Нормы температуры, влажности и скорости движения воздуха

В помещениях с ПЭВМ предусмотрена система отопления в соответствии с требованиями СниП 2.04/05.-86. Она обеспечивает достаточное, постоянное и равномерное нагревание воздуха в помещениях в холодный период года. При этом колебания температуры в течение суток не превышают 2-3°С; в горизонтальном направлении - 2 °С на каждый метр длины, а в вертикальном направлении - 1 °С на каждый метр высоты.

Шум ухудшает условия труда, оказывая вредное воздействие на организм человека. Под воздействием шума снижается концентрация внимания, нарушаются физиологические функции, появляется усталость в связи с повышенными энергетическими затратами и нервно-психическим напряжением, ухудшается речевая коммутация. Все это снижает работоспособность человека и его производительность, качество и безопасность труда.

Уровень звука и эквивалентные уровни звука в помещении, где работают на ПЭВМ не превышают ПДУ ГОСТ 12.1.003 - 88, и представлены в табл. 21.

Таблица 21

Предельно допустимые уровни звукового давления и звука на рабочих местах

Электрические установки, к которым относится практически все оборудование, представляет для человека потенциальную опасность, т.к. в процессе, эксплуатации человек может коснуться частей находящихся под напряжением.

Персональные компьютеры питаются от потребительской сети 220V, 50Гц, все токоведущие части надежно защищены от случайного прикосновения, подключаются в специальные розетки, снабженные заземлением согласно ГОСТ 12.1.030-81, соединительные и питающие кабели изолированы и проходят под полом, включаются в сеть через специальный защитный блок «PILOT», снабжены системой аварийного отключения на случай электрического пробоя и короткого замыкания.

Для защиты от разрядов статического электричества и снижения величин возникающих зарядов покрытие полов в помещениях с ПЭВМ выполняются из однослойного поливинилхлоридного линолеума марки АСН.

Уровень напряженности электростатического поля не превышает 20 В/м в течение 1 часа (ГОСТ 12.1.045-84).

5.2.3 Противопожарная безопасность

Пожарная безопасность обеспечена мерами пожарной профилактики и активной пожарной защиты. Пожарная профилактика включает комплекс мероприятий, направленных на предупреждение пожара или уменьшение его последствий. Основные требования пожарной безопасности для промышленных предприятий и других объектов установлены «Правилами пожарной безопасности ППБ-01-93».

На основании правил пожарной безопасности для отдельных помещений в ОАО НПП «Звезда» разработаны конкретные инструкции о мерах пожарной безопасности, в которых отражены: порядок содержания территории, помещений и путей эвакуации; места курения; специальные противопожарные мероприятия, порядок применения средств пожаротушения и вызова пожарной помощи; обязанности и действия рабочих и служащих при пожаре и др. Наружные пожарные лестницы, а также ограждения безопасности на крышах зданий необходимо содержатся в исправном состоянии.

Кроме того, в ОАО НПП «Звезда» проводится первичный (вводный) противопожарный инструктаж, который должны проходить все вновь принимаемые на работу, в том числе и временные работники. Этот инструктаж можно проводить одновременно с вводным инструктажем по технике безопасности.

Помещения, где установлены производственное оборудование и ЭВМ, относится согласно НПБ 105-95 к категории «В», т.к. в них установлены и применяются твердые сгораемые материалы, степень огнестойкости здания II (СниП 21-01-97).

Для тушения пожаров на начальных стадиях широко применяются огнетушители. В помещениях с оргтехникой применяются, главным образом, углекислотные огнетушители ОУ-8, ОУ-5, достоинством которых является высокая эффективность тушения пожара, сохранность электронного оборудования, диэлектрические свойства углекислого газа, что позволяет использовать эти огнетушители даже в том случае, когда не удается обесточить электроустановку сразу.

Для обнаружения начальной стадии загорания и оповещения службы пожарной охраны используют системы автоматической пожарной сигнализации (АПС). Кроме того, они могут самостоятельно приводить в действие установки пожаротушения, когда пожар еще не достиг больших размеров. Системы АПС состоят из пожарных извещателей, линий связи и применяемых пунктов (станций).

Эффективность применения систем АПС определяется правильным выбором типа извещателей и мест их установки. При выборе пожарных извещателей необходимо учитывать конкретные условия их эксплуатации: особенности помещения и воздушной среды, наличие пожарных материалов, характер возможного горения и т.п. [1, с. 163]

Пожарная часть, отвечающая за безопасность данного предприятия, располагается в пяти километрах.

5.3 Выводы по главе

ОАО НПП «Звезда» расположено на юго-востоке Люберецкого района, находится северо-западнее станции Томилино. С юго-востока до северо-запада окружено жилыми домами.

В настоящее время на предприятии проводятся работы по подготовке к сертификации системы управления окружающей средой на соответствие международным стандартам серии ИСО 14000.

Внедрение системы управления окружающей средой обеспечит:

-- контроль воздействий результатов деятельности предприятия и ее продукции на окружающую среду;

-- соответствие деятельности предприятия требованиям законодательных актов и нормативных документов в области природоохранной деятельности;

-- контроль за природоохранной деятельностью предприятия и постоянное улучшение результатов этой деятельности;

-- снижение потребления энергии и ресурсов, уменьшение количества образующихся отходов;

-- снижение опасности возникновения аварий и чрезвычайных ситуаций.

Так же в данной главе были проанализированы условия труда работников ОАО НПП «Звезда» при работе с ПЭВМ. Была изучена организация рабочих мест на данном предприятии с точки зрения эффективности и целесообразности планировки помещения и размещения оборудования, его цветового оформления, параметров микроклимата, освещения, шума, а также электробезопасности и пожаробезопасности, и режима труда и отдыха работников предприятия. Было выявлено, что некоторые из условий, влияющих на здоровье и самочувствие сотрудников, уровень их утомляемости, и как следствие, на их работоспособность, требует изменений в сторону совершенствования. Таким образом, предлагаются меры по улучшению условий труда работников ОАО НПП «Звезда»:

установка стульев, специально предназначенных для работы на компьютерах;

покраска стен помещений согласно эстетическим требованиям;

установка кондиционеров;

яркие канцелярские принадлежности для снижения монотонности.

Все предложенные мероприятия позволят сократить до минимума напряжение зрительного аппарата, жалобы на неудовлетворенность работой, головные боли, раздражительность, усталость и болезненные ощущения в глазах, в пояснице, в области шеи и руках. Все это приведет к увеличению работоспособности, повышению удовлетворенности трудом.

Глава 6. Использование компьютерного моделирования в расчетах эффективности производства

Одной из основных задач научно - технического прогресса является внедрение автоматизированных систем в различные сферы производства и разработок, проектирование, управление оборудованием и технологическими процессами, использование их для реализации новых информационных технологий на базе эффективного применения современных высокопроизводительных ЭВМ всех классов. В настоящее время полное и всестороннее исследование АСОИУ на всех этапах разработки, начиная с составления технического задания на проектирование новой системы по результатам обследования объекта управления и кончая внедрением спроектированной АСОИУ в промышленную эксплуатацию, невозможно без использования метода моделирования на ЭВМ.

6.1 Общие правила построения и способы реализации моделей систем на ЭВМ

В настоящее время метод машинного моделирования нашёл широкое применение при разработке обеспечивающих и функциональных подсистем различных АСОИУ (интегральных АСУ, автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний, систем автоматизации, проектирования и т. д.). Независимо от объекта можно выделить следующие этапы моделирования:

o построение концептуальной модели и её формализация;

o алгоритмизация модели систем и её машинная реализация;

o получение результатов машинного моделирования и их интерпретация.

На первом этапе моделирования формируется модель, строится её формальная схема и, собственно, решается вопрос об эффективности и целесообразности моделирования системы на вычислительной машине (ЭВМ).

На 2-ом этапе математическая модель, сформулированная на первом этапе, воплощается в машинную модель, т.е. решается проблема алгоритмизации модели, её рационального разбиения на блоки и организации интерфейса между ними; при этом также решается задача обеспечения получения необходимой точности и достоверности результатов при проведении машинных экспериментов.

На 3-ем этапе ЭВМ используется для имитации процесса функционирования системы для сбора необходимой информации, её статистической обработки в интерпретации результатов моделирования.

При этом следует учитывать, что на всех этапах моделирования переход от описания к машинной модели, разбиение модели на части, выбор основных и второстепенных параметров, переменных и характеристик системы и т.д. является неформальными операциями, построенными на эвристических принципах, охватывающих как механизм принятия решений, так и проверку соответствия принятого решения действительности.

6.2 Применение компьютерного моделирование на практике

Решение задачи с помощью ЗЛП метода

Рассмотрим решения задачи с помощью ЗЛП метода на примере работы ОАО НПП «Звезда».

Сущность машинного моделирования систем состоит в проведении на ЭВМ экспериментов с моделью этой системы, которая представляет собой некоторый программный комплекс, описывающий поведение системы в процессе её функционирования во внешней среде. Следует отметить, что при машинном моделировании системы, характеристики процесса функционирования определяются на основе машинной модели, построенной на основе имеющейся исходной информации об объекте моделирования (в том числе и непосредственно в ходе моделирования) его модель должна пересматриваться и уточняться с учётом новой информации, т.е. процесс моделирования в целом, включая разработку и машинную реализацию модели, является итерационным. Итерационный процесс продолжается до тех пор, пока не будет получена машинная модель, которую можно считать адекватной конкретной системе.

Применение метода компьютерного моделирования в дипломном проекте представлено в виде задачи на примере ОАО НПП «Звезда».

Себестоимость изготовления основной продукции ОАО НПП «Звезда» зависит от некоторых показателей, взятых за 1 год, к которым относятся:

затраты на сырье и материалы;

затраты на электроэнергию;

затраты на оплату труда.

За переменную х взяты следующие значения:

х₁ - амортизационное кресло К-36Д;

х₂ - спасательный скафандр «Сокол».

Рассмотрим решение задачи линейного программирования. Данные представлены в табл. 22.

Таблица 22 Исходные данные для решения ЗЛП

Математическую модель запишем так

min Z = 402,2х₁ + 698,6х₂

200х₁ + 390х₂ 11900

20х₁ + 29х₂ 1090

63,3х₁ + 97,2х₂ 3504

х₁ + х₂ ? 50

х₁ - 2х₂ 20

Данная модель называется линейной, т.к. целевая функция и ограничения содержат переменные х₁ и х₂ в первых степенях.

Для решения ЗЛП с помощью программы необходимо привести систему ограничений к стандартной форме с выделенной матрицей коэффициентов системы ограничений. Все переменные модели разделятся на исходные, дополнительные и искусственные.

Наша модель примет следующий вид

min Z = 402,2х₁ + 698,6х₂

200х₁ + 390х₂ + х_З = 11900

20х₁ + 29х₂ + х₄ = 1090

63,3х₁ + 97,2х₂ + х₅ = 3504

х₁ + х₂ - х₆ + х₇ = 50

х₁ - 2х₂ + х₈ = 20

Таким образом, модель содержит восемь переменных, из них х₁, х₂ - исходные; х₃, х₄, х₅, х₆, х₈ - дополнительные, х₇ - искусственная.

Данный раздел в дипломном проекте выполняется с помощью программы «Решение и моделирование задач линейного программирования». Программа написана на алгоритмическом языке VISUAL BASIC и оформлена в виде модуля табличного процессора EXCEL. Программа позволяет решать задачи линейного программирования (ЗЛП) для детерминированных исходных данных, а также проводить имитационное моделирование для линейных моделей при стохастических исходных данных для оценивания параметров распределения вероятностей переменных оптимального плана и значения целевой функции.

После отработки модуля программы, реализующего алгоритм симплекс-метода, выводится результирующая симплекс-таблица.

В рассматриваемом случае таблица имеет вид:

Таблица 23

Результаты расчёта детерминированной задачи

При решении ЗЛП интерес представляют оптимальные значения исходных переменных задачи, т.е. в данном случае х₁, х₂, а также оптимальное значение целевой функции Z. Из полученной таблицы эти значения равны:

х1 амортизационное кресло К-36Д = 40 шт.;

х2 спасательный скафандр «Сокол» = 10 шт.;

Z оптимальное значение целевой функции = 23074 тыс. руб.

Целью решения задачи является выбор оптимального плана оптимизирующего нахождения целевой функции.

Принимается, что известен алгоритм исследования модели при детерминированных исходных данных. При исследовании модели со стохастическими исходными данными будем считать, что известны законы распределения для каждой компоненты. Очевидно, что в стохастических моделях решения задачи, т.е. нахождение оптимального управления х ^* , а так же оптимальное значение целевой функции Z ^* = Z (Р, Х ^*) носит так же случайный характер. Поэтому целью исследования становится нахождение типа закона распределения каждой компоненты выходных данных модели и оценка его параметров.

Эти результаты полностью определяют случайные выходные параметры модели и позволяют проводить любые вероятностные расчеты с этими величинами.

Совокупность n - значений х^*i_к и значение целевой функции Z ^* можно рассматривать как выборку из генеральной совокупности соответствующих случайных величин.

Основываясь на центральной предельной теореме, будем считать, что значения переменных оптимального базиса и целевой функции распределены по нормальному закону N(a,у) с неизвестными математическим ожиданием а и средним квадратическим отклонением у.

При исследовании стохастической модели принимается, что исходные данные модели заданы следующим образом:

1. коэффициенты целевой функции исходных переменных и правые части ограничений распределены по нормальному закону с математическим ожиданием, равным значению параметра при решении детерминированной задачи, и со средним квадратическим отклонением, составляющим долю Я от математического ожидания параметра:

у(f)= ЯM(f)

где f - параметр;

М(f) - математическое ожидание параметра f;

у(f) - среднее квадратическое отклонение параметра f;

Я - доля неопределённости исходных данных.

2. коэффициенты системы ограничений при исходных переменных распределены по равномерному закону в интервале М(f) ± 3 в |М(f)|.

Производя k этапов имитационного моделирования, для каждого оцениваемого параметра у получаем выборку его значений уi, i = 1,k.

Проведём моделирование для Я = 0,05; 0,1; 0,2 и числа k - плановых периодов, равных 3, 5, 10 годам.

Таблица 24

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,05 и к = 3)

Таблица 25

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,05 и к = 5)

Таблица 26

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,05 и к = 10)

Таблица 27

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,1 и к = 3)

Таблица 28

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,1 и к = 5)

Таблица 29

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,1 и к = 10)

Таблица 30

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,2 и к = 3)

Таблица 31

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,2 и к = 5)

Таблица 32

Результаты имитационного моделирования (при Я = 0,2 и к = 10)

Для более точного прогноза значений переменных и целевой функции следует использовать интервальные оценки. Если для оцениваемого параметра у в результате расчёта были получены выборочная средняя у и исправленное выборочное среднее квадратическое отклонение s, то доверительный интервал для у имеет вид

Где ty-квантиль распределения Стьюдента, являющийся функцией надёжности оценки у и объёма выборки (числа этапов моделирования) k.

Составим таблицы доверительных интервалов для целевой функции и исходных переменных. Построим для целевой функции график зависимости погрешности оценивания параметра d( f ) от числа k этапов моделирования для всех уровней неопределенности исходных данных.

Для рассматриваемой задачи результаты имеют вид:

Таблица 33

Результаты моделирования целевой функции

Число k₀ этапов моделирования, в которых был достигнут оптимум целевой функции, определяется по формуле:

k₀ = k - k₁ - k₂

где k - число проведенных этапов моделирования;

k₁ - число этапов, в которых получено недопустимое решение;

k₂ - число этапов, в которых получена неограниченная ОДР.

Таблица 34

Доверительный интервал целевой функции, переменных х_1, х ₂

f_н = M( f ) - d - нижняя граница параметра f;

f_в = M( f ) + d - верхняя граница параметра f;

полуширина доверительного интервала (погрешность точечной оценки).

Чем больше число испытаний, проведенных в результате имитационного моделирования, тем уже ширина доверительного интервала. Тем самым повышается точность прогноза.

Полученные данные носят лишь приближенный характер, в ходе моделирования были получены доверительные интервалы для целевой функции (см. табл. 34). Они свидетельствуют о том, что затраты могут колебаться в определенном интервале. Таким образом, нельзя затратить ресурсов больше чем верхняя граница доверительного интервала, и наоборот, меньше - чем нижняя граница.

Таблица 35

Результаты моделирования переменной х₁

Таблица 36

Результаты моделирования переменной х₂

Построим зависимость предельного уровня целевой функции от риска операций и неопределенности данных.

Таблица 37 Параметры законов распределения

Введем понятие риска операции, исследуемой с помощью заданной модели, следующим образом.

Будем рассматривать модель с минимизацией целевой функции. Тогда риском операции в этом случае будем называть вероятность того, что среднее значение целевой функции Z_ср за n - реализации модели будет больше предельно допустимого значения Z _пред.

R _min = Р (Z_ср > Z _пред ) (55)

- для задачи минимизации

Здесь z* - гарантированный уровень целевой функции, соответствующий риску R.

Это значение можно рассчитать при помощи стандартной функции EXCEL, которая называется НОРМОБР.

Z ^* (R _min ) = НОРМОБР (вероятность, среднее отклонение, стандартное отклонение)

R _min - вероятность;

М (z) - стандартное отклонение;

у(z) - среднее отклонение.

В результате необходимо рассчитать предельное значение целевой функции для разных рисков R О(0,01; 0,25).

Результаты расчетов представлены в таблице и в виде графика.

Таблица зависимости z* (R) имеет вид:

Таблица 38

Рис. 9. Предельная целевая функция

С увеличением риска операции себестоимость уменьшается.

6.3 Выводы по главе

Ш в результате детерминированного расчета для снижения себестоимости рекомендуются следующие объемы выпуска основных видов продукции:

х1 амортизационное кресло К-36Д = 40 шт.;

х2 спасательный скафандр «Сокол» = 10 шт.;

При этом оптимальное значение себестоимости Z = 23074 тыс. руб. при детерминированных исходных данных;

Ш для задачи перспективного планирования с вероятностью ошибки 5%; 10%; 20% рассчитаны доверительные интервалы оптимального плана выпуска продукции и снижения ее себестоимости для периода планирования различной продолжительности;

Ш при большем количестве испытаний, проведенных в результате имитационного моделирования, больше ширина доверительного интервала. Тем самым повышается точность прогноза. Полученные результаты носят лишь приближенный характер и свидетельствуют о том, что затраты могут колебаться в определенном интервале. Таким образом, нельзя затратить ресурсов больше, чем верхняя граница доверительного интервала, и наоборот, меньше, чем нижняя граница.

Заключение

Эффективность деятельности промышленного предприятия оценивают по конечному результату хозяйствования - показателю рентабельности. Однако оценка эффективности по этому показателю зависит от уровня себестоимости продукции. В связи с этим дипломная работа по выявлению резервов повышения эффективности производства продукции является актуальной и необходимой для предприятия, работающего в условиях конкуренции.

ОАО НПП «Звезда» это головное предприятие России в области разработки и производства индивидуальных систем жизнеобеспечения летчиков и космонавтов, средств спасения экипажей и пассажиров при авариях летательных аппаратов.

На примере ОАО НПП «Звезда» проведен анализ производственно-хозяйственной деятельности за 2001 - 2003 гг.

Выручка от реализации продукции в 2003 г. составила около 390 млн. руб. Доля прибыли в выручке составила 6,8%. Прибыль в расчете на одного работника предприятия в 2003 г. по сравнению с 2002 г. уменьшилась почти в 2 раза.

В результате анализа выявлены резервы повышения эффективности производства основных видов продукции. Для использования резервов предлагается осуществить ряд мероприятий, основными из которых являются ускорение оборачиваемости оборотных средств и сокращение сроков погашения дебиторской задолжности. Общая сумма эффекта от внедрения всех предлагаемых мероприятий составит около 57 млн. руб.

Библиографический список

1. Безопасность жизнедеятельности. Учебник для вузов / С.В. Белов, А.В. Ильницкая, А.Ф. Козьянов и др., Под общ. ред. С.В. Белова. - М.: Высш. шк., 1999. - 448 с.: ил.

2. Зайцев Н.Л. Экономика промышленного предприятия: Учебник. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.ИНФРА-М, 2003 - 439 с.

3. Коробкин В.И., Передельский Л.В. Экология. - Ростов н/Д: изд-во «Феникс», 2000. - 576 с.

4. Курсовое проектирование по дисциплине «Технологические процессы машиностроительного производства»: Учебно-методическое пособие/ В.В. Грушичев, Э.В. Широких, В.А. Лозовский, А.И. Сирицын. - Коломна, Коломенский филиал МГОУ, 1997. - 133 с.

5. Петухов Р.М. Оценка эффективности промышленного производства: Методы и показатели. - М.: Экономика, 1994. - 191 с.

6. Савицкая Г.В. Экономический анализ. - 12-е изд., испр. и доп. - М.: Новое знание, 2006. - 697 с.

7. Сергеев И.В. Экономика предприятия: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 304 с.

8. Семенов В.М., Баев И.А., Терехова С.А. и др. Экономика предприятия / Под рук. акад. МАН ВШ, доктора экон. наук, проф. Семенова В.М. - М.: Центр экономики и маркетинга, 2002. - 184 с.

9. Справочник технолога-машиностроителя в двух томах. Под ред. В.М. Кована, 1963 - 698 с.

10. Справочник технолога-машиностроителя в двух томах. Под ред. А.Г.Косиловой, 1985 - 725 с.

11. Трушков А.С. Методы решения задач математического программирования: Учебное пособие. - Коломна, Коломенский филиал МГОУ, 1997. - 104 с.

12. Трушков А.С. Решение задач линейного программирования: Учебно-методическое пособие. - Коломна, Коломенский филиал МГОУ, 1996. - 44 с.

13. Учебно-методическое пособие по выполнению курсовой работы по дисциплине «Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности» Составитель: кандидат экономических наук, доцент А.Е. Митенкова. - Коломна: КИ МГОУ, 2003. - 83 с.

14. Чумаченко И.Г. Повышение эффективности производства: В 3-х томах. - К.: Высшая школа, 2002.

15. Экономика предприятия: Учебник / Под ред. проф. О.И. Волкова. - М.: ИНФРА-М, 2003. - 416 с.

16. Экономика предприятия: Учебник для вузов/В.Я. Горфинкель, Е.М. Купряков, В.П. Прасолова и др.; Под ред. проф. В.Я. Горфинкеля, проф. Е.М. Купрякова. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. - 367 с.

17. Экономика предприятия: Учебник / Под ред. проф. Н.А. Сафронова. - М.: Юристь, 2001. - 608 с.

Размещено на Allbest.ru