基于情景分析法的煤矿生产系统决策理论模型研究∗

陈旭忠

(1.中国矿业大学管理学院,江苏省徐州市,221116; 2.大同煤矿集团公司,山西省大同市,037003)

基于情景分析法的煤矿生产系统决策理论模型研究∗

陈旭忠1,2

(1.中国矿业大学管理学院,江苏省徐州市,221116; 2.大同煤矿集团公司,山西省大同市,037003)

选择某集团下属大型矿井为对象,阐述了煤矿生产系统的定义并采用情景分析法划分了两种决策情境。分析指出,当前煤矿生产系统决策存在决策主体分散、决策模式落后等问题,且市场供需环境直接影响生产决策目标;煤矿的理性生产决策为供大于求情境下追求成本最小化、供小于求情境下追求利润最大化;基于模糊集理论,采用动态线性规划、状态转移方程分别构建出成本最小化和利润最大化的决策理论模型,为提高煤炭企业的生产决策科学性和有效性提供解决思路。

生产系统 决策模型 情景分析 成本最小化 利润最大化

当前,煤炭行业在经历“黄金十年”的持续高速发展后开始表现出需求增速放缓、超前产能和库存消化、环境约束强化和行业结构调整“四期并存”的新形势,加之国民经济的缓速发展决定了短期内煤炭市场供大于求的态势很难改变,如何调整煤炭企业传统的以量补价生产决策模式来适应煤炭行业面临的新常态显得尤为重要。基于此,文章首先对煤矿生产系统进行界定,指出当前煤矿生产决策存在的问题;其次运用情景分析方法,定性刻画出不同市场情境下的决策的问题及目标;最终构建出各情境下的决策理论模型,旨在为煤炭企业提高生产决策的科学性和有效性提供理论依据。

1 煤矿生产系统

通常,在社会活动以及各种学术领域中,生产系统(Production System)经常被使用,根据不同的研究需要,国内外专家的概念界定也存在差异:按照煤炭生产的一般流程,将煤矿生产系统划分为地面生产系统和井下生产系统两部分;按照生产系统具备的一般功能,将煤矿生产系统划分为管理系统和作业系统,且应具备质量功能、成本管控功能、交货期功能、创新功能及柔性功能等;按照信息流特点,生产系统是由生产数据信息系统、生产数据处理系统和生产网络系统组成。

通过以上分析,煤矿生产系统是指煤矿在开采区投入劳动、土地、资本等生产要素,通过掘进、采煤、洗选加工、运输、销售等一系列生产经营活动和过程的总称。同时根据波特的价值链理论,将其划分为原煤开采、洗选加工和运销3个环节。

当前煤矿生产系统存在的主要问题为:

(1)各环节决策是相互独立的,且决策主体分散。以大型煤炭企业的下属煤矿为例,原煤开采、洗选加工和运销阶段的生产决策的主体各不相同,这导致煤企无法及时根据市场状况来调整生产计划,进而使得生产决策的有效性降低。

(2)生产决策的模式相对粗放。当前大部分煤企决策层主要依靠自身生产经验和历史数据来制定下一阶段的生产计划,决策过程缺乏科学的决策方法和决策手段,这加大了生产决策的风险性,不利于煤矿生产长期稳定的发展。

(3)大部分煤矿生产系统决策都缺乏有力的决策支持平台,煤矿的信息化水平成为制约生产决策的重要因素。

2 情景分析法

文章采用情景分析方法来解决上述存在的问题。情景分析法是由美国兰德公司的赫尔曼·卡恩(Herman Kahn)最早提出和使用的,他认为事物未来的发展结果和形成各种结果的关键影响因素及路径是多样的,对未来可能出现的结果及路径的描述,就构成了一个情景。20世纪70年代后,情景分析法被国外学者广泛应用于社会公共政策、企业战略规划等领域,尤其是20世纪80年代初,壳牌石油公司成功运用情景分析法,准确预测出石油产能过剩的结论,进而及时出售所有的石油储备,并在随后石油市场萧条期公司排名从世界第六上升到世界第二。

我国学者对情景分析法的研究起步较晚,主要集中在情景设计的方法和步骤方面。情景分析法的主要作用在于可向决策者提供多种未来的可能,使决策者发现未来变化的某些趋势或规律,从而提前拟定应对方案,确保企业战略规划目标的实现。

3 决策情景设计

3.1 决策情景分析

在采用情景分析构建煤矿生产系统决策理论模型前,需要首先确定决策对象,明确煤矿生产系统的决策问题和决策前提,进而得出情景划分标准和情景假设,最终描述出情景分析方案及对应的决策目标,具体情景分析框架见图1所示。

图1 煤矿生产系统决策情景分析框架

(1)决策对象和决策前提。目前国内的煤矿企业,由于经营性质、生产规模、业务种类的不同,可以划分为多个类型。不同类型的煤炭企业,拥有不同的煤矿生产系统。基于作者自身工作经历,设决策对象为某煤矿集团公司下的单个大型井工煤矿。

根据微观厂商均衡理论,假定生产决策的前提为单个煤矿会根据市场供需状况做出“理性人”决策,其所追求的唯一目标是自身经济利益的最大化。

(2)决策问题。决策对象是单一的井工煤矿,其利润主要是主营业务利润,即主营业务收益减去主营业务支出,不考虑其他利润构成。同时作为煤炭企业,总成本主要由原煤开采成本、洗选加工成本、运输销售成本及相关的管理费用和其他支出共同决定。

通过上述决策对象及决策前提可知,煤炭企业所有生产经营活动的最终目标是追求企业的利益最大化,可通过利润最大化和成本最小化两个途径实现,其中成本最小化重点考察生产过程,利润最大化重点考察外部市场。因此,决策问题分为:何种条件下实现利润最大化,且对应的产量水平如何;何种条件下追求成本最小化,实现成本最低时煤矿的利润如何。

(3)情景划分标准。自2012年以来,煤炭需求大幅下滑使得煤炭企业以往的铺摊子、扩规模来以量补价的生产决策模式难以为继,煤炭企业的决策重点也从依靠数量、速度来追求利润最大化转向了依靠质量、集约型发展来实现成本最小化,这表明煤炭市场总体供需状况直接影响着单个微观决策主体的决策目标。

鉴于此,令γ表示供需比,即市场的总供给量和总需求量的比值:

式中:CS——总供给量;

CD——总需求量。

γ＞1说明市场上供大于求,可能会出现煤炭库存高位运行、煤矿非满负荷生产,会考虑减产、降价等方式来应对;γ≤1说明供小于求,市场行情较好,煤企会考虑提高产量或扩大产能等方式来获得更多利润。因此,决策情景分为两种:供大于求市场环境下的决策,记为A情景;供小于求市场环境下的决策,记为B情景。

3.2 情景假设分析

根据煤矿生产系统的概念和决策的动态性特征,为保证分析的科学性和逻辑性,提出情景模拟的假设条件:

(1)研究的单个煤矿生产系统是封闭的,其生产决策不受其他煤矿生产决策的影响,该矿井属于平稳发展状态;

(2)假设煤炭市场属于完全竞争市场,单个煤矿的产量改变不会影响市场总体供需,且决策者能掌握与决策有关的市场信息;

(3)假设煤矿生产的供需与煤炭市场供需同向变化,即煤炭市场商品煤供不应求时,该煤矿生产的商品煤也处于供不应求状态,反之亦然;

(4)假设生产过程中所需主要原材料的市场价格稳定。主要原材料是指煤炭开采及洗选加工阶段所需的材料、配件等辅助性物品,在实际生产过程中,该价格一般不会剧烈波动且供应量稳定。

3.3 情景方案设置

在情景划分和情景假设分析的基础上,下面分别设置出A、B两种情景方案,深入分析各情景下煤矿生产追求的决策目标及约束条件等,进而构建出决策理论模型,帮助煤炭企业制定科学合理的生产决策。

(1)A情景(γ＞1)。当前煤炭行业面临的市场环境属于此情景。统计数字显示,2014年底环渤海动力煤价格指数(BSPI)5500K价格报收525元/t,与2011年的853元/t的最高值相差巨大。根据情景假设可知,市场供大于求时,煤炭企业面临价格低和高库存的境遇,在此情景下煤矿的理性决策是:在保证供应的前提下,通过合理安排生产,严格控制企业的产量和生产成本,降低库存量和库存成本,进而保证企业的预期利润。因此, A情景方案描述为:在保证供应的前提下,通过决策每期的生产量,实现成本最小化。

(2)B情景(γ≤1)。此情景下,煤矿企业产品供不应求,不会出现产品积压,不存在库存成本,并且每增加单位产品量,企业都会获得超额利润。煤矿生产的理性最优决策是通过提高产量来保证煤矿预期利润。因此B情景方案描述为:在产能、运力等约束下通过最大化销量来实现企业利润最大化。

4 生产系统决策理论模型

4.1 A情景——成本最小化

基于上述划分的A情景(煤炭市场供大于求),运用动态规划方法构建成本最小化的理论模型。该情境下煤矿成本决策理论模型的假设:一个完整的生产周期的期初和期末无库存;企业在每个生产时段都要保证供应,不存在缺货现象;每个阶段的产量是有上限的,受产能等因素的约束;每时段末的库存量不大于以后时段的需求之和。具体煤矿生产系统的成本最小化决策理论模型如下:

式中:C——计划期的总成本;

t＝1,2,…,T——一个完整的计划期划分为的t个时段;

xt——t时段的产量;

ct(xt)——变动成本函数,当xt＝0时,ct(0)＝0;

vt——t时段末的库存量;

dt——t时段的需求量;

C0——固定成本;

Xt——每阶段的煤矿生产能力;

ht(vt)——库存成本函数,设单位库存成本为h0,则ht(vt)＝h0×vt。

模型中vt＝vt－1＋xt－dt,t＝1,2,…,T为状态转移方程,若用最优值函数ft(vt)表示从第1时段初始库存量为0到第t时段末库存量为vt时的最小总费用,则上述模型的状态转移方程和边界如下:

由vt＝vt－1＋xt－dt即vt－1＝vt＋dt－xt,且第t－1时段末的库存量vt－1为非负可知,vt－1＝vt＋dt－xt≥0即xt≤vt＋dt;同时,由本模型的假设可知,0≤xt≤Xt,令σt＝则有第t时段的产量0≤xt≤σt。

利用上述边界条件和状态转移方程,对于每个时段t,计算出ft(vt)中的vt在0≤vt≤ω且ωt范围内的值,最后得的fT(vT)即为所求的最小成本。

4.2 B情景——利润最大化

B情景(供小于求)下煤矿生产系统的决策目标函数为利润最大化,决策理论模型的假设:在计划期内,煤矿保持较稳定的生产状态;不考虑消耗的原料价格变动,且原料在各时段初到货,不会发生短缺;原煤入洗后洗出的煤炭统称为精煤,模型中不考虑配煤的情况,未入洗原煤按照洗出率为1计算;煤炭产品的交货期发生在各时段末,当期产品能满足期初客户需求,且期末不产生煤炭库存。煤矿生产系统的利润最大化决策理论模型如下:

式中:N——煤炭产品种类数;

Pi——第i种商品煤的销售价格,且其在计划期内保持不变;

λit——第t时段第i种煤炭产品的洗出率;

λ∗t——第t时段内原煤的入洗率;

θit——第t时段初客户需求量;

Yt——第t时段初煤矿洗选能力;

Zt——第t时段初运输能力。

模型中因煤炭产品需求预测的不确定性,期初客户需求量设为模糊变量,同时因原煤开采阶段单位变动成本的不稳定性,将其划分为随时间变动的单位可变成本和固定的单位可变成本,并将前者设为模糊变量。对上述模型进行优化后得到利润最大化决策理论模型为:

需说明的是,模糊变量ωit和φt对应的变动范围[a,m,b]和可利用变量的历史数据和专家头脑风暴等方法来确定的。

5 结语

为改变传统的经验主义决策模式、提高煤矿生产决策的科学性和合理性,首次将原煤开采、洗选加工和运销三个阶段的决策放在同一生产系统中进行,采用情景分析法按照煤炭市场供需比划分为两个决策方案:一是供大于求情境下追求成本最小化,一是供小于求情境下追求利润最大化。

根据煤矿生产实际发生的产量、入洗量、销量及各项成本间的关系,构建出成本最小化和利润最大化的决策理论模型,具有较好的可操作性和理论价值,各煤企可根据下属煤矿的实际数据进行计算,进而指导其制定产量 和成本决策。在上述理论模型运用到实际生产中,煤企还应注重信息化基础设施建设,提高煤矿生产决策的数据共享能力,以使决策者对生产系统做到全面、及时和准确的监控,最终实现煤矿生产决策的科学性和有效性。

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Study on decision theoretical model of the coal mine production system based on scenario analysis

Chen Xuzhong1,2
(1.School of Management,China University of Mining and Technology,Xuzhou,Jiangsu 221116,China; 2.Datong Coal Mine Group,Datong,Shanxi 037003,China)

In order to adapt to the new normal of coal industry,the article selects a group subordinate large mine as the object,defines the coal mine production system and uses the scenario analysis method to divide into two decision-making situations.The analysis points out that the current coal mine production system decision-making problem such as decision-making dispersive,backward decision model.The market supply and demand directly affect the production decision goal so the rational coal production decisions-making are the pursuit of cost minimization in oversupply situation and the pursuit of profit maximization in short supply situation.Then this paper respectively constructs decision theory model of minimizing cost and maximizing profit; based on the fuzzy sets theory,dynamic linear programming and the state transition equation,aiming at improving the scientific and effectiveness of coal production decision.

production system,decision model,scenario analysis method,cost minimization,profit maximization

TD－9

A

陈旭忠(1971－),男,山西大同人,教授级高工,博士研究生,现任同煤集团董事、副总经理。

(责任编辑 张大鹏)

国家自然科学基金项目——煤炭市场仿真平台及其在煤炭绿色发展政策设计与经营决策中的应用研究(71473250)