Σαij=100%

Вероятности появления последствий могут быть вычислены по формуле условной вероятности [8].

Pi=Σαij*πj

Где Pi – вероятность i-того последствия;

αij – условная вероятность наступления i-того последствия при j-том состоянии;

πj – вероятность j-того состояния. Суммирование ведется по всем состояниям.

Вероятностная модель должна правильно отражать статистику возникновения последствий. Поэтому система условных вероятностей αij должна быть такой, чтобы рассчитанные вероятности последствий Pi соответствовали реальным частотам их появления Qi:

Σ(Pi - Qi)2 → min

На практике формулировать и решать оптимизационные задачи не удобно. Гораздо удобнее ввести данные в электронную таблицу и подобрать αij с необходимой точностью. Для этих целей к исходной таблице добавляются столбец «Контрольная сумма» (КС) - для нормирования условных вероятностей, строки «Вероятность последствия» и «Разность вероятностей». Первоначально αij берутся из таблиц, подобных Таблице 10. Затем их значения изменяются, чтобы добиться значений 100% в столбце и строке КС и близких к нулевым значений в строке «Разность вероятностей».

4.3 Оценка потерь от выбросов

Сбалансированная таким образом модель готова для оценки потерь, вызванных выбросами. Ожидаемые потери вычислим как математическое ожидание размеров потерь, вызванных различными причинами.

По =Σ βi*Pi

Где По - ожидаемые потери;

βi - стоимостная оценка потерь.

Для наглядности стоимостные оценки потерь записаны в последней строке таблицы.

В нашем примере ожидаемые потери составили 405 тыс. руб.

4.4 Моделирование последствий внедрения системы мониторинга

Внедрение системы мониторинга повышает безопасность производства. Важнейший результат внедрения системы мониторинга – упрощение поиска и анализа причин выбросов. Знание этих причин позволяет совершенствовать производство, постоянно снижать вероятность сбоя оборудования и потери от выбросов. Кроме того, знание состояния производства повышает его управляемость, позволяет снизить тяжесть последствий. Основные функции системы, механизмы их воздействия на безопасность производства и количественные оценки, данные экспертами, приведены в таблице 13.

Как учесть перечисленные факторы в нашей модели? Внесем все перечисленные в Таблице 13 изменения в нашу вероятностную модель. Результат представлен в Таблице 14. Как видно, большинство изменений касаются условных вероятностей наступления последствий.

Таблица 13

Влияние функций системы мониторинга на безопасность производства

Таблица 14

Количественная оценка последствий внедрения системы мониторинга

Вычислим ожидаемые потери от выбросов в случае внедрения системы мониторинга:

П1 =Σ β’i*P’I =370 тыс. руб.

Таким образом, ожидаемый эффект от внедрения автоматизированной системы мониторинга составит

405-370= 35 тыс. руб. в год

4.5 Алгоритм оценки

Рассмотренный пример расчета экономической эффективности базируется на конкретных данных, экспертных оценках и предположениях. Поэтому его нельзя напрямую использовать при расчете экономических характеристик других систем. Однако в его основу положена математическая модель [9], адекватно отражающая особенности производства и пригодная для экономических оценок широкого класса информационных и управляющих систем.

Основа модели – представление объекта управления в виде «черного ящика», состояние выхода которого вероятностно зависит от состояния на входе. Параметры, описывающие эту зависимость – условные вероятности. Внедрение информационно-управляющей системы изменяет параметры «черного ящика» таким образом, чтобы ожидаемые потери уменьшились. Эффективность системы рассчитывается как разность математических ожиданий потерь в отсутствии и при наличии системы.

Для использования данной модели необходимо:

1.  Выявить (типизировать) возможные состояния входа «черного ящика». В число состояний должны входить: нормальное состояние, а также основные причины сбоев.

2.  На основе статистики причин определить вероятности различных состояний, так чтобы эти состояния являлись полной схемой событий (т. е. их общая вероятность =100%).

3.  Определить (типизировать) возможные последствия. В список последствий должны входить нормальное течение процесса (ничего страшного не произошло), а также все основные виды последствий. Список последствий также должен являться полной схемой событий.

4.  На основе анализа последствий сбойных ситуаций дать экономическую оценку (экспертную или расчетную) потерь по каждому последствию, считая, что потери от нормального течения процесса равны нулю.

5.  Определить условные вероятности возникновения различных последствий для каждого состояния на входе «черного ящика». Сумма условных вероятностей для каждой причины должна равняться 100%. Вычислить оценку потерь как математическое ожидание суммы потерь при заданных вероятностях

6.  Оценить, какие именно параметры «черного ящика» улучшает наша система, внести соответствующие изменения в модель и рассчитать разность ожидаемых потерь.

7.  Сопоставить затраты на проект и эффект от его внедрения.

Отметим, что подобные расчеты помогают определить наиболее эффективные функции информационно-управляющей системы и отбросить малоэффективные. Поэтому их целесообразно проводить на этапе разработки технического задания, а затем уточнить для готового проекта.

Литература

1.  , , Экономикс, М., "Республика", 1992

2.  Лопатников -математический словарь., М, 1987

3.  Приказ МФ РФ от 01.01.01 г. N 94н «Об Утверждении плана счетов бухгалтерского учета финансово - хозяйственной деятельности организаций и инструкции по его применению» // Информационная система «Гарант»

4.  Закон РФ от 9 июля 1993 г. N 5351-I "Об авторском праве и смежных правах" (с изменениями от 01.01.01 г.) // Информационная система «Гарант»

5.  Основы маркетинга. Пер. с англ., "Прогресс", М., 1990

6.  Адлер и рынок, или как организация настраивается на обеспечение требований потребителей: (Серия статей) // Надежность и контроль качества. 1999. № 8-12.

7.  , , . Модель CMM и ИСО 9001:2000 для организации качественной деятельности информационных служб http://www. *****/fset. asp? Url=/misc/somecmm. htm

8.  Г. Корн, Т. Корн. Справочник по математике для научных сотрудников и инженеров. М. 1974 г., 832 стр, с илл.

9.  Теория игр. Исследование операций, Минск, "Вышэйшая школа", 1982

[1] Будем считать, что доход нам известен. Методы оценки величины ожидаемого дохода рассматриваются в разделе «Оценка эффекта от внедрения программного обеспечения»

[2] Расчет зарплаты удобно проводить вместе с отчислениями, пропорциональными зарплате

[3] В примере средняя зарплата выпускника берется равной 2000 руб./мес. Начисления на заработную плату составляют 36,5%

[4] Руководитель, доцент, кандидат наук с окладом 3000 руб./мес.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4