1.5 Экономика автоматизации

Оценка экономической эффективности систем автоматического регулирования и управления является сложной задачей, во многом определяемой правильностью выбора критерия оценки деятельности автоматизированного производства.

Неправильный выбор такого кри­терия приводит к необосно­ванным техническим решениям и дополнительным затратам. На­пример, исключение капитальных затрат на автоматизацию из себе­стоимости продукции приводит, как правило, к необоснованному усложнению систем управления и длительным срокам окупаемости средств автоматизации.

В условиях металлургической промышленности (доменная печь, конвертор, прокатный стан), имеющих срав­нительно небольшую численность обслуживающего персонала, автоматизация основных агрегатов не приводит к существенному вы­свобождению рабочей силы, а зачастую требует привлечения более квали­фицированного труда для обслуживания систем контроля и управ­ления. Однако улучшение организации производства, функционирования технологических агрегатов и, особенно, повышение качества металлопродукции полностью компенсируют возникающие при этом допол­нительные затраты.

На вспомогательных операциях (контроль, отделка, маркиров­ка, упаковка и т.п.) авто­матизация позволяет значительно сократить численность персонала и за счет этого получить экономический эффект.

Обычно в качестве критерия исполь­зуется прибыль, дополнительно получаемая на предприятии в связи с автоматизацией про­изводства. При этом критерием оценки работы систем автоматизации чаще всего выступает срок окупаемости производст­венных затрат.

Однако, кроме этого экономического эффекта, необходимо оценивать также общий на­роднохозяйственный эффект, который может значительно превышать эффект отдельного предприятия, плскольку:

а) Повышение производительности агре­гатов эквивалентно строительству новых производственных мощностей.

б) Улучшение ка­чества металла удлиняет срок службы изготовленных из него изделий, что, по сути, эквивалентно увеличению производства.

в) Эко­номия сырья и топлива эквивалентна увеличению до­бычи руды, угля, газа, нефти.

В металлургических агрегатах, являющихся объектами автоматического управ­ления, протекают сложные физическо–химические явления. Для управления технологическим процессом необходимо располагать информацией о начальных условиях производства (пара­метрах сырья, топлива и т.п.), ходе про­цесса, работе оборудования и конечных результатах.

Получение информации и ее использование для управления технологическими процессами связаны с затратами на приобретение и эксплуатацию ТСА (датчиков, автоматических регуляторов, микропроцессоров, вычислительных машин и исполнительных уст­ройств).

Чем больше факторов мы измеряем, стабилизируем, опти­мизируем, тем дороже АСУ. Исследования пока­зали, что эффективность Э систем управления и капитальные вложения К (затраты на их при­обретение, изготовление, монтаж, наладку, поверку и обслуживание) связаны экспоненциальной зависимостью

Э = Э_max (1 – B_o exp ( – K_авт / K_o )),

где Э – эффективность внедрения данной АСУ;

K_o – стоимость системы управления до начала работ по ав­томатизации;

K_авт – стоимость автоматизированной сис­темы;

Э_max – максимальная эффективность, соответствующая полному объему

контроля и автоматизации объекта;

B_o – коэффициент, характеризующий начальное со­стояние объекта.

Из этого рисунка следует, что по мере увеличения расходов на авто­матизацию текущая эффективность Э неуклонно повышается, приближаясь к максималь­но достижимой Э_max .

Эффективность автоматизации измеряют ­отношением Т = К / Э, где К – затраты на автоматизацию; Э – прирост эффективности производства в результате его автоматизации. Это отношение и представляет собой срок окупаемости АСУ.

Поскольку зависимость Э = f (К) нелинейна, то по мере увеличения затрат прираще­ние эффективности Э на единицу расходов К уменьшается.