ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Классификация и обзор методов получения исходных данных из "Эффективность внедрения ЭВМ на предприятии " В связи с тем, что проблема получения исходных данных для расчета экономической эффективности АСУ сравнительно нов ая, терминология в этой области еще не устоялась, а сами методы получения исходных данных находятся в стадии формирования, классификация этих методов представляет определенные трудности. На рис. 2.4 выделены основные классы методов, которые либо уже нашли, либо могут найти применение в практике экономического обоснования работ по созданию и внедрению АСУ в ближайшем будущем. [c.60] Рассматриваемая группа методов широко представлена в специальной литературе, посвященной проблеме экономической эффективности АСУ [8, 9], в работах более общего характера [10, 11] и находит практическое применение при расчетах экономической эффективности АСУ различных классов. [c.60] Экономические методы анализа отчетных данных на стадии пред-проектного обследования предприятия и разработки технического задания используются для выявления скрытых резервов предприятия (производства) как путем сопоставления технико-экономических показателей работы с аналогичными показателями родственных предприятий, так и последующим внутризаводским анализом производственнохозяйственной деятельности тех подразделений, которые ответственны за показатели предприятия, уступающие аналогичным показателям других предприятий отрасли. [c.60] Естественно, что для достаточно точного прогнозирования условия работы производства за все анализируемые годы не должны претерпевать существенных изменений. В зависимости от конкретных ситуаций анализируемое число лет работы предприятия (длина временного ряда показателен, используемая для прогнозирования) и математическая форма прогноза изменяются. Подробное описание методов прогноза показателей работы производства изложено в [12]. [c.61] При наличии абсолютных нормативов расчет ожидаемого эконо-мического эффекта АСУ становится чрезвычайно простым, поскольку сводится к выбору необходимых значений нормативов из утвержденного перечня, умножению числа задач АСУ на соответствующие значения норматива эффективности с последующим суммированием. Однако возможность разработки абсолютных нормативов э ективности, даже при наличии достаточного объема информации о фактической эффективности внедренных АСУ, у ряда специалистов вызывает сомнение, поскольку экономический эффект внедрения АСУ зависит не только от объема производства или числа решаемых задач, но и от большого числа других причин, в частности зависящих от несовершенства системы управления именно данным автоматизируемым объектом. Тем не менее для предварительных оценок на предпроектном этапе такие нормативы, несомненно, нужны. [c.62] На основе использования относительных нормативов эффективности АСУ можно существенно упростить наиболее сложную задачу преобразования технического Э( екта АСУ в исходные экономические данные, обеспечить рациональное использование как конкретной информации о данном предприятии, так и накопленного опыта внедрения АСУ на родственных предприятиях. К недостаткам рассмотренных вариантов нормативных методов относится игнорирование системного эффекта АСУ, который состоит во взаимодействии подсистем и задач АСУ, в результате чего возникает дополнительный нелинейный эффект, который не может быть учтен простым суммированием эффектов от составляющих подсистем. [c.63] В связи с отсутствием в настоящее время нормативов эффективности на практике применяется только один метод из этого класса — метод аналогий. Суть его состоит в том, что при повторной разработке АСУ для родственного предприятия при расчете ожидаемого экономического эффекта используют исходные данные, полученные фактически на предприятии-аналоге. Метод аналогий не является чисто нормативным, поскольку аналогичность производства и АСУ определяется экспертным путем. [c.63] Следующий класс методов, изображенный на рис. 2.4, объединяет различные экспертные методы, которые широко используются при экономическом обосновании создания АСУ, хотя зачастую не в лучшем варианте, т. е. без использования тех потенциальных возможностей, которыми обладают данные методы. Более того, поскольку создание АСУ, а следовательно, и опенка их эффективности, относится к классу сложных проблем, использование экспертных методов не является случайным. Как будет показано ниже, в ряде случаев экспертные методы являются единственно приемлемыми, особенно при прогнозировании экономической эффективности АСУ. [c.63] В настоящее время разработаны достаточно совершенные методы экспертизы, которые позволяют не только контролировать с помощью специальных критериев согласованность мнений экспертов в группе, но и управлять процессом согласования мнений путем проведения многоэтапных экспертиз с частичным обменом, мнениями экспертов [16, 17]. [c.64] В практике экономического обоснования работ по созданию АСУ применяются в основном простейшие прямые экспертизы, которые тем не менее позволяют получить удовлетворительные результаты в тех случаях, когда все другие методы оказываются по тем или иным причинам неприменимыми. Например, при расчете ожидаемого экономического эффекта создания АСУП на стадии разработки технического задания зачастую возникает следующая ситуация. На основании пред-проектного обследования предприятия выявлены потенциальные резервы производства, обусловленные несовершенством существующей системы управления. Разработчик имеет определенный опыт в построении ряда подсистем и комплексов задач АСУП, по которым достаточно точно известен технический эффект (уменьшение трудозатрат на сбор, обработку, хранение и формирование информации сокращение задержки и повышение достоверности информации увеличение полноты информации к моменту принятия решений и т. д.). [c.64] Однако переход от этого технического эффекта в сфере управления к экономическому эффекту в сфере производства весьма сложен, поскольку он осуществляется через людей, принимающих и реализующих управленческие решения, и через неизвестную математическую модель производства, связывающую управленческие решения с технико-экономическими показателями производства. Разработка указанных математических моделей — процесс длительный и трудоемкий, поэтому в данном случае единственный реальный путь решения возникшей задачи — использование для этой цели неформализованных моделей производства и системы управления, т. е. использование экспертных методов. [c.64] Сущность имитационного эксперимента по определению исходных данных для расчета экономического эффекта автоматизации состоит в моделировании на ЭВМ как самого объекта управления, так и всех основных возмущений, действующих на объект в реальных условиях его работы, а также системы управления. Имитационное моделирование — это как бы математическая документальная кинокартина протекания производственных процессов в конкретных условиях изучаемо -го предприятия, прокручиваемая ЭВМ в резко ускоренном масштабе времени. Такое моделирование позволяет изучить на ЭВМ в одних и тех же реальных рабочих условиях эффективность старой и (или) новой систем управления и, сопоставив различные получаемые техникоэкономические показатели, оценить их изменение, вызванное внедрением АСУ. [c.65] Полученные на модели значения выходных технико-экономических показателей сопоставляются с соответствующими значениями показателей объекта, что и определяет искомые исходные данные эффективности АСУ. Погрешность оценки исходных данных определяется как сумма двух составляющих погрешности имитационной модели и погрешности оценки математического ожидания показателей за ограниченный интервал времени эксперимента на объекте. [c.66] Основные трудности реализации этого метода заключаются в построении модели объекта и реализации имитационной модели. [c.66] В зависимости от поставленных целей и сложкссти исследуемого объекта математические модели могут существенно различаться методами получения, степенью формализации, используемым математическим аппаратом, степенью агрегированности выходных и входных переменных, формой учета фактора времени (непрерывное или дискретное, явное или неявное) и т. д. [c.66] При построении математических моделей сложных организационно-экономических систем наибольшее распространение получили мето-, ды статистической идентификации, основанные на обработке данных нормальной эксплуатации. Применение аналитических методов в настоящее время весьма ограниченно и сводится в основном к использованию методов баланса. Мало используются и математические методы планирования экспериментов, по той простой причине, что активные эксперименты в рассматриваемой области проводить чрезвычайно трудно, но если- они проводятся, то очень редко сводятся к простому изменению параметров в рамках традиционных схем теории планирования эксперимента, а связаны с изменением структуры и методов производства, управления или стимулирования. [c.66] Для описания организационно-экономических систем наиболее широкое применение находят линейные матричные уравнения. В зависимости от формы учета факторов времени это могут быть системы дифференциальных, разностных или алгебраических уравнений, как правило, большой размерности с постоянными иЛи зависящими от времени коэффициентами. [c.66] Специфические трудности возникают при попытках построить модель системы управления, работаюш,ей в ручном или человеко-машинном режиме. Дело в том, что, сюдной стороны, подобные системы имеют большое количество обратных связей, в том числе и таких, где регулятором или управляющим устройством является человек с другой стороны, рассматриваемые системы имеют, как правило, иерархическую структуру и отдельные люди или подразделения могут выступать и как элементы объекта, и как элементы системы управления. [c.67] Реализация имитационной модели на ЭВМ требует.очень большого объема программирования, а частая перестройка моделей участков производства, их связей, характеристик возмущений вызывает необходимость перепрограммирования — все это в целом до недавнего времени значительно затрудняло работу. [c.67] Положение с программированием резко изменилось в лучшую сторону с появлением специализированных языков имитационного моделирования, которые по классам имитируемых моделей, а следовательно, и по структуре подразделяются на две группы. [c.67] Вернуться к основной статье