СИСТЕМА БАЛЛЬНОЙ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗРЕЛОСТИ

АГРОИНЖЕНЕРИЯ
Таблица 2
Основные показатели моделируемого процесса переработки молока на ОАО «Никольский маслозавод»
Вид оборудования
Сепаратор
(обрат и сливки)
Показатель
Коэффициент загрузки
Среднее время нахождения партии сырья в очереди, мин
Трубочный
пастеризатор
Холодильная
установка
Миксер
Сепаратор (пахта
и жирные сливки)
До поПосле
До поПосле
До поПосле
До поПосле
До поПосле
купки покупки купки покупки купки покупки купки покупки купки покупки
сепара- сепара- сепара- сепара- сепара- сепара- сепара- сепара- сепара- сепаратора
тора
тора
тора
тора
тора
тора
тора
тора
тора
0,907
0,876
0,948
0,854
0,478
0,789
0,55*
0,801
0,256
0,742
3,3
3,0
5,8
5,5
9,1
8,9
7,6
7,3
4,2
3,9
Таблица 3
к снижению. Анализ представленных результатов показывает, что
Расчет годового экономического эффекта
разгрузка узкого места позволиБазовый
Проектный
ла выровнять загрузку узлов сети
Показатели
вариант
вариант
и увеличить ее пропускную споКапиталовложения, тыс. р.
3450
3590
собность.
Эксплуатационные затраты, тыс. р.
64560
67770
Это предложение было оцеГодовой объем производства, т
5475
5840
нено экономически путем расчета
Нормативный коэффициент Eн
0,2
0,2
экономии от снижения эксплуаГодовой экономический эффект, тыс. р.
Х
584
тационных затрат (табл. 3).
Величина годового эффекта
при этом образуется большая очередь автомобилей
реинжиниринга бизнес-процесна слив молока. Но после покупки дополнительноса составит 584 тыс. р.
го оборудования коэффициенты загрузки всех устаИтак, имитационное моделирование является
новок почти равны и близки к 1. Это также считаодним из мощнейших и эффективных методов анается положительным моментом для производства,
лиза экономических систем и оптимизации ее хатак как при недозагруженности оборудования прорактеристик. Имитационное моделирование дает
исходит его простой и из этого следует, что аморвозможность оценить эффект конструкторских ретизация основных средств растет, и соответственшений в сложных системах реального мира.
но, повышается себестоимость.
Список литературы
Средняя продолжительность пребывания в си1.
Моделирование
систем в среде AnyLogic 6.4.1:
стеме складывается из среднего времени пребываучеб. пособие. — Ч. 2 / Под ред. А.Б. Николаева. —
ния в очереди и среднего времени обслуживания.
М.: МАДИ, 2011. — 104 с.
Из табл. 2 видно, что до покупки сепаратора сред2. Боев В.Д. Исследование адекватности GPSS World
нее время молоковоза в очереди было велико, а пои AnyLogic при моделировании дискретно-событийных
сле покупки дополнительного оборудования пошло
процессов: монография. — СПб.: ВАС, 2011. — 404 с.
УДК 338.49
А.М. Гатаулин, чл.-корр. РАСХН, доктор экон. наук
Н.В. Карпузова
Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева
СИСТЕМА БАЛЛЬНОЙ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗРЕЛОСТИ
ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
И
нформатизация агропромышленного комплекса (АПК) является одной из приоритетных задач управления его развитием, согласно «Концепции формирования информационного общества
68
в России» от 28 мая 1999 года № 32, Федеральному
закону от 29.12.2006 № 264-ФЗ (ред. от 23.07.2013)
«О развитии сельского хозяйства»; Государственной
программе развития сельского хозяйства и регули-
Вестник ФГОУ ВПО МГАУ № 2'2013
Технический сервис в агропромышленном комплексе
зоне от единицы до числа, соответствующего корования рынков сельскохозяйственной продукции,
личеству уровней зрелости в модели. Суммарное
сырья и продовольствия на 2013–2020 годы (утверколичество баллов сопоставляется с интервалами,
ждена постановлением Правительства Российской
определенными как разница между максимально
Федерации от 14 июля 2012 г. № 717) и др.
и минимально возможными суммами баллов в отОднако несмотря на важность задачи инфорношении к количеству уровней зрелости. Уровень
матизации АПК, недостаточно разработанными
зрелости исследуемой ИИ устанавливается соотостаются некоторые научные и практические асветственно принадлежности суммарного количепекты управления информатизацией АПК. В частства баллов к одному из рассчитанных интервалов.
ности, отсутствует общепринятая методика опредеТаким образом,
ления количественной меры оценки уровня зрелости информационной инфраструктуры (ИИ) АПК
n
S = ∑ ai , Smax = mn, Smin = n,
на различных уровнях управления. Недостаточно
i =1
исследованы направления совершенствования ин− S min
S
n(m − 1)
формационной инфраструктуры АПК.
l = max
=
,
m
m
В данной статье изложены некоторые резульгде S — суммарное количество баллов оценки факторов
таты разработки научно-методических и практичемодели; ai — уровень i-го фактора в баллах, ai ∈ [1, m],
ских предложений в области управления развитием
ai ∈ N , i ∈ N ; n — количество факторов в модели; Smax —
информационной инфраструктуры АПК региона.
максимальная сумма баллов; Smin — минимальная сумСогласно полученным ранее результатам [1–5],
ма баллов; l — шаг интервала; m — количество уровней
информационная инфраструктура представлязрелости ИИ в модели.
ет собой систему информационно-телекоммуникационных сетей, информационных систем и инПредложенная система балльной оценки факформационных технологий, обеспечивающих
торов универсальна и применима к любой модели
целенаправленное взаимодействие субъектов инуровня зрелости.
формационной сферы и является частью инфорОписанная система балльной оценки примемационной сферы системы, выбранной в качестве
нена к информационной инфраструктуре агропрообъекта исследования (рисунок).
мышленного комплекса Липецкой области [4].
С целью разработки методики оценки уровня
Оценки уровня зрелости ИИ на региональном
зрелости информационной инфраструктуры были
уровне проводилась на основании модели уровсистематизированы с точки зрения системного подня зрелости Microsoft Infrastructure Optimization
хода [1–3] методические рекомендации, отраженModel, согласно которой существует 4 уровня зреные в семи моделях уровня зрелости ИИ АПК, выделены ключевые
факторы, лежащие в основе кажИнформационная сфера
дой модели, выработаны практические рекомендации по использованию моделей для оценки
Информационная инфраструктура
уровня зрелости ИИ на различ• информационно-телекоммуникационные сети;
ных уровнях управления агро• информационные системы (в т. ч. информация, информапромышленным комплексом [6].
ционные технологии и технические средства ее обработки);
• информационные технологии взаимодействия субъектов
Основной проблемой использования моделей уровня зрелости ИИ является их неформалиСубъекты информационной сферы
зованность, создающая трудности
• РФ, субъекты РФ;
для применения их при решении
• министерства и ведомства;
практических задач выявления
• органы исполнительной власти и местного самоуправления;
и сравнительной оценки уровня
• информационно-консультационные центры;
• организации (предприятия) различных отраслей;
зрелости информационной ин• физические лица
фраструктуры АПК регионов.
Для решения данной проблеСистема регулирования отношений
внутри информационной сферы
мы разработана система балльной
• конституционно-правовое регулирование;
оценки факторов уровня зрелости
• гражданско-правовое регулирование;
информационной инфраструкту• административно-правовое регулирование;
ры. Согласно предложенной мето• уголовно-правовое регулирование
дике, каждый выявленный фактор
используемой конкретной модели оценивается в баллах, в диапаСмысловое содержание терминов информационной сферы
Вестник ФГОУ ВПО МГАУ № 2'2013
69
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
Таблица 1
ной модели. По мнению авторов,
уровень развития информационОценка факторов уровня зрелости ИИ АПК Липецкой области
ной инфраструктуры АПК ЛиБалльная оценка
пецкой области на региональФактор модели Infrastructure Optimization Model (Microsoft)
фактора
ном уровне в настоящий момент
Компонентный состав технического и программного
является переходным между баобеспечения
3
зовым и стандартизированным
Стратегическое управление развитием ИИ
2
уровнями.
Способ организации службы поддержки ИИ
1
Для оценки информационСтепень структуризации и способы организации процесной инфраструктуры АПК на райсов, происходящих в ИИ
1
онном уровне с помощью кластерУровень автоматизации поддержки ИИ
2
ного анализа и применения ETLСостояние управления качеством, включая применение
технологий выбран Лебедянский
стандартов и политик в области ИТ
1
район как типичный в совокупСтепень гибкости ИИ
1
ности районов Липецкой облаУровень безопасности в области ИТ
3
сти. Оценка уровня зрелости ИИ
Управление информацией об аппаратно-программном
Лебедянского района проведеобеспечении
2
на с помощью модели Gartner
Итого баллов
16
Infrastructure Maturity Model. Согласно данной модели, существует
Таблица 2
пять уровней зрелости ИИ. Уровни зрелости характеризуют слеОценка факторов зрелости ИИ АПК Лебедянского района
дующие интервалы суммы балБалльная оценка
лов: хаотичный — от 7,0 до 12,6;
Фактор модели Infrastructure Maturity Model (Gartner)
фактора
реактивный — от 12,6 до 18,2; проКомпонентный состав технического и программного
активный — от 18,2 до 23,8; серобеспечения
2
вис — от 23,8 до 29,4; польза —
Стратегическое управление развитием ИИ
1
от 29,4 до 35,0.
Гибкость ИИ
1
Балльная оценка уровне факСпособ организации службы поддержки ИИ
2
торов модели, примененной к ИИ
Степень структуризации и способы организации процесАПК Лебедянского района, предсов, происходящих в ИИ
1
ставлена в табл. 2.
Уровень автоматизация поддержки ИИ
1
Суммарное количество балСостояние управления качеством, включая применение
лов соответствует хаотичному
стандартов и политик в области ИТ
1
(начальному) уровню зрелости
Итого баллов
9
рассмотренной подсистемы ИИ
АПК.
С целью повышения уровня зрелости инфорлости информационной инфраструктуры: уровень
мационной инфраструктуры как обеспечивающей
1 — базовый (Basic), уровень 2 — стандартизироподсистемы АПК следует развивать ИИ по наванный (Standardized), уровень 3 — рационализиправлениям факторов, оцененных по минимальрованный (Rationalized), уровень 4 — динамиченым значениям. Совершенствование информаский (Dynamic).
ционной инфраструктуры будет способствовать
Количество факторов, отраженных в выбранреализации главной ее цели, выражающейся в соной модели, равно 9. Количество уровней зрелодействии повышению эффективности экономики
сти — 4. Минимально возможное количество балрегиона вследствие обеспечения субъектов инфорлов 9, максимальное — 36. Шаг интервала составмацией, необходимой для принятия обоснованных
ляет 6,75 баллов.
и эффективных управленческих решений, а также
Интервалы суммы баллов, соответствующих
развитию информационного общества.
каждому уровню зрелости: базовый — от 9 до 15,75;
стандартизированный — от 15,75 до 22,5; рационаСписок литературы
лизированный — от 22,5 до 29,25; динамический —
1.
Gataulin
A.M.
The Basic Concepts and Definitions of
от 29,25 до 36.
the
System
Analysis
/
Двуязычное
учебное пособие (англоОценка факторов уровня зрелости представрусское). — Основные концепции и определения системлена в табл. 1.
ного анализа. — Ярославль: Ярославская ГСХА, 2010. —
Набранное количество баллов соответ244 с .
ствует начальной стадии стандартизированного
2. Gataulin A.M. Introduction to System Theory and
System Analysis: учеб. пос. на англ. яз.: Введение в тео(Standardized) уровня зрелости ИИ, согласно дан70
Вестник ФГОУ ВПО МГАУ № 2'2013
Технический сервис в агропромышленном комплексе
рию систем и системный анализ. — Godollo: Hungary,
2011. — 118 с.
3. Гатаулин А.М. Системы и системный анализ в экономике. Прикладные аспекты: науч. изд. Saarbrücken,
Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH &
Co, 2012. — 168 с.
4. Карпузова Н.В. Актуальное состояние и основные проблемы информационной инфраструктуры Липецкой области // Современные наукоемкие технологии.
Региональное приложение. — 2012. — № 3. — С. 24–28.
5. Карпузова Н.В. О термине «Информационная
инфраструктура» // Современные проблемы инновационного развития агроинженерии: материалы Международной науч.-производственной конференции. —
П. Майский: БелГСХА им. В.Я. Горина, 2012. — Ч. 1. —
С. 6–9.
6. Карпузова Н.В. Методические аспекты оценки
информационной инфраструктуры агропромышленного сектора региона // Международный технико-экономический журнал. — 2013. — № 2. — С. 21–25.
УДК (631.15:338.43)+631.3.004.67.003.13
О.А. Леонов, доктор техн. наук
Н.Ж. Шкаруба, канд. техн. наук
Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина
ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАТРАТ И ПОТЕРЬ ПРИ КОНТРОЛЕ ШЕЕК
КОЛЕНЧАТОГО ВАЛА В УСЛОВИЯХ РЕМОНТНОГО ПРОИЗВОДСТВА
И
мер коленчатые валы двигателей ЯМЗ-238 и его моз отчетов ЦМИС Минсельхоза России за подификаций.
следние годы видно, что сельскохозяйственПри составлении номенклатуры, оцениваеная техника в 90 % случаев изготавливается с нарумых СИ, в качестве базового СИ авторами пришением технических условий. Ресурс отремонтиронят микрометр гладкий типа МК ГОСТ 6607–90,
ванной сельскохозяйственной техники составляет
который указан в технических требованиях на ка40…80 % от ресурса новой.
питальный ремонт как основное СИ для контроКачество ремонта во многом зависит от того,
ля размеров шеек коленчатых валов любых марок
насколько ремонтные предприятия обеспечены
двигателей.
необходимым контрольно-измерительным обоДля сравнения с базовым средством измерений
рудованием и инструментом. Правильный выбор
авторы выбрали: одно СИ с увеличением погрешсредств измерений позволяет, с одной стороны,
ности (по отношению к микрометру МК) и четыповысить качество отремонтированной технире — с уменьшением погрешности до наименьшеки, а с другой — снизить себестоимость ремонго значения при условии, что все средства измета за счет уменьшения внутренних и внешних порений универсальные и могут быть использованы
терь [1].
Таким образом, исМетрологические характеристики средств измерений для контроля
следования, направленные
шатунных и коренных шеек коленчатого вала ЯМЗ-238НБ
на разработку методик выбора средств измерений
Измери- Цена
Диапазон Диапазон ПогрешУсловное
для ремонтного производПрибор
тельная деления, измерений, показаность,
обозначение
головка
мм
мм
ний, мм
мкм*
ства, являются актуальныМикрометр
МК-100
75…100
ми и имеют ресурсосбере–
0,01
–
±15
гающее значение для агроМК-125
100…125
промышленного комплекса.
Микрометр
МР-100-0,002
75…100
–
0,002
0,06
±7,5
рычажный
Цель исследований:
МР-125-0,002
100…125
разработка и апробация меСкоба инди- СИ-100-0,01
50…100
ИЧ-10
0,01
0…10
±20
тодики анализа суммаркаторная
СИ-200-0,01
100…200
ных издержек при контроле
Скоба инди- СИ-100-0,002
50…100
на основе поиска миниму2МИГ
0,002
0…2
±6,5
каторная
СИ-200-0,002
100…200
ма функции изменения заМикрометр
МКЦ-100-0,001
75…100
трат и потерь в зависимости
с цифровым МКЦ-125-0,001
–
0,001
–
±3
от погрешности и объема из100…125
индикатором
мерений.
Скоба
СР-100-0,002
75…100
–
0,002
±80
±2
Объект исследований:
рычажная
СР-125-0,002
100…125
новые и восстановленные
под первый ремонтный раз* Согласно паспортным данным.
Вестник ФГОУ ВПО МГАУ № 2'2013
71