决策理论与方法论文

重庆北奔制造车间能耗建模与节能对策方案研究***摘要：随着资源环境问题越来越突出，企业节能受到了国内外专家学者的广泛关注。能源是国民经济和社会发展的重要物质基础。能源的开发和利用是衡量一个国家经济发展和科学技术水平的重要标志。由于能源问题突出，节能已经成为世界范围内解决当代能源问题的一个公认的重要途径。在此背景下，制造企业节能降耗减排的研究很有意义。本文基于决策理论调查，预测，决策三个步骤，首先调查重庆北奔制造企业的天然气能耗数据，然后根据收集到的数据建立线性回归预测模型并对模型进行显著性检验，同时运用模型进行预测并作置信度为95%的区间估计，最后给出制造企业节能对策结论和可供领导进行决策参考的决策方案。关键词：制造企业回归分析节能策略0.引言随着资源环境问题越来越突出，企业节能受到了国内外专家学者的广泛关注。能源是国民经济和社会发展的重要物质基础。能源的开发和利用是衡量一个国家经济发展和科学技术水平的重要标志。由于能源问题突出，节能已经成为世界范围内解决当代能源问题的一个公认的重要途径。有科学家把“节能”称为开发“第五大能源”，与煤、石油（天然气）、水能、核能等四大能源相并列，由此可见节能的重要意义。能源问题已经成为我国经济发展中的战略问题。为了缓解能源约束与长期增长之间的矛盾，节能成为当前的必然选择。机械制造企业是我国国民经济重要的支柱产业，也是实施节能降耗的重要载体。要实现机械制造企业节能，从系统角度深入研究企业的能源消耗模型，详细了解企业目前的能源消耗状况，预测未来的能源需求状况具有重要意义。目前，中国面临着经济快速发展的机遇期，同时也是能源需求和消耗的高峰期。如果能够及时正确的落实节能措施和提高能源效率，把节能潜力充分的开发出来，将产生巨大的经济效益、环境效益和社会效益。据中国工程院的研究，2000～2020年全国累计节能量预计达1040Mtce，价值9830亿元（按1997年终端用户能源价格计算），年均节能量52Mtce。如果向终端用户增加145吨标准煤的能源供应，能源系统需投资5703元，按此计算，节能52Mtce可节省能源供应系统投资2965亿元；节能可通过减少能源需求有效地减少能源生产利用对环境的影响，减少温室气体的排放量。到2020年，按节能潜力1040Mtce计算，可减排SO218.8Mt，接近2002年的排放量19.27Mt，相当于减排CO2656Mt-C；发展节能产业、特别是节能服务业，可有效创造新的就业机会。节能产业发展对相关产业的推动，也会带来新的就业机会，这将对缓解我国人口增长带来的就业压力产生积极的作用。此外，节能对企业自身具有重要意义。能源消耗水平是一个企业经济结构、增长方式、科技水平、管理能力、职工素质的综合反映。节能是解决企业能源供需矛盾、降低成本、提高效益，增强竞争力的有效途径。节能可以促进工业企业的技术进步，还可以促进整个企业管理水平的提高，同时也是企业应对新贸易保护主义，获得国际市场准入资格的迫切需要。目前，我国机械制造企业节能工作还处于初始阶段，具有极大的节能潜力，蕴藏着可观的经济效益、环境效益和社会效益，研究其能源消耗问题具有重要的意义。1.调查与数据收集在调查部分，我们主要采用了两种方法：和企业相关负责人举行座谈会法和实际观察测量法，下表1.1中的数据主要由企业相关负责人提供。表1.2中的数据是我们实际测量得到的。下表1.1是调查所得重庆北奔制造企业2010年1到12月份的天然气月消耗量，（数据主要由企业相关部门提供）。表1.2是制造车间机床台时与天然气消耗量表。该企业天然气消耗量受生产设备运行台时数、产品产量及工人工作小时数的影响。为了做到合理调配各车间之间的能源需求，使企业生产有备无患，该企业领导希望找到天然气月消耗量与生产设备月运行小时数、产品月产量及工人月工作小时数之间的关系，同时找到哪种因素对天然气的消耗量影响最大，针对对天然气消耗量影响最大的因素，建立模型进行预测并找出节能对策。表1.1北奔制造企业2010年天然气月消耗量月份设备月运行小时数（10h）产品月产量（10t）工人月工作小时数（1000h）天然气月消耗量（10000m3）实测值实测值实测值实测值151333.558.51.93253033.541.52.39337023.5681.45455035.5352.41532017.5731.6635515.5641.52754037382.49840016631.47952536.5532.15104202161.51.56115002651.52.111246030631.60表1.2制造车间机床台时与天然气消耗量表设备编号12345678910设备台时(h)20303340151326383543天然气消耗（100m3）79811548109102.预测模型的建立与显著性检验本文选择回归分析的方法来进行建模，并对所建模型进行显著性检验与做置信度为95%的区间估计。2.1制造企业能源消耗理论参数描述首先给出制造企业能源消耗线性回归预测的整体理论参数描述。设各种设备月运行小时数（fTTT,,,21）、各种产品月产量（gMMM,,,21）、工人月工作小时数（L）为自变量，各种能源月消耗量（nEEE,,,21）为应变量，则可建立机械制造企业能源消耗预测的多元线性回归模型如下：LbMbMbMbTbTbTbbELbMbMbMbTbTbTbbELbMbMbMbTbTbTbbEgfnggfnfnfnfnfnnnngfggfffffgfggfffff)1()(2)2(1)1(22110')1(2)(22)2(21)1(2222212120'2)1(1)(12)2(11)1(1121211110'1其中，)1(210)1(2222120)1(1121110,,,,,,,,,,,,,,,gfnnnngfgfbbbbbbbbbbbb是回归系数。''2'1,,,nEEE是回归值即各种能源消耗预测值；2.1线性回归方程的确定以某一个回归方程为例，为使表述方便，设LMMMTTTgf,,,,,,,,2121为自变量12121,,,,,,,,gfgffffxxxxxxx，设1gfm将上述多元线性回归方程改写为：mmxbxbxbby22110'各回归系数计算方法如下：mmxbxbxbyb22110mymmmmmymmymmLbLbLbLLbLbLbLLbLbLbL22112222212111212111设有r组样本rkkyry11，rkikixrx11（mi,,2,1）rkrkrkjkijkikjjkiikjiijxxxxxxxxLL111))((（mji,,2,1,）rkrkrkkikikkiikiyyxyxyyxxL111))((（mi,,2,1）求解上面方程组即可求得mbbb,,,21，进而可求得0b。根据上述模型中回归系数计算方法，结合上表1.1中调查所得数据，可求得企业天然气月消耗量（E）与生产设备月运行小时数（T）、产品月产量（M）及工人月工作小时数（L）之间的模型的表达式'3.12510.02820.02350.15EMLT，由该表达式我们可以看出，车间天然气消耗最主要与设备运行台时有关，故我们实际调查收集了10台设备运行台时与天然气消耗的有关数据（见上表1.2），并建立它们之间的线性回归模型，并对建立的模型进行显著性检验与区间估计。2.2预测模型的建立首先根据表1.2中的数据建立天然气消耗与设备台数之间的散点图如下：图2.1天然气消耗与设备台时之间的散点图由表1.2的样本资料计算所需数据，如下表2.1所示设备编号台时天然气消耗2ix2iyiixy1207400491402309900812703338108964264440111600121440515522525756134169165272686766420883810144410038093591225813151043101849100430设备台时2938195777012574由表2.1得293/1029.3x81/108.1y1011025741029.38.1200.7xyiiilxyxy1022211095771029.3992.1xxiilxx10222110701108.144.9yyiilyy1ˆ/200.7/992.10.2023,xyxxll01ˆˆ8.10.202329.32.1726yx222221ˆ44.90.2023992.14.2980ETRyyxxSSSll24.2980ˆ0.53730.733028ESn,所以，天然气消耗Y对设备台时X的；样本回归直线方程是：201ˆˆˆ2.17260.2023xxylx2.3模型显著性检验（取显著性水平0.05）模型显著性检验如下：（取显著性水平0.05）用F检验法;因为21ˆ1,20.53735.320.0029992.1xxFncl，拒绝域为21ˆ0.0029,而221ˆ0.20230.04090.0029,故拒绝0H，即认为设备台时对天然气消耗有显著影响。用t检验法：算出临界值12ˆ0.73292.30620.0537992.1xxctnl，拒绝域为1ˆ0.0537，显然应拒绝0H，也可认为设备台时与天然气消耗有显著的线性影响。用r检验法：由于200.70.9509244.9992.1xyyyxxlrrnll=0.0580.632r，所以认为设备台时与天然气消耗有之间线性关系显著。2.4结果预测与区间估计下面用所建立的模型进行结果预测与区间估计。2.4.1置信度为95%的区间估计置信度为95%的预测区间为：010010ˆˆ,,yxyx101012ˆ2,xsxtn2104229.310.5124210992.1sx0.97512282.306tnt，得010010ˆˆ,9.8031,11.5325,yxyx即有95%的把握估计当设备运行台时为42小时的时候，天然气消耗量在9.8031（百m3）到11.5235（百m3）之间，也即天然气消耗量在980.31m3到1153.25m3之间。2.4.2结果预测当一台设备运行台时042x小时的时候，天然气消耗预测为001ˆˆˆ422.17260.20234210.6692y（百m3）=1066.92m3，这一数值在上述置信度为95%的估计区间内，这说明我们根据预测模型预测的结果的可信度至少为95%。3.决策与决策方案在决策部分，我们从定性和定量两个方面来考虑。定量方面，我们采用运筹学的线性规划方法来做决策，找到企业利润最大，能耗最低的生产方案，定性方面，我们根据模型中影响能耗的关键因素，提出一些对策方案供公司领导参考。根据上述预测结果，结合于车间领导的座谈讨论，车间领导认为公司天然气能源储备量能够满足要求，他们期望在此前提下，车间利润最大，下面首先给出具体的需要定量决策问题的具体描述，然后用线性规划的方法找到最优决策方案。然后给出定性的一些建议。3.1定量决策（线性规划方法）北奔企业生产车间准备生产A、B两种产品，均需要在机床1和机床2上加工，机床1的有效生产能力为24小时，机床2的有数生产能力为26小时，产品A的销售为12个单位，A、B的单位产品盈利分别为6元和4元。A、B两产品单位产品加工需要的台时见下表所示，车间领导想知道如何编制A