Темы лекций: Классификация и виды ис, способы автоматизации. Для позготовки следует ознакомиться со следующим материалом
| Вид материала | Документы |
- Курс лекций содержит принципиальные положения и основные исходные сведения для подготовки, 10.16kb.
- Концепция маркетинга Классификация маркетинга > Субъекты маркетинга 10. Виды маркетинга, 1942.83kb.
- Рекомендации для проведения занятий по темам, 164.18kb.
- Тематические планы лекций Темы лекций по терапевтической стоматологии для студентов, 733.5kb.
- Комплекс технических и программных средств, предназначенный для автоматизации подготовки, 1459.97kb.
- План лекций по биоорганической химии для студентов 1 курса медицинского факультета, 26.83kb.
- Реферата актуальна в связи с постоянно растущим спросом на различные виды очков, включая, 101.64kb.
- Тексты лекций по курсу «Основы рекламного дела», 247.42kb.
- Тексты лекций по курсу «Основы рекламного дела», 466.44kb.
- Календарный план (весенний семестр 2010/2011 учебного года) лекций старшего преподавателя, 64.7kb.
Глава 4
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭффЕКТИВНОСТЬ
АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ
При решении вопроса о создании на предприятии информаци-
онной системы практически всегда довольно остро встает вопрос
об экономической эффективности предлагаемых преобразований.
К сожалению, в отечественной литературе и периодике проблемы
эффективности обсуждаются гораздо реже, чем, например, вопро-
сы функциональной полноты программ, их надежности и коррек-
тности. Это положение связано прежде всего с тем, что большин-
ство исследователей относятся к технической интеллигенции, что
не позволяет им глубоко проанализировать экономическую со-
ставляющую софтверного бизнеса. Видимо, именно по этой при-
чине в России пока не до конца отлажены механизмы ценообразо-
вания на программные продукты и сопутствующие услуги (обуче-
ние, внедрение, сопровождение и т.д.), что в целом несколько
тормозит дальнейшее развитие информационных технологий на
предприятиях. Ниже будут кратко рассмотрены ключевые аспек-
ты оценки экономической эффективности при проведении автома-
тизации на предприятии.
ЧТО ТАКОЕ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ АВТОМАТИЗАЦИИ?
0 понятии экономической эффективности уже многие годы ве-
дутся теоретические споры. На самом деле не так уж важно, какое
определение является наиболее близким к истине. Гораздо важнее
другое — насколько методика расчетов и, соответственно, конеч-
ные результаты и оценки отражают реальные выгоды или убытки
от проведения того или иного мероприятия, реализации того или
иного проекта на практике.
Не претендуя на истину в последней инстанции, будем пони-
мать под экономической эффективностью автоматизации соизме-
римую разность результатов на создание (реорганизацию, адапта-
цию, развитие и т.д.) информационной системы на предприятии и
затрат на проведение этого проекта. Несмотря на внешнюю про-
стоту формулировки, данное определение таит в себе подводный
камень. Находится этот камень в слове «соизмеримая разность».
Казалось бы, нет ничего проще, чем вычесть из доходов (предполага
емых или реальных) расходы (предполагаемые или реальные) и
получить конечный результат. Но на практике все сложнее и требу-
ется учитывать по крайней мере три фактора — времени, неопредел
енности и риска. Если это не сделать, то полученный результат
вряд ли будет достаточно адекватен реальному положению дел.
Различают абсолютную и относительную (сравнительную) экономическую эффективность (В.Н.Лившиц. Оптимизация при перспек
тивном планировании и проектировании. — М.: Экономика, 1984. — ~
224 с.). В первом случае проводится анализ уже выбранного (или
даже реализованного) варианта автоматизации без учета возможных
альтернатив. Во втором случае альтернативные стратегии автоматиз
ации сравниваются между собой с позиций экономической эффек
тивности. Можно рассчитывать также удельные показатели эффек
тивности (на рубль вложенных затрат, на одного работника и т.д.).
Относительно методики расчета эффективности тоже нет еди
ного мнения. На самом деле не так уж важно, как именно считать,
потому что ошибки в расчетах из-за неопределенности и риска как:
правило больше, чем погрешность той или иной методики. Важно
другое — правильно определять совокупность затрат на автомати-
зацию (в частности, затраты на перестройку управления предпри-
ятием, обучение персонала и т.д.) и правильно прогнозировать возможные результаты, включая в них не только локальные, но и синергические (общесистемные) эффекты.
Таким образом, на вербальном (словесном) уровне экономичес-
кая эффективность есть ни что иное, как количественная (денеж-
ная) оценка эффекта от проведения мероприятий по автоматиза-
ции. Ниже будут приведены некоторые упрощенные методы оцен-
ки экономической эффективности, пригодные для использования
специалистами, не имеющими экономического образования.
РАСЧЕТ АБСОЛЮТНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ
С позиций пользователя (конечного потребителя) информаци-
онной системы абсолютная эффективность автоматизации опреде-
ляется как разность между полученными результатами (или оцен-
кой этих результатов в будущем) и затратами на автоматизацию.
В случае, если до проведения оцениваемых работ предприятие вообще не было автоматизировано, достаточно сравнить результаты деятельности без автоматизации Pl при соответствующих нулевых затратах (З1 = О) с результатами после автоматизации Р2 при соответствующих затратах З2.
Упрощенно эффективность рассчитывается по формуле:
Э=Р2-Р1-З2,
причем разность Р2 - Рl характеризует полученный эффект от
основной деятельности предприятия после проведения автомати-
зации.
Величина совокупных затрат на автоматизацию складывается
из стоимости приобретаемых компьютеров, принтеров, сетевого
оборудования и других устройств, программных продуктов или
лицензий на их использование, затрат на установку, внедрение,
адаптацию, изучение и сопровождение программных комплексов,
оценки потерь ввиду изменения структуры управления, реоргани-
зации кадров и т.д., а также всех текущих затрат (электроэнергия,
помещения, связь и т.д.).
Вполне понятно, что если Э > О, то автоматизация эффективна.
Насколько это эффективно на самом деле показывает относитель-
ный показатель эффективности на рубль совокупных затрат, рас-
считываемый как частное от деления Э на З2. Этот показатель без-
размерный, определяемый как количество рублей эффекта на
рубль вложенных приведенных (с учетом фактора времени — об
этом позже) затрат.
Следует развеять одно распространенное заблуждение, состоя-
щее в том, что правильнее считать в американских долларах. В дол-
ларах считать действительно несколько удобнее, но и здесь нужно
приводить затраты и результаты к сопоставимому виду, так как
доллар тоже неодинаков в разные моменты времени.
По нашим оценкам, успешной автоматизацией можно считать
такую, при которой удельный коэффициент эффективности будет
не менее 2,0 — 2,5. Тогда можно говорить о реальном успехе в биз-
несе за счет повышения управляемости предприятия на базе но-
вых информационных технологий. Значения удельного коэффи-
циента эффективности в диапазоне от 1,0 до 2,0 могут свидетель-
ствовать о неплохой локальной автоматизации и расшивке узких
мест, а значения от 0 до 1,0 должны уже вызывать тревогу. Есте-
ственно, что при отрицательном эффекте проект по автоматиза-
ции просто нерационален.
В случае, если на предприятии уже существует какая-то систе-
ма автоматизации, необходимо учитывать текущие затраты на ее
эксплуатацию З1 и формула преобразуется к виду:
Э = (Р2 - Рl) - (З2 - З1),
где Р2 - Рl — разность результатов, а З2 - З1 — разность затрат
при новом и старом вариантах автоматизации предприятия.
УЧЕТ ФАКТОРА ВРЕМЕНИ
Как уже отмечалось, разновременные затраты и результаты следует приводить к сопоставимому виду. Для повышения степени адекватности оценок эффективности реальной ситуации нужно перейти к так называемым приведенным оценкам. Это означает, что мы выбираем какую-то точку отсчета (начало, конец, середина рассматриваемого периода) и пересчитываем все затраты и результаты по проекту автоматизации именно на этот момент времени.
В качестве примера рассмотрим, как можно получить сопоста
вимые показатели на начало периода, т.е. на момент принятия
решения о начале автоматизации. Очевидно, что единовременные
затраты, которые будут произведены в этот момент времени, кор-
ректировать не нужно. Все остальные затраты и результаты корректируются при помощи так называемых дисконтных коэффи-
циентов. Почему это нужно делать? Во-первых, учитываются про-
цессы инфляции. Во-вторых, даже при стабильной экономике
деньги, полученные раньше по времени, стоят условно больше,
чем те же деньги, полученные позже. Не хотелось бы лезть глубо-
ко в теорию дисконтирования, но даже такая простая схема, как
вложение свободных средств в банк под процент вместо проведе-
ния автоматизации, уже дает определенные дополнительные сред-
ства, которые можно расценивать как некий доход.
Допустим, что норма дисконтирования постоянна в течение,
всего срока действия нашего проекта. Обозначим ежемесячный,
коэффициент дисконтирования k. Тогда приведенные затраты и
результаты по проекту будут рассчитываться как номинальные
затраты и результаты, поделенные на поправочный коэффициент,
определяемый как (1+k) в степени t, где t — число полных меся
цев, прошедших от начала проекта до проведения рассматривае
мых затрат или получения рассматриваемых результатов.
Пример 13.
Допустим, что мы начинаем проект с 1 января 2001 года и
он займет по времени один год. Единовременные затраты на ав-
томатизацию составляют 100000 рублей, далее ежемесячно
расходуется по 10000 рублей, и еще в июне нужно будет допол-
нительно затратить 20000 рублей. Ожидаемые результаты
от автоматизации (Р2- P1) до июля отсутствуют и составляют начиная с июля 50000 рублей в месяц. Коэффициент дис-
контпирования k=0,05.
Если не учитывать фактор времени, то можно просто сло-
жить все результаты и вычесть все затраты.
Получим: 300000 -100000 -120000 - 20000 = 60000рублей.
В случае проведения дисконтирования получится совершенно
другой эффект. Результаты после приведения составят:
35714+34013+32467+30864+29411+27932 = 190401 рублей.
Единовременные затраты останутся без изменений, а ежеме-
сячные также будут скорректированы:
10000+ 9523+ 9090+ 8620+ 8264+ 7874+ 7518+ 7142+ 6802+ 6493 + 6172+ 5882 = 93380 рублей.
Приведенные дополнительные затраты июня составят15748
рублей. Всего приведенные затраты составят 100000+93380
+15748 = 209128 рублей. Таким образом, эффект, определяемый
как разность приведенных результатов и затрат окажется уже
отрицательным: 190401-209128 = -18727 рублей (убыток).
УЧЕТ ФАКТОРА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
При прогнозных оценках затрат и результатов никогда
нельзя быть до конца уверенным в их точности. В связи с этим
целесообразно учитывать неопределенность ситуации. Суще-
ствует достаточное количество сложных математических мето-
дов учета неопределенности, связанных с применением теории
вероятностей, теории нечетких множеств и других средств. Мы
ограничимся простейшей моделью, которую может на практике
применить каждый человек, не обладающий специальным мате-
матическим образованием.
Суть метода состоит в переходе от точечных оценок затрат и
результатов к интервальным. Грубо говоря, вместо точной количе-
ственной оценки мы задаем некий диапазон, в который с большой
степенью вероятности должна попасть прогнозируемая величина
результатов или затрат. Далее используется принцип минимакса,
т.е. мы определяем экономическую эффективность автоматиза-
ции при минимальных результатах и максимальных затратах.
Если даже в этом случае эффект положительный, то вполне оче-
видно, что проект рентабельный (если, разумеется, правильно оп-
ределены диапазоны показателей). Если же эффект отрицатель-
ный, то возможно два пути: либо считать автоматизацию нераци-
ональной, либо пересмотреть границы диапазонов и попробовать
оценить эффективность еще раз.
Пример 14.
Допустим, что мы получили следующие прогнозные оценки
приведенных результатов и затрат на автоматизацию: резуль-
таты за год составят 2 миллиона рублей, а затраты — 1,5 мил-
лиона рублей. Пусть из-за неопределенности мы можем ошибить-
ся в прогнозе на 20% в обе стороны и по затратам, и по результа
там. Тогда наихудший (минимальный) результат можно
оценить в 1,6 миллиона рублей, а наихудшие (максимальные) зат-
раты в 1,8 миллиона рублей. Очевидно, что при большой степени
неопределенности при проведении автоматизации мы можем по-
лучить убыток до 200 тысяч рублей. Если же неопределенность
меньше (например, по 10% в обе стороны и по затратам, и по ре
зультатам), то даже при наихудшем сценарии развития собы-
тий эффективность останется положительной: наименьший ре-
зультат составит 1,8 миллиона рублей, а наибольшие затраты
только 1,65 миллиона рублей. В этом случае даже с учетом неопре
деленности автоматизацию можно считать эффективной (с,
позиций возможного риска).
СРАВНЕНИЕ ВАРИАНТОВ АВТОМАТИЗАЦИИ
Сравнительная оценка экономической эффективности различных вариантов автоматизации предполагает наличие ряда альтернативных стратегий, принципиально различных между собой (разные поставщики компьютеров, оборудования и программ, различное чис-
ло рабочих мест, разные сроки и этапы автоматизации и т.д.). Как и
при оценке абсолютной эффективности, основными параметрами
оценки здесь выступают сопоставимые затраты и результаты (или их
прогноз). Ниже рассматриваются простейшие подходы к оценке эф-
фективности по вариантам.
Допустим сначала, что сумма затрат на автоматизацию фикси-
рована (мы ограничены неким бюджетом). Тогда можно считать,
что по всем альтернативам затраты просто одинаковы (это не со-
всем так, но неполное исполнение бюджета на автоматизацию будем условно считать недостатком, а оставшиеся неизрасходован-
ными деньги условно списывать как штраф) и их можно не рас-
сматривать. Тогда наиболее эффективный вариант автоматизации
выбирается из множества альтернатив по наилучшему результату
из совокупности обоснованных прогнозов результатов с учетом
неопределенности и риска. Иными словами, лучший вариант тот,
который дает максимальный эффект при самом неблагоприятном
прогнозе (используем принцип максимина).
Пример 15.
Пусть имеется три варианта автоматизации. При первом
ожидаемый эффект составит 3 миллиона рублей, при втором—
2,5 миллиона, при третьем — 2,8 миллиона. Неопределенность
при первом варианте составляет 30%, при втором — 10%, при
третьем — 20%. Наихудшие прогнозы результатов по вариан-
там составят соответственно 2,1 миллиона; 2,25 миллиона и
2,24 миллиона рублей. Следовательно, второй вариант с позиций
наших рассуждений наилучший.
Допустим теперь обратную ситуацию, при которой результаты
автоматизации по всем вариантам одинаковы. Тогда критерием
выбора наиболее эффективного варианта будет минимум затрат при
самом наихудшем прогнозе (используем принцип минимакса).
Пример 16.
Пусть имеется три варианта автоматизации. При первом ожидаемые затраты составят 3 миллиона рублей, при втором — 2,8 миллиона, при третьем — 2,7 миллиона. Неопределенность при первом варианте составляет 10%, при втором—
20%, при третьем — 30%. Наихудшие прогнозы затрат по вари-
антам составят соответственно 3,3 миллиона, 3,36 миллиона
и 3,51 миллиона рублей. Следовательно, первый вариант с пози-
ций наших рассуждений наилучший.
Рассмотрим теперь общий случай, когда и затраты, и результа-
ты по вариантам неодинаковы. Здесь возможно два принципиаль-
но разных пути сравнения: можно выбирать оптимальный вариант
автоматизации либо по лучшей разнице результатов и затрат (при
этом каждая альтернатива анализируется сначала отдельно), либо
по лучшему отношению результатов к затратам. Вообще говоря,
расчеты экономической эффективности для альтернативных вари-
антов автоматизации с учетом множества разнообразных парамет-
ров являются весьма непростой задачей, с которой довольно трудно
справиться, не имея достаточной квалификации. Поэтому авторы
сочли возможным ограничиться в данной книге кратким изложе-
нием подходов к решению этих задач и иллюстрацией этих подхо-
дов на простейших примерах. Дальнейшее движение в этом направ-
лении читатели могут провести самостоятельно, изучая литературу
по теме или обучаясь у квалифицированных специалистов. Тем не
менее, мы считали полезным поставить проблему оценки эффектив-
ности автоматизации предприятий и предостеречь читателей от са-
мых грубых и самых распространенных ошибок.