Програмное средство « Баланс заготовок и узлов ОЦ-2»

 

Экономия  затрат на заработную плату при использовании  нового ПС в расчете на  одну задачу - С_зе

 

                                

,                                          (23)

где     З_см – среднемесячная заработная плата одного программиста;

 Т_с1,Т_с2 – снижение трудоемкости работ в расчете на 1 задачу (человеко-часов);

 Т_ч – количество часов работы в день (ч);

 Д_р – среднемесячное количество рабочих дней.

 

=42209 руб.

 

Экономия  заработной платы при использовании нового ПС:

 

                                     

,                                                           (24)

 

где    С_з – экономия  заработной платы;

А₂ – количество типовых задач решаемых за год;

 

руб.

 

Экономия  с учетом начисления на зарплату (С_н):

 

                          руб.                    (25)

 

Исходя  из того в базовом варианте не использовалась автоматизация, то расчёт экономии за счет простоя сервиса не проводиться. Итак общая годовая экономия текущих  затрат составит С_о=94970930 руб.

               

7.6 Расчет экономического эффекта от внедрения нового ПС

 

Дополнительная  прибыль определяется по формуле:

 

                                      

,                                            (26)

 

где   Н_п – ставка налога на прибыль.

 

77876162 руб.

 

При решении  данной задачи коэффициентам приведения α_t по годам будут соответствовать следующие значения:

 

  

  

  

  

 

Таблица 20 –  расчет экономического эффекта от использования  ПС

Показатели	Единицы измерения	Годы
		2012	2013	2014	2015
Результаты: Прирост прибыли за счет экономии затрат (Пч) С учетом фактора времени	руб.	77876162	77876162	77876162	778761621
	руб.	77876162	58095616	43377022	32396483
Затраты: Приобретение (Кпр) Освоение (Кос) Сопровождение (Кс) Доукомплектование ВТ техническими средствами (Ктс) Пополнение   оборотных средств (Коб)	руб.	82047953	0	0	0
	руб.	4883807	0	0	0
	руб.	9767613	0	0	0
	руб.	4100000	0	0	0
	руб.	14651420	0	0	0
Всего затрат: То  же с учетом фактора времени	руб.   руб.	115450793   115450793	0   0	0   0	0   0
Чистый  дисконтированный доход по годам ЧДД нарастающим итогом	руб.   руб.	-   -37574631	58095616   20520985	43377022   63898007	32396483   96294490
Коэффициент приведения	ед.	1	0,746	0,557	0,416

 

Рентабельность  инвестиций в приобретение программного продукта (Р_и) по формуле:

 

                           (27)

 

где   П_чср – среднегодовая величина чистой прибыли за расчетный период, руб., которая определяется по формуле:

 

                                   (28)

 

где П_чt - чистая прибыль, полученная в году t, руб.

 

 

 

В результате технико-экономического обоснования применения программного средства были получены следующие значения показателей их эффективности:

1. Чистый  дисконтированный доход за четыре года  применения программного средства составит 96294490 руб.;

2. Все инвестиции окупаются в 2013 г.

3. Рентабельность инвестиций составляет 45,8 %.

Таким образом, разработка и применение программного продукта являются эффективными, и инвестиции в приобретение программного продукта целесообразно осуществлять.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8.СОКРАЩЕНИЕ ЭНЕРГОЗАТРАТ ПРИ  ВНЕДРЕНИИ ПРОЕКТИРУЕМОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ  СИСТЕМЫ ОРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

 

В результате разработки данного дипломного проекта, получено программное средство, позволяющие эффективно в реальном времени производить учет баланса деталей и узлов ОЦ-2 РУП «МТЗ». Использования преимуществ многопоточных вычислительных систем позволяет получить значительный прирост производительности на системе со специализированным вычислительным процессором по сравнению с процессором общего назначение.

Принятые  в расчетах допущения:

- учитываются энергозатраты только при эксплуатации. Так как необходимые при разработке проектируемой системы ресурсы и оборудование не сильно отличаются количественно и качественно от ресурсов, используемых для разработки других систем, далее рассчитываются без учета энергозатрат при разработке;

- энергозатраты при эксплуатации составляют в основном только затраты электрической энергии на работу компьютерных систем. Так как проектируемая система не требует прямого вмешательства оператора в работу системы, далее они рассчитываются без учета энергозатрат для обеспечения эргономических требований систем «человек-машина»;

- аппаратно компьютерная система  проектируемой автоматизированной  системы обработки информации  отличается от других систем  только наличием специализированного процессорного модуля GPU NVIDIA GT220;

- для обеспечения необходимой  производительности автоматизированная система обработки информации должна обеспечивать обработку 100 текстовых файлов в секунду размером от 80Кб до 160Кб;

- скорость обработки данных на  CPU Athlon 2 X2 215 8Мб/с, на GPU NVIDIA GeForce GT 220 – 20Мб/с.

Рассчитаем энергозатраты при эксплуатации систем обработки информации основанных на процессорах общего назначения.

Для оценки эффективности энергосбережения проведем анализ и расчет энергозатрат при эксплуатации автоматизированных систем обработки информации основанных на процессоре общего назначения AMD Athlon 2 X2 215.

Для процессора воспользуемся спецификацией  предоставляемой производителем.

За  среднюю потребляемую мощность остального оборудования для одной компьютерной системы возьмем 100 Вт.

 

 

 

Таблица 21 - Краткая спецификация процессора AMD Athlon 2 X2 215

Процессор	AMD Athlon™ II X2
Модель	215
Частота	2700 МГц
Напряжение	0.85 - 1.425 В
Макс. температура	74 C
Макс. мощность	65 Вт
Технологический процесс	45 нм
Количество  вычислительных ядер	2

 

Исходя  из того что вся информация должна быть обработана, рассчитаем суммарную необходимую пропускную способность:

,     (27)

где Throughput – необходимая суммарная пропускная способность (Мб/с);

N – количество обрабатываемых текстовых файлов;

t – время затраченное на обработку (с);

Size – средний размер файла (Кб).

Средний размер файла вычисляется по формуле

 

 

 

где  – минимальный размер текстового файла (Кб);

 – максимальный размер текстового  файла (Кб).

Получаем:

 

 

По (27) получаем,  что необходимо обеспечить скорость обработки данных:

 

 

 

С учетом того, что скорость обработки  данных с использованием одного процессора общего назначение = 8 Мб/с, количество необходимых компьютерных систем:

 

 

 

где  – необходимая скорость обработки (Мб/с);

- скорость обработки, обеспечиваемая  одной компьютерной системой  на основе процессора общего назначения (Мб/с).

 

 

Таким образом,  требуется как минимум 2 компьютерных системы на базе процессора общего назначение AMD Athlon™ II X2.

Для расчета потребляемой мощности используем формулу:

 

,      (30)

 

где  – потребляемая мощность оборудования для одной компьютерной      системы;

 – потребляемая мощность  процессора общего назначения.

По  данным [25] = 100 Вт, по данным производителя = 65 Вт, тогда общая потребляемая мощность системы:

 

.

 

Таким образом, потребляемая мощность системы, основанной на процессорах общего назначение и удовлетворяющая заданным условиям,  330 Вт.

Рассчитаем энергозатраты при эксплуатации систем обработки информации основанных на процессорах специального назначения.

Для оценки эффективности энергосбережения проведем анализ и расчет энергозатрат при эксплуатации проектируемой автоматизированной системы обработки информации, основанной на процессоре специального назначения NVIDIA GeForce GT 220

Для процессора воспользуемся спецификацией  предоставляемой производителем.

За  среднюю потребляемую мощность остального оборудования для одной компьютерной системы возьмем 100 Вт.

 

 

Таблица 22 – Краткая спецификация NVIDIA GeForce GT 220

Процессор	NVIDIA GeForce
Модель	GT220
Частота	625 МГц
Напряжение	3 В
Макс. температура	105 C
Макс. мощность	58 Вт
Технологический процесс	40 нм
Количество  вычислительных ядер	48

 

Количество  необходимых компьютерных систем:

 

 

 

где  – требуемая скорость обработки (Мб/с);

- скорость обработки, обеспечиваемую  одной компьютерной системой  на основе процессора специального назначения (Мб/с).

 

С учетом того, что скорость обработки  данных с использованием одного процессора специального назначение = 20 Мб/с, а = 12 Мб/с (по формуле (31)):

 

 

 

Таким образом,  требуется только одна компьютерная системы на базе процессора специального назначение NVIDIA GeForce GeForce GT220 для обеспечения необходимой производительности.

Для расчета потребляемой мощности используем формулу:

 

,      (32)

 

где   – потребляемая мощность оборудования для одной компьютерной системы;

 – потребляемая мощность  процессора общего назначения;

- потребляемая мощность процессора специального назначения.

 

По  данным [25] = 100 Вт, по данным производителя = 65 Вт [24], = 58 Вт [26] тогда общая потребляемая мощность системы:

 

 

 

Таким образом, потребляемая мощность системы  основанной на процессорах специального назначение 223 Вт.

Рассчитаем эффективность сокращения энергозатрат при использовании проектируемой автоматизированной системы.

Для оценки эффективности сокращения энергозатрат, рассчитаем относительную экономию энергоресурсов на основе потребляемой системой мощности:

 

 

 

где  – относительная эффективность сокращения энергозатрат;

- потребляемая мощность  до внедрения проектируемой системы;

- потребляемая мощность  после внедрения проектируемой  системы.

Тогда,

 

 

 

Спроектированная  автоматизированная система, основанная  на процессорах NVIDIA GeForce GT220, позволяет при сохранении заданной производительности обеспечивать при эксплуатация сокращение энергозатрат на 32%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

Подводя итоги проделанной работе по данной теме необходимо обобщить полученные результаты и сделать соответствующие выводы по автоматизации процесса учета  баланса движения заготовок и узлов в ОЦ-2.

Для достижения цели дипломной работы по созданию программного средства «Баланс заготовок и узлов ОЦ-2» определены и реализованы задачи, выполнены мероприятия по проектированию и разработке ПС.

При написании  работы изучены нормативные документы, законодательные акты по вопросам документооборота, освещены методологические основы первичного учета на дискретном производстве, проанализирован материал по теме дипломного проекта, предоставляемый электронными ресурсами сети интернет и литературными источниками.

Рассмотрены имеющиеся на рынке автоматизированные системы для ведения первичного учета на дискретном производстве и сделан вывод, что ни один из имеющихся программных продуктов не удовлетворяет требованиям заказчика полностью. Использования универсальной тиражируемой программы накладывает существенные ограничения на возможность по формированию структуры базы данных, экранных форм, по выбору алгоритмов расчета, сортировки и поиска в базе данных. Заложенные жесткие рамки не дают возможности гибко адаптировать систему к специфике деятельности конкретного предприятия: учесть необходимую глубину аналитического и производственно-технологического учета, включить необходимые процедуры обработки данных, обеспечить интерфейс рабочего места с учетом функций и технологии работы конкретного пользователя. Решение этих задач требует серьезных доработок системы, постоянного совершенствования ПС, быстрой адаптации к изменяющимся условиям производственной среды и новым потребностям предприятия.

В ходе изучения  объекта  исследования для функционального анализа бизнес процессов, моделирование потоков работ и моделирования данных было применено автоматизированные средства проектирования CA ERwin Modeling Suite. С помощью этого средства были разработаны инфологическая модель бизнес процессов и физическая модель данных.