Файл: Роль лидера в инновационной организации.pdf

Общая сумма затрат на осуществление проекта - 648 630,2 руб.

Для расчета дисконтированных денежных потоков, а также NPV проекта, необходимо определить размер аккумулированных денежных затрат проекта.

Затраты проекта аккумулируются накопительным итогом на период инвестирования.

Таблица 8

Расчет аккумулированных затрат проекта

Накопительно аккумулированные затраты с учётом инфляции составили 673 565,5 руб.

Для уменьшения времени передачи данных и установки максимального размера плавающего окна, при проявлении трафиком свойств фрактальности, возможно использование прогнозирования на основе предложенной ON / OFF модели [11].

Предложенный метод предполагает определение точки распределения на основе прогнозирования значений интенсивности на основе прогнозирования суммарного информационного трафика с помощью разработанной ON / OFF-модели. Это позволяет определить максимальные значения интенсивности информационного трафика на интервале прогнозирования. Для этого проводится анализ статистических характеристик входных потоков и их проверка на наличие свойств фрактальности.

Если значение показателя Херста указывает на фрактальность трафика (0,75 = <H <1), то проводится прогнозирование с помощью разработанной усовершенствованной ON / OFF-модели трафика на входе критической области.

В противном случае точка распределения определяется по среднему значению служебного трафика и информационного трафика или используются существующие методы поиска точки распределения [12].

Особенностью предложенного метода является отказ от приоритетности на критическом участке в определении точки распределения и пропорциональное распределение пропускной способности между потоками служебного и информационного трафика. Влиянием возможного увеличения времени задержки пакетов служебного трафика можно пренебречь, так как время реакции сети на изменение топологии на порядок больше, чем время прохождения пакета через критическую область.

Разработанный метод пропорционального распределения пропускной способности на основе разработанной ON / OFF-модели трафика на входе критической участка в которой, в отличие от аналогов, точка распределения между служебным и информационным трафиком обеспечивает пропорциональное распределение пропускной способности и может быть реализовано за счет вы- полнение следующего алгоритма: анализ статистических характеристик потоков данных; анализ показателя Херста; определение точки распределения для прогнозируемых значений; принятие решения на основе суммы максимальных значений интенсивности; определения потоков, которые суммарно превышают значения пропорциональное распределения пропускной; способности; дальнейший мониторинг потоков на входе.

Продлен метод и алгоритм перераспределения пропускной способности между служебным и информационного трафика можно модифицировать для перераспределения составляющих информационного трафика.

Для проведения прогнозирования, в каждом потоке информационного трафика оценивается значение показателя Херста. Если это значение не удовлетворяет условию 0,75 = <H << 1, применяются известные методы распределения пропускной способности, иначе - осуществляется прогнозирование значений пороговой интенсивности для этих потоков с помощью разработанной ON / OFF-модели.

На основе мониторинга потоков, на интервале времени T, на входе проводится анализ статистических характеристик потоков служебного трафика и информационного трафика осуществляется классификация каждого из них по критерию значение показателя Херста.

Если значение показателя Херста для любого из них имеет значения - H = <0.75, то распределение пропускной способности для данного потока осуществляется согласно известных методов управления. Вместе с этим осуществляется дальнейший мониторинг на очередном временном интервале.

Если значение показателя Херста лежит в пределах 0.75 <H <1, то в соответствии с алгоритмом пропорционального распределения пропускной способности между служебного трафика и информационного трафика определяется точка распределения на интервале времени Т.

На основе мониторинга потоков уже только информационного трафика на интервале времени T, на входе проводится анализ статистических характеристик потоков информационного трафика и осуществляется классификация каждого из них по критерию значение показателя Херста.

В рамках интервала T осуществляется прогнозирование значений интенсивности потоков информационного трафика, обладающих свойством фрактальности на интервале времени t.

Для потока, обладающий свойствами фрактальности, выделяется пропускная способность согласно результатам прогнозирования.

Если сумма максимальных значений интенсивности потоков информационного трафика не превышает значения суммарной пропускной способности, проводится или допуск в сеть новых пользователей, или увеличение скорости передачи на величину, соответствующую разности существующей и возможной пропускной способности.

Если сумма максимальных прогнозируемых значений интенсивности потоков информационного трафика превышает значение суммарной пропускной способности для информационного трафика, в соответствии с процедурой сообщение о перегрузке, источники с подтверждением получения пакета получают и команду на снижение скорости передачи. Скорость передачи снижается без потери пакетов с установленным в протоколе уровня. Затем скорость передачи увеличивается в соответствии с фазы аддитивного увеличения скорости передачи.

Если в последующий мониторинг потоков на входе указывает на то, что для них показатель Херста принимает значение H = <0.75, то осуществляется переход к известным ранее методов распределения пропускной способности. Вместе с этим осуществляется дальнейший мониторинг на очередном временном интервале.

Таким образом, усовершенствованная расширена ON / OFF-модель входящего трафика для критической участка, используется при перераспределении пропускной способности критического участка на основе прогнозирования в беспроводной сети передачи данных позволяет уменьшить время передачи данных на критическом участке.

Заключение

Подводя итоги, можно сказать, что сегодня информационная система управление проектами - это не только и не столько дань моде, а, скорее, проверенный и эффективный инструмент управления любыми изменениями, в какой бы сфере человеческой деятельности они бы не происходили. Успешно реализованные проекты бизнес-инжиниринга являются фундаментом, на котором компания строит свое будущее. Независимо от того, связаны ли они с созданием новой продукции, строительством зданий, увеличением производственных мощностей или внедрением новой компьютерной системы.

Конечным результатом разработки данной ИС является то, что теперь она позволяет быстро отслеживать информационный поток организации, что позволяет ей конкурировать на рынке. Информационная система позволяет хранить в упорядоченном электронном виде полную информацию о сотрудниках, иметь оперативный доступ к этой информации и возможность легко формировать различные отчеты, подсчитывать доход организации.

Информационная система управления проектами обеспечивает эффективное планирование и контроль исполнения работ проекта, консолидирует данные о выполнении проектов на всех уровнях. Функциональные требования к информационной системе разрабатываются на основе процессов проектного управления, оптимальных для компании-заказчика.

Повышение эффективности системы управления проектами достигается за счет разумной формализации процедур подготовки, принятия управленческих решений и организации их исполнения, а также за счет разработки форм взаимодействия участников проекта, контроля и отчетности.

Решение, представленное в данной работе является базой/шаблоном для реализации данного проекта на любом предприятии, имеющим признаки проектного. Описаны присущие всем предприятиям процессы внедрения проектного управления, а также обозначены риски, финансовые потоки и планируемые сценарии реагирования на риски.

Список используемой литературы

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Учебник под ред. проф. Титоренко Г.А. – М.: «Юнити», 2018. – 399 с.
2. Блохина В.Г. Инвестиционный анализ. Учебное пособие. – Ростов н/Д:Феникс, 2018. – 320 с.
3. Бизнес-планирование: Учебник. // Под ред. В.М. Попова и С.И. Ляпунова. – М.: Финансы и статистика, 2017. – 672 с.: ил.
4. Богданов В.В. Управление проектами в Microsoft Project 2015/ Учебный курс. СПб.: Питер, 2016. – 592 с.
5. Белый Е. М. Управление проектами: учеб.-метод. комплекс. - Ульяновск : Ульян. гос. ун-т, 2017. - 74 с.
6. Боровой С.А., Пахчаян А.Б. Риски и стратегии системного проектирования (Из материалов 3-ей Всероссийской конференции) // НТИ, Сер.1. – 2017. - № 9. – С. 24-29.
7. Бугорский, В.Н. Сетевая экономика. Учеб. пособие /В. Н. Бугорский – М.: Финансы и статистика, 2017. – 256 с.
8. Васина А.А. Финансовая диагностика и оценка проектов – СПб.:Питер, 2016. – 290 с.
9. Виленский П.Л., Лившиц В.Н. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика.- М.:Дело и сервис, 2017.– 430с.
10. Иванов Г.И. Инвестиции: сущность, виды, механизмы функционирования. - Ростов н/Д: Феникс, 2019. – 385 с.
11. Коссов В.В. Бизнес-план: обоснование решений. – Спб.:Питер, 2016. – 430 с.
12. Ковалев А.И. Информационное обеспечение с точки зрения процессного подхода (опыт компании) // НТИ, Сер.1 – 2016. - № 12. – С. 18-27.
13. Кузнецов А. А. Процессное управление проектами на предприятии // Менеджмент сегодня. - 2016. - N 4. - С. 206-212.
14. Михеева, Е.В. Информационные технологии в профессиональной деятельности: учеб. пособие. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2018. – 448 с.