Интеграция теории нечетких множеств в стратегическое планирование инвестиционной деятельности газоперерабатывающего предприятия: модель, расчеты, экономический анализ

Введение

В условиях глобальной конкуренции и нестабильности сырьевых рынков эффективность управления операционными затратами становится ключевым фактором устойчивого развития газоперерабатывающих предприятий. Современные вызовы — высокие требования к экологичности, энергосбережению, автоматизации, а также необходимость быстрой адаптации к изменяющейся конъюнктуре — требуют интеграции инновационных подходов к планированию и управлению инвестициями. Особое значение приобретает стратегическое планирование, позволяющее не только оптимизировать текущие расходы, но и формировать долгосрочные конкурентные преимущества [20, с 2339].

В условиях высокой неопределенности традиционные методы анализа инвестиций и управления затратами часто оказываются недостаточно гибкими. Теория нечетких множеств (ТНМ), ориентированная на работу с неполной и неточной информацией, предоставляет эффективный инструментарий для моделирования и принятия решений в подобных условиях [1, с. 41].

Цель исследования — разработать и обосновать методику сокращения операционных затрат на газоперерабатывающем предприятии посредством стратегического планирования инвестиционной деятельности с использованием инструментов теории нечетких множеств через интеграцию ТНМ в процесс принятия инвестиционных решений посредством формализации неопределенностей (колебания спроса, волатильность цен на сырье, геополитические риски) через нечеткие числа и лингвистические переменные, а также построение адаптивных сценариев развития с использованием нечетких когнитивных карт и правил вывода.

Теоретические основы стратегического планирования и операционных затрат в газопереработке.

Стратегическое планирование в газоперерабатывающей отрасли представляет собой многоуровневый процесс, направленный на согласование долгосрочных целей предприятия с динамикой внешней среды. Его методологическая база формируется под влиянием специфики отрасли, включая высокую капиталоемкость, зависимость от сырьевых рынков и необходимость соблюдения экологических стандартов [2, с. 78]. Ключевым аспектом является оптимизация инвестиционных решений, учитывающая сценарные прогнозы спроса, волатильность цен на сырье и регуляторные ограничения

Операционные затраты газоперерабатывающих предприятий структурируются вокруг двух основных категорий: прямые и косвенные расходы. К первым относятся энергопотребление (30–40% общих издержек), обслуживание оборудования и заработная плата, ко вторым — логистические и административные издержки [5, с. 40]. Рост операционных издержек в последние годы обусловлен рядом факторов. Ужесточение экологических стандартов, например, требования к утилизации сероводорода, увеличивает затраты на модернизацию производственных линий. Устаревшая инфраструктура приводит к ежегодным потерям сырья из-за неоптимальной транспортировки, а рост тарифов на электроэнергию и газоперекачку создает дополнительное давление на себестоимость продукции.

Перспективным направлением исследований остается интеграция цифровых инструментов. Разработка «цифровых двойников» для моделирования затрат в реальном времени позволяет прогнозировать издержки при изменении рыночных условий [19, с.141]. Внедрение нечетких когнитивных карт повышает точность прогнозирования спроса на газ, что критически важно для формирования инвестиционных программ [11, с. 289].

Для развития рынка углеводородных фракций необходимо создание функциональных подсистем управления, фокусирующихся на обеспечении условий и обстоятельств для реализации стратегии развития газоперерабатывающей отрасли (постоянный мониторинг и корректировка выполнения стратегических планов, механизм адаптивного управления в реальном времени на основе актуальных данных и изменяющейся ситуации) [3, с. 73].

Для определения системных эффектов можно использовать наряду с экономической добавленной стоимостью (EVA) и следующие показатели, раскроем их смысл в виде фреймов.

Представим фрейм по повышению эффективности инвестиционных затрат.

Таблица 1 – Целеполагание и требование приоритета во фрейме по повышению эффективности инвестиционных затрат

Таблица 2 – Учет с контролем угроз по 3 классам проблемных ситуаций для фрейма по повышению эффективности инвестиционных затрат

Таблица 3 – Переменные и состояния во фрейме по повышению эффективности инвестиционных затрат

Таблица 4 – Прогноз во фрейме по повышению эффективности инвестиционных затрат

5. Анализ

5.1. Управляемые подмножества:

ЕСЛИ внедряется АСУ энергопотреблением (СОЗ-2.2), ТО доля энергозатрат (V1) снижается (да)

ЕСЛИ оптимизирован график ТО (СОЗ-2.3), ТО число аварийных остановок (V2) уменьшается (да)

ЕСЛИ проведено обучение персонала (СОЗ-2.4), ТО экономия на закупках (V3) увеличивается (да)

5.2. Неуправляемые подмножества:

ЕСЛИ тарифы на энергоресурсы растут (P1), ТО целевой показатель по ОЗ может быть не достигнут (да)

ЕСЛИ инфляция (P3) ускоряется, ТО экономия на закупках снижается (да)

ЕСЛИ курс валют растет (P4), ТО расходы на импортные материалы увеличиваются (да)

Таблица 5 - Управляющие воздействия во фрейме по повышению эффективности инвестиционных затрат

Анализ текущего производственного состояния и прогнозирование его трансформаций после имплементации инновационных технологий, материалов или управленческих решений закладывают фундамент для определения прямого экономического эффекта научно-исследовательских работ [14, с. 83]. Наблюдается корреляция между внедрением результатов исследований и снижением производственной себестоимости, обусловленным рационализацией ресурсопотребления, минимизацией потерь и повышением энергоэффективности, что в совокупности формирует прямой экономический эффект от научно-исследовательской деятельности [4, с. 149].

Эмпирическая апробация

На первом этапе определим целеполагание и приоритезацию модели для фрейма по сокращению операционных затрат газоперерабатывающего предприятия.

В качестве стратегических императивов экономического развития организации определены: минимизация операционных издержек, максимизация инвестиционной эффективности, формирование адаптивной системы экономической безопасности в условиях волатильности внешней и внутренней среды, а также поддержание доли затрат на человеческий капитал в пределах 22% от совокупных расходов [12, с. 54].

Приоритизация оптимизационных мероприятий предполагает концентрацию управленческих усилий на четырех ключевых векторах: рационализации энергопотребления, снижении аварийности производственных процессов, совершенствовании системы закупочной логистики и оптимизации кадровых расходов [7, с. 62].

Далее — классификация угроз по проблемным ситуациям (ПС₁–ПС₃) (Табл. 21). Угрозы структурируются по трем категориям: управляемые сбои (ПС₁), конфликты интересов (ПС₂) и коммуникационные проблемы (ПС₃). Для каждого класса разрабатываются механизмы реагирования. Например, для ПС₁ (аварии, перерасход энергии) планируется внедрение систем автоматизации, для ПС₂ (противоречия между отделами) — согласование KPI, для ПС₃ (задержки решений) — улучшение информационного обмена. Результат этапа — систематизация угроз и создание алгоритмов их минимизации.

Таблица 6 – Классификация угроз по проблемным ситуациям во фрейме

Следующим этапом следует выделить формализацию переменных. Ключевые параметры модели описываются в виде треугольных нечетких чисел.

Таблица 7 – Управляемые переменные во фрейме по повышению эффективности инвестиционных затрат

Таблица 8 – Неуправляемые факторы во фрейме по повышению эффективности инвестиционных затрат

На этапе прогнозирования эффектов от управляющих воздействий рассчитывается влияние мероприятий на ключевые показатели [16, с 413]. Например, внедрение АСУ энергопотреблением снижает энергозатраты на 13%, оптимизация ТО сокращает аварии на 25%, автоматизация HR-процессов уменьшает расходы на персонал на 10%. Результат — прогнозные значения переменных в формате нечетких чисел, демонстрирующие потенциальную эффективность решений до учета внешних факторов.

Исходные значения (до мероприятий) V1 = (22, 25, 28)%, V2 = (7, 10, 14), V3 = (8, 12, 16) млн руб., V4 = (18, 20, 22) %.

Эффекты управляющих воздействий: АСУ энергопотреблением V1 ↓ на 13% (среднее между 10 и 15%); Оптимизация графика ТО V2 ↓ на 25%; Обучение персонала V3 ↑ на 17.5%; Автоматизация учета персонала и оптимизация численности V4 ↓ на 10% (например, за счет цифровизации HR-процессов).

После внедрения мероприятий:

a) Доля энергозатрат

b) Число аварийных остановок

c) Экономия на закупках

d) Доля расходов на персонал .

Далее при корректировке с учетом внешних факторов рассчитывается влияние макроэкономических и технологических рисков. Рост тарифов увеличивает энергозатраты, инфляция снижает реальную экономию на закупках, износ оборудования повышает аварийность.

Корректировка с учетом неуправляемых факторов

a) Рост тарифов на энергоресурсы:

b) Инфляция и экономия на закупках:

c) Рост курса валют (30% закупок). Доп. затраты:

· Нижняя: 0.3×9.4×0.04 = 0.113 0.3×9.4×0.04=0.113 млн руб.

· Мода: 0.3×14.1×0.07=0.2970.3×14.1×0.07=0.297 млн руб.

· Верхняя: 0.3×18.8×0.10=0.5640.3×18.8×0.10=0.564 млн руб.

Итоговая экономия:

· Нижняя: 8.87−0.113=8.76 млн руб.

· Мода: 13.06−0.297=12.76 млн руб.

· Верхняя: 16.79−0.564=16.23 млн руб.

d) Устаревание оборудования. Допустим, устаревание оборудования ежегодно увеличивает энергозатраты и аварийность:

· Энергозатраты: (20.10 ,23.26, 26.80)×(1+0.02, 1+0.04, 1+0.07)=(20.50, 24.19, 28.68)%

· Аварийность: (5.25, 7.5, 10.5)×(1+0.02, 1+0.04, 1+0.07)=(5.36, 7.8, 11.24)

Таблица 9 – Итоговые значения поле корректировки с учетом неуправляемых факторов

Оценивается разрыв между плановыми и скорректированными данными. Энергозатраты снижаются, но меньше ожидаемого из-за роста тарифов; аварийность уменьшается, но износ оборудования создает долгосрочные риски; экономия на закупках остается положительной, но теряет часть эффекта из-за инфляции. Результат — понимание устойчивости стратегии и выявление «слабых мест», требующих дополнительного внимания.

Следующим этапом является формирование экономического эффекта внедрения НИР на газоперерабатывающем предприятии. На данном этапе лингвистические переменные сопоставляются с числовыми значениями для расчетов показателей экономической эффективности NPV, IRR, PI [6, с. 113].

Предположения для расчетов: горизонт планирования 5 лет. Инвестиции в модернизацию I = (90, 100, 110) млн руб. (треугольное нечеткое число). Годовой денежный поток (экономия + рост выручки) CF = (25, 30, 35) млн руб. Ставка дисконтирования: r = (8%, 10%, 12%).

Таблица 10 – Расчет по границам нечетких переменных

Дисконтированные коэффициенты:

Чистая текущая стоимость NPV:

Нижняя 25 × 3.605 − 110 = − 19.87 млн руб.

Мода 30 × 3.79 – 100 =13.7 млн руб.

Верхняя 35 × 3.993 – 90 = 49.76 млн руб.

Итого: NPV = (-19.87, 13.7, 49.76)

Итого: NPV = (-19.87, 13.7, 49.76)

1) Расчет PI (Profitability Index, индекс рентабельности инвестиций)

Формула:

· Нижняя: 90.13/110 = 0.82

· Мода: 113.7/100 = 1.14

· Верхняя: 139.76/90 = 1.55

PI = (0.82, 1.14, 1.55) PI > 1 — проект эффективен, PI < 1 — проект неэффективен.

2) Расчет IRR (Internal Rate of Return, внутренняя норма доходности)

Формула:

· I=100 млн руб.

· CF=30 млн руб.

· NPV при r = 10%: 13.7 млн руб.

NPV при r = 15%: : 30×3.353–100 = 0.59 млн руб.

Итого: IRR (12%, 15%, 18%)

Срок окупаемости (Payback Period, PP)

Формула:

· Нижняя: 110/25=4.4 года

· Мода: 100/30=3.33 года

· Верхняя: 90/35=2.57 года

Далее проводится расчет экономического эффекта внедрения НИР на газоперерабатывающем предприятии с учетом новых переменных.

Доля расходов на персонал после оптимизации (снижение на 10%): (18, 20, 22) × 0.9 = (16.2, 18.0, 19.8) %. Экономия на персонале может увеличить CF на 1–2 млн руб. в год (добавим к CF).

Устаревание оборудования и рост энергозатрат и аварийности:

V1итог=(19.14, 21.75, 24.36) × (1+0.02, 1+0.04, 1+0.07) = (19.52, 22.62, 26.27) %.

V2итог = (5.25,7.5,10.5)×(1+0.02,1+0.04,1+0.07)=(5.36,7.8,11.24).

Увеличение затрат из-за устаревания уменьшает CF на 1–2 млн руб. в год.

Пересчет NPV с учетом этих факторов:

Мода CF с учетом персонала и устаревания 30+1−1=30 млн руб. (без изменений, если эффекты компенсируют друг друга).

Если негативное влияние доминирует, CF снизится до 29 млн руб., если позитивное — вырастет до 31 млн руб.

Пересчет NPV для CF=29 и CF=31:

млн руб.

млн руб.

Следующим этапом приводится сводная таблица результатов (Табл. 11). Комплексный анализ расчетных индикаторов экономической результативности предоставляет возможность количественной оценки совокупного хозяйственного результата от имплементации научно-исследовательских разработок относительно исходных капиталовложений и альтернативных траекторий стратегического развития [17, с 320]. Полученные аналитические данные послужат информационной базой для последующей экспертизы и формирования административных императивов касательно оптимизации производственно-логистических цепей [8, с. 189].

Таблица 11 – Сводная таблица результатов

В соответствии с принципами теории нечетких множеств, структура нечеткого логического вывода состоит из нескольких ключевых элементов, каждый из которых играет важную роль в процессе анализа и интерпретации данных. Во-первых, имеется входной вектор параметров, который содержит разнообразные сведения о текущем состоянии объекта и воздействиях на него со стороны внешней среды [18, с. 50]. Затем происходит формирование результирующей функции принадлежности для выходного параметра модели с помощью блока вывода. Наконец, блок дефаззификации выполняет задачу определения четкого значения выходного параметра, наиболее соответствующего нечеткому множеству с точки зрения рациональности и целесообразности [9, с. 26].

Выделяют 5 ключевых методов дефаззификации: метод центра тяжести, метод среднего максимума, метод центра площади, метод левого/правого модального значения, метод высот. Эффективность этих методов варьируется в зависимости от специфики задачи, необходимой степени точности результатов и доступных вычислительных ресурсов [13, с. 58].

В целях более точного и сбалансированного решения, будет использован метод центра тяжести для преобразования нечеткого множества в четкое значение, учитывая всю форму функции принадлежности.

После применения правил нечеткой логики формируется итоговое нечеткое множество для NPV = (19.87, 13.7, 49.76).

Значение 14.27 млн руб. — средневзвешенная оценка эффективности проекта.

Таблица 12 – Сравнение методов

Текущая конфигурация модели, учитывающая через нечеткие переменные динамику инвестиционных издержек, прогнозируемые денежные потоки, инфляционные процессы, вариативность энергетических тарифов и амортизацию основных фондов, указывает на потенциальное увеличение капитализации предприятия в рамках реализации анализируемого проекта [10, с. 85].

Заключение

Исследование экономических механизмов инвестирования в нефтегазовом секторе демонстрирует применение инновационной методологии на основе теории нечетких множеств. Разработка прогрессивных моделей и методик направлена на оптимизацию инвестиционных процессов в отрасли, что способствует качественному повышению экономических показателей хозяйствующих субъектов в данном секторе национальной экономики. Исследование включает в себя следующие результаты.

Рассмотрены основные концепции и аналитические подходы данной теории, а также проанализирована их эффективность при формировании стратегических планов и осуществлении управленческих решений в энергетическом секторе экономики.

Разработана модель стратегического планирования, учитывающая нечеткость входных данных, таких как доля энергозатрат, число аварийных остановок, экономия на закупках и расходы на персонал, а также неуправляемые факторы (тарифы, инфляция, износ оборудования и рост курса валют). Модель включает фаззификацию данных, применение нечетких правил и дефаззификацию для получения четких управленческих решений.

Практическая ценность исследования состоит в применении нечеткой логики при формировании стратегических инвестиционных планов, что существенно повышает точность оценки факторов неопределенности и рисковых компонентов, характерных для нефтегазовой индустрии. Предложенный методологический инструментарий и математические модели демонстрируют высокий потенциал для интеграции в иные экономические сферы, где присутствуют сопоставимые вызовы и ограничения.