Комплексний підхід до оцінювання ефективності технологічного комплексу неперервного типу

Abstract

В статті розглядається питання оцінювання ефективності технологічного комплексу неперервного типу. У новій концепції управління складними організаційно-технологічними об’єктами, до яких відносяться технологічні комплекси неперервного типу в різних галузях промисловості, доцільним є застосування комплексного поєднання різних методів. Проаналізувавши характер і розглянувши особливості технологічних комплексів неперервного типу, автори запропонували комплексний підхід до оцінювання ефективності технологічних комплексів неперервного типу, що базується на комбінованому використанні статистичних методів та когнітивного моделювання.

The article discusses the main question of evaluating the efficiency of a continuous-type technological complex. In the new concept of management of complex organizational and technological objects, which include technological complexes of continuous type in various industries, it is expedient to use a complex combination of different methods. After analyzing the nature and considering the features of continuous systems of technological complexes, the authors proposed a comprehensive approach to the evaluation of the efficiency of continuous-type technological complexes, based on the combined use of statistical methods and cognitive modeling. The use of these methods makes it possible to quantify the relationship between quantities under conditions when a large number of factors operate, some of which are unknown. The purpose of this article is to substantiate and study the complex approach to the evaluation of the efficiency of continuous processing complexes in the food, chemical and other industry, which will provide the opportunity to identify future perspectives and make appropriate management decisions. This approach is recommended for application in the development of automated control systems for technological complexes of continuous type, including at enterprises, corporations of chemical, food, and other industries. Research results can also be applied in decision support systems for sugar industry enterprises.