効率の定義

効率とは何ですか？

効率とは、最小量の入力を使用して最大量の出力を達成するパフォーマンスのピークレベルを意味します。 効率を上げるには、個人の時間やエネルギーなど、特定の出力を生成するために使用される不要なリソースの数を減らす必要があります。 これは、総入力に対する有用な出力の比率を使用して決定できる測定可能な概念です。 物理的な材料、エネルギー、時間などのリソースの浪費を最小限に抑えながら、目的の出力を実現します。

効率を理解する

一般に、何も無駄にならず、すべてのプロセスが最適化されていれば、何かが効率的です。 金融と経済学では、効率をさまざまな方法で使用して、さまざまな最適化プロセスを記述することができます。

経済効率 その経済状態の各人に最適なサービスを提供するためのリソースの最適化を指します。 設定されたしきい値は経済の有効性を決定しませんが、経済効率の指標 可能な限り低いコストと労力で市場に投入された商品を含み、可能な限り最大のものを提供します 出力。

市場効率 価格が利用可能な情報をどの程度うまく統合しているかを説明します。 したがって、すべての情報がすでに価格に組み込まれている場合、市場は効率的であると言われます。 利用可能な過小評価または過大評価された証券がないため、市場を「打ち負かす」方法はありません。 市場の効率性は、1970年に経済学者のユージンファーマによって説明されました。 効率的市場仮説（EMH） 投資家は市場をアウトパフォームすることはできず、市場の異常はすぐに発生するため、存在すべきではないと述べています 裁定取引 あちらへ。

運用効率 の関数として利益がどれだけうまく得られているかを測定します 運用費用. 運用効率が高いほど、企業または投資の収益性は高くなります。 これは、企業が代替案よりも同じまたはより低いコストでより多くの収入または利益を生み出すことができるためです。 金融市場では、取引コストと手数料が削減されると運用効率が向上します。

歴史的な外観

経済効率の飛躍的進歩は、労働力を補完する新しいツールの発明と一致することがよくあります。 初期の例には、車輪と馬の首輪が含まれます。 馬の首輪は馬の背中にかかる重量を再配分するため、動物は過負荷になることなく大きな荷物を運ぶことができます。 の間に出現した蒸気機関と自動車 産業革命 人々がより短い時間でより遠くに移動することを可能にし、旅行と貿易の効率に貢献しました。 産業革命はまた、次のような新しい動力源を導入しました 化石燃料、より安価で、より効果的で、より用途が広い。

産業革命などの運動もまた、時間内に効率をもたらしました。 たとえば、各参加者がファクトリラインの1つのタスクに集中するファクトリシステムでは、操作で時間を節約しながら出力を増やすことができました。 多くの科学者は、特定のタスクのパフォーマンスを最適化するための手法も開発しました。 効率性を追求する大衆文化の有名な例は、フランク・バンカー・ギルブレス・ジュニアとアーネスト・ギルブレス・キャリーによる伝記小説「一ダースなら安くなる」です。 この本の中で、ギルブレスジュニアは、歯磨きなどの最もありふれた作業でも効率を最大化するシステムを開発しています。

効率の影響

効率的な社会は、市民により良いサービスを提供し、競争力を持って機能することができます。 効率的に生産された商品は、より低価格で販売されます。 効率の結果としての進歩は、より高いものを促進しました 生活水準 家に電気を供給したり、水を流したり、人々に旅行する能力を与えたりします。 商品がより遠く、より速く輸送されるため、効率は飢餓と栄養失調を減らします。 また、効率の向上により、短時間で生産性を向上させることができます。

すべての入力が不足しているため、効率は重要な属性です。 時間、お金、そして 原材料 は限られており、許容可能なレベルの出力を維持しながらそれらを保存することが重要です。

実例

インダストリー4.0は、デジタル化を特徴とする4番目の産業革命です。 強力なコンピューターの出現により、工場のプロセス、製造、およびサービス産業はすべてより効率的になりました。 クラウドコンピューティング、産業用モノのインターネット（IIoT）、データ分析、ロボット工学、人工知能、および機械 学ぶ。

たとえば、データ分析を産業環境に適用して、機械のメンテナンスまたは交換が必要になる時期を工場またはプラントの管理者に通知できます。 このタイプの予知保全は、運用コストを大幅に削減できます。 アクセンチュアの研究は、Jay Lee、Chao Jin、Zongchang Liu、Hossein DavariArdakaniが論文「Introduction」で引用しています。 予測と健康管理のためのデータ駆動型方法論へ」、予測のためのデータ分析の使用を示しています メンテナンス コストの30％削減につながります 機器のダウンタイムが70％削減されます。 データロギングは、システムの使用状況をリアルタイムで示し、時間の経過とともに蓄積された履歴データを使用して、マネージャーは非効率的なシステムを特定して修正できます。