книги из ГПНТБ / Баймуратов, У. Б. Экономическая эффективность и границы применения вычислительной техники

—информация для оперативных целей, используемая для срочных оповещаний, предупреждений и прогнозов;

—информация о состоянии изменения гидрометеоро­ логического режима, необходимая для исследовательских

ипрактических целей, получаемая в результате накопле­ ния данных непосредственных наблюдений и различных видов обработанных (обобщенных) материалов, подготов­ ленных на основании накопленных первичных данных.

Единственная возможность полноценного и достаточно быстрого использования накопленной и продолжающей поступать огромной массы информации — это применение современных машинных методов подготовки, обработки и хранения данных. Отсюда очевидна необходимость техни­ ческих носителей информации, которые в дальнейшем могут быть введены в вычислительную машину.

Основным видом технических носителей в гидрометео­ службах мира еще остается 80-колонная перфокарта с различными системами кодирования на ней, хотя уже на­ метилась тенденция использовать в качестве промежуточ­ ных технических носителей телетайпные бумажные пер­ фокарты или магнитные ленты.

Статистическая обработка материалов гидрометеоро­ логических наблюдений за период различной длительно­ сти завершает процесс обработки данных и дает наиболее

полную картину о гидрометеорологическом режиме. В на­ стоящее время алгоритмы статистической обработки дан­ ных по гидрометеорологическому режиму довольно-таки сложны. Существует устойчивая тенденция все возрастаю­ щего усложнения алгоритмов статистической обработки в связи с ростом требований к обобщенным данным по гид­ рометеорологическому режиму с развитием методов и средств обработки массовой статистической информации.

Современная тенденция увеличения объемов информа­ ции и возможностей ее переработки ставит задачи созда­ ния таких условий, при которых возможности механизи­ рованной обработки гидрометеорологической информации опережали бы рост объемов этой информации.

На примере климатологии можно проследить этапы развития статистической обработки, анализа и обобще­ ния материалов по гидрометеорологическому режиму.

К первому этапу относится подсчет климатических норм. Нормы нужны для оценки предшествующего и по-

60

-следующего периодов времени. Для первого этапа харак­ терно использование ручных методов обработки, частич­ но применяются ВПМ.

Ко второму этапу относится расчет климатологиче­ ских вероятностей, обеспеченностей и других статистиче­ ских характеристик. Статистические законы позволяют судить о вероятности реализации того или иного события в будущем, но без указания момента этой реализации. Например, расчетная годовая сумма осадков 800 мм од­ нопроцентной обеспеченности может быть реализована через год или через 10, 50 лет и т. д. Необходимость та­ ких расчетов вытекает из нужд народного хозяйства.

Внастоящее время пользуются большими массивами информации. Например, при составлении ряда таблиц справочника по климату СССР проводились расчеты по перфокартотеке около 30 миллионов 80-колонных перфо­ карт. Без применения вычислительной техники решение таких вопросов в сжатые сроки просто немыслимо.

Воснове третьего этапа лежат климатологические прогнозы, которые базируются на законах причинности явлений, вскрывающих тенденцию развития процесса. Используя расчетные статистические методы (т. е. мето­ ды второго этапа) при климатологическом прогнозе, не­

обходимо показать ожидаемое состояние климата или от­ дельных его параметров, определить время (период) реа­ лизации прогнозируемых величин или явлений, а также можно дать пространственную интерпретацию высокого класса точности, пригодную для инженерных расчетов. Данному этапу принадлежит будущее, хотя уже сейчас делаются попытки исходя из анализа причинных связей учитывать тенденцию изменения климата.

На основе сопоставления и анализа научно-методиче­ ских работ (на примере метеорологии и климатологии) был составлен перечень статистических параметров метео­ рологических рядов наблюдений 2:

а) моменты первого порядка (средние) за различные календарные периоды (сутки, декада, месяц, сезон, год, многолетние);

2 Н. К. К л ю к и н . Характеристика режимной гидрометеороло­ гической информации, некоторые принципы ее обработки, хранения.

® сб.: «Автоматизация обработки метеорологической информации и объективный анализ», вып. 1. М., 1967.

61

б) повторяемость и обеспеченность материалов по за­ данным качественным и количественным градациям за различные периоды времени;

в) параметры статистического распределения (мода,, медиана, среднее квадратическое отклонение, дисперсия, коэффициент асимметрии и эксцесса, параметры эллипса рассеяния векторных величин);

г) структурные параметры (пространственная квадратичность разности, горизонтальные и вертикальные коэф­ фициенты корреляции, кросс-корреляции и автокорреля­ ции);

д) критерий согласия эмпирических распределений с теоретическими и критерий значимости метеорологиче­ ских факторов (Колмогорова, Пирсона, Фишера и др.);

е) расчеты по интерполяционным формулам; ж) доверительные интервалы;

з) разложение периодических, квазипериодических рядов и случайных функций.

Вычисление статистических параметров производится на основе: а) определения однорядности климатологиче­ ских рядов, б) анализа законов распределения метеоро­ логических величин, в) корреляционного, г) дисперсион­ ного, д) регрессионного, е) гармонического, ж) спектраль­ ного и других анализов.

Применение вычислительной техники для определения статистических параметров существующих видов анализа значительно упрощает сам процесс вычислений, сокра­ щает сроки обработки информации и дает возможность получать качественные результаты.

Механизированная обработка, будучи составной ча­ стью происходящего в нашей стране технического про­ гресса, имеет большое народнохозяйственное значение, так как не только высвобождает из сферы управления часть людей, но и способствует повышению уровня всей экономической работы, устранению разрыва между тех­ нической оснащенностью процессов производства и уп­ равления.

Применение различных средств вычислительной тех­ ники в учетно-статистических и вычислительных работах изменяет все процессы переработки информации и органи­ зацию труда исполнителей; становятся иными носители исходной и результатной информации, структура и функ­

62

ции учетно-статистических служб. Приходится выбирать и обосновывать оптимальные решения, проводить своеоб­ разную подготовку рассматриваемых задач для их вы­ полнения на вычислительных машинах и т. п. В связи с этим возникает необходимость в тщательном технико-эко­ номическом проектировании механизированной обработки информации на предприятиях и в организациях, что яв­ ляется весьма сложным делом.

Механизированную обработку статистической инфор­ мации можно производить с помощью различных видов вычислительных машин, различными способами и с раз­ личным экономическим и качественным результатом.

Вычислительные клавишные машины (ВКМ) приме­ няются для механизированной обработки небольших по объему статистических расчетов. Остальные операции, связанные с вычислительными работами (набор и ввод информации с первичных документов, регистрация полу­ ченных результатов в документах и расчетах, группиров­ ка информации, вычислительные и логические операции и т. д.) выполняются вручную.

Вычислительные перфорационные машины (ВПМ) предназначены для решения более сложных задач: ста­ тистической обработки материалов, отчетов, результатов переписей и обследований. Они эффективны в тех случа­ ях, когда путем несложных, но многократных операций необходимо упорядочить значительную массу первичных данных, произвести группировку их по ряду признаков, сделать выборки, произвести соответствующие вычисле­ ния. Новые типы вычислительных перфорационных ма­ шин с элементами электроники и устройствами агрегати­ рования, являются гибкими вычислительными система­ ми, способными обрабатывать алфавитно-цифровую ин­ формацию и решать большой круг производственных за­ дач.

Анализ применения электронных вычислительных ма­ шин (ЭВМ) производится для малых (МЦВМ) и универ­ сальных цифровых вычислительных машин (УЦВМ).

МЦВМ применяются в различных областях науки и техники, связанных с математикой и вычислительной техникой. Наряду с ограниченными скоростными возмож­ ностями и меньшим объемом памяти по сравнению с УЦВМ они обладают большей «интеллектуальностью». В

63

самой структуре МЦВМ заложено «знание» гораздо боль­ шего количества операций, чем обычно принято для ЭВМ. Язык, на котором дается задание машине, значительно упрощен, т. е., как пишет академик В. Глушков, «малые ЭВМ превращаются в „глаза и уши” больших машин и связывают их непосредственно е потребителями» 3.

Наконец, УЦВМ характеризуются огромной быстро­ той действия, полной автоматизацией в управлении вычи­ слительными процессами, способностью «запоминать» (хранить) большой объем информации, подлежащей обра­ ботке. Наряду с арифметическими действиями они могут выполнять различные логические операции.

Обладая рядом преимуществ по сравнению с менее производительной вычислительной техникой, ЭВМ значи­ тельно превосходят ее, например, при решении экономи­ ческих задач с выбором оптимальных вариантов и слож­ ных задач из различных областей науки и техники. Авто­ матизация обработки информации на ЭВМ в значитель­ ной мере достигается за счет последовательного решения задач по заданной программе, поэтому на ЭВМ нет пере­ ходов от машины к машине, как при использовании ВПМ, в результате уменьшается число промежуточ­ ных ручных операций и количество ошибок в вычисле­

ниях.

Однако неправильно было бы считать, что с примене­ нием ЭВМ будет решена сложная задача построения авто­ матизированной системы обработки информации. Эффек­ тивное применение ЭВМ в учете, планировании, управле­ нии предусматривает использование в достаточной степе­ ни математических методов, упорядоченных технико-экс номических нормативов, унифицированную систему ко­ дов номенклатур и документации, сделав ее пригодной для автоматизированной обработки информации на ука­ занных машинах. Особо важное значение при использо­ вании ЭВМ имеет математическое обеспечение (библиоте­ ки программ, трансляторы системы алгоритмов). Правиль­ ная организация разработки и внедрения системы мате­ матического обеспечения позволит значительно повысить эффективность и расширить сферу их применения.*24

3 В. Г л у ш к о в . Старт берут малые ЭВМ. «Правда», 1969, 24 февраля.

64

Первый тип. Формулы вида

П

и т. п., имеющие наиболее массовый характер в статисти­ ческих расчетах.

Второй тип. Формулы вида

V — 100 — и т. д

X

Третий тип сложности решаемых задач статистиче­ ского характера. Формулы, реализуемые с помощью пра­ вил высшей математики, например:

На примере организаций, обслуживаемых машино­ счетными установками ЦСУ КазССР, проведено исследо­ вание решаемых задач, встречающихся при обработке статистических материалов, которое показало, что около 70% обрабатываемой информации приходится на зада­ чи, реализуемые с помощью простейших арифметических операций. Они носят наиболее массовый характер. На­ пример, фабрика механизированного счета (ФМС) КазССР обслуживает 35 промышленных предприятий и организа­ ций. Выявлен круг решаемых задач. На первый тип при­ ходится 70% обрабатываемой информации, лишь 30% составляют различного рода вычислительные операции.

Анализ механизированной обработки статистической информации для составления «Метеорологического еже-

66

месячника» Управления гидрометслужбы КазССР пока­ зал, что 68% обрабатываемой информации приходится на задачи первого типа и лишь 32 % — на задачи других типов. Общий объем информации для данного сборника составил 1 млн. 725 тыс. перфокарт. Если учесть, что в течение года необходимо создавать 12 таких сборников, то объем информации, требующей обработки, резко воз­ растает. В связи с этим возникает необходимость в опреде­ лении типа вычислительных машин.

Как известно, возможности вычислительных машин при решении статистических задач различной сложности неодинаковы. На одних машинах статистическая обработ­ ка проводится с минимальными затратами, а на других — с максимальными. Объем вычислительных действий в свою очередь влияет на трудовые затраты и на время об­ работки информации. Таким образом, можно сказать, что степень сложности рассматриваемых задач, объем вычис­ лительных действий и время выполнения расчетов явля­ ются немаловажным фактором, влияющим на эффектив­ ность использования вычислительной техники.

Классификация статистических расчетов по типам за­ дач позволяет выявить области наиболее эффективного применения различных видов вычислительных машин.

§ 3. Сравнительный анализ экономической эффективности различных способов обработки статистической информации

Рассматриваемые в этой главе материалы и результаты анализа экономической эффективности меха­ низированной обработки статистической информации яв­ ляются экспериментальными как по методам расчета, так и по используемой исходной информации. Однако боль­ шинство сведений об экономических показателях и орга­ низационной структуре вычислительных установок полу­ чены в организациях, применяющих вычислительную технику для обработки информации. Некоторые данные в интересах обеспечения цельности изложения методики и из-за отсутствия надлежащих источников рассчитаны укрупненно или определены ориентировочно.

Для исследования экономической эффективности раз­ личных способов обработки статистической информации

67

взяты четыре задачи первого, второго, третьего типа. Причем по первому типу рассмотрены две задачи, отли­ чающиеся между собой по трудоемкости обработки ин­

относятся наиболее массовые статистические задачи, рас­ смотрим их подробнее.

Расчеты производились для пяти способов обработки, вручную, для ВКМ, ВПМ, МЦВМ и УЦВМ.

При проведении подобных расчетов ставилась задача разработки методических и теоретических вопросов эко­ номического анализа и определения границ экономиче­ ской эффективности применения вычислительной техни­ ки в статистических расчетах с учетом типа решаемых задач.

Задача № 1 (I тип). Трудоемкость выполнения расче­ та данной задачи состоит в вычислении итоговых сумм. Подсчет производится для 30 чисел. В среднем в каждом числе — 3—4 знака.

Годовой объем обрабатываемой информации рассчи­ тывается исходя из типа задачи и трудоемкости ее реали­ зации на различных видах вычислительных машин с учетом сменности их работы (например, решение задачи

При обработке массовой статистической информации на УЦВМ на один час работы требуется от 70 до 100 час ручного труда по подготовке технических носителей ин­ формации 5. Эта диспропорция между скоростью обработ­ ки информации и подготовки технических носителей мо­ жет быть ликвидирована за счет увеличения вспомога­ тельного оборудования или за счет автоматизации про­ цесса подготовки технических носителей информации, что влечет за собой увеличение капитальных вложений в соз­ дание вычислительной установки.

В рассматриваемой задаче годовой объем обрабаты­ ваемой информации изменяется в зависимости от способа

5 М. К. Р а х м а н о в , А. С. Рудаков. Читающие автоматы и и применение. М. 1969.

68

обработки. Если вручную за год можно обработать 368 ус­ ловных единиц информации в расчете на одного счетного

По предложенной методике (ф-лы 11 и 14) рассчиты­ ваются капитальные вложения и эксплуатационные рас­ ходы по каждому из рассматриваемых способов обработ­ ки (табл. 1).

Определив себестоимость единицы обрабатываемой ин­ формации по каждому из рассматриваемых способов (ф-ла 32), производим сопоставление этих показателей с базовым вариантом. За базовый вариант принимаем мак­ симальную себестоимость единицы обрабатываемой ин­ формации при ручном способе обработки.

Затем определяем общую сумму годовой экономии в

этот показатель рассчитываем и для других способов об­ работки. Наибольшая величина годовой экономии дости­ гается при обработке статистической информации на УЦВМ (1335,8 руб.).

Определяется также и величина приведенных затрат по каждому из рассматриваемых способов. Например, при обработке статистической информации на ВПМ сум­

рассчитываются затраты по другим способам. Выявляет­ ся вариант, обеспечивающий минимальные приведенные затраты, и определяется годовой экономический эффект.

Из данных таблицы 1 видно, что при равном годовом объеме обрабатываемой информации лучший способ об­ работки приходится на УЦВМ. При решении первой зада­ чи на УЦВМ достигается наибольший годовой эффект по сумме приведенных затрат. Отрицательный результат при обработке информации на МЦВМ означает, что дан­ ный способ не является эффективным при решении дан­ ной задачи.

Для проведения более глубокого анализа учитывается изменение основных экономических показателей различ-

6S