subsistem komunikasi: pengguna akhir; ahli – seorang spesialis berkualifikasi tinggi yang pengalaman dan pengetahuannya jauh melebihi pengetahuan dan pengalaman pengguna biasa; seorang insinyur pengetahuan yang memahami prinsip-prinsip membangun sistem pakar dan mengetahui cara bekerja dengan para ahli di bidangnya, serta mahir dalam bahasa khusus untuk mendeskripsikan pengetahuan.

Sistem kendali yang dibangun berdasarkan regulator ahli yang mensimulasikan tindakan operator manusia dalam kondisi ketidakpastian karakteristik objek dan lingkungan eksternal disebut intelektual sistem kendali (sistem kendali cerdas).

Menurut definisi serupa lainnya, intelektual Sistem kendali (MCS) adalah sistem yang memiliki kemampuan untuk memahami, menalar, dan mempelajari proses, gangguan, dan kondisi pengoperasian. Faktor-faktor yang dipelajari terutama mencakup karakteristik proses (perilaku statis dan dinamis, karakteristik gangguan, praktik pengoperasian peralatan). Diharapkan sistem itu sendiri yang mengumpulkan pengetahuan ini, dengan sengaja menggunakannya untuk meningkatkan karakteristik kualitasnya.

Sumber pembiayaan kegiatan investasi. Analisis struktur dan dinamika properti serta sumber pembentukannya. Arah utama untuk meningkatkan daya tarik investasi: meningkatkan keuntungan organisasi melalui perluasan pasar penjualan.

Mengirimkan karya bagus Anda ke basis pengetahuan itu sederhana. Gunakan formulir di bawah ini

Pelajar, mahasiswa pascasarjana, ilmuwan muda yang menggunakan basis pengetahuan dalam studi dan pekerjaan mereka akan sangat berterima kasih kepada Anda.

Diposting pada http://www.allbest.ru//

Diposting pada http://www.allbest.ru//

Kementerian Pendidikan dan Ilmu Pengetahuan Federasi Rusia

Institusi Pendidikan Anggaran Negara Federal

pendidikan yang lebih tinggi

UNIVERSITAS NEGARA TOMSK SISTEM KONTROL DAN RADIO ELEKTRONIK (TUSUR)

Departemen Ekonomi

Menilai daya tarik investasi suatu organisasi (menggunakan contoh Synthesis of Intelligent Systems LLC)

Pekerjaan sarjana

ke arah 38.03.01 - Profil ekonomi “Keuangan dan Kredit”

Pekerjaan kualifikasi akhir 73 halaman, 5 gambar, 16 tabel, 23 sumber.

Objek kajiannya adalah Perseroan Terbatas “Sintesis Sistem Cerdas”.

Tujuan dari pekerjaan ini adalah untuk menilai daya tarik investasi organisasi SIS LLC dan menawarkan rekomendasi untuk perbaikannya.

Untuk mencapai tujuan ini, tugas-tugas berikut diselesaikan:

Teori daya tarik investasi dianalisis, intisari konsep investasi dan klasifikasinya, konsep daya tarik investasi ditentukan;

Metode untuk menilai daya tarik investasi suatu organisasi dianalisis;

Penilaian daya tarik investasi organisasi SIS LLC dilakukan berdasarkan indikator keuangan dan ekonomi;

Arahan utama yang diusulkan untuk meningkatkan daya tarik investasi, yaitu: meningkatkan keuntungan organisasi melalui perluasan pasar penjualan.

Basis informasi penelitian, sebagai bagian dari pelaksanaan pekerjaan kualifikasi akhir ini, terdiri dari: data dari laporan akuntansi perusahaan, informasi yang diposting di situs resmi organisasi, bahan penelitian para ilmuwan yang diterbitkan dalam jurnal ilmiah, ilmiah artikel di majalah, alat peraga, serta sumber informasi jaringan Internet.

Pekerjaan kualifikasi akhir 73 halaman, 5 gambar, 16 tabel, 23 sumber.

Objek penelitiannya adalah Perseroan Terbatas “Sintesis sistem cerdas”

Tujuan dari pekerjaan ini adalah menilai daya tarik investasi organisasi SIS LLC dan mengusulkan rekomendasi untuk memperbaikinya.

Untuk mencapai tujuan ini, tugas-tugas berikut telah diselesaikan:

Teori daya tarik investasi dianalisis, esensi konsep investasi dan klasifikasinya, konsep daya tarik investasi didefinisikan;

Metode untuk menilai daya tarik investasi suatu organisasi dianalisis;

Penilaian daya tarik investasi organisasi "SIS" berdasarkan indikator keuangan dan ekonomi;

Arahan utama yang diusulkan untuk meningkatkan daya tarik investasi, yaitu: peningkatan laba organisasi karena perluasan pasar penjualan.

Basis informasi penelitian, dalam rangka pekerjaan kualifikasi akhir ini, adalah: data laporan akuntansi perusahaan, informasi yang diposting di situs resmi organisasi, bahan penelitian para ilmuwan yang diterbitkan dalam jurnal ilmiah, artikel ilmiah di majalah, alat peraga, dan sumber informasi jaringan Internet.

PERKENALAN

Dalam kondisi modern, organisasi dengan berbagai bentuk kepemilikan dihadapkan pada tugas untuk meningkatkan produktivitas, daya saing, profitabilitas, dan kemandirian finansial dalam jangka panjang, yang secara langsung bergantung pada tingkat aktivitas investasi organisasi saat ini, ruang lingkup aktivitas investasi dan investasinya. daya tarik.

Daya tarik investasi merupakan indikator dimana investor mengambil keputusan untuk menginvestasikan dananya pada suatu organisasi tertentu.

Relevansi topik yang dipilih disebabkan oleh kenyataan bahwa calon investor, serta manajer, perlu memiliki model yang jelas untuk menilai daya tarik investasi suatu organisasi untuk manajemen atau pengambilan keputusan investasi yang paling efektif. Tingkat daya tarik investasi juga penting bagi kreditor dan pelanggan, yang pertama tertarik pada kelayakan kredit organisasi, dan yang terakhir tertarik pada keandalan hubungan bisnis, kelangsungan dan stabilitas kegiatan organisasi, yang bergantung pada likuiditas. dan keadaan stabilitas keuangan organisasi.

Kumpulan indikator yang dipilih untuk evaluasi

daya tarik investasi tergantung pada tujuan spesifik investor.

Pentingnya menentukan daya tarik investasi suatu organisasi tidak diragukan lagi, karena tanpa hal ini, investasi pada badan usaha tidak akan dilakukan dan, akibatnya, pertumbuhan ekonomi dan stabilisasinya tidak akan mungkin terjadi. Dalam beberapa kasus, investasi menjamin kelangsungan hidup organisasi secara keseluruhan.

Analisis keuangan sebagai mekanisme utama yang menjamin stabilitas keuangan suatu organisasi dan menilai daya tariknya bagi calon investor merupakan mata rantai utama dalam metodologi penentuan daya tarik investasi. Tujuan utamanya adalah untuk mempelajari masalah yang timbul ketika menilai daya tarik finansial suatu organisasi bagi investor. Dalam hal ini, aspek analisis kondisi keuangan organisasi dipertimbangkan, tingkat profitabilitas, kelayakan kredit, efisiensi dan stabilitas keuangan dinilai.

Hasil analisis keuangan adalah identifikasi arah utama untuk meningkatkan daya tarik investasi organisasi yang dianalisis.

Tujuan dari tesis ini adalah untuk mempelajari aspek teoritis yang berkaitan dengan konsep daya tarik investasi dan metode penilaiannya, penilaian langsung daya tarik investasi pada contoh organisasi Synthesis of Intelligent Systems LLC, serta mengembangkan rekomendasi untuk meningkatkan daya tarik investasi. organisasi.

Untuk mencapai tujuan ini, tugas-tugas berikut perlu diselesaikan:

Menentukan hakikat dan mengklasifikasikan penanaman modal;

Mempelajari metode untuk menilai daya tarik investasi suatu organisasi;

Menilai daya tarik investasi organisasi berdasarkan metodologi yang dipilih;

Objek penelitian adalah organisasi Synthesis of Intelligent Systems LLC.

1. LANDASAN TEORITIS KEGIATAN INVESTASI SUATU ORGANISASI

1.1 Sifat dan klasifikasi penanaman modal

Tidak ada pemahaman bersama tentang esensi investasi sebagai kategori ekonomi di kalangan ilmuwan dan ekonom. Ada berbagai penafsiran yang berbeda maknanya, beberapa di antaranya tidak menyampaikan esensi istilah ini secara utuh.

Menurut undang-undang federal tanggal 25 Februari 1999 N 39-FZ “Tentang kegiatan investasi di Federasi Rusia, yang dilakukan dalam bentuk penanaman modal” “... investasi - uang tunai, surat berharga, properti lainnya, termasuk hak milik, lainnya hak-hak yang mempunyai nilai moneter, diinvestasikan dalam objek-objek wirausaha dan (atau) kegiatan-kegiatan lain untuk memperoleh keuntungan dan (atau) mencapai akibat-akibat lain yang bermanfaat.”

Berdasarkan keserbagunaan penafsiran istilah tersebut, kita dapat membedakan definisi ekonomi dan keuangan dari investasi. Definisi ekonomi mencirikan investasi sebagai sekumpulan biaya yang diwujudkan dalam bentuk penanaman modal jangka panjang di berbagai sektor perekonomian bidang produksi dan non-produksi. Dari sudut pandang keuangan, investasi adalah segala jenis sumber daya yang ditanamkan dalam kegiatan usaha dengan tujuan menghasilkan pendapatan atau manfaat di masa depan.

Secara umum investasi berarti penanaman modal dalam segala bentuknya dengan tujuan memperoleh pendapatan di masa depan atau menyelesaikan permasalahan tertentu.

Suatu organisasi mungkin melakukan atau tidak melakukan aktivitas investasi, tetapi kegagalan untuk melakukan aktivitas tersebut menyebabkan hilangnya posisi kompetitif di pasar. Oleh karena itu, investasi dapat bersifat pasif dan aktif:

pasif - investasi yang memastikan, setidaknya, tidak adanya penurunan profitabilitas investasi dalam operasi organisasi tertentu dengan mengganti peralatan yang sudah ketinggalan zaman, melatih personel baru untuk menggantikan karyawan yang pensiun, dll.

aktif - investasi yang menjamin peningkatan daya saing perusahaan dan profitabilitasnya dibandingkan periode sebelumnya melalui pengenalan teknologi baru, pelepasan barang yang akan banyak diminati, penangkapan pasar baru, atau penyerapan pesaing. perusahaan.

Investasi dibagi menjadi beberapa kelompok berikut:

Berdasarkan objek investasi:

1) penanaman modal riil adalah penanaman modal tetap dalam berbagai bentuk (pembelian paten, pembangunan gedung, struktur, penanaman modal dalam pengembangan ilmu pengetahuan, dan lain-lain);

2) investasi keuangan (portofolio) adalah investasi pada saham, obligasi dan surat berharga lainnya yang memberikan hak untuk menerima pendapatan dari properti, serta deposito bank.

Berdasarkan sifat partisipasi dalam penanaman modal:

1) penanaman modal langsung adalah penanaman modal yang dilakukan oleh penanam modal langsung, yaitu badan hukum dan orang perseorangan yang memiliki sepenuhnya organisasi atau saham pengendali, yang memberikan hak untuk ikut serta dalam kepengurusan organisasi;

2) investasi tidak langsung adalah investasi yang dilakukan melalui perantara keuangan (konsultan investasi, pialang keuangan; rumah pialang; reksa dana; bank umum; perusahaan asuransi).

Berdasarkan periode investasi:

investasi jangka pendek - investasi modal untuk jangka waktu satu minggu hingga satu tahun. Investasi ini biasanya bersifat spekulatif. Tugas utama investor jangka pendek adalah menghitung arah pergerakan suatu sekuritas dalam skala minggu dan bulan, menentukan titik masuk dengan rasio potensi pendapatan terhadap risiko tertinggi;

investasi jangka menengah - menginvestasikan dana untuk jangka waktu satu sampai lima tahun;

investasi jangka panjang - investasi 5 tahun atau lebih (investasi modal dalam reproduksi aset tetap).

Berdasarkan jenis kepemilikan sumber daya investasi:

investasi publik - dilakukan oleh otoritas dan manajemen negara dengan mengorbankan anggaran dan dana ekstra-anggaran;

investasi swasta - penanaman modal yang dilakukan oleh perorangan atau badan hukum dengan tujuan memperoleh pendapatan di masa depan;

investasi gabungan - investasi dana yang dilakukan oleh entitas suatu negara dan negara asing untuk memperoleh pendapatan tertentu;

penanaman modal asing - penanaman modal oleh penanam modal asing untuk memperoleh keuntungan.

Secara kronologis:

investasi awal - ditujukan untuk mendirikan perusahaan atau membangun fasilitas baru;

investasi saat ini - bertujuan untuk mempertahankan tingkat peralatan teknis fasilitas.

Berdasarkan tujuan investasi:

untuk penggantian modal tetap;

untuk memperluas produksi;

untuk membeli sekuritas dari organisasi lain;

pada teknologi inovatif.

Berdasarkan tingkat risiko investasi:

investasi berisiko rendah;

investasi berisiko menengah;

investasi berisiko tinggi.

Berdasarkan tingkat daya tarik investasi:

rendah menarik;

cukup menarik;

sangat menarik.

Orang perseorangan atau badan hukum yang menempatkan modal atas namanya sendiri dan atas biaya sendiri dengan tujuan memperoleh keuntungan disebut penanam modal.

Investor dapat menginvestasikan dana mereka sendiri, meminjam dan meminjam. Investor dapat berupa badan yang berwenang untuk mengelola properti atau hak milik negara bagian dan kota, badan hukum dari segala bentuk kepemilikan, organisasi internasional dan badan hukum asing, individu.

Sumber pembiayaan kegiatan investasi adalah:

Sumber daya keuangan dan cadangan internal organisasi sendiri (keuntungan, depresiasi, tabungan tunai dan tabungan warga negara dan badan hukum, dana yang dibayarkan oleh otoritas asuransi dalam bentuk kompensasi kerugian akibat kecelakaan, bencana alam, dll.);

Sumber daya keuangan yang dikumpulkan (diterima dari penjualan saham, saham dan kontribusi lainnya dari anggota kolektif buruh, warga negara, badan hukum);

Sumber daya keuangan yang dipinjam atau dana yang ditransfer (pinjaman bank dan anggaran, penerbitan obligasi, dll.);

Dana dari dana ekstra anggaran;

Dana anggaran federal disediakan dengan dasar yang tidak dapat dikembalikan, dana dari anggaran entitas konstituen Federasi Rusia;

Dana dari investor asing.

Investasi dapat diterima dari satu atau beberapa sumber. Bedakan antara yang terpusat (anggaran) - dana dari anggaran federal, dana dari anggaran entitas konstituen Federasi Rusia dan anggaran lokal - dan desentralisasi (ekstra-anggaran) - dana milik perusahaan dan organisasi, investasi asing, dana pinjaman, dana dari dana ekstra-anggaran - sumber investasi.

1.2 Daya tarik investasi organisasi dan metode penilaiannya

Karya banyak ilmuwan dikhususkan untuk mempelajari konsep daya tarik investasi dan metode penilaiannya, misalnya I.A. Blanca, V.V. Bocharova, E.I. Krylov dan lainnya.

Setiap ilmuwan mengartikan konsep daya tarik investasi tergantung pada faktor-faktor yang termasuk dalam penilaiannya, yaitu tidak ada interpretasi tunggal. Banyak sekali faktor yang mempengaruhi daya tarik investasi, oleh karena itu dalam arti sempit daya tarik investasi merupakan suatu sistem atau gabungan dari berbagai ciri atau faktor lingkungan internal dan eksternal.

Perbedaan pandangan yang paling jelas mengenai pemahaman daya tarik investasi tercermin pada Tabel 2.1.

Tabel 2.1 - Interpretasi konsep “daya tarik investasi”

	Interpretasi konsep
Kosong I.A., Kreinina M.N.	Gambaran umum tentang kelebihan dan kekurangan berinvestasi di bidang dan objek tertentu dari sudut pandang investor tertentu.
Roizman I.I., Shakhnazarov A.G., Grishina I.V.	Suatu sistem atau kombinasi dari berbagai ciri obyektif, sarana, peluang yang bersama-sama menentukan permintaan efektif investasi di suatu negara, wilayah, industri, perusahaan.
Sevryugin Yu.V.	Suatu sistem faktor kuantitatif dan kualitatif yang mencirikan permintaan efektif suatu perusahaan akan investasi.
Lyakh P.A., Novikova I.N.	Seperangkat karakteristik investasi modal yang paling menguntungkan dan paling tidak berisiko di bidang ekonomi mana pun atau dalam jenis aktivitas apa pun.
Tryasitsina N.Yu.	Seperangkat indikator kinerja suatu perusahaan yang menentukan nilai perilaku investasi yang paling disukai investor.
Kelompok Kementerian Pembangunan Ekonomi	Volume investasi yang dapat ditarik berdasarkan potensi investasi objek, risiko dan keadaan lingkungan eksternal.
Putyatina L.M., Vanchugov M.Yu.	Kategori ekonomi yang mencirikan efisiensi penggunaan properti perusahaan, solvabilitasnya, stabilitas keuangan, kemampuan pengembangan inovatif berdasarkan peningkatan pengembalian modal, tingkat produksi teknis dan ekonomi, kualitas dan daya saing produk.
Igolnikov G.L., Patrusheva E.G.	Pencapaian tujuan investor yang terjamin, andal, dan tepat waktu berdasarkan hasil ekonomi dari produksi investasi.
Guskova T.N., Ryabtsev V.M., Geniatulin V.N.	Suatu keadaan perkembangan ekonomi tertentu di mana, dengan tingkat kemungkinan yang tinggi, dalam jangka waktu yang dapat diterima oleh investor, investasi dapat memberikan tingkat keuntungan yang memuaskan atau dapat dicapai dampak positif.
Krylov E.I.	Gambaran umum dari sudut pandang prospek, profitabilitas, efisiensi dan meminimalkan risiko investasi dalam pengembangan suatu perusahaan dengan mengorbankan dana sendiri dan dana investor lain.
Modorskaya G.G.	Seperangkat indikator ekonomi dan psikologis dari aktivitas suatu perusahaan yang menentukan bagi investor bidang nilai-nilai perilaku investasi yang disukai.
Bocharov V.V.	Adanya dampak ekonomi (pendapatan) dari investasi uang dengan tingkat risiko yang minimal.
Tajam W., Markowitz H.	Memperoleh keuntungan maksimal pada tingkat risiko tertentu.
Eriyazov R.A.	Kategori kompleks yang mencakup pertimbangan faktor internal berupa potensi investasi, faktor eksternal iklim investasi dan kesatuan faktor obyektif dan subyektif yang kontradiktif berupa pertimbangan tingkat risiko dan profitabilitas kegiatan investasi dengan koordinasi kepentingan penanam modal dan penerima.
Latsinnikov V.A.	Indikator nilai totalnya, yang merupakan seperangkat karakteristik objektif (kondisi keuangan perusahaan, tingkat perkembangannya, kualitas manajemen, beban utang) dan subjektif (rasio profitabilitas dan risiko investasi) yang diperlukan untuk memenuhi kepentingan. semua peserta dalam proses investasi, memungkinkan untuk menilai kelayakan dan prospek investasi dan dengan mempertimbangkan pengaruh gabungan faktor lingkungan makro dan meso
Nikitina V.A.	Kelayakan ekonomi suatu penanaman modal, berdasarkan pada koordinasi kepentingan dan kemampuan investor dan penerima penanaman modal, yang menjamin tercapainya tujuan masing-masing pada tingkat profitabilitas dan risiko yang dapat diterima.
Ivanov A.P., Sakharova I.V., Khrustalev E.Yu.	Seperangkat indikator ekonomi dan keuangan suatu perusahaan yang menentukan kemungkinan memperoleh keuntungan maksimal sebagai hasil penanaman modal dengan risiko investasi minimal.

Dalam makalah ini, daya tarik investasi akan disajikan sebagai seperangkat indikator kinerja organisasi yang mencerminkan perkembangan organisasi dari waktu ke waktu, serta penggunaan sumber daya yang tersedia secara rasional.

Daya tarik investasi dipertimbangkan di berbagai tingkatan: di tingkat makro - daya tarik investasi negara, di tingkat meso - daya tarik investasi kawasan dan industri, di tingkat mikro - daya tarik investasi organisasi.

Ada banyak sekali pilihan untuk menilai daya tarik investasi, hal ini disebabkan karena belum adanya definisi khusus mengenai istilah “daya tarik investasi”. Dari semuanya, dapat diperhatikan metode berikut, berdasarkan faktor-faktor yang termasuk dalam metodologi penilaian:

berdasarkan hubungan antara profitabilitas dan risiko (W. Sharp, S.G. Shmatko, V.V. Bocharov) - membentuk grup risiko investasi perusahaan. Oleh karena itu, dilakukan analisis terhadap risiko yang timbul selama kegiatan investasi, ditetapkan signifikansi risiko, dan dihitung risiko investasi secara keseluruhan. Selanjutnya, organisasi tersebut termasuk dalam kategori risiko tertentu, yang menjadi dasar penentuan daya tarik investasi. Risiko utama yang dipertimbangkan: risiko penurunan keuntungan, risiko hilangnya likuiditas, risiko meningkatnya persaingan, risiko perubahan kebijakan harga pemasok, dll.

hanya berdasarkan indikator keuangan (M.N. Kreinina, V.M. Anshin, A.G. Gilyarovskaya, L.V. Minko) - analisis kondisi keuangan dilakukan dengan menghitung rasio keuangan yang mencerminkan berbagai aspek kegiatan organisasi: status properti, likuiditas, kekuatan keuangan, bisnis aktivitas dan profitabilitas. Untuk penilaiannya, data dari laporan keuangan organisasi digunakan.

berdasarkan analisis keuangan dan ekonomi, di mana tidak hanya indikator keuangan tetapi juga produksi dihitung (V.M. Vlasova, E.I. Krylov, M.G. Egorova, V.A. Moskvitin) - muncul indikator produksi yang mencerminkan ketersediaan aset tetap, tingkat keausannya , tingkat pemanfaatan kapasitas, ketersediaan sumber daya, jumlah dan struktur personel serta indikator lainnya.

berdasarkan penilaian komparatif yang komprehensif (G.L. Igolnikov, N.Yu. Milyaev, E.V. Belyaev) - analisis indikator kondisi keuangan, posisi pasar organisasi, dinamika pembangunan, kualifikasi personel, dan tingkat manajemen dilakukan. Saat menggunakan metode ini, pertama-tama kelompok faktor ditentukan pada tingkat yang berbeda: negara, wilayah, organisasi, kemudian kelompok ini dipilih berdasarkan signifikansinya berdasarkan penilaian para ahli. Koefisien signifikansi masing-masing faktor individu dalam kelompok faktor juga ditentukan, kemudian semua faktor dijumlahkan dengan memperhatikan pengaruh signifikansi masing-masing kelompok dan faktor dalam kelompok tersebut. Data yang diperoleh diberi peringkat dan organisasi yang paling menarik investasi ditentukan. Faktor-faktor yang mempengaruhi daya tarik investasi suatu negara adalah: tingkat diskonto dan dinamikanya, tingkat inflasi, kemajuan teknologi, keadaan perekonomian negara, tingkat perkembangan pasar investasi. Indikator untuk menilai daya tarik investasi suatu daerah adalah: indikator produksi dan ekonomi (indeks harga, profitabilitas produk, produktivitas modal, bagian dari seluruh biaya material, jumlah organisasi pengoperasi), indikator keuangan (rasio likuiditas, rasio otonomi, dll), faktor produksi industri (tingkat pemanfaatan kapasitas produksi, tingkat penyusutan aset produksi tetap), indikator aktivitas investasi industri (jumlah investasi per organisasi, jumlah investasi per karyawan, indeks volume fisik produksi) investasi dalam modal tetap, dll.).

berdasarkan pendekatan biaya, yang didasarkan pada penentuan nilai pasar perusahaan dan kecenderungan untuk memaksimalkannya (A.G. Babenko, S.V. Nekhaenko, N.N. Petukhova, N.V. Smirnova) - koefisien undervaluation/overvaluation organisasi dihitung dengan pasar investasi riil sebagai perbandingan berbagai nilai (nilai riil terhadap nilai pasar). Nilai riil didefinisikan sebagai jumlah nilai kompleks properti dan pendapatan yang didiskontokan dikurangi hutang usaha. Nilai pasar adalah harga yang paling memungkinkan suatu transaksi dalam jangka waktu tertentu, berdasarkan kondisi pasar.

Metode ini dirancang untuk investor strategis yang tujuannya adalah investasi dana jangka panjang, yang melibatkan pengelolaan organisasi dan aktivitas operasionalnya untuk mencapai tujuan tertentu, dan yang terpenting, untuk meningkatkan nilai organisasi. Investor yang menempatkan investasinya dalam jangka waktu pendek (spekulan) biasanya menggunakan teori investasi portofolio (metode pembentukan portofolio investasi yang bertujuan untuk memilih aset secara optimal berdasarkan rasio return/risk yang diperlukan), fundamental (perkiraan harga). menggunakan indikator keuangan) untuk menilai daya tarik investasi kegiatan perusahaan dan menghitung nilai internal perusahaan) dan analisis teknis (memperkirakan nilai masa depan menggunakan grafik dan indikator).

Daya tarik finansial diidentifikasi sebagai komponen utama daya tarik investasi, karena keuangan organisasi mencerminkan hasil utama dari kegiatannya. Berdasarkan hal tersebut maka analisis daya tarik investasi organisasi yang dianalisis akan dilakukan menurut metodologi analisis keuangan dan ekonomi, yaitu berdasarkan indikator penilaian kondisi keuangan, yang meliputi:

analisis struktur dan dinamika properti;

analisis struktur dan dinamika keuntungan;

analisis likuiditas neraca;

analisis solvabilitas;

analisis kredit;

analisis aktivitas bisnis:

6.1) analisis omzet;

6.2) analisis pengembalian modal.

analisis stabilitas keuangan;

analisis probabilitas kebangkrutan.

Faktor daya tarik investasi eksternal dan internal juga akan dipertimbangkan, seperti daya tarik investasi kawasan dan industri, struktur organisasi dan manajerial organisasi, dan cakupan pasar.

2. PENILAIAN DAYA TARIK INVESTASI LLC “SYNTHESIS OF INTELLIGENT SYSTEMS”

2.1 Deskripsi singkat tentang organisasi LLC "SIS"

Perseroan Terbatas "Sintesis Sistem Cerdas" milik organisasi TI dan berspesialisasi dalam pengembangan situs web dan aplikasi seluler. Organisasi ini dibentuk pada tahun 2015 berdasarkan risalah rapat para pendiri, dan saat ini berlokasi di Tomsk.

Tujuan pembuatan Synthesis of Intelligent Systems LLC adalah untuk memperoleh keuntungan maksimal dengan biaya minimum dengan menyediakan layanan pengembangan perangkat lunak.

Jangkauan layanan yang disediakan oleh Synthesis of Intelligent Systems LLC:

pengembangan situs web dari awal pada platform 1C-Bitrix;

pengembangan situs web menggunakan template pada platform 1C-Bitrix;

pemeliharaan teknis situs web yang sudah jadi;

penyelesaian dan peningkatan lokasi yang sudah jadi;

pengembangan aplikasi seluler;

penjualan lisensi ke 1C-Bitrix LLC.

Klien utama adalah badan hukum dan pengusaha perorangan, ada pesanan dari instansi pemerintah.

Berdasarkan klasifikasi saat ini, organisasi yang dianalisis dapat digolongkan sebagai usaha kecil, karena rata-rata jumlah pegawai pada awal tahun 2017 adalah 17 orang, dan modal dasar seluruhnya dimiliki oleh perorangan.

Karena tidak melebihi pendapatan sebesar 112,5 juta rubel selama sembilan bulan tahun lalu, tidak melebihi jumlah rata-rata karyawan untuk tahun 2015 sebesar 100 orang, nilai sisa aset tetap - 150 juta rubel, organisasi menerapkan sistem perpajakan yang disederhanakan dengan objek perpajakan adalah pendapatan dikurangi pengeluaran dengan tingkat bunga 7% yang disediakan untuk organisasi IT. Sesuai dengan klausul 85 “Peraturan tentang akuntansi dan pelaporan keuangan di Federasi Rusia”, yang disetujui atas perintah Kementerian Keuangan Federasi Rusia tanggal 29 Juli 1998 No. 34n, usaha kecil mempunyai hak untuk menyiapkan laporan keuangan dalam volume yang dikurangi (neraca dan laporan kinerja keuangan). SIS LLC menerapkan hak ini sepenuhnya.

2.2 Menilai daya tarik investasi suatu organisasi

keuntungan penjualan pasar investasi

Analisis struktur dan dinamika properti serta sumber pembentukannya

Penilaian tahap pertama adalah melakukan analisis vertikal (struktural) dan horizontal (temporal).

Analisis horizontal bertujuan untuk mempelajari laju pertumbuhan indikator, yang menjelaskan alasan perubahan strukturnya, sehingga mewakili perubahan absolut dan relatif indikator selama suatu periode. Analisis vertikal merupakan analisis struktur dibandingkan dengan periode sebelumnya, hal ini membantu untuk memahami indikator mana yang memiliki dampak paling signifikan terhadap indikator tersebut.

Analisis dinamika dan struktur kekayaan organisasi serta sumber pembentukannya disajikan pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 - Analisis dinamika dan struktur properti organisasi serta sumber pembentukannya

Nama indikator	Nilai-nilai mutlak	Nilai relatif	Perubahan
	2015, ribu rubel	2016, ribu rubel			Secara absolut, ribuan rubel.	Secara struktur, %	Tingkat kenaikan
Aset tidak lancar yang berwujud
Aset tidak berwujud, keuangan dan aset tidak lancar lainnya
Kas dan setara kas
Keuangan dan aset lancar lainnya (termasuk piutang)
Modal dan cadangan
Dana pinjaman jangka panjang
Kewajiban jangka panjang lainnya
Dana pinjaman jangka pendek
Akun hutang
Kewajiban lancar lainnya

Kesimpulan yang diperoleh dari analisis aset neraca:

Aset neraca didominasi oleh aset keuangan dan aset lancar lainnya organisasi, dan dalam hal ini seluruhnya terdiri dari piutang, yang merupakan 64% dari mata uang neraca. Bagian aset lainnya tidak signifikan. Pangsa aset tidak lancar berwujud yaitu aset tetap mengalami penurunan sebesar 23%, kemungkinan disebabkan oleh keausan peralatan modal. Secara absolut, aset tetap turun 78 ribu rubel, yang kemungkinan besar disebabkan oleh pelepasan aset tetap pada periode berjalan. Bagian aset tidak berwujud, keuangan, dan aset tidak lancar lainnya, yaitu lisensi yang diperoleh, mengalami penurunan sebesar 4%, yang menunjukkan ditinggalkannya perangkat lunak kecil. Bagian kas dan setara kas meningkat sebesar 5%, setara kas sebesar 238 ribu rubel, karena peningkatan volume layanan yang diberikan. Sehubungan dengan peningkatan volume, pangsa keuangan dan aset lancar lainnya, yang dalam hal ini hanya diwakili oleh piutang, meningkat sebesar 22%, yang merupakan penyediaan pembayaran yang ditangguhkan kepada pelanggan, serta solvabilitas sebagian besar yang tidak stabil. pelanggan.

Tingkat pertumbuhan mata uang neraca adalah 131%, yang menunjukkan perkembangan organisasi, tetapi karena pertumbuhan tersebut terutama disebabkan oleh peningkatan piutang, meskipun merupakan indikator peningkatan volume layanan yang diberikan, di secara umum, ini adalah indikator negatif - penarikan dana dari omset organisasi.

Kesimpulan yang diperoleh dari analisis sumber-sumber pembentukan properti:

Struktur kewajiban neraca didominasi oleh hutang usaha sebesar 74% yang tingkat pertumbuhannya sebesar 1192%. Peningkatan hutang usaha menunjukkan ketidakmampuan organisasi untuk membayar kewajiban saat ini. Pada periode pelaporan, jumlah hutang berjumlah 1.550 ribu rubel. Bagian kewajiban jangka panjang lainnya, yang merupakan pinjaman dari para pendiri, turun secara signifikan sebesar 36%, dalam istilah moneter sebesar 201 ribu rubel, yang terkait langsung dengan pembayaran kembali pinjaman. Dana pinjaman jangka pendek dan kewajiban jangka pendek lainnya yang diperlukan ketika pembukaan organisasi telah dilunasi masing-masing sebesar 10% dan 2%, yang secara positif mencirikan organisasi yang mampu melunasi kewajiban jangka pendek. -dana pinjaman jangka menurun sebesar 12%, yang menunjukkan bahwa organisasi Setelah melunasi kewajiban jangka pendek, ia mulai melikuidasi hutang jangka panjang. Bagian modal ekuitas, yang mewakili modal dasar, tidak berubah dan dalam istilah moneter adalah 15 ribu rubel. Dalam keseluruhan struktur neraca, porsi ekuitas kurang dari 1%, yang tidak diragukan lagi mencirikan posisi keuangan organisasi yang tidak stabil.

Dinamika struktur aset dan liabilitas neraca terlihat jelas pada Gambar 3.1.

Gambar 3.1 - Dinamika aset dan liabilitas struktural tahun 2015-2016

Analisis struktur dan dinamika hasil kinerja

Dalam menganalisis hasil kinerja juga dilakukan analisis vertikal dan horizontal. Hasil analisis menunjukkan dari mana indikator terbentuknya laba, dinamika indikator dan dampaknya terhadap laba bersih organisasi. Analisis dinamika dan struktur laba disajikan pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2. - Analisis dinamika dan struktur keuntungan

Nama indikator			Deviasi	pendapatan di Tahun lalu	dalam % pendapatan dalam pelaporan	Deviasi
Pengeluaran untuk aktivitas biasa
Persentase yang harus dibayar
Penghasilan lain
biaya lainnya
Pajak keuntungan (penghasilan)
Laba (rugi) bersih

Kesimpulan dari analisis: Dampak paling signifikan terhadap laba diberikan oleh pengeluaran untuk aktivitas biasa, yang meningkat pada tahun 2016 sebesar RUB 3,937 ribu. Pada tahun 2016, ada biaya lain-lain, yang jumlahnya mencapai 73 ribu rubel. dan termasuk biaya pemeliharaan rekening bank. Pendapatan pada tahun 2016 meningkat sebesar 4.731 ribu rubel. dan berjumlah 7535 ribu rubel, yang menjadi ciri perkembangan bisnis. Sejalan dengan itu, laba bersih juga meningkat pada tahun 2016 sebesar 721 ribu rubel. dan berjumlah 1.100 ribu rubel.

Dinamika indikator keuntungan disajikan pada Gambar 3.2.

Gambar 3.2 - Dinamika indikator keuntungan

Analisis likuiditas neraca

Likuiditas suatu organisasi adalah istilah ekonomi yang mengacu pada kemampuan aset untuk dijual dengan cepat pada harga yang mendekati harga pasar.

Tergantung pada tingkat likuiditas, aset organisasi dibagi menjadi beberapa kelompok berikut:

A1 = aset paling likuid = uang tunai + investasi keuangan jangka pendek

A2 = aset yang terjual cepat = piutang

A3 = aset yang dijual perlahan = persediaan + piutang jangka panjang + PPN + aset lancar lainnya

A4 = aset yang sulit dijual = aset tidak lancar

Kewajiban neraca dikelompokkan menurut tingkat urgensi pembayarannya:

P1= kewajiban paling mendesak = hutang usaha

P2= kewajiban jangka pendek = pinjaman dan kredit jangka pendek + hutang kepada peserta untuk pembayaran pendapatan + kewajiban jangka pendek lainnya

P3 = kewajiban jangka panjang = kewajiban jangka panjang + pendapatan ditangguhkan + cadangan pengeluaran di masa depan

P4 = kewajiban permanen \ stabil = modal dan cadangan

Saldo dianggap benar-benar likuid jika terdapat rasio berikut:

A1>P1; A2>P2; A3 > P3; A4< П4.

Perbandingan kelompok aset dan liabilitas disajikan pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 - Analisis perbandingan aset dan kewajiban organisasi

Berdasarkan analisis komparatif, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

organisasi tidak dapat melunasi kewajibannya yang paling mendesak dengan aset yang benar-benar likuid;

organisasi tidak dapat membayar kembali pinjaman jangka panjang dengan penjualan aset yang lambat;

organisasi tidak memiliki tingkat solvabilitas yang tinggi dan tidak dapat melunasi berbagai jenis kewajiban dengan aset terkait.

Karena rasio tidak terpenuhi, maka saldo dianggap tidak likuid, yaitu. organisasi tidak mampu membayar kewajibannya.

Analisis solvabilitas

Solvabilitas suatu organisasi adalah kemampuan suatu entitas ekonomi untuk melunasi hutangnya secara penuh dan tepat waktu. Solvabilitas adalah salah satu tanda kunci dari posisi keuangan berkelanjutan suatu organisasi.

Solvabilitas suatu organisasi dari sudut pandang likuiditas aset dianalisis menggunakan rasio keuangan khusus - rasio likuiditas:

indikator likuiditas umum - menunjukkan kemampuan organisasi untuk melunasi kewajibannya secara penuh dengan semua jenis aset;

rasio likuiditas absolut; mencerminkan kemampuan organisasi untuk melunasi kewajiban jangka pendeknya dengan menggunakan aset yang sangat likuid. (dihitung sebagai rasio uang tunai dan investasi keuangan jangka pendek terhadap kewajiban jangka pendek);

rasio likuiditas cepat - menunjukkan kemungkinan pembayaran kembali kewajiban jangka pendek dengan bantuan aset yang cepat likuid dan sangat likuid (dihitung sebagai rasio aset lancar yang sangat likuid terhadap kewajiban jangka pendek);

rasio likuiditas saat ini - mencerminkan kemampuan organisasi untuk melunasi kewajibannya saat ini dengan menggunakan aset lancar. (dihitung sebagai rasio aset lancar terhadap kewajiban jangka pendek);

koefisien kemampuan manuver modal operasi; Rasio kelincahan menunjukkan bagian mana dari modal operasi yang tidak bergerak dalam persediaan dan piutang jangka panjang;

bagian modal kerja dalam aset - mencirikan keberadaan modal kerja dalam aset organisasi;

rasio ekuitas - mencerminkan sejauh mana organisasi menggunakan modal kerjanya sendiri; menunjukkan bagian aset lancar perusahaan yang dibiayai dari dana organisasi itu sendiri.

Perhitungan indikator solvabilitas disajikan pada Tabel 3.4.

Tabel 3.4 - Analisis solvabilitas organisasi

Indikator	Simbol		Nilai indikator	Mengubah
Rasio likuiditas umum		(A1+0,5A2+0,3A3)/(P1+0,5P2+0,3P3);
Rasio likuiditas absolut
Rasio cepat		(A1 + A2) / (P1 + P2)
Rasio saat ini		(A1 + A2 + A3) / (P1 + P2)
Rasio kemampuan manuver modal operasi		A3 /((A1 + A2 + A3) - (P1 + P2))	penurunan indikator
Bagian modal kerja dalam aset		(A1+A2+A3) / Jumlah saldo
Rasio dana sendiri		(P4 - A4) / (A1 + A2 + A3)

Kesimpulan dari analisis: Indikator likuiditas secara keseluruhan pada tahun 2016 mengalami penurunan sebesar 0,59 yang menunjukkan belum optimalnya tingkat likuiditas organisasi. Rasio likuiditas absolut mengalami penurunan sebesar 0,32 menjadi sebesar 0,16 yang menunjukkan bahwa jumlah uang tunai hanya dapat menutupi 16% kewajiban perusahaan, yang tidak cukup untuk mempertahankan tingkat normal likuiditas organisasi. Rasio likuiditas cepat adalah 1,07, sedikit lebih tinggi dari biasanya dan menunjukkan kemungkinan pembayaran utang dengan cepat dalam jangka menengah. Artinya SIS LLC mampu menarik dana dari peredaran dengan kecepatan rata-rata dan melunasi kewajiban jangka pendek. Rasio likuiditas saat ini adalah 1,07 pada tahun 2016, yang menunjukkan solvabilitas yang rendah. Koefisien ketangkasan fungsional memiliki nilai nol karena kurangnya aset yang penjualannya lambat dalam organisasi. Porsi modal kerja meningkat sebesar 0,27 menjadi sebesar 0,8 yang merupakan faktor positif dan menunjukkan peningkatan likuiditas neraca. Rasio keamanan memiliki nilai negatif, tetapi dinamis positif; pada tahun 2016 sebesar -0,25, yang menunjukkan bahwa aset lancar dibiayai oleh dana pinjaman organisasi, karena nilai koefisien kurang dari 0,1 dan rasio likuiditas saat ini kurang dari 2, maka organisasi tersebut bangkrut.

Analisis kredit

Konsep solvabilitas suatu organisasi erat kaitannya dengan kelayakan kreditnya. Kelayakan kredit lebih mencerminkan pembayaran kewajiban menggunakan aset jangka menengah dan pendek organisasi, tidak termasuk aset permanen.

Indikator utama solvabilitas adalah:

rasio volume penjualan terhadap aset lancar bersih;

Aset lancar bersih adalah aset lancar dikurangi hutang jangka pendek organisasi. Rasio volume penjualan terhadap aset lancar bersih menunjukkan efisiensi penggunaan aset lancar.

rasio volume penjualan terhadap modal ekuitas;

rasio utang terhadap ekuitas jangka pendek;

rasio piutang terhadap pendapatan penjualan.

Perhitungan indikator kelayakan kredit disajikan pada tabel 3.5.

Tabel 3.5 - Analisis indikator kelayakan kredit

Indikator			Penyimpangan mutlak
Aset lancar, ribuan rubel.
Dana pinjaman jangka pendek ribuan rubel.
Pendapatan ribuan rubel
Modal sendiri ribuan rubel.
Piutang ribuan rubel
Aset lancar bersih ribuan rubel.
Indikator:
Rasio volume penjualan terhadap aset lancar bersih
Rasio volume penjualan terhadap modal ekuitas
Rasio hutang jangka pendek terhadap ekuitas
Rasio piutang terhadap pendapatan penjualan

Berdasarkan analisis dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Rasio efisiensi penggunaan aset lancar pada tahun 2016 dibandingkan tahun 2015 mengalami peningkatan sebesar 53,92 yang menunjukkan adanya efisiensi penggunaan aset lancar. Rasio volume penjualan terhadap modal ekuitas sebesar 502,33 yang disebabkan oleh peningkatan pendapatan yang tajam. Rasio utang jangka pendek terhadap ekuitas meningkat sebesar 88,53 menjadi sebesar 103,33, yang menunjukkan tingginya porsi utang jangka pendek dalam ekuitas dan ketidakmampuan organisasi untuk membayar kewajibannya. Rasio piutang terhadap penjualan meningkat sebesar 0,04 menjadi 0,18, yang dapat dilihat sebagai tanda kelayakan kredit yang lebih rendah karena utang pelanggan dikonversi menjadi uang tunai lebih lambat.

Analisis indikator kegiatan usaha

Langkah selanjutnya adalah menganalisis indikator kegiatan usaha.

Analisis aktivitas bisnis memungkinkan kita menarik kesimpulan tentang efektivitas organisasi. Indikator aktivitas bisnis berkaitan dengan kecepatan perputaran dana: semakin cepat perputaran, semakin sedikit biaya setengah tetap untuk setiap perputaran, yang berarti semakin tinggi efisiensi keuangan organisasi.

Analisis aktivitas bisnis, pada umumnya, dilakukan pada dua tingkatan: kualitatif (luasnya pasar, reputasi bisnis organisasi dan kliennya, daya saing, dll.) dan indikator kuantitatif. Dalam hal ini analisis indikator kuantitatif terdiri dari dua tahap: analisis perputaran (modal ekuitas, aktiva lancar, piutang dan hutang) dan profitabilitas.

Analisis perputaran aset

Indikator turnover utama meliputi:

rasio pengembalian modal ekuitas - menunjukkan berapa rubel. pendapatan menyumbang 1 gosok. jumlah rata-rata modal ekuitas yang diinvestasikan;

produktivitas modal aset tetap - mencirikan jumlah pendapatan dari penjualan per rubel aset tetap;

koefisien pengembalian aset tidak berwujud - mencerminkan efisiensi penggunaan aset tidak berwujud. Ini menunjukkan jumlah pendapatan penjualan dalam rubel per 1 rubel dari jumlah rata-rata aset tidak berwujud, serta jumlah perputaran untuk periode tersebut;

rasio perputaran aset total - menunjukkan berapa banyak unit moneter dari produk yang terjual yang dibawa oleh setiap unit moneter aset;

rasio perputaran aktiva lancar (current assets) - mencerminkan efisiensi penggunaan aktiva lancar. Ini menunjukkan jumlah pendapatan penjualan dalam rubel per 1 rubel dari jumlah rata-rata aset lancar, serta jumlah perputaran untuk periode tersebut;

rasio perputaran uang tunai - menunjukkan periode perputaran uang tunai;

rasio perputaran persediaan - menunjukkan berapa kali selama periode penelitian organisasi menggunakan rata-rata saldo persediaan yang tersedia;

rasio perputaran piutang - menunjukkan jumlah pembayaran yang diterima dari pelanggan untuk periode tersebut sebesar nilai rata-rata piutang. Periode pembayaran piutang - menunjukkan berapa hari rata-rata piutang organisasi dilunasi;

rasio perputaran hutang dagang - menunjukkan berapa kali perusahaan telah melunasi jumlah rata-rata hutangnya. Periode pembayaran hutang usaha - menunjukkan periode rata-rata pembayaran hutang organisasi untuk kewajiban saat ini;

siklus operasi mencerminkan jangka waktu sejak bahan diterima di gudang sampai saat pembayaran produk diterima dari pembeli;

Siklus keuangan menunjukkan lamanya waktu dari saat pembayaran bahan kepada pemasok dan diakhiri dengan penerimaan uang dari pembeli untuk produk yang dikirimkan.

Perhitungan indikator turnover disajikan pada Tabel 3.6.

Tabel 3.6 - Analisis omset

Indikator	Bersyarat penamaan	Algoritma perhitungan			Mengubah
Lanjutan Tabel 3.6
Jumlah hari dalam tahun pelaporan
Biaya rata-rata modal ekuitas, ribuan rubel.		(SKng+SKkg)/2
Biaya rata-rata aset tetap, ribuan rubel.		(Osng+Oskg)/2
Biaya rata-rata aset tidak berwujud, ribuan rubel.		(Nmang+Nmakg)/2
Kreditur rata-rata hutang, ribuan rubel		(KZng+KZkg)/2
biaya rata-rata aset, ribuan rubel		(Ang+Akg)/2
Biaya rata-rata modal kerja aset, ribuan rubel		(Aobng+ Aobkg)/2
Termasuk:
Uang tunai, ribuan rubel		(DSng+DSkg)/2
Persediaan, ribuan rubel		(Zng+Zkg)/2
Piutang usaha, ribuan rubel.		(DZng+DZkg)/2
Peluang yang dihitung:
Rasio pengembalian modal ekuitas
Pengembalian aset
Koefisien pengembalian aset tidak berwujud
Koefisien perputaran aset
Koefisien perputaran aset lancar
Koefisien perputaran persediaan
Koefisien perputaran hutang dagang
Durasi omset, hari:
Aset lancar
Uang
Piutang usaha
Akun hutang		D/kobkredit
Durasi siklus operasi		Ekst. zap + Tambahkan. Deb
Durasi siklus keuangan		D.pr.ts. + Tambahkan.deb-Tambah. Kredit

Berdasarkan data yang diperoleh, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Rasio total perputaran aset pada tahun 2016 dibandingkan tahun 2015 mengalami penurunan sebesar 1,18, yang menunjukkan penurunan efisiensi penggunaan seluruh sumber daya yang tersedia, apapun sumber pembiayaannya (untuk setiap rubel). aset ada 5,04 rubel produk yang terjual). Rasio perputaran modal kerja pada tahun 2016 mengalami penurunan sebesar 4,75, yang menunjukkan penurunan efisiensi penggunaan aset lancar dalam organisasi (untuk setiap rubel aset lancar terdapat 7,04 rubel produk yang terjual). Rasio pengembalian aset tidak berwujud meningkat sebesar 0,64, yang menunjukkan efisiensi penggunaan aset tidak berwujud (untuk setiap rubel aset lancar terdapat 49,41 rubel produk yang terjual). Produktivitas modal pada tahun 2016 meningkat sebesar 9,63, yang merupakan bukti penggunaan aset produksi tetap yang lebih baik (untuk setiap rubel aset lancar terdapat 27,60 rubel produk yang terjual). Rasio return on equity meningkat sebesar 128,47 yang dicapai dengan meningkatnya pendapatan penjualan, juga karena besarnya porsi keuntungan yang diperoleh melalui penggunaan dana pinjaman, yang dalam jangka panjang dapat berdampak negatif terhadap stabilitas keuangan. Rasio perputaran persediaan tidak dihitung karena ketidakhadirannya. Rasio perputaran kas meningkat 4 hari, yang menunjukkan organisasi kerja perusahaan yang rasional. Rasio perputaran piutang usaha menurun sebesar 6,07 dan, oleh karena itu, periode perputaran meningkat sebesar 17 hari, yang menunjukkan pelunasan piutang usaha yang lebih lambat. Rasio perputaran utang usaha mengalami penurunan sebesar 37,71 dan oleh karena itu, periode perputaran meningkat sebesar 33 hari, yang menunjukkan perlambatan pembayaran utang usaha.

Durasi siklus operasi bertambah 17 hari, yang dikaitkan dengan peningkatan periode perputaran piutang, yaitu. jumlah hari yang dibutuhkan untuk mengubah bahan mentah menjadi uang tunai menjadi 41 hari.

Durasi siklus keuangan berkurang 16 hari karena bertambahnya durasi periode perputaran piutang dan hutang, yaitu. jumlah hari antara pelunasan hutang dan piutang adalah 1 hari.

Analisis biaya-manfaat

Dalam arti luas, konsep profitabilitas berarti profitabilitas, profitabilitas. Suatu organisasi dianggap menguntungkan jika hasil penjualan produk menutupi biaya produksi dan, di samping itu, menghasilkan sejumlah keuntungan yang cukup untuk berfungsinya organisasi secara normal.

Esensi ekonomi dari profitabilitas hanya dapat diungkapkan melalui karakteristik sistem indikator. Arti umumnya adalah menentukan jumlah keuntungan dari satu rubel modal yang diinvestasikan.

Indikator profitabilitas utama adalah:

pengembalian aset (profitabilitas ekonomi) - menunjukkan jumlah laba bersih per setiap unit moneter yang diinvestasikan dalam aset perusahaan, mencerminkan efisiensi penggunaan aset organisasi.

2) return on equity - menunjukkan besarnya laba bersih untuk setiap unit biaya modal yang dimiliki oleh pemilik perusahaan.

3) laba atas penjualan - menunjukkan jumlah laba bersih organisasi dari setiap rubel produk yang dijual.

4) profitabilitas produksi - menunjukkan jumlah keuntungan organisasi dari setiap rubel yang dihabiskan untuk produksi dan penjualan produk.

5) pengembalian modal yang diinvestasikan - menunjukkan rasio keuntungan terhadap investasi yang bertujuan untuk memperoleh keuntungan tersebut. Investasi dianggap sebagai jumlah ekuitas dan hutang jangka panjang.

Perhitungan indikator return on capital disajikan pada tabel 3.7.

Tabel 3.7 - Analisis laba atas ekuitas

Indikator	Bersyarat penamaan	Algoritma perhitungan			Perubahan mutlak
Pendapatan (bersih) dari penjualan barang, produk, pekerjaan, jasa, ribuan rubel.
Harga pokok penjualan barang, produk, pekerjaan, jasa (termasuk biaya komersial dan administrasi), ribuan rubel.
Untung dari penjualan, ribuan rubel.
Laba bersih, ribuan rubel.
Nilai aset, ribuan rubel.		(Ang+Akg)/2
Modal sendiri, ribuan rubel.		(Skng+SKkg)/2
Kewajiban jangka panjang, ribuan rubel.		(Dong+Dokg)/2
Indikator profitabilitas:
Pengembalian aset
Pengembalian ekuitas
Pengembalian modal yang diinvestasikan		PE/ (sk+Lakukan)
Pengembalian penjualan
Profitabilitas produksi

Pengembalian penjualan pada tahun 2016 adalah 0,15, yaitu. Setiap rubel pendapatan yang diterima mengandung 15 kopeck laba bersih, angka ini meningkat sebesar 0,01, yang menunjukkan sedikit peningkatan permintaan atas layanan yang diberikan. Profitabilitas produksi tahun 2016 adalah 0,18 yaitu. Setiap rubel yang dibelanjakan untuk jasa mulai menghasilkan laba bersih 18 kopeck. Pengembalian aset pada tahun 2016 mengalami penurunan sebesar 0,1 menjadi sebesar 0,74 yaitu. Setiap rubel aset mulai menghasilkan keuntungan sebesar 74 kopeck. Return on equity meningkat sebesar 23,47 menjadi sebesar 74, hal ini disebabkan oleh peningkatan laba dan peningkatan modal hutang. Pengembalian modal yang diinvestasikan meningkat sebesar 0,7 dan sebesar 1,87, yaitu. Setiap rubel investasi mulai menghasilkan keuntungan sebesar 1,87 rubel.

Analisis stabilitas keuangan

Stabilitas keuangan adalah kemampuan suatu organisasi untuk mempertahankan eksistensinya dan kelancaran operasionalnya, berkat tersedianya dana tertentu yang tersedia dan aliran keuangan yang seimbang. Keberlanjutan finansial berarti bahwa suatu organisasi akan mampu membayar hutang dalam jangka panjang.

Dokumen serupa

Hakikat dan klasifikasi sumber pembiayaan investasi. Metode untuk menganalisis daya tarik investasi suatu perusahaan. Karakteristik indikator kinerja utama OJSC "Perusahaan Bahan Bakar Rusia", penilaian daya tarik investasi.

tugas kursus, ditambahkan 23/09/2014


Tujuan dan subjek penilaian daya tarik investasi suatu organisasi. Karakteristik umum Monopoly+ LLC, prospek dan sumber pengembangannya. Pengembangan dan evaluasi efektivitas langkah-langkah untuk meningkatkan daya tarik investasi suatu perusahaan.

tesis, ditambahkan 07/11/2015


Pendekatan untuk menilai daya tarik investasi suatu perusahaan. Keadaan industri kimia Rusia. Karakteristik umum perusahaan ZAO Sibur-Khimprom. Penilaian risiko proyek. Analisis dinamika komposisi dan struktur sumber pembentukan properti.

tesis, ditambahkan 15/03/2014


Metode dasar untuk menilai daya tarik investasi suatu kotamadya, yang digunakan di Rusia dan luar negeri. Analisis situasi wilayah kota Tarnog, penilaian daya tarik investasi, cara dan sarana untuk meningkatkannya.

tesis, ditambahkan 11/09/2016


Konsep, pemantauan dan pendekatan metodologis untuk menganalisis daya tarik investasi suatu perusahaan. Karakteristik, analisis keuangan dan analisis daya tarik investasi OJSC Lukoil. Cara untuk meningkatkan daya tarik investasi suatu perusahaan.

tugas kursus, ditambahkan 28/05/2010


Menilai daya tarik investasi perusahaan. Analisis sistem indikator daya tarik investasi organisasi penerbit dan signifikansinya dalam pengambilan keputusan mengenai investasi. Jenis tujuan investor ketika berinvestasi pada aset keuangan.

tes, ditambahkan 21/06/2012


Karakteristik organisasi dan ekonomi dari perusahaan Rusia modern. Analisis kondisi keuangan organisasi. Manajemen risiko perusahaan dalam sistem peningkatan daya tarik investasi. Penilaian kegiatan ekonomi perusahaan.

tesis, ditambahkan 25/05/2015


Esensi ekonomi dan potensi keuangan perusahaan, metodologi penilaiannya. Hubungan antara daya tarik finansial dan investasi suatu organisasi. Analisis status properti OJSC Neftekamskneftekhim dan arah peningkatan kegiatannya.

tesis, ditambahkan 24/11/2010


Pendekatan metodologis terhadap analisis daya tarik investasi dan faktor-faktor yang menentukannya. Algoritma untuk memantau daya tarik investasi suatu perusahaan. Analisis likuiditas dan solvabilitas menggunakan contoh OJSC Lukoil.

tugas kursus, ditambahkan 14/04/2015


Esensi dan kriteria daya tarik investasi. Peran investasi dalam pembangunan sosial-ekonomi suatu kota. Permasalahan dan prospek pengembangan daya tarik investasi suatu kotamadya pada contoh kota Krasnodar.