Файл: Баймуратов, У. Б. Экономическая эффективность и границы применения вычислительной техники.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 23.10.2024

Просмотров: 58

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

ции учетно-статистических служб. Приходится выбирать и обосновывать оптимальные решения, проводить своеоб­ разную подготовку рассматриваемых задач для их вы­ полнения на вычислительных машинах и т. п. В связи с этим возникает необходимость в тщательном технико-эко­ номическом проектировании механизированной обработки информации на предприятиях и в организациях, что яв­ ляется весьма сложным делом.

Механизированную обработку статистической инфор­ мации можно производить с помощью различных видов вычислительных машин, различными способами и с раз­ личным экономическим и качественным результатом.

Вычислительные клавишные машины (ВКМ) приме­ няются для механизированной обработки небольших по объему статистических расчетов. Остальные операции, связанные с вычислительными работами (набор и ввод информации с первичных документов, регистрация полу­ ченных результатов в документах и расчетах, группиров­ ка информации, вычислительные и логические операции и т. д.) выполняются вручную.

Вычислительные перфорационные машины (ВПМ) предназначены для решения более сложных задач: ста­ тистической обработки материалов, отчетов, результатов переписей и обследований. Они эффективны в тех случа­ ях, когда путем несложных, но многократных операций необходимо упорядочить значительную массу первичных данных, произвести группировку их по ряду признаков, сделать выборки, произвести соответствующие вычисле­ ния. Новые типы вычислительных перфорационных ма­ шин с элементами электроники и устройствами агрегати­ рования, являются гибкими вычислительными система­ ми, способными обрабатывать алфавитно-цифровую ин­ формацию и решать большой круг производственных за­ дач.

Анализ применения электронных вычислительных ма­ шин (ЭВМ) производится для малых (МЦВМ) и универ­ сальных цифровых вычислительных машин (УЦВМ).

МЦВМ применяются в различных областях науки и техники, связанных с математикой и вычислительной техникой. Наряду с ограниченными скоростными возмож­ ностями и меньшим объемом памяти по сравнению с УЦВМ они обладают большей «интеллектуальностью». В

63

самой структуре МЦВМ заложено «знание» гораздо боль­ шего количества операций, чем обычно принято для ЭВМ. Язык, на котором дается задание машине, значительно упрощен, т. е., как пишет академик В. Глушков, «малые ЭВМ превращаются в „глаза и уши” больших машин и связывают их непосредственно е потребителями» 3.

Наконец, УЦВМ характеризуются огромной быстро­ той действия, полной автоматизацией в управлении вычи­ слительными процессами, способностью «запоминать» (хранить) большой объем информации, подлежащей обра­ ботке. Наряду с арифметическими действиями они могут выполнять различные логические операции.

Обладая рядом преимуществ по сравнению с менее производительной вычислительной техникой, ЭВМ значи­ тельно превосходят ее, например, при решении экономи­ ческих задач с выбором оптимальных вариантов и слож­ ных задач из различных областей науки и техники. Авто­ матизация обработки информации на ЭВМ в значитель­ ной мере достигается за счет последовательного решения задач по заданной программе, поэтому на ЭВМ нет пере­ ходов от машины к машине, как при использовании ВПМ, в результате уменьшается число промежуточ­ ных ручных операций и количество ошибок в вычисле­

ниях.

Однако неправильно было бы считать, что с примене­ нием ЭВМ будет решена сложная задача построения авто­ матизированной системы обработки информации. Эффек­ тивное применение ЭВМ в учете, планировании, управле­ нии предусматривает использование в достаточной степе­ ни математических методов, упорядоченных технико-экс номических нормативов, унифицированную систему ко­ дов номенклатур и документации, сделав ее пригодной для автоматизированной обработки информации на ука­ занных машинах. Особо важное значение при использо­ вании ЭВМ имеет математическое обеспечение (библиоте­ ки программ, трансляторы системы алгоритмов). Правиль­ ная организация разработки и внедрения системы мате­ матического обеспечения позволит значительно повысить эффективность и расширить сферу их применения.*24

3 В. Г л у ш к о в . Старт берут малые ЭВМ. «Правда», 1969, 24 февраля.

64


Следует отметить, что при работе на ЭВМ фактор ис­ пользования машинного времени приобретает особенно важное значение в связи со значительной стоимостью каждого машино-часа работы. Даже в условиях примене­ ния ВПМ их неполная загрузка существенно снижает экономическую эффективность механизации учетно-пла­ новых работ 4. Нередко ЭВМ продолжительное время не могут использоваться из-за неподготовленности алгорит­ мов и программ, а также из-за отсутствия мероприятий по упрощению системы сбора необходимой информации.

Следовательно, прежде чем решать вопрос об исполь­ зовании различных видов вычислительных машин, необ­ ходимо тщательно изучить объем намечаемой к обработке информации, ее потоки, разработать организационные мероприятия по их упорядочению и рациональные алго­ ритмы решения задач.

§ 2. Классификация статистических расчетов

В настоящее время статистическая инфор­ мация занимает одно из ведущих мест в общем объеме обрабатываемой информации. Наличие однородных мас­ совых операций при ее обработке является одной из са­ мых важных предпосылок эффективного использования вычислительной техники.

Исследование расчетов, возникающих при обработке различных видов статистической информации, показало, что они сводятся к решению арифметических и математи­ ческих задач. Возникает необходимость выбора для каж­ дого вида статистических расчетов или группы расчетов такого способа механизированной обработки информации, с помощью которого они могли быть выполнены наиболее

эффективно.

Степень сложности расчетных формул определяется видом математического выражения рассматриваемой за­ дачи. Однако четкого разграничения задач статистическо­ го характера по степени сложности не существует. Услов­ но их можно разделить на несколько типов:

4 М. А. К о р о л е в . О теории механизированной обработки эко­ номической информации. В сб.: «Проблемы механизации учета».

М„ 1963.

5 -2 4

65

Первый тип. Формулы вида

П

и т. п., имеющие наиболее массовый характер в статисти­ ческих расчетах.

Второй тип. Формулы вида

V — 100 — и т. д

X

Третий тип сложности решаемых задач статистиче­ ского характера. Формулы, реализуемые с помощью пра­ вил высшей математики, например:

На примере организаций, обслуживаемых машино­ счетными установками ЦСУ КазССР, проведено исследо­ вание решаемых задач, встречающихся при обработке статистических материалов, которое показало, что около 70% обрабатываемой информации приходится на зада­ чи, реализуемые с помощью простейших арифметических операций. Они носят наиболее массовый характер. На­ пример, фабрика механизированного счета (ФМС) КазССР обслуживает 35 промышленных предприятий и организа­ ций. Выявлен круг решаемых задач. На первый тип при­ ходится 70% обрабатываемой информации, лишь 30% составляют различного рода вычислительные операции.

Анализ механизированной обработки статистической информации для составления «Метеорологического еже-

66


месячника» Управления гидрометслужбы КазССР пока­ зал, что 68% обрабатываемой информации приходится на задачи первого типа и лишь 32 % — на задачи других типов. Общий объем информации для данного сборника составил 1 млн. 725 тыс. перфокарт. Если учесть, что в течение года необходимо создавать 12 таких сборников, то объем информации, требующей обработки, резко воз­ растает. В связи с этим возникает необходимость в опреде­ лении типа вычислительных машин.

Как известно, возможности вычислительных машин при решении статистических задач различной сложности неодинаковы. На одних машинах статистическая обработ­ ка проводится с минимальными затратами, а на других — с максимальными. Объем вычислительных действий в свою очередь влияет на трудовые затраты и на время об­ работки информации. Таким образом, можно сказать, что степень сложности рассматриваемых задач, объем вычис­ лительных действий и время выполнения расчетов явля­ ются немаловажным фактором, влияющим на эффектив­ ность использования вычислительной техники.

Классификация статистических расчетов по типам за­ дач позволяет выявить области наиболее эффективного применения различных видов вычислительных машин.

§ 3. Сравнительный анализ экономической эффективности различных способов обработки статистической информации

Рассматриваемые в этой главе материалы и результаты анализа экономической эффективности меха­ низированной обработки статистической информации яв­ ляются экспериментальными как по методам расчета, так и по используемой исходной информации. Однако боль­ шинство сведений об экономических показателях и орга­ низационной структуре вычислительных установок полу­ чены в организациях, применяющих вычислительную технику для обработки информации. Некоторые данные в интересах обеспечения цельности изложения методики и из-за отсутствия надлежащих источников рассчитаны укрупненно или определены ориентировочно.

Для исследования экономической эффективности раз­ личных способов обработки статистической информации

67

взяты четыре задачи первого, второго, третьего типа. Причем по первому типу рассмотрены две задачи, отли­ чающиеся между собой по трудоемкости обработки ин­

 

jLiXi

 

формации \ ^

X = £=1

Так как к первому типу

относятся наиболее массовые статистические задачи, рас­ смотрим их подробнее.

Расчеты производились для пяти способов обработки, вручную, для ВКМ, ВПМ, МЦВМ и УЦВМ.

При проведении подобных расчетов ставилась задача разработки методических и теоретических вопросов эко­ номического анализа и определения границ экономиче­ ской эффективности применения вычислительной техни­ ки в статистических расчетах с учетом типа решаемых задач.

Задача № 1 (I тип). Трудоемкость выполнения расче­ та данной задачи состоит в вычислении итоговых сумм. Подсчет производится для 30 чисел. В среднем в каждом числе — 3—4 знака.

Годовой объем обрабатываемой информации рассчи­ тывается исходя из типа задачи и трудоемкости ее реали­ зации на различных видах вычислительных машин с учетом сменности их работы (например, решение задачи

на УЦВМ в расчете 7260 час в год: 2420

час-3 смены).

Расчет производится для одной головной

вычислитель­

ной машины.

 

При обработке массовой статистической информации на УЦВМ на один час работы требуется от 70 до 100 час ручного труда по подготовке технических носителей ин­ формации 5. Эта диспропорция между скоростью обработ­ ки информации и подготовки технических носителей мо­ жет быть ликвидирована за счет увеличения вспомога­ тельного оборудования или за счет автоматизации про­ цесса подготовки технических носителей информации, что влечет за собой увеличение капитальных вложений в соз­ дание вычислительной установки.

В рассматриваемой задаче годовой объем обрабаты­ ваемой информации изменяется в зависимости от способа

5 М. К. Р а х м а н о в , А. С. Рудаков. Читающие автоматы и и применение. М. 1969.

68


обработки. Если вручную за год можно обработать 368 ус­ ловных единиц информации в расчете на одного счетного

работника, то на ВКМ — 3300, на ВПМ — 228 819,

на

МЦВМ — 8049,7, на УЦВМ — 1 866 858 условных

еди­

ниц.

 

По предложенной методике (ф-лы 11 и 14) рассчиты­ ваются капитальные вложения и эксплуатационные рас­ ходы по каждому из рассматриваемых способов обработ­ ки (табл. 1).

Определив себестоимость единицы обрабатываемой ин­ формации по каждому из рассматриваемых способов (ф-ла 32), производим сопоставление этих показателей с базовым вариантом. За базовый вариант принимаем мак­ симальную себестоимость единицы обрабатываемой ин­ формации при ручном способе обработки.

Затем определяем общую сумму годовой экономии в

сравнении с базовым способом (ф-ла 33). Например,

при

обработке статистической

информации на ВКМ

Эг =

= (3,85—0,79)-368=1126

руб. Аналогичным образом

этот показатель рассчитываем и для других способов об­ работки. Наибольшая величина годовой экономии дости­ гается при обработке статистической информации на УЦВМ (1335,8 руб.).

Определяется также и величина приведенных затрат по каждому из рассматриваемых способов. Например, при обработке статистической информации на ВПМ сум­

ма приведенных затрат

равняется 143,2 руб.: П3 =

=^0,37 + 0,15 228819) *368 =

143,2 РубТаким же образом

рассчитываются затраты по другим способам. Выявляет­ ся вариант, обеспечивающий минимальные приведенные затраты, и определяется годовой экономический эффект.

Из данных таблицы 1 видно, что при равном годовом объеме обрабатываемой информации лучший способ об­ работки приходится на УЦВМ. При решении первой зада­ чи на УЦВМ достигается наибольший годовой эффект по сумме приведенных затрат. Отрицательный результат при обработке информации на МЦВМ означает, что дан­ ный способ не является эффективным при решении дан­ ной задачи.

Для проведения более глубокого анализа учитывается изменение основных экономических показателей различ-

6S