The method of the analysis of the coal reserves level in a mining enterprise following the variable user demand

The value of demand of potential and present coal users constitutes one of the decisive factors for the effective operation of a mining enterprise. Maladjustment of the quantitative and qualitative structure of coal production and users' requirements, seasonality of sales, and a changeable market situation lead to formation and amassing of coal reserves. The method of analysis presented in the paper constitutes a useful tool in the area of assessment of the impact of variable user demand level on the coal reserves level in a mining enterprise. The developed method allows to forecast the level and the structure of mines' reserves as well as to forecast which coal assortments and with what probability can increase the quantity of reserves. The method presented in the paper is aided with the Monte Carlo simulation. For random demand fluctuations, a regular distribution was adopted. The research was conducted in two variants: adopting the value expected according to predictive formulas while the most probable (standard) error of the forecast for dispersion; with taking into account the assumed changes in demand of coal users and dispersion as the most probable (standard) error of the forecast; the obtained results are presented in the form of histograms and in the form of a table.

Jednym z czynników decydujących o efektywności funkcjonowania przedsiębiorstwa górniczego jest wielkość zapotrzebowania potencjalnych i obecnych odbiorców węgla. Niedopasowanie struktury ilościowo-jakościowej produkcji węgla do wymagań odbiorców, sezonowość sprzedaży oraz zmienna koniunktura na rynku prowadzą do powstawania i gromadzenia zapasów węgla. Zaprezentowana w artykule metoda analizy stanowi pomocne narzędzie w ocenie wpływu zmiennego poziomu zapotrzebowania odbiorców na poziom zapasów węgla w przedsiębiorstwie górniczym. Opracowana metoda pozwala przewidywać poziom i strukturę zapasów kopalń, jak również pozwala prognozować, które rodzaje sortymentów węgla mogą zwiększyć stan zapasów i z jakim prawdopodobieństwem. Zaprezentowana w artykule metoda wspomagana jest symulacją Monte Carlo. Dla losowych wahań zapotrzebowania przyjęto rozkład normalny. Badania przeprowadzono w trzech wariantach: przyjmując wartość oczekiwaną według formuł predykcyjnych, a jako dyspersję najbardziej prawdopodobny błąd (standardowy) prognozy; z uwzględnieniem założonych zmian zapotrzebowania odbiorców węgla i dyspersją, jako najbardziej prawdopodobny błąd (standardowy) prognozy; uzyskane wyniki przedstawiono w postaci histogramów oraz tabelarycznej.