Обоснование экономической целесообразности Анализа и оптимизации техпроцесса с помощью автоматизированной системы

Одним из направлений комплексного подхода к ИПО является экономическая оценка принимаемых инженерно-технологических решений. Это обусловлено тем, что внедрение в практику многих требований инженерной психологии связано с привлечением дополнительных материальных и денежных средств. Поэтому настоятельной необходимостью является определение экономической эффективности этих работ, оценка возможности и целесообразности проведения их с экономической точки зрения.

Основными показателями, используемыми при экономической оценке, являются годовой экономический эффект, срок окупаемости и коэффициент экономической эффективности инженерно-психологических разработок.

Капитальные вложения и текущие вложения являются разноразмерными величинами. Для приведения их к единому показателю пользуются понятием приведённых затрат:

W=C+E_н*K , (24)

где С – текущие вложения;

К – капитальные затраты;

Е_н – нормативный коэффициент экономической эффективности 1/год.

Для количественного определения годового экономического эффекта используется разность приведённых затрат для базового и рассматриваемого вариантов анализа и оптимизации техпроцесса.

Э_г=(С₁+Е_н*К₁)-(С₂+Е_н*К₂)=ΔС-Е_н*ΔК , (25)

где С₁ и С₂ – соответственно годовые текущие расходы до и после внедрения инженерно-психологической разработки;

К₁ и К₂ – соответственно капитальные расходы для базового и рассматриваемого вариантов оптимизации техпроцесса.

ΔС=С₁-С₂, ΔК=К₂-К₁ , (26)

Для определения экономической эффективности необходимо соотнести полученный эффект с осуществлёнными затратами. Это производится с помощью коэффициентов экономической эффективности и срока окупаемости затрат на инженерно-психологическую разработку.

Е_ип=ΔС/ΔК , (27)

Т_ип=ΔК/ΔС , (28)

Критериями экономической эффективности разработки являются следующие:

Е_ип>Е_н, Т_ип<Т_н

где Е_н=0,30 1/год и Т_н=3,3 года – нормативные значения.

При проведении экономической оценки инженерно-психологической разработки должен соблюдаться определённый порядок, который включает в себя несколько этапов (см. рисунок 14).

Рис.14. Основные этапы экономической оценки

1. Определим вид системы “человек – машина”. В нашем случае это СЧМ второго типа, в которой оператор может сам менять темп и режим деятельности; в соответствии с этим меняется и производительность труда.

2. Для нашего случая возможны следующие источники экономии:

- сокращение численности персонала;

- повышение надёжности СЧМ;

- изменение потребления электроэнергии.

В каждом из этих случаев экономия рассчитывается по следующим формулам.

Экономия за счёт сокращения численности персонала получается за счёт сокращения общего фонда заработной платы.

, (29)

где n_i – количество высвобождённых работников i-й категории,

B_i – годовой фонд заработной платы для одного работника i-й категории,

k_i – коэффициент отчислений на дополнительную заработную плату и социальное страхование, равный примерно 1,2.

Внедрение инженерно-технологической разработки может привести к повышению надёжности СЧМ. Это достигается за счёт применения более удачных режимов работы оператора и алгоритмов обработки информации.

, (30)

где m_j и m_j’ – ожидаемое количество ошибок оператора j-го вида для базового и рассматриваемого вариантов СЧМ;

C_j – «стоимость» одной ошибки j-го вида, которая в общем случае состоит из двух частей: материального ущерба, вызванного ошибкой, и стоимостью устранения ошибки.

Изменение затрат на электроэнергию после оптимизации СЧМ.

, (31)

где ΔW=W_б-W_счм – изменение в потреблении электроэнергии;

S_эл=0,35 руб./квт*час – стоимость электроэнергии;

К_м=0,8 – коэффициент машинного времени;

η=0,9 – КПД;

Ф_г=2070 часов – годовой фонд рабочего времени.

Общая величина годовой экономии на текущих затратах находится суммированием всех величин ΔС_i.

ΔС=ΔС₁+ΔС₂+ΔС₃…+ΔС_i , (32)

3. Осуществляем выбор базового варианта СЧМ.

В качестве базового варианта принимаем неавтоматизированный способ обработки статистической информации получаемой от экспертов без использования ПЭВМ.

4. Расчётные формулы (29) – (32) уточнения не требуют.

5. На основании выявленных источников экономии производим расчёт экономии для каждого источника. Кроме того, рассчитаем капитальные затраты.

Таблица 54

Капитальные затраты

Наименование	Цена руб.	Базовый вар.	Новый вар.
Кол-во шт.	Суммруб.	Кол-во шт.	Сумм руб.
Стол рабочий
Стул рабочий
ПЭВМ (230Вт)		-	-
Принтер лазерный (30Вт)		-	-
Монитор 17” (40Вт)		-	-
UPS		-	-
ОС Windows 2000 + MS Office 2000		-	-
Калькулятор инженерный				-	-
Лампа настольная (60 Вт)
Работа разработчиков системы		-	-
ИТОГО:

По формулам (29) – (31) определим расчет годовой экономии.

Одно автоматизированное рабочее место освобождает от монотонного однообразного труда n=5-1=4 инженеров.

В=20 тыс.руб./год, К=1,2. По (29) имеем:

ΔС₁=4*20000*1,2=96000 руб/год.

Определим экономию за счёт повышения надёжности

m₁ – ошибки при вводе числовых данных;

m₂ – ошибки при расчёте данных;

m₃ – ошибки при интерпретации результатов.

m₁=100, m₁’=500, C₁=10руб.

m₂=1000, m₂’=0, C₂=30 руб.

m₃=10, m₃’=5, C₃=100 руб.

По (30) находим:

ΔС₂=(100-500)*10+(1000-0)*30+(10-5)*100=26500 руб/год.

Экономия за счёт изменения расхода электроэнергии по (31):

ΔС₃=-193 руб/год.

Наблюдается увеличение расхода электроэнергии.

Затраты на расходные материалы в базовом периоде С_{расх.баз}=1500 руб/год.

Затраты на расходные материалы при использовании СЧМ С_{расх.счм}=3600 руб/год.

ΔС₄=С_{расх.баз}-С_{расх.счм}=1500-3600=-2100 руб/год.

По (32) находим ΔС=120207 руб/год.

ΔК=91239-24730=66509 руб.

6. По формулам (25) – (28) определяется величина экономического эффекта.

Годовой экономический эффект по (25)

Э_г=120207-0,3*66509=100254 руб/год.

Экономическая эффективность по (27)

Е_ип=120207/66509=1,81 1/год > Е_н=0,3 1/год.

Срок окупаемости по (28)

Т_ип=1/1,81=0,55 года < Т_н=3,3 года.

7. Как видно, внедрение СЧМ в данном случае выгодно и может дать существенную экономию, причём наибольшая экономия достигается за счёт высвобождения значительного числа инженерного персонала занятого обработкой статистических данных. Наиболее целесообразно применение такой СЧМ в тех подразделениях, где её можно максимально загрузить работой.

Заключение

Проблема принятия рациональных решений имеет универсальный характер, поскольку она возникает в любой сфере практической деятельности и составляет ее принципиальную сущность. В ходе развития общест­венного производства растут, с одной стороны, требования к качеству решений при одновременном увеличении их сложности, а с другой - расширяются возможности ис­пользования научных методов для обоснования решений. Возрастающая сложность управления народным хозяйст­вом, непрерывное увеличение затрат на осуществление народнохозяйственных программ вызывают необходи­мость все более тщательного анализа целей и задач хо­зяйственной деятельности, путей и средств их достиже­ний. В этих условиях проблема выбора наиболее рацио­нальных и эффективных (предпочтительных) решений становится одним из важнейших элементов управления общественным производством.

Теория и практика количественного обоснования ре­шений активно развиваются, и научные методы все шире используются на разных уровнях управления народным хозяйством. Однако на пути широкого практического применения научных методов принятия решений стоит еще немало трудностей. Эти трудности носят не только методический характер. Прежде всего, они обусловлены сложностью перехода от содержательной к формализо­ванной постановке задач. Именно поэтому все более важ­ную роль здесь играют экспертные оценки, которые ста­новятся одним из основных, а иногда и единственным ме­тодом анализа, подготовки и выбора сложных решений в самых различных сферах практической деятельности.

Область применения экспертных методов непрерывно меняется. В настоящее время можно указать на следующие технико-экономические задачи, решение которых показало полезность обращения к экспертным оценкам:

1) научно-техническое и экономическое прогнозирование;

2) выбор целей и тематики научных исследований;

3) перспективное и текущее планирование НИР;

4) оценка трудоемкости НИР и ОКР, а также трудоёмкости изделий в мелкосерийном и единичном производстве;

5) оценка результатов деятельности научно-исследовательских и проектных организаций и подразделений;

6) сбор наилучших вариантов сложных технических и социально-экономических проектов и программ;

7) анализ и утверждение проектов строительства новых объектов;

8) классификация однородных объектов по степени выраженности какого-либо свойства;

9) оценка качества продукции;

10) распределение ресурсов между программами исследований и разработок.

Экспертные методы непрерывно развиваются и со­вершенствуются. Основные направления этого развития определяются рядом факторов, в числе которых можно указать на стремление расширить области применения, повысить степень использования математических мето­дов и электронно-вычислительной техники, а также изы­скать пути устранения выявляющихся недостатков.

Особое значение представляет вопрос о точности и надежности рекомендаций, основанных на экспертных оценках, поскольку этим в конечном счете определяются их полезность и применимость. Следует критически от­носиться к излишне оптимистическим высказываниям о точности и надежности того или иного метода. Равным образом практика не подтверждает и негативное отно­шение к возможности использования вероятностных оце­нок экспертов в самых различных областях управления.

Многие исследователи отмечают, что точность экспертных оценок существенно зависит от содержания и формы вопросников, а также подбора экспертов. Кро­ме того, на точность получаемых результатов оказы­вают влияние область применения, метод группировки суждений и наличие статистических данных о качестве рекомендаций, полученных с помощью данного метода в прошлом.

Установлено, что сходимость оценок отдельных экспертов не всегда можно принимать за показатель точности опроса, поскольку субъективное понимание исследуемой проблемы не всегда соответствует ее реальной сущности. Отсутствие ясности в отношении причин согласованности оценок (как и причин их расхождения) нередко приводит к неправильным выводам и решениям, и в то же время подавление индивидуальности или попытки сблизить точки зрения путем явного или скрытого поощрения экспертов, суждения которых совпадают с мнением авторитетов или большинства, приводит к снижению достоверности результатов экспертизы.

Следует также подчеркнуть, что использование математических методов и ЭВМ само по себе не вносит ко­ренных изменений в субъективный характер оценок, по­лучаемых от экспертов. Вместе с тем упорядочение и анализ этих оценок позволяют обобщить суждения специалистов и выявить информацию, содержащуюся в них в скрытом виде. Поэтому, применяя экспертные методы при выборе наиболее предпочтительных альтернатив, надо использовать их как инструмент подготовки, a не как механизм принятия решений.

В заключение следует отметить, что, несмотря на успехи, достигнутые в последние годы в разработке и практическом использовании экспертных мето­дов, имеется ряд проблем и задач, требующих дальнейших методологических исследований и практической проверки. Можно указать на необходимость совершенствования системы отбора экспертов, повышения надежности характеристик группового мнения, разработки методов проверки обоснованности оценок, исследования скрытых причин, снижающих достоверность экспертных оценок, и ряд других.

Однако уже и сегодня экспертные оценки в сочетании с другими математико-статистическими методами яв­ляются важным инструментом в процессе принятия решений.

Список использованных источников

1. Автоматизация технологического оборудования и микроэлектроники: Учеб. пособие для вузов по приборостр. спец./ А.А.Сазонов, Р.В. Корнилов, Н.П. Кохан и др.; Под ред. А.А. Сазонова. - М.: Высш.шк., 1991. - 334с.: ил.

2. Агапова Е.Г. Физиология и психология труда: Учеб. пособие/ Самарск. экон. ин-т. Самара, 1991. 152 с

3. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.; Статистика, 1980. - 263 с., ил. - (Матем. статистика для экономистов).

4. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М., Наука, 1973 г.

5. Винтер П. Microsoft Excel 97: справочник - СПб: Питер, 1998. - 320 с.: ил.

6. Винтер П. Microsoft Word 97: справочник - СПб: Питер, 1998. - 320 с.: ил.

7. Долин П.А. Основы техники безопасности в электроустановках. - М., Энергия, 1979. - 408 с.

8. Душков Б.А., Смирнов Б.А., Терехов В.А. Инженерно-психологические основы конструкторской деятельности (при проектировании систем "человек - машина"): Учеб. пособ. - М.: Высш.шк., 1990. - 271 с.: ил.

9. Дэвид Г. Метод парных сравнений. М., Статистика, 1978.

10. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М., Наука, 1974.

11. Проектирование пользовательского интерфейса на персональных компьютерах. Стандарт фирмы IBM / ред. М.Дадашова, Вильнюс., DBS LTD., 1992.

12. Сенина О.А. Дипломное проектирование раздела "Охрана труда". Куйбышев 1988г.

13. Стандарт предприятия СТП СГАУ 6.1.4 - 97 Общие требования к оформлению учебных текстовых документов. Метод. указания. Самара 1997г.

14. Элизабет Бунин Excel Visual Basic для приложений (серия "Без проблем!"): Пер. с англ. - М.: Восточная Книжная Компания, 1996. - 352 с.: ил.

15. Ю.П. Ермолаев, В.Г. Саиткулов, М.В. Харитонов, Ю.Р. Гафуров. Многокритериальная оптимизация технических решений электронной аппаратуры с ограничениями на показатели качества и с применением экспертных оценок. науч. практ. сб. Электронное приборостроение. Выпуск 1 (13). Казань. КГТУ (КАИ) 2000г. с. 6-43.

16. Ю.П. Ермолаев, В.Г. Саиткулов, М.В. Харитонов, Ю.Р. Гафуров, Р.М. Овечкин. Повышение достоверности экспертных оценок значимости показателей качества электронной аппаратуры. науч. практ. сб. Электронное приборостроение. Выпуск 2 (14). Казань. КГТУ (КАИ) 2000г. с. 65-81.