Может ли компьютерное моделирование увеличить прибыль предприятия? Часть 2
В первой части этой статьи, опубликованной в предыдущем номере журнала, мы определились с теорией вопроса о пользе компьютерного моделирования. Теперь мы перейдем к сугубо практическим вопросам и на конкретных примерах посчитаем реальные деньги, которые уже получили в виде прибыли некоторые российские предприятия, внедрившие и активно использующие моделирующие компьютерные технологии.
Пример 1
Рассмотрим пример, который показывает, как изменилось количество экспериментальных образцов и испытаний вследствие внедрения моделирующих компьютерных технологий. Этот пример взят из практики предприятия, производящего автомобильные запчасти. Ранее производитель обычно изготавливал и испытывал образцы, изменяя по результатам испытаний проект изделия. Используя процедуру моделирования вместо некоторых натурных испытаний, удалось уменьшить количество прототипов в два раза, сократить затраты на тестирование, а также ускорить разработку и проверку запчастей. В табл. 1 (данные в этой и в следующих таблицах приведены в долларах) показаны размеры инвестиций и их доходность. Рассмотрим подробнее каждый пункт этой таблицы.
Инвестиции: начальная инвестиция в технологию компьютерного моделирования составляет 85 тыс. долл. и направлена на программное обеспечение, приобретение новых компьютеров и обучение. Постоянная инвестиция в размере 20 тыс. долл. требуется на поддержку программного обеспечения и компьютеров. Общая сумма инвестиций за три года составит 145 тыс. долл.
Доход получается от сокращения затрат на прототипы и на их тестирование. Эти сокращения составят 100 тыс. долл. в год.
Валовая прибыль — это разница между доходом от инвестиции и инвестицией. Первоначально есть только инвестиция (85 тыс. долл.) и нет дохода от вложенных средств; таким образом, вложение этой суммы остается отрицательной величиной. На это указывают скобки (обычный финансовый знак для отрицательных чисел; иногда для этого также используются знак «минуса» или выделение красным). В первый год (период из 12 месяцев, следующих за первоначальной инвестицией) получается увеличение прибыли, так как общий доход за этот год составил 100 тыс. долл. при размере инвестиций 20 тыс. долл. Таким образом, получается 80 тыс. долл. прибыли за год. Таким же образом получаем прибыль во второй и третий годы.
Внутренняя норма прибыли — эквивалент нормы прибыли ряда движений наличности. Под движением наличности подразумевается доходность. Ряд движений наличности это — (85 тыс. долл.), 80 тыс. долл., 80 тыс. долл. и 80 тыс. долл. В данном примере эквивалент нормы прибыли равен 77%. Эту норму можно сравнить с нижним пределом, который компании устанавливают для инвестирования. Нижний предел представляет собой минимальную норму прибыли, приемлемую для инвестирования. Эта норма прибыли позволяет оценить возможность других видов инвестирования (например, компания могла вложить свои стартовые 85 тыс. долл. в банк и получить, допустим, 10%) и рассчитать риск. Нижний предел также называют минимально приемлемой нормой прибыли. Во многих компаниях она составляет 30%. Любая инвестиция с нормой прибыли ниже этого уровня финансироваться, скорее всего, не будет. В нашем примере это 77%, то есть гораздо больше гипотетических 30%.
Срок окупаемости инвестиций — время, необходимое для того, чтобы инвестиция себя окупила. В нашем примере это произойдет через 13 месяцев после начального инвестирования. Предполагается, что прибыль будет равномерно накапливаться в течение года.
 |
|
Пример 2
Данный пример (табл. 2) показывает, как с помощью компьютерного моделирования был осуществлен ускоренный выход на рынок с изделием, которое было более легким по весу. Пример взят из практики производителя портативных компьютеров для специальных приложений. Производитель имеет возможность увеличить объемы продаж, если сможет сделать свою продукцию более легкой и продвинуть новую модель на рынок быстрее обычного. Увеличение продаж увеличит прибыль. Уменьшение веса изделия приведет также к сокращению расхода материалов. Такой вид экономии производитель получит благодаря применению системы моделирования, используемой для оптимизации процесса разработки, сокращения времени на разработку продукции (что ведет к увеличению продаж и прибыли), уменьшения веса изделия и сокращения расхода материалов.
Инвестиции: начальная инвестиция 700 тыс. долл., дальнейшее инвестирование — в первый год 295 тыс. долл., во второй год дополнительно 220 тыс. долл., в третий год дополнительно 220 тыс. долл. Таким образом, общая сумма инвестиций составила 1435 тыс. долл. Клиент покупает пользовательскую систему моделирования, состоящую из программного обеспечения, новых компьютеров и специализированного сервиса, необходимого для освоения и быстрого запуска системы.
Доход определяется ростом прибыли (ростом продаж) и сокращением материальных издержек. Доход появляется через некоторое время после начального инвестирования, в первый год — 750 тыс. долл. за счет увеличения продаж и 300 тыс. долл. за счет снижения издержек. Общий доход (то есть прибыль) — представляет собой сумму этих двух чисел — 1050 тыс. долл. Такие же расчеты сделаны во второй и третий год. Всего доход клиента за указанный период составил 4900 тыс. долл.
Валовая прибыль: первоначально есть только инвестиции (700 тыс. долл.) без прибыли. За первый год получена положительная валовая прибыль, так как доход за год составляет 1050 тыс. долл. с инвестицией 295 тыс. долл. Таким образом, валовая прибыль за этот год составила 755 тыс. долл. За второй год всего было получено 1550 тыс. долл. при инвестициях в 220 тыс. долл., а валовая прибыль соответственно составила 1330 тыс. долл. За третий год всего было получено 2300 тыс. долл. при инвестициях в 220 тыс. долл., а валовая прибыль составила 2080 тыс. долл.
Внутренняя норма прибыли составила 139%.
Срок окупаемости инвестиций равен 11 месяцам.
|
|
Пример 3
В этом примере (табл. 3) показано, каким образом программное обеспечение для проектирования и моделирования влияет на повышение производительности проектирования и приводит в итоге к росту благосостояния предприятия, внедрившего САПР. Пример взят из практики предприятия, производящего спутники. Ввиду увеличения использования телекоммуникаций ожидается, что потребность в спутниках в ближайшие восемь лет возрастет в два раза. Данный производитель планирует завоевать долю рынка с учетом того, что количество производимых им спутников увеличится более чем в два раза. Поскольку спутники, производимые компанией, значительно отличаются друг от друга в зависимости от потребностей заказчиков, каждый спутник требует значительных расходов на проектирование и конструирование. Предприятие не имеет возможности взять на работу инженеров для своего развивающегося бизнеса — главным образом по причине отсутствия на рынке труда в настоящее время технических специалистов высокого уровня. В связи с этим производителю необходимо автоматизировать процессы проектирования таким образом, чтобы можно было управлять проектными ресурсами, в два раза превышающими настоящие. Такая автоматизированная система избавит от необходимости дополнительного найма 15 инженеров за двухлетний период и еще 30 инженеров в последующий год. В случае отсутствия автоматизированных систем этому производителю через восемь лет пришлось бы расширить штат еще на 100 инженеров. Кроме расходов будущего периода на зарплату дополнительным сотрудникам, автоматизированная система проектирования позволит уменьшить количество ошибок в разработке и исключить штрафы за просрочку поставок за счет сокращения общего времени на разработку спутника. Это тоже повлечет за собой снижение расходов, которое пока будет не отражено в вычислениях.
Инвестиции: первоначально вкладывается 150 тыс. долл. для разработки требований к конструктивной системе автоматизации. Работа по разработке системы выполняется в первый и второй годы, введение в действие — во второй год. Инвестиции в третий год необходимы на обновление и поддержку.
Доход получается прежде всего вследствие экономии за счет найма меньшего числа инженеров во второй и третий годы работы. С учетом будущего роста бизнеса необходимы дополнительно 15 инженеров дополнительно во второй год и еще 30 инженеров в третий год.
Валовая прибыль: положительный вклад наблюдается после развертывания системы, что имеет место во второй год.
Внутренняя норма прибыли составила 64%.
Срок возврата инвестиций наступает через 29 месяцев, приблизительно после года начала применения системы.
Но не будем больше утомлять читателя скучными цифрами. Мы попытались на конкретных примерах показать, что САПР не только окупается, но и может приносить прибыль, которая в несколько раз превышает первоначальную стоимость. Но чтобы внедрение САПР было эффективным, необходимо осуществить некоторый объем консалтинговых работ, получив от этого, как минимум, оптимальный набор программных и аппаратных средств, необходимых для решения поставленных задач. Сегодня консалтинг важен как никогда. Это связано с тем, что неверная политика предприятия в области развития САПР может не только не принести пользы в будущем, но даже навредить — вследствие вложений в устаревшую и уже неэффективную технологию.
Применяя моделирование в процессе разработки продукции, можно разрабатывать и создавать такие изделия, которые будут увеличивать прибыль предприятия. В результате такой работы САПР вашу продукцию можно будет быстрее продвинуть на рынок, у изделия будет меньше вес, а затраты на гарантийный ремонт снизятся. Решив вопросы технологичности изделия, его будет легче производить, эффективность работы станет выше, а обслуживание и поддержка — проще. И наконец, продавать такую продукцию будет значительно легче. С подробным описанием остальных примеров читатели могут ознакомиться, посетив нашу страницу в Интернете по адресу:http://www.cad.ru/, раздел ПУБЛИКАЦИИ.
Материалы для статьи любезно предоставлены компанией MSC.Software Corp (Россия)
«САПР и графика» 5'2001
