Файл: Крулькевич, М. И. Основы систем производственно-экономической информации учеб. пособие.pdf

эксплуатация словаря, степень специфичности которого пре­ вышает требуемую величину, определяемую типом обрабаты­ ваемых в системе документов и запросов, экономически не­ целесообразны. Создание и использование высокоспецифичпого языка индексирования стоит весьма дорого. Кроме того, излишнее усложнение языка приводит к дополнительному скрытому удорожанию за счет увеличения затрат персона­ лом на беседы с потребителями. Однако необходима даль­ новидность при установлении уровня специфичности слова­ ря. Например, коэффициент точности поиска, удовлетворя­ ющий потребности на массиве 10000 документов, может ока­ заться совсем неприемлемым, . когда массив вырастет до 100000 документов.

При оценке поисковых систем помимо того, что необхо­ димо учитывать стоимость оборудования, капитальные за­ траты, амортизацию и обслуживание, нельзя упускать из ви­ ду стоимость посреднических мероприятий.

Чем более сложное оборудование эксплуатируется в си­ стеме, тем меньше вероятность прямого обращения к ней потребителя и тем больше, естественно, времени будет затра­ чиваться обслуживающим персоналом.

Техническая и экономическая эффективность в значи­ тельной степени зависит от формы представления данных на выходе системы. Считается допустимым ситуация, когда по­ лучается меньшая точность поиска, а его результаты пред­ ставляются в форме, поддающейся быстрой предварительной сортировке.

\нализируя проблему оценки экономической эффектив­ ности ИПС с позиций руководства, решают одну проблему —-

вкакой степени затраты на функционирование информацион­ ной службы окупаются доходами от ее эксплуатации. Однако

вИПС трудно оценить в денежных единицах ценность оты­ скания документов, хотя во многих случаях очевидно, что

стоимость поиска многократно окупается.

Проблема оценки ИПС подобна проблеме оценки эконо­ мической эффективности научных исследований. Здесь так­ же имеется множество неизвестных, взаимосвязанных фак­ торов, оценка совместного влияния которых является чрез­ вычайно сложной задачей.

132

Глава V. ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ ПРОИЗВОДСТВЕННО ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

§ 1. Элементарный статистический анализ производственных показателей

Элементарный статистический анализ применяется для сравнения фактических показателей работы участков, цехов, предприятий и т. д. с эталонными или плановыми. Известны пять разновидностей такого анализа.

1.Метод непосредственного сравнения фактических по­ казателей с директивными; Он позволяет устанавливать ве­ личину разницы-между показателями в абсолютном или от­ носительном значении.

2.Индексный метод разложения сложных показателей на отдельные сомножители. Такое разложение позволяет оп­

ределить характер изменения каждого сомножителя.

3. Метод учета обособленного влияния факторов заклю­ чается в том, чте последовательно определяется изменение одного показателя при неизменных остальных. Точность это­ го метода весьма низкая, поэтому он имеет весьма ограни­ ченное применение.

4 Последовательно-цепной метод состоит в том, ч влияние первого сомножителя разложения определяется при неизменных остальных, второго — в условиях изменения пер­ вого и неизменных остальных и т. д. Недостаток метода в том, что размер изменения каждого сомножителя зависит от его порядкового места. Наличие нескольких ответов, завися­ щих от комбинации сомножителей, отрицательно влияет на точность результата. В связи с этим данная разновидность статистического анализа не находит применения.

133 ■

5. Цепной метод позволяет устанавливать-отклонения учетом технологической взаимосвязи. В отличие от предыду­ щего метода в результате анализа ответ получается одно­ значным.

Приведенные разновидности элементарного статистиче­ ского анализа позволяют устанавливать лишь отклонение фактических показателей от директивных, не вскрывая при этом конкретные причины явлений, вызвавшие отклонение.

В условиях наличия значительного числа вариантов прямой просмотр их как вручную, так и с помощью ЭВМ становится невозможным. В этих случаях прибегают к ис­ пользованию различных эвристических приемов и специаль­ ных методов.

Несмотря на то, что в основе элементарного статистичес­ кого анализа лежит простейший математический аппарат, среди процессов управления он остается наиболее трудоем­ ким. Одним из эффективных путей совершенствования ана­ лиза является автоматизация его с помощью ЭВМ и средств оргтехники.

Рассмотрим один из алгоритмов такого анализа. Как известно, к ■числу ежесуточно анализируемых основных показателей работы участков, цехов и предприятий отно­ сятся объем, номенклатура, производительность труда ра­ бочих и др. Технологическая схема анализа при этом сле­ дующая. Исходная информация в 9 часов утра вторых рабо­ чих суток каждого месяца (или в то же самое время текущих суток при изменении плана или нарушении связи) переда­ ется на ЭВМ по развернутой форме (все плановые и факти­ ческие показатели), а в остальные сутки — по сокращенной форме — только фактические показатели работы участков за прошлые сутки.

. Для избежания возможных ошибок исходная информа­ ция не передается непосредственно принимающим устройст­ вам ЭВМ, а наносится на перфорационную ленту и одновре­ менно на унифицированную. После проверки, если не обна ружено каких-либо ошибок, связанных с помехами в каналах связи, обусловленных ошибками оператора или средств орг­ техники, то перфорационная лента направляется на считы­ вающее устрбйство ЭВМ, которая по стандартной програм­ ме, введенной заранее, осуществляет проведение расчетов следующих показателей по участкам, цехам и предприятию

J34

в делом: выполнение плана по объему за прошлые сутки в процентах, плана с начала месяца, фактический объем с на­ чала месяца, выполнение плана с начала месяца в процен­ тах, среднесуточный фактический объем, отклонение от пла­ на с начала года (в натуральном выражении), производи­ тельность труда рабочих за каждые сутки. Дополнительно по предприятию рассчитываются такие показатели, как план по объему с начала года, фактический объем производства с на­ чала года, выполнение плана с начала года, качество про­ дукции с начала месяца.

Полученные результаты печатаются ЭВМ в отчетной форме, если ЭВМ имеется на предприятии, в противном слу­ чае выдаются на перфорационную ленту в пятизначном те­ леграфном коде. Далее с помощью трансмиттера и телеграф­ ного аппарата информация передается на предприятие, где принимается одновременно на перфорационную и унифици­ рованную ленты. Возможность многократного считывания ин­ формации с перфорационной ленты позволяет размножить ее в необходимом количестве экземпляров на унифицированной ленте. При наличии на предприятии широкорулонного теле­ тайпа выходная информация может печататься вместе с фор­ мой, если же используются телетайпы типа СТА, то на уни­ фицированной ленте, которую затем необходимо наклеить на заготовленные заранее формы. Результаты анализа одно­ временно непосредственно из ЭВМ могут быть переданы в уп­ равление, Главк, Министерство.

Весь процесс передачи и обработки исходной информа­ ции с выдачей на печать результатов анализа в необходи­ мом количестве экземпляров занимает не более 10 минут.

§ 2. Регрессионный анализ информации о результатах работы участков, бригад и отдельных рабочих

В условиях значительной интенсификации процессов производства как завышение, так и занижение плановых тем­ пов отрицательно сказывается на эффективности работы предприятия. В первом случае имеет место значительное пе­ ревыполнение плана без существенного изменения техноло­ гии и организации труда, что приводит, естественно, к пере­ расходу государственных средств на необоснованное преми­

135

рование рабочих. Во втором Случае завышенный план, уста­ новленный без учета условий и возможностей участка, брига­ ды или отдельного рабочего лишает их материального сти­ мула, способствует снижению трудовой дисциплины и в результате приводит к значительному невыполнению плана.

Разработка научно обоснованного плана зависит преж­ де всего от качества анализа фактических показателей и ус­ ловий, в которых достигнуты эти показатели. Проведение та­ кого анализа, когда изменение показателей работы обуслов­ лено случайными изменениями природных, технических и организационных факторов, действующих в одно и то же время, обычными методами весьма затруднено. Колебание сроков выполнения р'абот от месяца к месяцу является ре­ зультатом комбинированного влияния указанных факторов.

Для анализа подобных ситуаций эффективным пред­ ставляется множественный регрессионный анализ.

В качестве основных факторов, существенно влияющих на производственные показатели, можно выделить комплекс­ ную нормативную трудоемкость, определяемую по техни­ ческим нормативам на отдельные операции для конкретных условий производства, и численность рабочих на участке или в бригаде.

Особенностью статистического материала является то, что в нем наблюдается наличие качественных факторов. Это приводит к необходимости дробления всего массива данных на ряд групп и усложняет проведение анализа. Для таких ситуаций удобным оказывается метод ковариационного анализа — одна из разновидностей регрессионного анализа.

В уравнении регрессии аргументы могут быть выражены только количественно, поэтому качественному фактору при­ дается количественная оценка в виде условных числовых ко­ дов. Если фактор имеет только два качественных значения, его можно закодировать в виде переменной х, принимающей значение 1 или 0. Тогда матрица значений аргументов будет содержать только числовые величины. Если качественный фактор принимает более двух значений, то его можно пред­ ставить рядом независимых переменных. Число переменных будет равняться числу уровней фактора. Тогда в каждой строке матрицы наличие того или иного уровня фактора

136

можно обозначить единицей, а отсутствие других уровней зафиксировать нулем.

По коэффициентам регрессии можно дать количествен­ ную оценку эффектам уровней качественного фактора, кото­ рые проявляются одновременно с учетом влияния эффектов других факторов.

Систематический тренд исследуемого процесса за прош­ лый и настоящий периоды выделяется методом наимень­ ших квадратов и эктраполируется на будущее по месяцам плановой перспективы. При этом вид связи у=у (хь х2, .... х„ ) предполагают априорно.

Оценка адекватности представления результатов наблю­ дений с помощью уравнения регрессии производится по дис­ персионному отношению

Гипотеза об однородности двух дисперсий S?p. и S2 отбра­ сывается в том случае, когда расчетное, значение критерия F превосходит табличное.

При построении статистических моделей почти всегда возникает ситуация, когда исходное уравнение регрессии, будучи значимым, не является наилучшим с точки зрения остаточной дисперсии.

137

Для выбора лучшего уравнения регрессии используется метод многошагового анализа. Согласно этому методу опре­ деляется значимость каждого члена уравнения по величине

где tj — показывает, во сколько раз стандартное отклоне­ ние меньше своего коэффициента регрессии;

—диагональный элемент обратной матрицы систе­ мы нормальных уравнений;

SocT.KCjj — выражает стандартное отклонение коэффициен­ та bj ;

Soct. — среднеквадратичное отклонение фактических ве­ личин от поверхности регрессии.

Член уравнения, для которого величина t] является на­

именьшим, исключается. Процесс исключения членов ураво2

нения продолжается до тех пор, пока остаточная Ь0Ст. дис­ персия уменьшается или остается на прежнем уровне.

Степень влияния на колеблемость функции совокупности факторов, входящих в уравнение регрессии, измеряется ко­ эффициентом, или индексом детерминации, который опреде­ ляется по формуле

Чем больший коэффициент (индекс) детерминации, тем большая часть вариации функции объясняется влиянием дан­ ных факторов. В дополнение к изменению влияния всех ком­ бинированных независимых переменных уравнение регрес­ сии позволяет выяснить частное воздействие каждого Xi , а в случае криволинейной зависимости и область оптимального изменения Xi полагая при этом связь ее с остальными неза­ висимыми переменными.

Формы кривых чистой регрессии, определенные по выбо­ рочным данным, имеют тенденцию отклоняться от действи­ тельных отношений в генеральной совокупности.

138