CC BY
46
ремонтные предприятия их должны получать путем организации и проведения эксплуатационных испытаний. Недостаток такой методики заключается в большой их длительности, что приводит в ряде случаев к запаздыванию получаемой информации и не позволяет принять своевременных мер, направленных на повышение качества ремонта слабых узлов и механизмов.
Одним из комплексных показателей надежности изделий, характеризующим как безотказность, так и ремонтопригодность их, является коэффициент готовности Кг, который определяется из выражения:
Кг = —— (1)
п+п„ v '
где, n - количество объектов, находящихся в данный момент времени в работоспособном состоянии. пр - количество объектов, находящихся в этот момент в неработоспособном состоянии.
Достигнутый уровень качества ремонта объектов на предприятии по их безотказности определяется с использованием формулы (2).
тр КР(1 - КН)
= т (2)
Т КН (1 - КР)
где, Тр, Кр - наработка на отказ и коэффициент готовности капитально отремонтированных объектов.
ТН, КН - наработка на отказ и коэффициент готовности новых объектов.
При выполнении требований соответствующих стандартов к безотказности отремонтированных объектов величина (m) должна быть равной или больше 80%. Используя нормативные значения количества отказов по группам сложности на 1000 моточасов для природно-климатической зоны (прр сл ) можно оценить абсолютное количество отказов по группам сложности для достигнутого уровня безотказности отремонтированных объектов:
<,M. = 0.8^f (3)
После определения уровня безотказности капитально отремонтированного объекта, выявляют причины не соответствующие нормам наработки на отказ.
Литература.
1. Курчаткина В.В. Надёжность и ремонт машин. М., Колос, 2000
2. Тельнова Н.Ф. Надёжность и ремонт машин. М., Агропромиздат, 1997
3. Черепанов С.С.Организация специализированного ремонтного производства. М:, Колос, 1989.
4. Ульман И. Е. Техническое обслуживание и ремонт машин.- М.:Агропромиздат. 1990г.
Артемьев А.В. \ Лобанов О.С. 2, Минаков В.Ф. 3
'Аспирант; 2 аспирант; 3 доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный экономический
университет
ЗАТРАТЫ НА ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ: ЭФФЕКТ. ПРОБЛЕМЫ
Аннотация
Рассмотрено влияние затрат на информационные технологии на доход и прибыль, а также взаимосвязь доли данных затрат в общей структуре расходов коммерческих банков России и полученной прибыли.
Ключевые слова: информационные технологии, банк, прибыль, инновации.
Artemyev A.V. ', Lobanov O.S. 2, Minakov V.F. 3,
'Postgraduate student; 2 postgraduate student; 3 doctor of technical science, professor, St. Petersburg State University of economics THE COST OF INFORMATION TECHNOLOGIES IN THE BANKING SECTOR: THE EFFECT. PROBLEMS
Abstract
The information technology cost impact on income and profits are considered, so the correlation between this cost share in total expenses and the received profit of commercial banks in Russia is.
Keywords: information technology, bank, profit, innovations.
Инновации - двигатель прогресса, катализатор потребительского спроса и актуальный предмет современных исследований ученых [1, 2]. Существенная доля инноваций приходится на сферу информационных технологий и телекоммуникаций, которые на сегодняшний день обеспечивают деятельность любой организации [3 - 7]. Банковская сфера не является исключением. Последние тенденции развития бизнес-модели коммерческого банка заключается в переходе к массовому дистанционному обслуживанию. Основная цель такого подхода - сокращение издержек, связанных с обслуживанием клиентов непосредственно в отделениях персоналом.
Таким образом, приобретает актуальность вопрос оправданности инвестирования в информационные технологии в коммерческом банке.
В рамках исследования рассмотрены показатели деятельности первых 21 из списка самых прибыльных банков России [10]. В качестве источника данных использована официальная отчетность, размещенная на сайт ЦБ РФ [9], а именно: форма 102 (отчет о прибылях и убытках). Интересующие нас показатели представлены символами: 10000 (Всего по Главе I "Доходы''), 20000 (Всего по Главе II "Расходы"), 31001 (Прибыль после налогообложения), 26406 (Услуги связи, телекоммуникационных и информационных систем).
Таблица 1. Корреляция прибыли и затрат на ИТ
Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации Затраты на ИТ; доход Затраты на ИТ; прибыль Доля затрат на ИТ в общих затратах; прибыль
0,953 0,989 -0,073
0,908 0,978 0,005
Без учета Сбербанка Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации Затраты на ИТ; доход Затраты на ИТ; прибыль Доля затрат на ИТ в общих затратах; прибыль
0,248 0,434 -0,323
0,062 0,188 0,104
25
Без учета Сбербанка и ВТБ Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации Затраты на ИТ; доход Затраты на ИТ; прибыль Доля затрат на ИТ в общих затратах; прибыль
0,360 0,519 -0,273
0,130 0,269 0,075
Без учета Сбербанка, ВТБ и Газпромбанка Коэффициент корреляции Коэффициент детерминации Затраты на ИТ; доход Затраты на ИТ; прибыль Доля затрат на ИТ в общих затратах; прибыль
0,459 0,549 -0,224
0,210 0,302 0,050
Если включить в рассматриваемую выборку Сбербанк, который находится на первом месте, то можно говорить о весьма тесной связи по шкале Чеддока. Более того, значимость коэффициента корреляции подтверждается с помощью t-критерия Стьюдента. Исключение Сбербанка из выборки приводит к кардинально отличающимся результатам. Связь практически отсутствует. О причинах необходимости исключения Сбербанка из любых рассматриваемых выборок при анализе банковского сектора, среди которых социальная направленность, реализация государственных программ и так далее, говорилось ранее [8]. Данные наблюдения как раз подтверждают этот факт.
Также стоит отметить, что исключение из выборки двух других банков (Газпромбанк, ВТБ), имеющих дополнительные источники финансирования, нехарактерные для отрасли в целом, практически не влияет на результат. То есть положение Сбербанка на рынке можно считать уникальным.
Таким образом, сами по себе инвестиции в ИТ не могут влиять на результаты финансовой деятельности коммерческого банка. Следовательно, необходимо рассматривать структуру таких затрат в контексте проблемы их таргетированности. Доля же затрат на ИТ в общей структуре расходов говорит о степени технологичности бизнес-процессов банка. Так ТКС, бизнес-модель которого более других ориентирована на дистанционное обслуживание, является лидером в рассматриваемой выборке (около 1% от общих расходов).
Литература
1. Минаков В. Ф., Сотавов А. К., Артемьев А. В. Модель интеграции аналоговых и дискретных показателей инновационных проектов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2010. - № 6 (112). - С. 177-186.
2. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е. Модернизация региональных информационных ресурсов в облачные платформы и сервисы // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. - 2013. - № 10-3 (17). -С. 56-57.
3. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Инновационное развитие региональных информационных ресурсов как облачных платформ // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота. - 2013. - № 12 (79). - С. 116-117.
4. Минаков В. Ф., Макарчук Т. А., Артемьев А. В. Модель Басса в управлении инновационным развитием отрасли связи России // Качество. Инновации. Образование. - 2013. - № 8 (99). - С. 23-27.
5. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е., Барабанова М. И. Экономико-математическая модель этапа коммерциализации жизненного цикла инноваций // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2012. - Т. 2-2. № 144. - С. 180-184.
6. Барабанова М. И., Воробьев В. П., Минаков В. Ф. Экономико-математическая модель динамики дохода отрасли связи России // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. - 2013. - № 4 (82). - С. 24-28.
7. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Инновационное развитие региональных информационных ресурсов как облачных платформ // Альманах современной науки и образования. 2013. - № 12 (79). - С. 116-117.
8. Артемьев А. В., Минаков В. Ф., Макарчук Т. А. Управление обучением персонала коммерческого банка: эффекты. Синергия // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. - 2013. - № 3. - С. 11-15.
9. Справочник по кредитным организациям. Банк России. Электронный ресурс. URL: http://www.cbr.ru/credit/ (дата обращения: 28.01.2014).
10. РБК. Рейтинг - Самые прибыльные и убыточные банки за 9 месяцев 2013 года. Электронный ресурс. URL: http://rating.rbc.ru/artide.shtmr?2013/11/27/34070745 (дата обращения: 28.01.2014).
Петроченко Е. В1., Ахметова А.А.2, Шилова А.В.3, Ахмеева З.Р.4
'Доктор технических наук, профессор ФГБОУ ВПО МГТУ им. Г.И.Носова; 2аспирант ФГБОУ ВПО МГТУ им. Г.И.Носова; 3
4студент ФГБОУ ВПО МГТУ им. Г.И.Носова
ВЛИЯНИЕ БОРА НА ПАРАМЕТРЫ КАРБИДНОЙ ФАЗЫ ВЫСОКОХРОМИСТЫХ КОМПЛЕКСНОЛЕГИРОВАННЫХ ЧУГУНОВ
Аннотация
Изучено влияние бора на параметры карбидной фазы, морфологию карбидов высокохромистого комплексно-легированного белого чугуна.
Ключевые слова: Бор, параметры карбидной фазы, комплексно-легированный чугун.
Petrochenko E. B1., Akhmetova AA2, Shilova A.V.3, Ahmeeva Z.R.4 'Doctor of technical science, professor Magnitogorsk State technical University after by Nosov G.I., 2post graduate student of Magnitogorsk State technical University after by Nosov G.I., 3,4students Magnitogorsk State technical University after by Nosov G.I. THE EFFECT OF BORON ON THE PARAMETERS OF THE CARBIDE PHASE HIGH-CHROMIUM COMPLEX
ALLOY CAST IRON
Abstract
The effect of boron on the parameters of the carbide phase morphology of the carbides of high-chromium complex alloy cast iron.
Keywords: boron, structure, cast iron
Комплексно-легированные белые чугуны (КЛБЧ) как конструкционный и инструментальный материал находит широкое применение во всех отраслях машиностроения. Это предопределяет широкий интерес, который все больше проявляется в последние годы к совершенствованию структуры и свойств этих сплавов.
Несмотря на то, что КЛБЧ представляют собой чрезвычайно важный класс материалов, характеризующийся сочетанием уникальных свойств, таких как высокая износостойкость в условиях интенсивного абразивного изнашивания (в несколько раз
26
