Экономический эффект от внедрения

Эффект от внедрения логистических информационных систем

Совокупность важнейших экономических выгод от введения логистических информационных систем можно изложить в семи пунктах:
— сокращение времени прохождения процесса;
— снижение запасов в результате снижения рисков;
— рациональное использование ресурсов;
— повышение качества логистического процесса;
— сокращение потребления бумаги;
— сокращение ошибок;
— сокращение затрат на актуализацию данных.
Остановимся подробнее на характеристике отдельных
слагаемых эффекта.
Сокращение времени прохождения процесса
Благодаря опережающему информационному потоку можно заранее оптимизировать ход последующих транспортных, складских, погрузочноразгрузочных и производственных процессов и сократить время их прохождения.
Снижение запасов в результате снижения рисков
Своевременная и надежная информация снижает риски, связанные с созданием запасов. Запасы сырья, материалов, полуфабрикатов и готовых изделий можно частично заменить информацией о запасах, находящихся на складе или на пути к нему.
Рациональное использование ресурсов
Своевременная информация о ходе реализации процессов в логистических каналах и о состоянии логистических инфраструктур позволяет осуществить более разумное использование таких производственных факторов, как транспортные пути, транспортные средства, погрузочноразгрузочные мощности или персонал. Аналогично этому можно удовлетворить спрос более экономным использованием этих факторов, что соответствует идее “стройного производства” (экономного производства).
Повышение качества логистического процесса
Информационная прозрачность хода реализации процессов в звеньях логистической цепи является важнейшим фактором обеспечения качества в логистическом канале. Таким образом, можно обеспечить и лучше организовать соблюдение согласованных сроков и лучше реагировать на обнаруженные сбои.
Сокращение потребления бумаги
Благодаря сквозному прохождению данных от одной информационной системы к другой отпадает необходимость в многократной регистрации данных. Таким образом, можно снизить потребление бумаги и избежать источников ошибок, как это бывает при многократной регистрации данных.
Сокращение ошибок
Если созданы предпосылки для электронного обмена данными между информационными системами партнеров, то затраты на актуализацию данных можно ограничить только одним местом ввода данных.
Сокращение затрат на актуализацию данных
Однажды зарегистрированные в системе данные можно использовать как для расчета, так и для создания документов. При ретроспективном рассмотрении могут быть выявлены и другие возможности для дальнейшей рационализации.

Источник: https://bizbook.online/logist/effekt-vnedreniya-logisticheskih.html

Тема 8: Системы искусственного интеллекта

Назначение экспертных систем

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин «инженерия знаний», введенный Е.Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов».

Программные средства (ПС), базирующиеся на технологии экспертных систем, или инженерии знаний (в дальнейшем будем использовать их как синонимы), получили значительное распространение в мире. Важность экспертных систем состоит в следующем:

технология экспертных систем существенно расширяет круг практически значимых задач, решаемых на компьютерах, решение которых приносит значительный экономический эффект;

технология ЭС является важнейшим средством в решении глобальных проблем традиционного программирования: длительность и, следовательно, высокая стоимость разработки сложных приложений;

высокая стоимость сопровождения сложных систем, которая часто в несколько раз превосходит стоимость их разработки; низкий уровень повторной используемости программ и т.п.;

объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования добавляет новые качества к программным продуктам за счет: обеспечения динамичной модификации приложений пользователем, а не программистом; большей «прозрачности» приложения (например, знания хранятся на ограниченном ЕЯ, что не требует комментариев к знаниям, упрощает обучение и сопровождение); лучшей графики; интерфейса и взаимодействия.

По мнению ведущих специалистов , в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;

технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;

ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

динамически изменяющимися данными и знаниями.

Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.

Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают «прозрачностью», т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление ) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

Коммерческие успехи к фирмам-разработчикам систем искусственного интеллекта (СИИ) пришли не сразу. На протяжении 1960 — 1985 гг. успехи ИИ касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность СИИ для практического использования. Начиная примерно с 1985 г. (в массовом масштабе с 1988 — 1990 гг.), в первую очередь ЭС, а в последние годы системы, воспринимающие естественный язык (ЕЯ-системы), и нейронные сети (НС) стали активно использоваться в коммерческих приложениях.

Следует обратить внимание на то, что некоторые специалисты (как правило, специалисты в программировании, а не в ИИ) продолжают утверждать, что ЭС и СИИ не оправдали возлагавшихся на них ожиданий и умерли. Причины таких заблуждений состоят в том, что эти авторы рассматривали ЭС как альтернативу традиционному программированию, т.е. они исходили из того, что ЭС в одиночестве (в изоляции от других программных средств) полностью решают задачи, стоящие перед заказчиком. Надо отметить, что на заре появления ЭС специфика используемых в них языков, технологии разработки приложений и используемого оборудования (например, Lisp-машины) давала основания предполагать, что интеграция ЭС с традиционными, программными системами является сложной и, возможно, невыполнимой задачей при ограничениях, накладываемых реальными приложениями. Однако в настоящее время коммерческие инструментальные средства (ИС) для создания ЭС разрабатываются в полном соответствии с современными технологическими тенденциями традиционного программирования, что снимает проблемы, возникающие при создании интегрированных приложений.

Причины, приведшие СИИ к коммерческому успеху, следующие.

Интегрированность. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта (ИС ИИ), легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами (с CASE, СУБД, контроллерами, концентраторами данных и т.п.).

Открытость и переносимость. ИС ИИ разрабатываются с соблюдением стандартов, обеспечивающих открытость и переносимость .

Использование языков традиционного программирования и рабочих станций. Переход от ИС ИИ, реализованных на языках ИИ (Lisp, Prolog и т.п.), к ИС ИИ, реализованным на языках традиционного программирования (С, C++ и т.п.), упростил обеспечение интегриро-ванности, снизил требования приложений ИИ к быстродействию ЭВМ и объемам оперативной памяти. Использование рабочих станций (вместо ПК) резко увеличило круг приложений, которые могут быть выполнены на ЭВМ с использованием ИС ИИ.

Архитектура клиент-сервер. Разработаны ИС ИИ, поддерживающие распределенные вычисления по архитектуре клиент-сервер, что позволило:снизить стоимость оборудования, используемого в приложениях, децентрализовать приложения, повысить надежность и общую производительность (так как сокращается количество информации, пересылаемой между ЭВМ, и каждый модуль приложения выполняется на адекватном ему оборудовании).

Проблемно/предметно-ориентированные ИС ИИ. Переход от разработок ИС ИИ общего назначения (хотя они не утратили свое значение как средство для создания ориентированных ИС) к проблемно/предметно-ориентированным ИС ИИ обеспечивает: сокращение сроков разработки приложений; увеличение эффективности использования ИС; упрощение и ускорение работы эксперта; повторную используемость информационного и программного обеспечения (объекты,классы,правила,процедуры).

Структура экспертных систем

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 1.):

  • решателя (интерпретатора);

  • рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

  • базы знаний (БЗ);

  • компонентов приобретения знаний;

  • объяснительного компонента;

  • диалогового компонента.

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

инженер по знаниям — специалист по разработке ЭС (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);

программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:

«Почему система задает тот или иной вопрос?», «как ответ, собираемый системой, получен?».

Структуру, приведенную на рис. 1.1, называют структурой статической ЭС. ЭС данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими.

На рис. 1.2 показано, что в архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической ЭС (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

Подчеркнем, что структура ЭС, представленная на рис. 1.1 и 1.2, отражает только компоненты (функции), и многое остается «за кадром». На рис. 1.3 приведена обобщенная структура современного ИС для создания динамических ЭС, содержащая кроме основных компонентов те возможности, которые позволяют создавать интегрированные приложение в соответствии с современной технологией программирования.

Этапы разработки экспертных систем

Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату.

Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:

1) существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;

2) эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;

3) эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут «извлечены» и вложены в ЭС;

4) решение задачи требует только рассуждений, а не действий;

5) задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);

6) задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно «понятной» и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;

7) решение задачи не должно в значительной степени использовать «здравый смысл» (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.

При разработке ЭС, как правило, используется концепция «быстрого прототипа». Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой — время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.

Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.

В ходе работ по созданию ЭС сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов (рис. 1.):

идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию. На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

На этапе формализации выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

Источник: https://StudFiles.net/preview/709225/page:11/

Оценка эффективности внедрения информационных систем Текст научной статьи по специальности «Автоматика. Вычислительная техника»

УДК 681.3.066

Е. В. Бунова, О. С. Буслаева

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

E. V. Bunova, O. S. Buslaeva

ESTIMATION OF EFFICIENCY OF INTRODUCTION OF INFORMATION SYSTEMS

Оценить предполагаемый экономический эффект от внедрения информационной системы сложно, поэтому предлагается методика прогнозной оценки эффективности информационных систем, которая основана на разработке системы показателей отдельных бизнес-процессов, проходящих на предприятии. Методика позволяет еще на предварительном этапе (этапе принятия решения об автоматизации предприятия) определить основные требования к уровню и составу информационной системы. Это достигается за счет рассмотрения влияния информационной системы на отдельные показатели автоматизируемого бизнес-процесса. Использование методики позволит сократить затраты предприятия на его автоматизацию и повысить отдачу от используемой информационной системы.

Ключевые слова: система показателей, бизнес-процесс, информационная система, эффективность, внедрение.

Key words: system of indicators, business process, information system, efficiency, introduction.

Введение

В настоящее время основным условием стабильного функционирования на рынке любого предприятия является совершенствование методов управления. Один из инструментов совершенствования систем управления предприятием — внедрение информационных систем (ИС), которое позволяет организовать эффективное планирование всей хозяйственной и финансовой деятельности и, как следствие, повысить рентабельность предприятия на 5-15 %; снизить риски за счет оперативного получения информации обо всех бизнес-процессах предприятия, за счет своевременного принятия решений и т. д.

Однако в настоящее время положительный эффект, непосредственно связанный с внедрением ИС на предприятии, наблюдается примерно у 40 % предприятий, внедривших такие системы. Это составляет около 26-28 % предприятий, пытавшихся внедрить ИС. Для того чтобы увеличить шансы на успешное внедрение ИС, необходимо еще на стадии принятия решения о внедрении ИС разработать систему показателей автоматизируемого бизнес-процесса и оценить влияние на нее ИС.

В связи с этим целью исследований являлась разработка системы показателей бизнес-процессов государственных и коммерческих организаций для прогнозирования эффективности внедрения ИС.

Затраты на разработку и внедрение ИС

В настоящее время существует достаточно большое количество ИС, позволяющих улучшить бизнес-процессы предприятия, сократить время обработки запроса клиента, дать возможность увидеть новые возможности в бизнесе. Однако нельзя принимать решение о внедрении той или иной ИС только на основании того, что так поступают все остальные компании. Несомненно, с одной стороны, внедренная ИС оптимизирует бизнес-процессы и увеличивает стои-

Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте наш сервис подбора литературы.

мость бизнеса, но, с другой стороны, инвестиции в ИС — это прежде всего затраты предприятия. Следует также помнить о том, что затраты на ИС определяются не только затратами на этапах приобретения (разработки) и внедрения, но и затратами на этапах эксплуатации и сопровождения. Затраты на этапах эксплуатации и сопровождения могут значительно превышать затраты при приобретении (разработке) и внедрении.

На рис. 1 представлены затраты в течение жизненного цикла ИС и эффект от её использования, в котором сосредоточиваются основные, функциональные критерии качества, отражающие назначение, область применения и качественные характеристики функций ИС .

Оценить затраты на ИС можно, например, с помощью концепции оценки совокупной стоимости владения информационной технологией (ТСО), предложенной компанией Gartner в середине 1990-х гг., путем интеграции моделей Gartner и разработок приобретенной компании Interpose. Под показателем ТСО понимается сумма прямых и косвенных затрат организации на эксплуатацию своих ИС. ТСО является ключевым количественным показателем эффективности процессов автоматизации компании, т. к. позволяет оценить совокупные затраты на информационные технологии (оборудование, инструментальные средства (программное обеспечение (ПО)), процессы сопровождения ИС, а также действия конечных пользователей), анализировать их и соответственно управлять ИТ-затратами (бюджетом) для достижения наилучшей отдачи от информационных технологий (ИТ) в организации. TCO представляет собой не просто отдельный интегральный показатель — это целая система показателей, соответствующих различным статьям расходов. Тем не менее оценить только затраты на ИС недостаточно для успешных инвестиций в ИТ-проекты.

Эффективность ИС

Принимая решение о комплексной информатизации предприятия, необходимо оценить предполагаемую эффективность ИС, которую в первом приближении можно определить как разницу между совокупным доходом от использования ИС и затратами на ИС в течение ее жизненного цикла. Однако при принятии решения о внедрении ИС можно только приблизительно оценить совокупный доход, основываясь на практике внедрения аналогичных ИС. Это связано прежде всего с тем, что на этапе внедрения ИС, а тем более на этапе принятия решения об автоматизации бизнес-процессов, практически невозможно определить экономический эффект в денежном выражении. Именно поэтому на данных этапах необходимо говорить только о прогнозных показателях, как правило качественных, тем более если речь идет о некоммерческих предприятиях.

Основными факторами, обусловливающими эффективность ИС, являются :

— повышение функциональных характеристик и качества выпускаемой продукции;

— улучшение обслуживания клиентов;

— снижение операционных расходов;

— улучшение использования активов.

Если предположить, что предприятие располагает неограниченными финансовыми ресурсами, первые три задачи могут быть решены без особых проблем. В то же время четвертая задача — улучшение использования активов — это именно та область в которой можно обнаружить огромное количество скрытых резервов и возможностей.

Так, например, при внедрении ИС, поддерживающих методологию MRP II, были получены следующие результаты :

— снижение уровня запасов (включая материалы, незавершенное производство, готовую продукцию) — в среднем на 17 %, лучший результат — 25 %;

— улучшение обслуживания клиентов (повышение доли своевременных поставок) -в среднем на 16 %, лучший результат — 28 %;

— повышение производительности — в среднем на 10 %, лучший результат — 16 %;

Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте наш сервис подбора литературы.

— снижение себестоимости закупаемых материальных ресурсов — в среднем на 7 %, лучший результат — 11 %.

Для того чтобы определить эффективность внедряемой ИС для конкретного предприятия, необходимо определить систему показателей эффективности автоматизируемых бизнес-процессов и провести их прогнозную оценку. Система показателей разрабатывается индивидуально для каждого бизнес-процесса. В качестве показателей могут использоваться как количественные, так и качественные характеристики бизнес-процесса.

Система показателей бизнес-процессов коммерческих и государственных организаций для оценки эффективности ИС

При осуществлении оценки прогнозируемых показателей необходимо понимать, что состав показателей различен для коммерческих и некоммерческих (государственных) организаций.

Система прогнозируемых показателей эффективности процессов в организации предназначена для контроля трех основных потоков информации:

1. Информация о качестве продукции или услуги, степени ее соответствия установленным и прогнозируемым требованиям клиента, стабильности и воспроизводимости параметров продукта (Что мы произвели? или Какой результат мы получили?).

2. Информация о качестве процесса, его эффективности и ресурсоемкости, стабильности и воспроизводимости параметров процесса (Какой ценой мы достигли этого результата?).

3. Информация о степени удовлетворенности клиента, возможности и выполнимости предвидимых потребностей клиента (Насколько клиент доволен тем, что он получил от нас?).

Рассмотрим показатели эффективности процессов, используемые для контроля трех основных потоков информации: на примере внедрения системы Baan IV на коммерческом предприятии (ОАО «Автомобильный завод «Урал») (табл. 1) и использования конференц-системы программно-технического комплекса «Власть 2000-2.0» (табл. 2) на основе сенсорной технологии ввода-вывода информации на рабочих местах участников заседаний в государственном учреждении (Законодательное Собрание Челябинской области).

Из таблиц видно, что для коммерческих предприятий все показатели могут быть сгруппированы следующим образом: стоимостные, временные и технические, в меньшей степени уделяется внимание качественным показателям.

Это подтверждается формулировкой цели проекта внедрения системы Baan IV на коммерческом предприятии (ОАО «Автомобильный завод «Урал»): «Создание информационного обеспечения управленческих решений, позволяющих через оперативное управление производительностью и затратами влиять на повышение конкурентоспособности продукции предприятия, в части:

— снижения себестоимости выпускаемой продукции в сопоставлении с предшествовавшими и плановыми показателями;

— сокращения производственно-коммерческого цикла (принятие обязательств — получение выручки)».

Таблица 1

Система прогнозируемых показателей эффективности процессов на коммерческом предприятии

Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте наш сервис подбора литературы.

Что мы произвели? или Какой результат мы получили? Какой ценой мы достигли этого результата? Насколько клиент доволен тем, что он получил от нас?

Высшее руководство

1. Достоверная информация о финансовом состоянии компании на текущий момент и прогноз на будущее. 2. Избавление от переплаты налогов, связанной с ошибками или особенностями учета 1. Полный контроль сверху донизу за работой предприятия, с выявлением конкретного лица, допустившего ошибку. 2. Четкая координация работ и ресурсов. Полная картина себестоимости конечного продукта по компонентам затрат Информация о негативных тенденциях, их причинах и мерах по исправлению

Финансовый департамент

1. Полный контроль за движением средств. 2. Реализация необходимой учетной политики. 3. Оперативное получение набора любой финансовой отчетности (например, бухгалтерской) 1. Мгновенное определение дебиторской и кредиторской задолженности. 2. Контроль за выполнением договоров, смет и планов. 3. Контроль за финансовой и исполнительной дисциплиной. 4. Отслеживание товарно-материального потока. 5. Налоговое и бюджетное планирование. 6. Улучшение контроля затрат, повышение точности и детальности данных. 7. Уменьшение затрат на внутренний аудит

Руководитель производства

1. Создание вариантов изделия на основе базового варианта. 2. Фактическая себестоимость производственных заказов. 3. Контроль за выполнением производственных заказов 1. Контроль за технологической дисциплиной. 2. Полная картина состояния производственных мощностей. 3. Полный перечень документов для производственных заказов (заборные карты, операции, маршрутные карты, др.). 4. Информационная поддержка стратегических решений

Реализация и маркетинг

1. Контроль за продвижением новых товаров на рынок. 2. Гибкая многоуровневая политика цен и скидок; статистика продаж. 3. Анализ рынка сбыта с целью его расширения. 4. Работа с потенциальными заказчиками Использование базы стандартных писем для рассылки, с сохранением даты и типа письма каждого отправления 1. Контроль за ведением предложенной реализации. 2. Работа с существующими заказчиками по расширению объемов поставок. 3. Контроль за выполнением поставок заказчику в нужные сроки, при сбережении затрат на транспортировку

Материально-техническое снабжение

Согласованность процессов закупок 1. Уменьшение затрат за счет использования общих баз данных поставщиков и материалов. 2. Уменьшение затрат времени на работу с поставщиками. 3. Прозрачность полного цикла закупок. 4. Повышение точности данных реализации автоматической связи между данными о запасах материалов и стоимости запасов. 5. Уменьшение запасов материалов за счет возможности планировать потребности в материалах и контроля движения запасов

Таблица 2

Система прогнозируемых показателей эффективности процессов в государственном (некоммерческом) учреждении

Что мы произвели? или Какой результат мы получили? Какой ценой мы достигли этого результата? Насколько клиент доволен тем, что он получил от нас?

1. Документирование протокольных поручений и замечаний к обсуждаемым документам. 2. Формирование компьютерной фонограммы, протокола и стенограммы выступлений участников заседаний. 3. Улучшение организационной эффективности. 4. Повышение производительности работы государственных служащих 1. Ввод повестки и состава участников заседаний, отображение на групповом экране вопросов повестки заседания и полных данных по выступающим участникам заседаний. 2. Уменьшение времени регистрации на сенсорном экране заявок по видам выступлений с указанием поводов по каждому виду выступления (по докладу, решению, документу, кандидатурам и т. п.). 3. Уменьшение времени регистрации на сенсорном экране всех индивидуальных результатов голосования по всем вариантам за одну процедуру голосования для рейтингового и альтернативного голосования 1. Уменьшение времени на подсчет сводных результатов голосования и показ на сенсорном экране результатов с указанием исходных данных и способа принятия решения для всех видов голосования, в том числе полного списка результатов поименного голосования. 2. Открытость государственных органов гражданам

Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте наш сервис подбора литературы.

Для государственных (некоммерческих организаций) при принятии решения о внедрении ИС внимание уделяется в большей степени качественным и временным показателям.

Исключение составляет процесс автоматизации документооборота, при котором показатели эффективности процесса для коммерческого предприятия и государственного учреждения практически не отличаются друг от друга.

Рассмотрим пример анализа прогнозируемых показателей эффективности внедрения ИС «Электронный документооборот» на коммерческом предприятии и в государственном учреждении.

Для обеспечения единого порядка документирования в соответствии с действующими нормативными документами и совершенствования форм и методов работы с документами на условном предприятии было принято решение о внедрении системы электронного документооборота.

Функции, связанные с организацией работы с документами:

— установление единого порядка прохождения документов;

— обработка поступающих и отправляемых документов;

— регистрация документов;

— организация информационно-справочной работы по документам;

— контроль за исполнением документов;

— подготовка номенклатуры дел;

— организация работы архива организации.

Недостатки существующего документооборота, устраняемые при внедрении ИС:

— медленный поиск документов;

— трудности отслеживания движения документа на всех этапах его жизненного цикла;

Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте наш сервис подбора литературы.

— сложность организации эффективного контроля и отчетности по исполнению резолюций;

— длительность сроков подготовки и согласования документов;

— невозможность или трудоемкость получения сводных отчетов по исполнительской дисциплине (как по исполнению документов, так и по исполнению резолюций в различных разрезах: по подразделениям, по видам документов).

Экономические (измеримые) прогнозируемые показатели эффективности внедрения ИС «Электронный документооборот»:

— сокращение затрат на хранение документов (физическое освобождение места для хранения);

— сокращение непроизводственных издержек, а именно: уменьшение затрат на копирование; сокращение затрат на доставку информации в бумажном виде; уменьшение затрат на оборудование; уменьшение затрат на бумагу;

— увеличение скорости обработки;

— уменьшение количества безвозвратно потерянных документов;

— экономия рабочего времени сотрудников.

Огранизационные (качественные) прогнозируемые показатели эффективности внедрения ИС:

— оптимизация деловых процессов и регламентов;

— повышение прозрачности управления компанией;

— улучшение доступа к информации;

— повышение исполнительской дисциплины;

— повышение уровня информационной безопасности;

Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте наш сервис подбора литературы.

— улучшение контроля за процессами;

— увеличение скорости и качества поиска документов;

— повышение эффективности и качества труда сотрудников.

В общем случае для определения прогнозируемых показателей эффективности внедрения ИС по указанным выше трем группам может использоваться матрица, представленная в табл. 3.

Таблица 3

Прогнозируемые показатели процесса, продукта и удовлетворенности клиентов

Показатель Экономические (измеримые) показатели Организационные (качественные) показатели

Стоимостные показатели Показатели времени Т ехнические показатели

Показатели процесса Суммарные затраты на объем производства. Количество страховых запасов. Размер транспортнозаготовительных расходов. Количество административно-управленческих затрат. Уменьшение стоимости проведения транзакций Длительность цикла обработки заявки клиента. Длительность производственного цикла. Длительность цикла разработки новых продуктов. Длительность подготовки и сопровождения документов. Длительность составления бюджета. Длительность рассмотрения альтернативных вариантов использования денежных средств. Поставки сырья по принципу «точно вовремя» Число сотрудников. Объем несоответствующей продукции, % Размер складских площадей. Планирование объемов запасов и поставок (уровень, сезонность и пр.) Оптимизированные бизнес-процессы предприятия. Единое информационное пространство, позволяющее оперативно получать актуальную информацию для принятия управленческих решений. Уровень информационной безопасности. Исполнительская дисциплина. Повышение производительности работы. Эффективность использования информации (накопленных знаний) за счет уменьшения времени на поиск необходимых документов

Показатели продукта Цена продукта. Себестоимость продукта Срок годности Технические параметры продукта. Количество производственного брака Удовлетворенность клиента

Показатели удовлетворенности клиентов процесса Объем продаж по одному клиенту Длительность использования продукта Число жалоб. Количество поставок точно в срок Г ибкая система условий поставок и расчетов. Уменьшение административных препятствий для граждан и бизнеса. Открытость и прозрачность деятельности организаций для граждан

Рассматриваемая таблица служит в качестве вспомогательного инструмента для определения показателей. Она содержит наиболее часто используемые показатели. Набор показателей может быть изменен в зависимости от автоматизируемых бизнес-процессов предприятия и типа предприятия.

Выводы

Таким образом, при планировании проекта внедрения ИС в первую очередь необходимо создать систему показателей бизнес-процессов и оценить влияние внедряемой ИС на ключевые показатели бизнес-процессов.

Предложенная система показателей бизнес-процессов позволит на этапе принятия решения о внедрении ИС сформулировать основные требования к ее функционалу. Это даст возможность значительно сократить затраты на приобретение ИС за счет приобретения только необходимых компонентов (модулей) системы, отвечающих за требуемый функционал.

Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте наш сервис подбора литературы.

Следовательно, данная система показателей бизнес-процессов может служить базой для прогнозируемой оценки эффективности внедряемой ИС на предприятиях любой организационно-правовой формы и любой сферы деятельности.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Липаев В. В., Потапов А. И. Оценка затрат на разработку программных средств. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 156 с.

2. Питеркин С. В., Оладов Н. А., Исаев Д. В. «Точно вовремя» для России. Практика применения

БКР-систем. — М.: Альпина Паблишер, 2003. — 368 с.

Статья поступила в редакцию 7.09.2011, в окончательном варианте — 10.11.2011

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ

Бунова Елена Вячеславовна — Южно-Уральский государственный университет; канд. техн. наук, доцент; доцент кафедры «Информационные системы»; albv70@mail.ru.

Буслаева Ольга Станиславовна — Южно-Уральский государственный университет; канд. техн. наук, доцент; доцент кафедры «Информационные системы»; buslaevaolga@gmail.com.

Источник: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-vnedreniya-informatsionnyh-sistem

Главная

Строительная компания «Бизнес-Эффект-Проект» – это ваш надежный партнер и мудрый советник в области комплексного решения многих вопросов, связанных с проектированием, инженерными работами, строительством и инвестициями в эту область. Компания давно и успешно работает на рынке России.

Главный потенциал компании «Бизнес-Эффект-Проект» сконцентрирован в людях — сотрудниках, партнерах и клиентах. Благодаря позитивному многолетнему опыту и постоянному движению вперед мы способны максимально удовлетворить любые пожелания клиента, опираясь на высокую квалификацию персонала и индивидуальный подход в решении любых вопросов в сфере строительства, — все это качественно, надежно и в срок.

Наша цель — быть лидером строительной отрасли, поэтому мы доверяем только современному оборудованию и проверенным технологиям.

Компания «Бизнес-Эффект-Проект» удерживает мощный парк строительной и специализированной техники и собственную производственно-строительную базу. Благодаря этому мы способны обеспечить соблюдение установленных сроков.

Сотрудничество с нами гарантирует вам прозрачность всех операций с компанией, поскольку наш позитивный имидж — основной фундамент для развития надежных партнерских отношений. Профессионализм и ответственность, проверенные временем, дают нам возможность возводить как практичные, эргономичные и функциональные постройки, так и обогащать архитектуру городов элегантными и эстетичными зданиями.
Для нас не существует невозможных заданий. Вы мечтаете — мы проектируем и строим ваши мечты.

Источник: http://bisnesproject.ru/

Бизнес-анализ в ИТ: обосновываем реальную ценность проекта

Основная задача бизнес-аналитика — это поиск путей решения проблем или трудностей, которые возникают у бизнеса. Когда речь идет о бизнес-анализе в сфере информационных технологий, то решение это, как правило, представляет собой ИТ-систему для автоматизации какого-либо процесса.

На начальном этапе сомнений в пользе автоматизации не возникает. Считается, что автоматизированный процесс будет протекать удобнее, быстрее нынешнего и снизит количество ошибок. Кроме того, не многие сопоставляют стоимость автоматизации и конечный бизнес-эффект. Особенно актуально такое положение вещей в компаниях, где разработка ПО не является основным видом деятельности. А основной вид деятельности обеспечивает прибыль, достаточную для выделения средств на автоматизацию.

Тем не менее, финансовые трудности последних лет заставили многие предприятия начать тщательнее анализировать расходы и внимательнее относиться к выбору процессов для автоматизации. Сегодня ожидается, что разработка и внедрение новой ИТ-системы принесет достаточную выгоду и окупит вложенные средства. Здесь и рождается вопрос: «Какой экономический эффект принесет внедрение той или иной системы?»

Данный вопрос привел к значительному расширению зоны ответственности бизнес-аналитика в ИТ-сфере. Если ранее аналитику было достаточно собрать, проанализировать и задокументировать требования к программному продукту, продумать и описать основные сценарии его использования, а затем с гордостью наблюдать за тем, как система успешно проходит приемо-сдаточные испытания, то сегодня аналитик должен уметь обосновать и презентовать ценность, которую принесет внедренная система, а также подтвердить, что предполагаемый бизнес-эффект был фактически достигнут по итогам внедрения и эксплуатации системы.

Как рассчитать правильный бизнес-эффект?

Что же такое реальный бизнес-эффект и как узнать, удалось ли его достичь? Прежде всего, следует отказаться от привычных аргументов «станет лучше, будет удобнее, повысится эффективность». Эти доводы абстрактны, а в основе оценки бизнес-эффекта должны лежать конкретные цифры.

К расчету бизнес-эффекта можно подходить с двух концов: можно анализировать либо разработанную ИТ-систему, либо автоматизированный бизнес-процесс.

Рассмотрим оба варианта.

Начнем с системы. Искать в ней бизнес-эффект стоит в том случае, если процесс уже в какой-то степени автоматизирован. Это значит, что уже сейчас имеются затраты на его поддержание: стоимость лицензий, стоимость услуг службы поддержки, стоимость оборудования, необходимого для этого ПО. Разница между текущими расходами и прогнозируемыми расходами на поддержание работы новой системы и будет составлять искомый бизнес-эффект.

При этом не забывайте, что не только фактически сэкономленные, но и не потраченные деньги — это тоже эффект. Если дополнительный сервер был высвобожден и направлен на другую систему, то экономия имеет место быть. Ведь деньги на приобретение нового сервера для другой системы потрачены не были.

Теперь обратимся к самому процессу, который автоматизируем. Внедрение автоматизации можно свести к трем основным целям:

  1. Ускорить процесс;
  2. Уменьшить количество ошибок;
  3. Увеличить количество производимых товаров или услуг.

В зависимости от цели, при расчете экономического эффекта будут учитываться разные показатели.

Для того чтобы понять, насколько будет ускорен процесс, необходимо определить, какова его текущая продолжительность. Не поленитесь до внедрения новой системы замерить, сколько времени тратят сотрудники на выполнение тех или иных активностей. После внедрения системы повторите замеры времени и оцените, сколько минут/часов/дней вам позволила сэкономить автоматизация. Если разницы в единицах времени вам достаточно, то на этом можно остановиться. Если вы хотите перевести эффект в денежное выражение, посчитайте среднюю стоимость часа работы специалиста, которому вы помогли сократить время операции и умножьте его на высвобожденное время. Однако помните, что если вы значительно сократили время выполнения работы, но при этом не запланировали проведение организационных преобразований (сокращение штата или делегирование работнику других активностей, ради выполнения которых планировалось искать дополнительного сотрудника), то реальный денежный эффект достигнут не был.

Что касается количества ошибок, то их измерить несколько сложнее. В редких компаниях ведется учет количества ошибок, допущенных сотрудниками в документации, например. Тем не менее, постарайтесь собрать эту статистику. Наибольшее внимание стоит уделять ошибкам, которые повлекли реальные затраты: потребовалась повторная подготовка документов (это лишнее время), неверно указанная цифра в отчете привела к начислению пени или наложению штрафных санкций. Желательно собрать статистику за несколько отчетных периодов. Если спустя аналогичный период, но уже с использованием внедренной системы таких ошибок не возникало, то отсутствие затрат, связанных с устранением последствий совершенных ошибок, будет составлять бизнес-эффект.

Если же имеют место лишь незначительные и нечастые ошибки, которые не приводят к серьезным последствиям, то стоит задуматься, нужна ли вам разработка системы, которая направлена на устранение таких ошибок. Ведь эффект от внедрения системы может оказаться ничтожным по сравнению с расходами на ее внедрение и эксплуатацию.

Последнее направление поиска эффекта является самым сложным, поскольку трудно увязать внедряемую систему и объем производимых товаров/услуг. Тут необходимо основной акцент сделать на работе оборудования, которое позволяет осуществлять основную деятельность. Простой этого оборудования напрямую влияет на количество производимых товаров/услуг.

Искать эффект в этом направлении имеет смысл в том случае, если вы автоматизируете процесс, который напрямую связан с обеспечением работы этого оборудования. Например, система управления логистикой позволит обеспечить оптимальный подвоз сырья, или система сплошного мониторинга параметров работы оборудования позволит своевременно выявлять отклонения и предотвращать поломки, что обеспечит снижение количества или сокращение продолжительности простоев. Время, на которое сократились простои благодаря автоматизации смежного процесса, умноженное на количество/стоимость товара/услуги производимого в единицу времени, покажет эффект от внедрения системы.

Однако тут необходимо учитывать один из подводных камней. Смежный процесс, который вы автоматизировали, является лишь одним из факторов, влияющих на производственный процесс. И если общее число простоев после внедрения системы возросло, это не всегда означает, что внедрение системы было бесполезным или неудачным. Возможно, положительный эффект от этой системы перекрывается большим отрицательным эффектом, имеющим место из-за проблем в смежном процессе. Поэтому для корректного определения эффекта каждый случай простоя стоит тщательно анализировать и определять его причину.

Не забываем о реальных пользователях

Важным фактором, который влияет на достижение бизнес-эффекта, является то, насколько внедренная система отвечает требованиям пользователей. Для этого бизнес-аналитик должен внимательно подойти к выявлению, анализу и документации требований к системе.

Скорее всего, опытный бизнес-аналитик не допустит промахов на этих этапах, но никто не застрахован от ошибки. Поэтому, если все-таки ошибка была допущена, и система имеет недоработки, то важно это определить как можно раньше. Не нужно скрещивать руки на груди и повторять с уверенным видом, что «все работает так, как было описано в техническом задании, которое вы же и утвердили».

Если пользователи не используют новую систему, это явный признак того, что с ней что-то не так. Почему она не отвечает требованиям пользователей, легко понять, если вы работаете с пользователями в одном кабинете. Но что делать, если вы в разных офисах или даже странах?

Чтобы выявить суть проблемы, на этапе проработки технического задания проговорите, как часто пользователи выполняют активности, которые будут автоматизированы. Параметрами для измерения могут стать общее количество пользователей и количество их входов в систему, частота создания отчетов, периодичность внесения данных. Главное, чтобы каждый из этих параметров можно было представить в количественном выражении.

При формировании технического задания предусмотрите в системе функции, которые позволят вести учет этих параметров. Это может быть реализовано как путем логирования действий пользователей в системе, так и с помощью отдельных страниц интерфейса пользователя. Второй вариант предпочтителен, если руководитель желает иметь регулярный оперативный доступ к статистике. В дальнейшем мониторинг этой статистики позволит выявлять отклонения от первоначальных ожиданий. Вы сможете вовремя начать диалог с пользователями о том, что можно улучшить в системе, чтобы они начали ее использовать в том объеме, в котором первоначально задумывалось, или же напротив отрапортовать, что система настолько хороша, что ею пользуются больше сотрудников и даже более активно, чем изначально задумывалось.

Главное помните, какой бы идеальной не была на ваш взгляд система, которую вы разработали и внедрили, желаемый бизнес-эффект не будет достигнут, если этой системой никто не пользуется. Так что, общаясь с представителями бизнеса, не забывайте о реальных пользователях. Сумеете найти общий язык с обеими группами — и желаемый бизнес-эффект будет достигнут!

Источник: https://www.iemag.ru/analitics/detail.php?ID=38821