В том случае, когда рабочий процесс целиком или хотя бы частично
автоматизирован, и внедрены какие-либо временные показатели, работа может быть
не только эффективно проанализирована, но и спрогнозирована. На сегодняшний
день существует множество готовых программных продуктов и механизмов, как в
области анализа данных, в частности, временных рядов, так и в области решения
задачи о наиболее эффективном числе исполнителей. Например, из ряда
аналитических продуктов, предоставляющих решения для анализа данных, от
наиболее популярных компаний в сфере IT-разработи выделяют такие как
HitachiVantara от компании Pentaho, TimeSeries от DataRobot или AmazonForecast
компании Amazon. Из плюсов перечисленных самых успешных решений: графика,
удобный интерфейс, быстрое построение моделей и прогнозов, механизмы,
построенные на машинном обучении и AI (artificialintelligence, искусственный
интеллект), использование современных методов анализа, возможность интеграции с
другими системами. Решение от DataRobot в 2018 году обошла решение от Google на
соревнованиях среди IT-решений по распознаванию изображений и обработке
информации. Все три компании используют облачные хранилища данных. Также все
три решения доступны для B2B сектора.
Однако, у этих решений есть также ряд минусов с точки зрения целей отдела.
Во-первых, решения слишком широкие, то есть не весь объем функций интересен
компании как заказчикам. Во-вторых, перегруженные функциями решения приводят
и к повышенной стоимости как интеграции подобной системы, так и дальнейшей её
поддержки.
Кроме этого, следует отдельно рассмотреть решения по задачам системы
массового обслуживания, один из типов которых используется для нахождения
эффективного числа сотрудников. Однако, данные решения представляют собой
программные приложения с открытым кодом, для интеграции которого с другими
системами необходимо внесение доработок. Помимо этого, приложения являются по
своей сути калькуляторами, которым необходимо направлять команды для начала
расчётов (расчёт производится по нажатию кнопки), соответственно, данные решения
нельзя отнести к полностью автоматическим. Тем не менее, программы позволяют
задавать условия для симуляции ситуаций с очередью самыми различными
способами и предоставляют хорошую визуализацию.
Однако, для нужд отдела вышеупомянутые решения также имеют некоторые
недостатки, такие как перегруженность функциями и сложность настройки на
интеграцию с другими системами, что затруднит интеграцию с мониторинговой
системой по заявкам на разработку документов.
Обычно трудозатраты можно рассчитать по следующим формулам:
1. абсолютное снижение трудозатрат (Т), измеряется в часах за год:
Т = Т
0
- Т
1,
(1)
где Т
0
показывает трудозатраты в часах за год на обработку данных в базовом
варианте;
Т
1
отражает трудозатраты в часах за год на обработку данных в внедряемом
варианте;
2. параметр относительного снижения трудозатрат (К
Т
):
К
Т
=Т / T
0
* 100% (2)
3. индикатор уменьшения трудозатрат или повышение производительности
труда (Y
T
):
Y
T
= T
0
/ T
1
(3)
Динамика стоимостных затрат рассчитывается по аналогичным формулам:
1. абсолютное уменьшение стоимостных затрат (С) в рублях за год:
С = С
0
- С
1,
(4)
где С
0
является стоимостной затратой в рублях за год на обработку данных в
базовом варианте;
С
1
показывает стоимостные затраты в рублях за год на обработку данных в
внедряемом варианте;
2. величина относительного снижения стоимостных затрат (K
C
):
К
C
=C / C
0
* 100% (5)
3. индикатор снижения стоимостных затрат или повышение суммарной
прибыли (Y
С
):
Y
С
= С
0
/ С
1.
(6)
Помимо рассмотренных выше показателей правильно будет также рассчитать
период окупаемости расходов на внедрение проекта автоматизированной обработки
данных (Т
ок
), рассчитываемый в годах, частях года или в месяцах года:
Т
ок
= К
П
/C , (7)
где К
П
является затратами на создание проекта (проектирование и установка).
После получения прогноза ВР трудозатрат можно перейти к ещё одному
вопросу учёта эффективности. Допустим, в команде есть некоторое число людей, у
которых есть некоторая известная скорость решения входящий задач. Зная
количество прогнозируемых входных заявок, можно рассчитать необходимое
количество сотрудников для выполнения прогнозируемых нагрузок. Выполнение
всего потока заявок можно считать успешным как при полном выполнении всех
задач, так и при выполнении какой-то определённой доли от потока. По результатам
решения данной задачи может быть выявлено, что на выполнение планируемых работ
за прогнозируемый период необходима вся команда, работы не будут выполнены в
срок или требуется дополнительная рабочая сила (новый сотрудник) или же задачи
могут быть выполнены частью команды, а остальные её участники могут заниматься,
например, непроектными задачами. Знание примерного необходимого количества
сотрудников для выполнения определённой нагрузки на будущий период поможет
повысить эффективность планирования распределения задач в отделе.
Исследованием подобного рода условий для нахождения времени решения
некоторого количества входных задач одним или несколькими обрабатывающими
точками занимается теория систем массового обслуживания. Обобщённое
определение говорит, чтосистема массового обслуживания (СМО) — «система,
которая производит обслуживание (обеспечивает исполнение) поступающих в неё
требований (задач, заявлений)». Подразумевается, что обслуживание этих требований
в СМО осуществляется некоторыми исполнителями (например, приборами или
людьми) или, иначе, каналами, которыми могут считаться любые обрабатывающие и
исполняющие заказы виды производственных ресурсов.
Типовыми задачами теории массового обслуживания является множество
примеров реальной жизни, начиная от очередей в магазине, заканчивая
распределением «большемасштабных вычислительных систем». Выделяется, однако,
класс задач на автоматизированные системы управления (АСУ), к ряду которых
относится решаемая в данной работе проблема.
Классическая задача СМО содержит от одного до бесконечного числа каналов,
а также некоторое число входящих задач, которые при этом имеют пуассоновское
распределение. Поступающие на обработку задачи могут требовать немедленного
принятия их в работу, то есть быть срочными, либо же они могут находится
некоторое время в режиме ожидания, или в «очереди». Исходя из требований к
скорости начала обработки заявок СМО подразделяются на:
системы с потерями, в которых заявки, которые на данный момент не
могут быть обработаны ни одним каналом по причине их занятости теряются и уже
никогда не будут обработаны;
системы с ожиданием, в которых заявки остаются «в очереди», ожидать,
когда какой-либо из каналов освободиться и сможет принять заявку в работу;
системы с конечной очередью, в который есть дополнительные
требования по ограничению времени ожидания заявок в очереди или по ограничению
допустимого числа заявок в этой очереди, при этом заявки, не соответствующие
требованиям ограничений системы, теряются.
Сам процесс выбора заявок из очереди для обслуживания каналами может быть
также разнообразен. Есть несколько известных принципов этого выбора, которые
также называют дисциплины обслуживания:
1. FCFS/FIFO - firstcome, firstserved/firstin, firstout - пришедшая первой
заявка обслуживается первой, то есть фактически работает привычный принцип
очереди, например, в магазине.
2. LCFS/LIFO - latestcame, firstservedlastinfirstout - пришедшая последней
обслуживается первой, что например можно видеть в электронных почтовых ящиках
– письма, пришедшие последними находятся выше тех, что пришли раньше.
3. Кроме этого, популярен также принцип рандомного обслуживания, то
есть заявки выбираются в случайном порядке.
Помимо этого, существует также несколько подходов к решению задач СМО.
Эта разница описания изначальных условий заключается в определении типа
показателей её эффективности, которые можно разделить на следующие группы:
Показатели, характеризующие систему в целом: число n занятых
каналов обслуживания, число обслуженных (λ
b
), ожидающих обслуживание или
получивших отказ заявок (λ
c
) в единицу времени.
Вероятностные характеристики: вероятность того, что заявка будет
обслужена (P
обс
) или получит отказ в обслуживании (P
отк
), что все приборы свободны
(p
0
) или определённое число их занято (p
k
), вероятность наличия очереди и т.д.;
Экономические показатели: стоимость потерь, связанных с уходом не
обслуженной по тем или иным причинам заявки из системы, экономический эффект,
полученный в результате обслуживания заявки, и т.д.
3.2 Расчёт показателей экономической эффективности проекта
Произведем сравнение суммы затрат для базового варианта и программы
автоматизации. Допустим, что средняя зарплата сотрудника отдела информационных
технологий составляет 35000, что в перерасчете на час при 21 восьмичасовом рабочем
дне составляет 208 рублей в час.
Если допустить, что объем одной заявки составляет около 10 документострок,
объем сведений о пользователе – 10 документострок, запись, содержащая сведения о
выполненных работах – 20 документострок, а объем отчета - 200 документострок,
объем отчетов, получаемых из архива – 400 строк.
Тогда за год получаем:
Всего заявок - 10*21*12=2520 документострок;
Всего строк при регистрации пользователя - 10*21*12=2520 документострок;
Всего сведений о работах - 20*21*12=5040 документострок;
Всего отчетов – 200*4*12=9600 документострок.
Всего отчетов из архива – 400*4*12=19200 документострок.
Тогда операции технологического процесса при базовом и проектном варианте
за год и их характеристики представлены в таблице 3.1 и таблице 3.2
85
Таблица 3.1
Базовый вариант
№
п/п
Наименование операций
технологического процесса
решения комплекса задач
Единица
измерения
Объем
работы в
год
Норма
выработки
(опер/в час.)
Трудоемкость
(Ч)
Среднечасовая
зарплата
специалиста (руб.)
Стоимостные
затраты для
ручных операций
(руб.)
1
Учет пользователей
документострока
2520
80
31,5
208,3333
6562,5
2
Учет заявок
работа
2520
50
50,4
208,3333
10500
3
Учет работ по заявкам
работа
5040
100
50,4
208,3333
10500
4
Формирование отчетов
работа
9600
120
80
208,3333
16666,66667
5
Поиск информации в архиве
работа
19200
100
192
208,3333
40000
Итого:
404,30
84229,17
Таблица 3.2
Проектный вариант
№
п/п
Наименование
операций
технологического
процесса решения
комплекса задач
Оборудование
Ед.
Изм.
Объем
работы
в год
Норма выработки /
производительность
устройств ЭВМ (опер/в
час.)
Трудоемкость
(Ч)
Среднечасовая
зарплата
специалиста (руб.)
Стоимостные
затраты
(руб.)
1
Учет пользователей
ЭВМ
работа
2520
300
8,4
208,3333
1750,00
2
Учет заявок
ЭВМ
работа
2520
250
10,08
208,3333
2100,00
3
Учет работ по заявкам
ЭВМ
работа
5040
300
16,8
208,3333
3500,00
4
Формирование отчетов
ЭВМ
работа
9600
350
27,429
208,3333
5714,29
5
Поиск информации в
архиве
ЭВМ
работа
19200
300
64
208,3333
13333,33
Итого:
129,60
26397,62
86
Абсолютный показатель снижения трудовых затрат на обработку
информации:
Т=404,30-126,71=277,59 часов
Коэффициент снижения трудовых затрат
K
т
=(126,71/404,30)*100%=31 %
Показатель снижения стоимостных затрат
С=84229,17 - 26397,62=57831,55 рублей
Рассчитаем затраты на внедрение и проектирование системы. Для этого
учтем заработную плату разработчиков. При средней заработной плате 35000 ,
привлечении двух разработчиков и общем сроке разработки 21 рабочий день
(месяц), принимаем стоимость разработки – 70000 рублей.
Срок окупаемости затрат на внедрение проекта машинной обработки
информации:
Т
ок
= 70000/57831,55=1,21 года
Окупаемость затрат на внедрение проекта составляет около 15месяцев.
Рассчитаем расчетный коэффициент эффективности капитальных затрат:
Ер = 1 / Ток=1/1,21=0,82
На рис. 3.1. приведена диаграмма сравнения базового и проектного
вариантов трудовых затрат, на рис. 3.2 – стоимостных затрат.
Рис. 3.1 Диаграмма сравнения базового и проектного варианта трудовых
затрат обработки информации.
404,30
126,71
0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
300,00
350,00
400,00
450,00
Базовый вариант Проектный вариант
Трудовые затраты, чел/час
87
Рис. 3.2 Диаграмма сравнения базового и проектного варианта
стоимостных затрат обработки информации.
84229,17
26397,62
0,00
10000,00
20000,00
30000,00
40000,00
50000,00
60000,00
70000,00
80000,00
90000,00
Базовый вариант Проектный вариант
Стоимостные затраты, рублей
88
Заключение
В данной дипломной работе рассмотрена деятельность ООО «Газпром
Добыча Ноябрьск. В работе рассмотрена организационно-штатная структура
управления предприятием, особо выделены функции отдела информационных
технологий.
Любое предприятие, будь то коммерческая организация,
производственное предприятие, финансовая структура или компания,
предоставляющая услуги, нуждается в автоматизации рабочих процессов,
особенно тех, которые входят в рамки ведения бухгалтерского учета.
Чем глубже можно автоматизировать каждый вид работ, тем быстрее и
проще можно будет осуществлять такие процессы, как: взаиморасчеты с
контрагентами, проводка кредитных операций, анализ информации
финансового, бухгалтерского или управленческого учета. В конечном итоге
предприятие приходит к росту эффективности своей деятельности и, как
следствие, увеличивает свою прибыль.
Обработка приложений требует захвата и распознавания сложных форм,
которые включают в себя различные типы данных, форматы документов и
конфиденциальные данные. В транзакционных приложениях часто требуются
подтверждающие документы, такие как удостоверение личности, адрес и т. д. С
различными форматами, и может потребоваться аннулирование или проверка
платежа.
Но компании должны понимать, что переход от ручного к
автоматизированному управлению приложениями может быть сложным,
трудоемким и дорогостоящим, по крайней мере, на ранних этапах проекта, когда
возникает большая часть затрат на определение объема, планирование и запуск.
Другим ключевым моментом является то, что автоматизация - это
непрерывный процесс, который является частью стратегии непрерывного
совершенствования, а не одноразовым действием. Как показано на рисунке 1,
долгосрочная цель - перейти от ручного труда к футуристическому миру
самоадаптирующихся роботов, использующих преимущества ИИ для
обеспечения непрерывной оптимизации системы.
89
Современный рынок требует оперативности в решении задач любой
сложности. Повышенная конкуренция подстегивает соответствовать
требованиям нынешних реалий, ведь у клиента практически всегда есть богатый
выбор альтернатив. Именно поэтому автоматизированная система заказов
перестала быть привилегией крупных холдингов, превратившись в объективную
необходимость для любого успешного предприятия.
Автоматизация заказов позволит сэкономить время и ресурсы и в целом
повысит продуктивность работы компании. Данный процесс невозможен без
профессионального программного обеспечения, с помощью которого в первую
очередь будет осуществлена автоматизация заявок.
Автоматизированное управление заказами начинается с такого казалось
бы простого шага, как автоматизация приема заявок. Немыслимо больше вести
учетную деятельность вручную на бумажных носителях или в
импровизированных формах таблиц excel. Прибыльное передовое предприятие
не может позволить себе подобной халатности. Как известно: «время – деньги».
Заказ автоматизированной системы – это инвестиция в успех.
Бизнес процесс автоматизации процесса выполнения заказа подразумевает
четкий пошаговый контроль процесса работы с клиентом при помощи
программы, в которую вносится вся необходимая информация по клиенту,
заказу и работе с ним. То есть автоматизация системы заказов охватывает все
этапы взаимодействия с заказчиком, что делает вас абсолютным хозяином
положения в вашей компании.
Так автоматизация учета заявок позволит формировать как
краткосрочные, так и долгосрочные прогнозы, выявляя статистику и
закономерности работы. Автоматизация обработки заявок ускорит реагирование
на клиентские запросы, что значительно повышает шансы компании получить
заказ. Помимо прибыли, оперативность в решении задач позитивно влияет на
репутацию компании. Хорошее и своевременное обслуживание может
послужить гарантом стабильного клиентского потока. Улучшение сервиса в
компании также является уникальным маркетинговым решением. Ведь качество
обслуживания служит лучшей рекламой на современном рынке товаров и услуг.