92
Если для данной категории изделия Вы ввели параметры в справочнике
«Нормы и допуски», то Вы увидите список этих параметров. Далее нужно в
режиме таблицы ввести значения параметров для данного изделия.
Строчка с параметром для которого не ввели значение будет красного
цвета.
Теперь значения параметров для изделий отображаются в правой части
окна в вкладке «Параметры»
Закладка «Проверки»
Для проведения проверок изделий переходим в закладку «Проверки»
(рисунок 2.36).
Рисунок 2.36 - Вкладка Проверки
Слева мы видим список проведенных проверок, а справа в закладке
«Результаты» находится описание проведенной проверки. Если изделие не
прошло проверку, то строчка будет красного цвета (рисунок 2.37).
93
Рисунок 2.37 - Окно ввода проверки
При выборе изделия программа автоматически анализирует информацию
из справочников, введенную информацию об изделии и определяет соответствие
данного изделия нормам и допускам.
При нажатии на кнопку «Проверить» генерируется отчет о проверке
(рисунок 2.38 ).
Рисунок 2.38 - Отчет о проверке
и активируется кнопка «Ввести». При нажатии на кнопку «Ввести»
результаты проверки вносятся в базу.
В данной программе очень удобно реализованы функции экспорта данных
и формирование отчетов.
Отчеты формируются из вкладок «Изделия» и «Проверки».
94
Условия выбора данных задаются в самом списке путем нажатия на
заголовок нужного столбца.
После установки необходимых условий нажимаем кнопку «Экспорт»,
выбираем имя файла и программа экспортирует выбранные данные в указанный
файл. Тип файла выбирается кнопками рядом с кнопкой «Экспорт».
После этого программа предложит открыть созданный файл.
Листинг программных модулей приведен в Приложении.
95
3 Обоснование экономической эффективности проекта
3.1 Выбор и обоснование методики расчёта экономической
эффективности
Для научно-исследовательских и опытно-технологических работ, целых
научно-технических программ или отдельных заданий технико-экономическое
обоснование является документом, на основании которого чаще всего
определяется не только рентабельность и уместность государственной
поддержки работы производственных и научных коллективов при работе над
созданием научно-технической продукции, но и берется во внимание совокупная
деятельность коллектива в работе над созданием инноваций.
Сегодня для просчета эффективности IT-инвестиций существует
несколько вариантов методик, которые можно разгруппировать следующим
образом: классические финансовые методики (Return оn Investment, Total Cost of
Ownership, Economic Value Added); методы вероятностного определения (Real
Options Valuation, Applied Information Economics); методики для проведения
качественного анализа (Balanced Scorecard, Information Economics).
Преимущества финансовых методик – их богатая база и применение
классических теорий для подсчета экономической эффективности инвестиций в
проектах. Такие методы часто использую принятые в сфере финансов критерии
(норма прибыли, чистая стоимость и т.д.), что дает возможность IT-директорам
искать общий язык с финансовыми руководством компании. Но серьезный
недостаток этих методов – их ограниченная применимость: чаще всего они
оперируют понятиями поступления и траты денежных средств, которые требуют
точности и конкретики. А определить расходы денежных средств (например,
затраты на информационный проект) можно опытным путем.
Обычно некий экономический эффект при проведении мероприятий по
совершенствованию IT-сферы можно выразить в частичном увеличении
прибыли и значительном снижении издержек на проведение некоторых
операций. Еще на ранних этапах развития IT в области ППП (в период 70-80-х
годов) главным источником получения прибыли становилась автоматизация
рутинных и однообразных операций по разработке документации
конструкторских изделий. А вот сегодня если даже будут обнаружены такие
96
резервы, сама прибыль станет незначительной, поскольку оплата труда у
конструкторов (как основной составляющей текущей экономии) и других
специалистов данного сектора в отечественных компаниях так и осталась
низкой. А внедрение современных автоматизированных и функциональных
комплексов для проектирования зачастую приводит к удорожанию как
отдельных процессов, так и всего производства за счет больших затрат на
закупку нового оборудования и программного обеспечения, расходов на
обучение специалистов, проведения физического прототипирования готового
изделия. Поэтому экономический эффект от уменьшения доли затрат на бизнес-
процессы, рассчитанный ранее, становится незначительным.
Несмотря на высокую сложность оценки ожидаемого результат от
внедрения и разработки технических инноваций, особенно в начале жизненного
цикла, становятся необходимы различные управленческие решения, которые бы
помогли избегать ошибки от принятия неверных решений, а также сводить до
минимального разницу минимальных и планируемых показателей. Обычно при
расчете экономической эффективности проводится сравнение результатов
обработки данных до и после внедрения информационной системы. Прямая
зависимость эффективности автоматизированной обработки данных
представляется в виде показателей снижения экономических затрат на обработку
этих данных. А если производится оценка прямой эффективности, то нужно
рассчитать в стоимостных единицах две группы показателей – коэффициенты
снижения затрат на производство и затрат на итоговую стоимость.
Суть оценки экономической эффективности (ЭЭ) от использования
современных технических решений многогранна. Во-первых, присутствие
методики для изучения экономической эффективности выступает обязательным
условием для выработки грамотного решения о важности использования
подобных технологий. Во-вторых, изучение ЭЭ от использования технологий
компьютеризации связано с возможными трудностями. Часть трудностей
заключена в том, что результативность компьютеризации довольно непросто
измерить [2].
Укажем, что потребность в изучении ЭЭ от применения методологий
компьютеризации появляется в компании в 2 вариантах:
97
1. Перед внедрением данных технологий для описания важности их
применения.
Исходя из того, на какой период применения этих технологий и в каких
данных нуждается компания при изучении факторов ЭЭ, доступны для
применения абсолютные или относительные величины эффекта, а также
проведение оценки в рамках статических (для малых периодов) и изменяющихся
(для больших периодов, но тут еще также берется во внимание факт
корректировки стоимости денежной массы) методик. Можно остановится на
использовании лишь абсолютных величин (другими словами, показателя
сторонней экономии или сторонней прибыли, которую компания получает
благодаря применению характеризуемой технологии).
Заключено это в том, что при начале использования данных подходов
сервис-мен не имеет цель поддерживать себе наивысшую прибыльность. Его
базовая заинтересованность состоит в получении стороннего эффекта,
показатель которого может использоваться для оценки результативности работы
компании в целом. Проще говоря, сервис-мен стремится получить пассивных
доход от этих мероприятий, но сам по себе подобный доход подразумевается в
качестве инструмента повышения прибыльности в совокупности; доходность
самих мероприятий по применению новейших технологий не оказывает явного
сильного значения;
2. По факту использования технологий для сравнений полученного в
реальных условиях экономического эффекта и его прогнозируемым показателем.
Это сравнение требуется для оценки уровня успешности всего
реализованного. По нашему мнению, в подобных случаях лучше всего
применять относительные показатели, и самыми корректными станут показатели
результативности (разница реального итога и ожидаемого итога), а не
эффективности (разница итога и понесенных затрат).
По сути, для полноценной оценки эффекта, полученного компанией
благодаря применению автоматизации и удаленного обслуживания, важно также
учесть такие факторы и результаты, как явное удовлетворение заказчиков
уровнем обслуживания, рост лояльности к бренду и т.п. И уже по факту можно
реализовать на основе конкретной процедуры свертки подсчет отдельного
98
показателя ЭЭ (где можно было бы учесть и уровень совокупного дохода, и рост
позитивного настроя заказчиков).
Но более подробное измерение уровня удовлетворения покупателя очень
затруднительно (особенно для небольших компаний по оказанию услуг). Также,
проблематично обосновать правильную процедуру свертки отдельных
параметров, подходящую для множества компаний. Также, нельзя забывать и о
том, что подобные показатели не имеют понятного экономического и
управленческого понятия. И всегда имеет место быть риск взаимной
балансировки показателей, что часто ведет к ухудшению качества решений в
сфере управления.
Для расчета трудозатрат на обработку данных обычно применяется
представленная ниже система показателей:
1. Показатель абсолютного снижения трудозатрат на обработку
единицы информации
Т=Т
0
-Т
1
,
(3.1.1)
где Т
0
определяется как базисный вариант трудоемкости обработки
данных;
Т
1
является стоимостью годовой обработки данных при проектируемом
варианте.
2. Коэффициент для снижения трудовых затрат
K
т
=(Т/Т
0
)*100 (%) (3.1.2)
3. Индекс снижения трудозатрат, показывающий повышение
производительности при обработке данных.
Y
т
=Т
0
/Т
1в
(3.1.3)
К показателям стоимости можно отнести: максимальное снижение
стоимостных затрат (C) и параметр относительного снижения затрат,
обозначенный (К
C
):
1. Величина снижения стоимостных затрат
С=С
0
-С
1
,
(3.1.4)
где С
0
является стоимостью годовой обработки данных при использовании
базисного варианта;
99
С
1
определяется как годовая стоимость обработки данных в
проектируемом варианте.
2. Индекс определения стоимостных затрат
Y
c
=С
0
/С
1
(3.1.6)
Кроме уже рассмотренных показателей также необходимо рассчитать
период окупаемости затрат на внедрения финального проекта
автоматизированной обработки данных (Т
ок
), определяемый в годах, части года
или месяцах года:
Ток = К
П
/C, (3.1.7)
где К
П
выражается, как затраты на создание проекта (этап проектирования
и последующего внедрения).
А также коэффициент расчета эффективности капитальных затрат:
Ер = 1/Ток (3.1.8)
3.2 Расчёт показателей экономической эффективности проекта
Произведем сравнение суммы затрат для базового варианта и программы
автоматизации. Стоимость накладных расходов не учитывается, т.к. для работы
компьютера необходима только электроэнергия, а ее стоимостью в наших
расчетах можно пренебречь.
Условная среднечасовая зарплата сотрудника – 148 руб (исходя из
заработной платы 25000 рублей в месяц).
Операции технологического процесса при базовом и проектном варианте
за год представлены в таблице 3.1 и таблице 3.2.
Таблица 3.1
Базовый вариант
№
п/
п
Наименован
ие операций
технологичес
кого
процесса
решения
комплекса
задач
Единица
измерения
Объем
работ
ы в
год
Норма
вырабо
тки
(опер/в
час.)
Трудоемк
ость
(часов)
Среднечас
овая
зарплата
специалис
та (руб.)
Стоимост
ные
затраты
для
ручных
операций
(руб.)
1.
Учет
документост
48000
80
600
148,81
89285,71
100
пользователе
й
рока
2.
Учет изделий
работа
3600
50
72
148,81
10714,29
3.
Учет норм
работа
1200
50
24
148,81
3571,43
4.
Учет
инструментов
работа
39600
50
792
148,81
117857,14
5.
Учет
проверок
работа
31680
100
316,8
148,81
47142,86
6.
Формировани
е списка
изделий
работа
34320
150
228,8
148,81
34047,62
7.
Формировани
е списка норм
работа
29040
151
192,3179
148,81
28618,73
8.
Формировани
е списка
пользователе
й
работа
27720
100
277,2
148,81
41250,00
9.
Формировани
е списка
проверок
работа
38280
101
379,0099
148,81
56400,28
Итого:
253440
,00
2882,13
428888,06
Таблица 3.2
Проектный вариант
№
п/
п
Наименова
ние
операций
технологич
еского
процесса
решения
комплекса
задач
Оборудов
ание
Ед.
Изм
.
Объ
ем
рабо
ты в
год
Норма
выработки /
производител
ьность
устройств
ЭВМ (опер/в
час.)
Трудоем
кость (Ч)
Среднеча
совая
зарплата
специали
ста (руб.)
Стоимос
тные
затраты
(руб.)
1.
Учет
пользовател
ей
ЭВМ
раб
ота
4800
0
240
200
148,8095
29761,90
2.
Учет
изделий
ЭВМ
раб
ота
3600
320
11,25
148,8095
1674,11
3.
Учет норм
ЭВМ
раб
ота
1200
450
2,6667
148,8095
396,83
4.
Учет
инструмент
ов
ЭВМ
раб
ота
3960
0
450
88
148,8095
13095,24
5.
Учет
ЭВМ
раб
3168
500
63,36
148,8095
9428,57
101
проверок
ота
0
6.
Формирован
ие списка
изделий
ЭВМ
раб
ота
3432
0
500
68,64
148,8095
10214,29
7.
Формирован
ие списка
норм
ЭВМ
раб
ота
2904
0
501
57,964
148,8095
8625,61
8.
Формирован
ие списка
пользовател
ей
ЭВМ
раб
ота
2772
0
500
55,44
148,8095
8250,00
9.
Формирован
ие списка
проверок
ЭВМ
раб
ота
3828
0
501
76,407
148,8095
11370,12
Итого:
420,084
42008,4
Абсолютный показатель снижения трудовых затрат на обработку
информации:
Т=2882,13 -623,73=2258 часов в год
Коэффициент снижения трудовых затрат
K
т
=(2258 /2882)*100%=78,44 %
Индекс снижения трудовых затрат или повышение производительности
труда (YT):
Y
T
=2882/623=4,62
Показатель снижения стоимостных затрат
С=428888,06 - 92816,66=336071,41 рублей в год
Коэффициент эффективности по затратам:
K
c
=(336071/214890)*100%=78 %
Срок окупаемости затрат на внедрение проекта машинной обработки
информации:
Т
ок
= 152792/336071=0,45 года.
Окупаемость затрат на внедрение проекта составляет около 6 месяцев.
На рис. 3.1. приведена диаграмма сравнения базового и проектного
вариантов трудовых затрат, на рис. 3.2 – стоимостных затрат.