На заседании Высшего горного совета Некоммерческого партнерства «Горнопромышленники России» и Комитета по энергетической стратегии и развитию ТЭК Торгово-промышленной палаты, заявлено, что в последние время горные предприятия на территории Российской Федерации, имея большой потенциал и достаточный бюджет для инвестирования в современные технологии, сталкиваются с нехваткой кадров, то есть с отсутствием специалистов обладающих достаточными знаниями для управления и эксплуатации новой техникой [1].
Целью настоящей работы является оценка уровня подготовленности операторов сложных технических систем (на примере ЭКГ) посредством мультипликативного метода.
Приступая к экспертизе уровня подготовленности оператора к выполнению производственных задач необходимо: сформировать группу экспертов (7 и более специалистов), разработать систему критериев по которым будет выполняться анализ. Для оценки уровня подготовки оператора ЭКГ, из работы [2] определены семь определяющих критериев: К1 – время, затраченное на весь экскавации цикл; К2 – копание грунта; К3 – выведение ковша с горной массой из забоя; К4 – перемещение заполненного горной массой ковша к месту разгрузки; К5 – разгрузка горной массой из ковша; К6 – перемещение ковша к забою; К7 – опускание ковша для подготовки к следующей операции.
В соответствии с классификацией, разработанной в работе [3] принято четыре уровня: высокий уровень профессионализма, достаточный уровень, удовлетворительный уровень и неудовлетворительный, которые являются альтернативами.
Мультипликативный метод
Данный метод основан на двух основных положениях:лицо принимающее решение (ЛПР) устанавливает отношения двух элементов соответствующей иерархии.
переход от вербальных сравнений к числам должен происходить на основе некоторых предположений о поведении человека при сравнительных измерениях.Для выбора наилучшей альтернативы выполним следующие этапы мультипликативного метода: первичное измерение с помощью словесной шкалы, перевод результатов в количественный вид с помощью геометрической шкалы; определение баллов в матрице, отражающие сравнительные оценки важности альтернативы Ai по сравнению с альтернативой Аj по критерию K, с помощью преобразования 
. Подсчет коэффициентов важности альтернатив по критерию i. Первоначально определяется геометрическое среднее каждой из строк в матрице субъективной относительной важности элементов иерархической схемы - .gif){kind=small}
, где j=1,2,…,n. Затем эти показатели нормируются: .gif){kind=small}
.gif){kind=small}
. Определение аналогичным способом нормированных весов.gif){kind=small}
.gif){kind=small}
на другом уровне иерархической схемы. Определение ценности каждой из альтернатив с использованием мультипликативной формулы: .gif)
.gif){kind=small}
.
Для определения баллов отражающие сравнительные оценки важности, найдем параметр шкалы .gif){kind=small}
.gif){kind=small}
по формуле .gif){kind=small}
, где k- постоянное значение, которую выразим через .gif){kind=small}
j=1,2,3…,где .gif){kind=small}
- диапазон времени, реальный для оператора экскаватора.
Время цикла является одним из важных критериев для определения альтернативы. Примем .gif){kind=small}
и.gif){kind=small}
.gif){kind=small}
- минимальное и максимальное время цикла оператора экскаватора, которые будут равняться .gif){kind=small}
= 40 сек
C= 40 сек;.gif){kind=small}
= 80 сек. Имеется в виду, что минимальное время – это время цикла работы при высоком уровне подготовки, максимальный при достаточным уровне подготовки. Подставив в .gif){kind=small}
вычислим k=1, то .gif){kind=small}
.
Через параметр шкалы составим шкалу относительной важности (табл.1) с помощью фактора прогрессии .gif){kind=small}
, где начальный уровень важности примерно равен 0, от него добавляем и отнимаем значения .gif){kind=small}
=2
, доводим до 4 градаций с обоих сторон. Получается 5 градаций, с помощью которых мы переводим словесные в количественные значения.
| Уровень важности | Количественные значения |
| Очень большое превосходство | -8 |
| Намного превосходит | -6 |
| Строго превосходит | -4 |
| Превосходит | -2 |
| Примерно равно | 0 |
| Превосходит | 2 |
| Строго превосходит | 4 |
| Намного превосходит | 6 |
| Очень большое превосходство | 8 |
С помощью мультипликативного метода составлены: таблица распределений для критериев (табл.1) и в качестве примера, таблица распределения для критерия К1 (табл.2). В крайний правый столбец выводятся обобщенная оценка (ОЦ).
| Критерии | Эксперт 1 | Эксперт 2 | Эксперт 3 | Эксперт 4 | Эксперт 5 | Эксперт 6 | Эксперт 7 | ОЦ |
| К1 |
0,534497
|
0,529
|
0,405
|
0,496
|
0,505
|
0,519
|
0,423
|
0,487
|
| К2 |
0,358284
|
0,219
|
0,273
|
0,31053
|
0,25
|
0,21275
|
0,34363
|
0,281
|
| К3 |
0,072336
|
0,128
|
0,154
|
0,011
|
0,153
|
0,051
|
0,068
|
0,091
|
| К4 |
0,014604
|
0,072
|
0,082
|
0,06
|
0,0142
|
0,092
|
0,0964
|
0,062
|
| К5 |
0,011957
|
0,046
|
0,051
|
0,09
|
0,0285
|
0,0198
|
0,0146
|
0,037
|
| К6 |
0,005373
|
0,0031
|
0,032
|
0,03
|
0,0473
|
0,1032
|
0,052
|
0,039
|
| К7 |
0,002949
|
0,0029
|
0,003
|
0,00247
|
0,00193
|
0,00225
|
0,00237
|
0,00255
|
| сумма |
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
| Уровни | Эксперт 1 | Эксперт 2 | Эксперт 3 | Эксперт 4 | Эксперт 5 | Эксперт 6 | Эксперт 7 | ОЦ |
| Высокий |
0,933761
|
0,963398
|
0,824546
|
0,848167
|
0,723131
|
0,536797
|
0,950143
|
0,825706
|
| Достаточный |
0,064881
|
0,034368
|
0,155737
|
0,149866
|
0,266025
|
0,411148
|
0,044254
|
0,160897
|
| Недостаточный |
0,001358
|
0,002234
|
0,019717
|
0,001967
|
0,010844
|
0,052054
|
0,005603
|
0,013397
|
| Сумма | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
После расчетов таблиц распределения составляется таблица глобальных приоритетов, по формуле 
, где N- количество критериев, .gif){kind=small}
.gif){kind=small}
- обобщенная оценка каждого уровня профессионализма, .gif){kind=small}
-обобщенная оценка критериев.[4]
Пример:
.gif){kind=small}
| Критерии Уровни |
К1 | К2 | К3 | К4 | К5 | К6 | К7 | Pглоб |
| Обобщенная оценка критериев |
0,487
|
0,281
|
0,091
|
0,062
|
0,0374
|
0,039
|
0,00255
|
|
| Высокий |
0,825
|
0,709
|
0,796
|
0,726
|
0,681
|
0,745
|
0,7399
|
0,77
|
| Достаточный |
0,161
|
0,267
|
0,17
|
0,249
|
0,266
|
0,235
|
0,238
|
0,20
|
| Недостаточный |
0,0134
|
0,0242
|
0,034
|
0,0255
|
0,052
|
0,02
|
0,0226
|
0,02
|
Таким образом, использование представленного метода позволит не только ранжировать операторов в соответствии с их уровнем профессиональной готовности, но и определить траекторию дальнейшего обучения и повышения квалификации.
Библиографический список
- Информационно-аналитический портал: Горное дело [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gornoe-delo.ru/news/detail.php?ID=9670&sphrase_id=4739 (дата обращения: 02.04.14).
- Сафин Г.Г., Абдрахманов А.А., Великанов В.С., Определение показателей надежности системы «оператор – горная машина – среда» методом функциональных сетей // Инженерный вестник Дона, 2012, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N4y2014/2673.
- Великанов В.С. Повышение эффективности эксплуатации карьерных гусеничных экскаваторов с оборудованием «прямая механическая лопата» дис. … канд. техн. наук. – Екатеринбург, 2009. – 118 с.
- Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: учебник. – Изд. второе, перераб. и доп. – М.: Логос, 2002. – 392 с.