Результаты проведенных расчетов с использованием методического аппарата оптимизации инвестиционных ресурсов в процессе ремонта энергетического оборудования обобщим в таблице 12.
Таблица 12
Расчет показателей ремонта оборудования в АО «ТНИИС»
| № п/п | Показатели | Единицы измерения | Используемая формула | Рассчитанные значения |
| 1 | Вероятное время выполнения (по системе 2 оценок) | дней | 13,2 | |
| 2 | Вероятное время выполнения (по системе 3 оценок) | дней | 13,33 | |
| 3 | Дисперсия | дней2 | 1,78 | |
| 4 | Расчет продолжительности по трудозатратам | дней | 18,35 |
Из полученных в результате расчетов данных можно сделать следующие выводы:
— расчетное время выполнения ремонта энергоблока близко к математическому ожиданию в 13 дней – по системе 2 оценок 13,2 дня, по системе 3 оценок 13,33 дня;
— однако, продолжительность по трудозатратам выше – это свидетельствует о том, что человеческие ресурсы расходуются неэффективно, то есть могут быть оптимизированы.
Процесс ремонта энергетического оборудования описывается следующей последовательностью действий, представленных на сетевом графике – таблица 13:
Где ТРН – время раннего начала работ, ТПН – время позднего начала работ, ТРО – время раннего окончания работ, ТПО – время позднего окончания работ, R – резервы времени по каждому этапу.
Таблица 13
Расчет параметров сетевого графика
Продолжение таблицы
Расчет параметров сетевого графика
Общая продолжительность работ по ремонту энергетического оборудования составила 245,6 часов. Работы, не стоящие на критическом пути имеют ненулевые резервы времени, следовательно, могут ускорить процесс выполнения работ.
Работы выполнялись бригадой из 8 человек. Введем интенсивный режим работы на наиболее напряженных участках, там, где работы выполнялись совместно. С помощью сжатия сетевого графика рассмотрим целесообразность такого введения.
Существует несколько способов расчета заработной платы ремонтников (с учетом надбавок, премиальных и т. п.). В нашей задаче мы будем использовать среднее значение заработной платы в АО «ТНИИС», оно составляет 183 рубля в час. Тогда стоимость работ на участке будет равна 183*h*t, где h- количество рабочих на этом участке, t- время выполнения работ в часах.
Сжатие сетевого графика предполагает постепенный переход от одного плана работы к другому с возможным изменением критического пути. При этом каждый этап сжатия дает новые значения суммарной стоимости работ и продолжительности критического пути. В последующем, мы будем использовать эти значения для прогнозирования и построения плана режима работы.
Проведем сжатие сетевого графика от начальной точки сжатия до наиболее интенсивного режима.
В таблице 14 последнего этапа в ячейке значений тангенсов все значения не существуют. Это означает, что C1=C0, t1=t0, т. е.все операции сжаты до предела. Таблица 14 также представляет план работы по самому интенсивному режиму.
По графику сжатия можно сказать, что введение дополнительного числа рабочих мест (т.е.и увеличение стоимости оплаты труда), обратно пропорционально влияло на скорость работ. Работы в интенсивном режиме с привлечением новых рабочих в бригаду повысило общую стоимость, однако и сократило время. Нашей задачей теперь будет рассмотреть целесообразность введения интенсивного режима.
Таблица 14
План работ по нормальному и интенсивному режиму
| Путь | T0 | C0 | T1 | C1 | ТРН | ТРО | ТПН | ТПО | R |
| 1—2 | 1,6 | 2928 | 1,6 | 2928 | 0 | 1,6 | 2E-14 | 1,6 | 2E-14 |
| 2—3 | 1 | 549 | 1 | 549 | 1,6 | 2,6 | 1,6 | 2,6 | 2E-14 |
| 1—3 | 1,4 | 3698 | 1,4 | 3698 | 0 | 1,4 | 1,2 | 2,6 | 1,2 |
| 3—4 | 3,3 | 1207,8 | 3,3 | 1207,8 | 2,6 | 5,9 | 2,6 | 5,9 | 0 |
| 4—5 | 1 | 366 | 1 | 366 | 5,9 | 6,9 | 5,9 | 6,9 | 0 |
| 3—5 | 2,9 | 2122,8 | 2,9 | 2122,8 | 2,6 | 5,5 | 4 | 6,9 | 1,4 |
| 5—6 | 4 | 5865 | 4 | 5856 | 6,9 | 10,9 | 6,9 | 10,9 | 0 |
| 6—7 | 3,8 | 3477 | 3,8 | 3477 | 10,9 | 14,7 | 10,9 | 14,7 | 0 |
| 5—7 | 3,7 | 8802,3 | 3,7 | 8802,3 | 6,9 | 10,6 | 11 | 14,7 | 4,1 |
| 7—8 | 10 | 3660 | 10 | 3660 | 14,7 | 24,7 | 14,7 | 24,7 | 0 |
| 8—9 | 1,5 | 549 | 1,5 | 549 | 24,7 | 26,2 | 24,7 | 26,2 | 0 |
| 7—9 | 7 | 5124 | 7 | 5124 | 14,7 | 21,7 | 19,2 | 26,2 | 4,5 |
| 9—10 | 1 | 366 | 1 | 366 | 26,2 | 27,2 | 26,2 | 27,2 | 0 |
| 10—11 | 7 | 12810 | 7 | 12810 | 27,2 | 34,2 | 27,2 | 34,2 | 0 |
| 11—12 | 10 | 18300 | 10 | 18300 | 34,2 | 44,2 | 34,2 | 44,2 | 0 |
| 12—13 | 4,8 | 4392 | 4,8 | 4392 | 44,2 | 49 | 44,2 | 49 | 0 |
| 13—14 | 1,8 | 1647 | 1,8 | 1647 | 49 | 50,8 | 49 | 50,8 | 0 |
| 12—14 | 3,5 | 6405 | 3,5 | 6405 | 44,2 | 47,7 | 47,3 | 50,8 | 3,1 |
| 14—15 | 13 | 4758 | 13 | 4758 | 50,8 | 63,8 | 50,8 | 63,8 | 0 |
| 15—16 | 8,5 | 4666,5 | 8,5 | 4666,5 | 63,8 | 72,3 | 63,8 | 72,3 | 0 |
| 16—17 | 18 | 13176 | 18 | 13176 | 72,3 | 90,3 | 72,3 | 90,3 | 0 |
План работ по нормальному и интенсивному режиму
| Путь | T0 | C0 | T1 | C1 | ТРН | ТРО | ТПН | ТПО | R |
| 17—18 | 5,5 | 3019,5 | 5,5 | 3019,5 | 90,3 | 95,8 | 90,3 | 95,8 | 0 |
| 18—19 | 1,5 | 1372,5 | 1,5 | 1372,5 | 95,8 | 97,3 | 95,8 | 97,3 | 0 |
| 19—20 | 3,5 | 5124 | 3,5 | 5124 | 97,3 | 100,8 | 97,3 | 100,8 | 0 |
| 18—20 | 2,5 | 7090 | 2,5 | 7090 | 95,8 | 98,3 | 98,3 | 100,8 | 2,5 |
| 20—21 | 8,5 | 4666,5 | 8,5 | 4666,5 | 100,8 | 109,3 | 100,8 | 109,3 | 0 |
| 21—22 | 0,5 | 91,5 | 0,5 | 91,5 | 109,3 | 109,8 | 109,3 | 109,8 | 0 |
| 22—23 | 10 | 15640 | 10 | 15640 | 109,8 | 119,8 | 109,8 | 119,8 | 0 |
| 23—24 | 0,5 | 91,5 | 0,5 | 91,5 | 119,8 | 120,3 | 119,8 | 120,3 | 0 |
| 21—24 | 8,5 | 15555 | 8,5 | 15555 | 109,3 | 117,8 | 111,8 | 120,3 | 2,5 |
| 24—25 | 15 | 5490 | 15 | 5490 | 120,3 | 135,3 | 120,3 | 135,3 | 0 |
| 25—26 | 2,5 | 457,5 | 2,5 | 457,5 | 135,3 | 137,8 | 135,3 | 137,8 | 0 |
| 26—27 | 5 | 1830 | 5 | 1830 | 137,8 | 142,8 | 137,8 | 142,8 | 0 |
| 27—28 | 6 | 2196 | 6 | 2196 | 142,8 | 148,8 | 142,8 | 148,8 | 0 |
| 28—29 | 2,5 | 457,5 | 2,5 | 457,5 | 148,8 | 151,3 | 148,8 | 151,3 | 0 |
| 29—30 | 9,6 | 14054 | 9,6 | 14054 | 151,3 | 160,9 | 151,3 | 160,9 | 0 |
| 30—31 | 5,5 | 1006,5 | 5,5 | 1006,5 | 160,9 | 166,4 | 160,9 | 166,4 | 0 |
| 31—32 | 7,5 | 4117,5 | 7,5 | 4117,5 | 166,4 | 173,9 | 166,4 | 173,9 | 0 |
| 32—33 | 11 | 4026 | 11 | 4026 | 173,9 | 184,9 | 173,9 | 184,9 | 0 |
| 33—34 | 5,5 | 1006,5 | 5,5 | 1006,5 | 184,9 | 190,4 | 184,9 | 190,4 | 0 |
| 34—35 | 3,5 | 1281 | 3,5 | 1281 | 190,4 | 193,9 | 190,4 | 193,9 | 0 |
| 35—36 | 15 | 5490 | 15 | 5490 | 193,9 | 208,9 | 193,9 | 208,9 | 0 |
| 208,9 |
На каждом этапе сжатия СГ мы находили стоимость работ и общую продолжительность критического пути. Объединим эти данные в таблицу 15.
Построим зависимость между временем выполнения работ и их стоимостью.
Таблица 15
Зависимость стоимости работ от времени
Продолжение таблицы
Зависимость стоимости работ от времени
Представим зависимость между стоимостью работ по ремонту оборудования и временем выполнения работ на рисунке 25:
Рисунок 25 — Зависимость стоимости от времени выполнения
Представленная зависимость напоминает гиперболу, поэтому для описания взаимосвязи следует использовать степенную модель регрессии. Построенный в Excel тренд имеет следующий вид (7):
Найдем ошибку аппроксимации для степенной модели (таблица 16):
Таблица 16
Расчет средней ошибки аппроксимации
Продолжение таблицы
Расчет средней ошибки аппроксимации
Поскольку ошибка аппроксимации не превышает 8%, то модель точно описывает зависимость между стоимостью выполнения работ и сроком их выполнения.
Поскольку издержки состоят из стоимости ремонтных работ и стоимости материалов, то при ставке процента i (если для выполнения ремонта используются заемные средства) формула издержек будет выглядеть следующим образом (8):
Функцию выручки эмпирически представить значительно сложнее функции издержек. Предположим, что функция выручки — величина, зависящая от времени выполнения работ. При этом выручка также будет зависеть и от стоимости материалов, затраченных на проект. Чем сложнее реконструировать (отремонтировать) оборудование, тем больше материалов на него необходимо затратить. Представим в формуле выручки эту зависимость с некоторым коэффициентом k (коэффициент сложности реконструкции). При этом поощрение (будем считать поощрением выполнение работ раньше срока) от населения представим в виде , где Т=const — директивный срок, ожидаемый заказчиком.
Тогда прибыль можно записать в виде зависимости от времени выполнения работ t (9):
В данном случае функция прибыли является функцией от одной переменной t. Исходя из условия максимизации функции, необходимо найти производную и приравнять ее к 0. На основании табличных производных степенной и показательной функции имеем:
(Примечание: производная найдена с использованием Math Cad).
Приравнивая производную к 0, получаем оптимальное значение времени выполнения работ по ремонту и реконструкции оборудования от входных параметров:
C помощью формулы предприятие выбирает оптимальный режим текущего ремонта оборудования в зависимости от сложности исполнения работ, стоимости необходимых материалов и процентной ставки по кредиту.
Рассмотрим пример нахождения оптимального варианта выполнения работ при следующих параметрах: i=0,01%, q=0,23% Сm=86300 рублей и k=1,4 (сложность выполнения работ по оценке инженерно-технической службы).
Найдем левую и правую часть в уравнении () с помощью итерационного подбора в Excel – таблица 17.
Таблица 17
Вычисление левой части в условии максимума прибыли
Продолжение таблицы
Вычисление левой части в условии максимума прибыли
Как мы видим из представленной зависимости, левая часть условия максимума монотонно возрастает.
Таблица 18
Вычисление правой части условия максимума
Расчет свидетельствует о монотонном убывании правой части условия максимума. На основании теоремы Лагранжа, единственная точка пересечения находится между 13 и 14 этапом интенсификации работ. Рассчитывая прибыль на каждом из этапов выполнения работ получаем:
— на 13 этапе интенсификации работ прибыль составила 56,487 тыс. рублей;
— на 14 этапе интенсификации работ прибыль составила 55,331 тыс. рублей.
Таким образом, 13 этап интенсификации при заданных условиях является этапом, максимизирующим прибыль.
Основные параметры 13 этапа выполнения работ следующие:
— время выполнения работ составляет 219,3 часов;
— затраты на выполнение работ без учета ставки дисконта составляют 136,545 тыс. рублей.
То есть предприятию выгодно интенсифицировать работы с 245,6 часов до 219,3 часов для получения максимальной прибыли.
Построенная модель сетевого планирования позволила выбрать оптимальный режим работы при ремонте и реконструкции оборудования с параметрами t=219,3 ч и С=136,545 тыс. рублей.
В настоящее время компания поставлена в достаточно жесткие рамки макроэкономических условий, поэтому средства оптимизации прибыли могут быть рекомендованы к применению в реальной практике.
Итак, предлагаемым мероприятием является разработка собственной программной среды, которая позволит решить следующие задачи:
— организовать внутрифирменное обучение энергоэффективности непосредственно в АО «ТНИИС» практически без отрыва от производственного процесса;
— равномерно распределить сотрудников по месяцам;
— минимизировать затраты на обучение сотрудников управлением энергоэффективностью предприятия.
При создании комплексной системы управления персоналом, предприятия проходят сложный и трудоемкий процесс, в котором необходим тщательный анализ сферы деятельности, кадровый потенциал, потребность в персонале, после чего можно приступать к разработке системы. Если выше перечисленные показатели в учтены при построении системы, то компания получит мощный инструмент для оптимизации управления персоналом и повышения эффективности предприятия в целом. В случае недочета или неверного анализа ключевых показателей, для автоматизации управления персоналом, компания рискует не только не получить ожидаемый результат, а, наоборот, усугубить ранее существующую систему.
3.2 Оценка экономической эффективности мероприятий
Создание собственной программной среды потребует следующих затрат (таблица 19):
Таблица 19
Начальные затраты проекта создания программной среды управления энергоэффективностью, тыс. рублей
Примечание: затраты на приобретение новых компьютеров составляют 12*30=360 тыс. рублей, где 12 – рассчитанное среднемесячное количество сотрудников, 30 – стоимость 1 рабочего места.
Расчет экономической эффективности проекта проведем методом чистых дисконтированных денежных потоков, опираясь на следующие условия:
а) положительный денежный поток образуется от экономии средств на коммунальных платежах, прежде всего, электричестве;
б) отрицательный денежный поток складывается из:
— амортизационных отчислений компьютерной техники, срок полезного использования которой составляет 60 месяцев. Начисление амортизации линейным способом, ежемесячное отчисление=360*1/60=6 тыс. рублей;
— затрат электроэнергии на работу компьютерной техники, рассчитываемых по формуле = количество обучаемых*60 ч (продолжительность обучения)*4 рубля;
— ежеквартальных затрат на обслуживание программной среды, которые составляют 20 тыс. рублей.
Отразим в таблице 20 расчет сальдо номинальных денежных потоков:
Таблица 20
Расчет сальдо номинальных денежных потоков, тыс. рублей
Недостаток расчета номинальных денежных потоков заключается в том, что они не учитывают уровень инфляции. Поэтому в экономике используется метод чистых дисконтированных денежных потоков, основанный на их приведении к реальным величинам с помощью ставки дисконтирования.
Расчет ставки дисконтирования (таблица) осуществим следующим образом:
— из среднегодового уровня инфляции за последние 3 года;
— из безрисковой ставки, которая составляет 5,1%.
Таблица 21
Расчет ставки дисконтирования по проекту автоматизации управления энергоэффективностью в АО «ТНИИС»
Полученные данные позволяют рассчитать чистый дисконтированный денежный поток (таблица 22):
Таблица 22
Расчет чистого дисконтированного денежного потока, тыс. рублей
Полученное значение NPV=1180,66 тыс. рублей, оно положительно, следовательно, проект может быть рекомендован к реализации.
Определим срок окупаемости стартовых затрат на создание собственной программной среды управления энергоэффективностью (рисунок 26):
Рисунок 26 — Определение срока окупаемости проекта
Из представленного графика можно заключить, что начальные затраты на автоматизацию процессов управления энергоэффективностью предприятия полностью себя окупят на 8 месяц реализации проекта – именно в этот период график NPV меняет знак с «-» на «+».
Отразим итоговые показатели проекта в следующей таблице 23:
Таблица 23
Итоговые показатели проекта
При уровне начальных затрат в 1160 тыс. рублей, был получен положительный чистый дисконтированный доход в 1180,66 тыс. рублей. Рентабельность начальных затрат (отношение NPV к начальным затратам) составила 101,78%. Полученные расчеты показывают, что проект может быть рекомендован к реализации.
Заключение
Исходя из приведенных выше характеристик ремонта оборудования, можно сформулировать следующие выводы, которые позволят повысить энергоэффективность процессов:
Ремонт оборудования – динамически сложный системный процесс, требующий применения системного подхода.
Возможности оптимизации: оптимизация процесса ремонта с помощью динамических моделей программирования;
Процесс ремонта оборудования носит вероятностный характер, что приводит к повышенной сложности планирования.
Возможности оптимизации: использование при построении модели процесса организации ремонта моделей, допускающих случайные факторы;
Организационная система ремонта оборудования задана большим количеством ограничений, одним из которых является ограничение по сроку выполнения работ.
Возможности оптимизации: построение целевой функции процесса ремонта оборудования и системы ограничений
Нормативно-затратный метод, учитывая специфику каждого отдельно взятого агрегата и установки, не обеспечивает эффективного расходования ресурсов.
Возможности оптимизации: применение инновационного метода формирования затрат на ремонт оборудования;
Специфичность оборудования приводит к необходимости использования показателя реального износа оборудования.
Возможности оптимизации: реальный износ оборудования формируется не на основании срока службы и нормы амортизации оборудования, а на основании различных оценок, которые могут быть получены экспертным путем или в результате испытаний.
Оптимизационные процессы должны носить комплексный, системный характер, поскольку ориентация исключительно на снижение затрат приведет к необратимому ухудшению состояния основных фондов.
Основные проблемы, которые возникают у АО «ТНИИС», связанные с энергоэффективностью:
1) Высокий уровень износа основных фондов требует постоянных планово-предупредительных ремонтов оборудования. Неэффективное планирование ремонтных работ приводит к потерям в производительности и снижению энергоэффективности;
2) Несмотря на работу предприятия по гособоронзаказу, присутствует существенная дифференциация в объемах работ, которые меняются ежегодно. Как следствие, возникает проблема планирования производственного процесса в плане производственных мощностей – оборудование либо простаивает, либо работает с высокой степенью загрузки для исполнения установленных директивных сроков.
Построенная модель сетевого планирования позволила выбрать оптимальный режим работы при ремонте и реконструкции оборудования с параметрами t=219,3 ч и С=136,545 тыс. рублей, соответствующий достижению энергетической и экономической эффективности.
В настоящее время компания поставлена в достаточно жесткие рамки макроэкономических условий, поэтому средства оптимизации прибыли могут быть рекомендованы к применению в реальной практике.