Диплом (1222543), страница 9
Текст из файла (страница 9)
На рисунке 4.2 показан пример визуализации данных значений высот рельефа участка местности Дальнего Востока формата DTED уровня 2 с использованием геолокационной системы Global mapper.
Геолокационная система Global mapper представляет собой универсальную программу, позволяющую просматривать, конвертировать, преобразовывать, редактировать карты, модели уровня высот и векторные наборы данных различных форматов [42].
Рисунок 4.2 – Визуализация данных значений высот рельефа Дальнего Востока
В ходе разработки программного комплекса принято решение не использовать данные по уровням высот для создания карты высот исследуемой территории. Это связано со сложностью получения данных и формирования таблицы высот. Использование глобальных моделей высот не отменяет необходимости пользовательского редактирования при создании матрицы исследуемой территории. Исходя из этого, использование разработанного приложения достаточно для поставленной задачи поиска оптимального расположения фабрики.
5 ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТКИ
ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА
Технико-экономическое обоснование создания и внедрения новой техники и новых технологических процессов в каждом производственном предприятии имеет свои особенности, которые базируются на отраслевой специфике производства.
В настоящей работе, на этапе формирования общих принципов и начальной разработке, весьма затруднительно произвести полноценную оценку эффективности внедрения программного комплекса для поиска оптимального расположения обогатительной фабрики.
Однако, суммируя все изложенные ранее факторы, можно определить степень как уменьшения, так и увеличения эффекта от данного внедрения.
Несмотря на различные подходы, основная идея оценки эффективности внедрения новой техники и технологий сводится к анализу показателей, широко применяющихся как в мировой, так и в отечественной практике [43].
Такими показателями являются:
– сравнительная экономическая эффективность,
– экономический эффект за весь жизненный цикл проекта,
–период возврата капитальных вложений,
– внутренняя норма рентабельности.
Научный эффект определяет уровень научно-общественного признания ценности результатов исследования; потенциальные возможности использования этой информации в других исследованиях [44, 45].
Основными признаками научного эффекта научно-исследовательской работы (НИР) являются новизна работы, уровень ее теоретической проработки, перспективность, уровень распространения результатов, возможность реализации. Научный эффект НИР можно охарактеризовать двумя показателями: степенью научной новизны и уровнем теоретической проработки.
Показатель, характеризующий научный эффект, определяется по формуле:
где
– показатель степени новизны НИР;
– показатель уровня теоретической проработки НИР; 0,6, 0,4 – весовые коэффициенты значимости показателей степени новизны и уровня теоретической проработки НИР.
Значения показателей степени новизны НИР в баллах приведены в таблице 5.1.
Таблица 5.1 – Показатели степени новизны НИР
| Степень | Характеристика степени новизны | Значения |
| Принципиально новая | Работа качественно новая по постановке задачи и основанная на применении оригинальных методов исследования. Получены принципиально новые факты, закономерности; разработана новая теория. Создано принципиально новое устройство, способ | 10 |
| Новая | Получена новая информация, существенно уменьшившая неопределенность имевшихся значений. Проведено существенное усовершенствование, дополнение и уточнение ранее достигнутых результатов. | 6 |
| Относительно новая | Работа имеет элементы новизны в постановке задачи и методах исследования. Разработаны более простые способы для достижения прежних результатов. Проведена частичная рациональная модификация с признаками новизны. | 4 |
Продолжение таблицы 5.1
| Степень | Характеристика степени новизны | Значения |
| Традиционная | Работа выполнена по традиционной методике. Результаты исследований носят информационный характер. Найден новый вариант решения, не дающий преимущества по сравнению с другим. | 1 |
| Не обладающая новизной | Получен результат, который ранее зафиксирован в информационном массиве, но не был известен автору. | 0,1 |
Значения показателей уровня теоретической проработки НИР в баллах приведены в таблице 5.1.
Таблица 5.2 – Показатели уровня теоретической проработки НИР
| Характеристика уровня | Значения показателя уровня |
| Открытие закона, разработка теории | 10 |
| Глубокая разработка проблемы: многоаспектный анализ связей, взаимозависимости между фактами с наличием объяснения, научной систематизации с построением эвристической модели или комплексного прогноза | 8 |
| Разработка способа (алгоритма, программы), устройства, получение нового вещества | 6 |
| Элементарный анализ связей между фактами с наличием гипотезы, классификации, объясняющей версии или практических рекомендаций частного характера | 2 |
| Описание отдельных элементарных фактов, изложение опыта, результатов наблюдения, измерений | 0,5 |
В соответствии с таблицами 5.1 и 5.2 степень новизны НИР определена как относительно новая в виду наличия публикаций и работ, а также теоретической основы на данную тематику. Уровень теоретической проработки НИР определен на шесть баллов, так как в работе разработан алгоритм поиска оптимального расположения ОФ.
В соответствии с этим, научный эффект НИР принимает следующее значение:
Для выполнения общей оценки эффективности внедрения, основные показатели сведены в таблицу 5.3 с разграничением эффекта от их воздействия на конечный результат.
Таблица 5.3 – Показатели эффективности внедрения программного комплекса
| Показатели оценки эффективности | |
| Положительные | Отрицательные |
| Автоматизация процесса представления исследуемой территории в матричный вид | Необходимость разработки специализированного программного обеспечения. |
| Автоматизация процесса поиска оптимального расположения обогатительной фабрики | Необходимость разработки алгоритмов, требуемых для программного обеспечения. |
| Автоматизация процесса нахождения и построения кратчайших маршрутов от месторождений до обогатительной фабрики | Необходимость разработки тестов и использования реальных примеров, требуемых для проверки правильности работы программного обеспечения |
| Построение тепловой карты рентабельности, расчет и сохранение данных о рентабельности освоения месторождений на всех участках размещения фабрики на исследуемой территории | Затраты на приобретение специализированной программной среды для запуска программного комплекса |
Продолжение таблицы 5.3
| Показатели оценки эффективности | |
| Положительные | Отрицательные |
| Универсальность. Отсутствие привязки к конкретным типам значений. Возможность использования программного комплекса для различных объемов и значений исходных данных | |
В первую очередь оцениваются факторы, ведущие к снижению показателей эффективности. Основную часть из них составляют первичные капиталовложения, связанные с необходимостью выполнения разработки программного комплекса. Впоследствии, период возврата и окупаемости данных вложений позволит определить эффективность реализации проекта в целом.
В соответствии с данными таблицы, показателями, влияющими на увеличение капитальных вложений, и как следствие, снижающими общую эффективность будут являться:
– необходимость разработки специализированного программного обеспечения;
– комплекс затрат на приобретение программной среды для работы с программным комплексом;
– адаптация и поставка рабочего места работника ИГД ДВО РАН.
Эффект от разработки программного комплекса складывается из следующих частей:
– прямой эффект от внедрения системы, связанный с экономией рабочего времени сотрудников, сокращением потерь рабочего времени, затрачиваемого на подготовку и выполнение программного комплекса;
– косвенный эффект, связанный с расчетом рентабельности на всех участках предполагаемого размещения фабрики;
– косвенный эффект, связанный с преимуществами применения программного комплекса для различных групп территориально-сближенных месторождений.
Стоимость сэкономленного рабочего времени складывается из следующих факторов:
– экономия времени на выполнение поиска оптимального расположения фабрики и построения оптимальных маршрутов;
– экономия времени на поиск данных прошлых расчетов за счет их архивации и систематизации в хранении;
– ускорение процессов поиска за счет их автоматизации, и возможности параллельного исполнения нескольких процессов.
Конкурентоспособность товара в общем случае определяется тремя необходимыми элементами:
– свойствами данного товара,
– свойствами конкурирующих товаров,
– особенностями потребителей.
Данный программный комплекс является конкурентоспособным, поскольку можно выделить основные конкурентоспособные признаки:
– отсутствие аналогов программного обеспечения для выполнения поставленной задачи;
– поставка законченного продукта;
– универсальность программного комплекса в применении к поставленной задаче и транспортных задач в различных сферах;
– для проведения расчетов требуется только один человек для ввода исходных данных, поиск оптимального расположения фабрики проводится в автоматическом режиме.
В себестоимость НИР включаются затраты, связанные с её выполнением. Это затраты на изучение литературы, патентов, разработку и изготовление опытных образцов, проведение экспериментов и обработку их результатов; разработку моделей, алгоритмов, программного обеспечения.
Трудоемкость выполнения НИР включает затраты рабочего времени разработчика на изучение литературы по теме, патентов, имеющегося программного обеспечения или разработку нового ПО, разработку модели, проведение расчетов, анализ результатов и формирование закономерностей.
Трудоемкость разработки программного комплекса можно рассматривать как сумму затрат труда по этапам разработки:
– подготовка описания задачи;
– разработка алгоритма решения задачи;
– программирование;
– отладка программы на ЭВМ;
– подготовка документации по программному комплексу.
Составляющие затрат труда можно определить через условное число операторов в разрабатываемом ПО.
Условное число операторов в программе рассчитывается как:
где
– предполагаемое число операторов (принимается равным 500);
– коэффициент сложности программы, лежит в пределах от
до
(принимается равным 1,5);
– коэффициент коррекции программы, лежит в пределах от
до
(принимается равным 0,1).
Таким образом, условное число операторов в программе равно:















