효율성의 정의

효율성이란 무엇입니까?

효율성은 가장 적은 양의 입력을 사용하여 가장 높은 양의 출력을 달성하는 최고 수준의 성능을 의미합니다. 효율성을 위해서는 개인 시간과 에너지를 포함하여 주어진 산출물을 생산하는 데 사용되는 불필요한 자원의 수를 줄여야 합니다. 총 투입량에 대한 유용한 산출량의 비율을 사용하여 결정할 수 있는 측정 가능한 개념입니다. 물리적인 물질, 에너지, 시간과 같은 자원의 낭비를 최소화하면서 원하는 출력을 달성합니다.

효율성 이해

일반적으로 아무 것도 낭비하지 않고 모든 프로세스가 최적화되면 무언가가 효율적입니다. 금융 및 경제학에서 효율성은 다양한 최적화 프로세스를 설명하기 위해 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.

경제적 효율성 경제 상태에서 각 사람에게 가장 잘 봉사하기 위해 자원을 최적화하는 것을 말합니다. 정해진 임계값은 경제의 효율성을 결정하지 않지만 경제 효율성의 지표 가능한 가장 낮은 비용으로 시장에 출시된 상품과 가능한 한 최대의 노동력을 포함합니다. 산출.

시장 효율성 가격이 사용 가능한 정보를 얼마나 잘 통합하는지 설명합니다. 따라서 시장은 모든 정보가 이미 가격에 통합되어 있을 때 효율적이라고 합니다. 저평가되거나 고평가된 증권이 없기 때문에 시장을 "이길" 방법이 없습니다. 시장 효율성은 경제학자 Eugene Fama가 1970년에 설명했습니다. 효율적 시장 가설(EMH) 투자자는 시장을 능가할 수 없으며, 시장 이상 현상은 즉시 발생하기 때문에 존재해서는 안 됩니다. 중재 떨어져있는.

운영 효율성 의 함수로 이익을 얼마나 잘 얻었는지 측정합니다. 운영 비용. 운영 효율성이 높을수록 회사 또는 투자의 수익성이 높아집니다. 이는 기업이 대안보다 같거나 낮은 비용으로 더 많은 수익이나 수익을 창출할 수 있기 때문입니다. 금융 시장에서 거래 비용과 수수료가 감소할 때 운영 효율성이 발생합니다.

역사적인 모습

경제적 효율성의 돌파구는 종종 노동을 보완하는 새로운 도구의 발명과 일치했습니다. 초기 예에는 바퀴와 말 고리가 있습니다. 말 고리는 말 등에 가해지는 무게를 재분배하여 동물이 과중한 부담 없이 큰 짐을 들 수 있도록 합니다. 조선시대에 등장한 증기기관과 자동차 산업 혁명 사람들이 더 짧은 시간에 더 멀리 이동할 수 있게 하고 여행과 무역의 효율성에 기여했습니다. 산업 혁명은 또한 다음과 같은 새로운 동력원을 도입했습니다. 화석 연료, 더 저렴하고 더 효과적이며 더 다양합니다.

산업혁명과 같은 움직임도 시간의 효율성을 가져왔습니다. 예를 들어, 각 참가자가 공장 라인에서 하나의 작업에 집중하는 공장 시스템은 작업이 시간을 절약하면서 생산량을 늘릴 수 있도록 했습니다. 많은 과학자들은 또한 특정 작업 성능을 최적화하는 방법을 개발했습니다. 효율성 추구에 대한 대중 문화의 유명한 예는 Frank Bunker Gilbreth, Jr.와 Ernestine Gilbreth Carey의 전기 소설 "Cheaper by the Dozen"입니다. 이 책에서 Gilbreth Jr.는 양치질과 같은 가장 평범한 작업에서도 효율성을 극대화하는 시스템을 개발합니다.

효율성의 영향

효율적인 사회는 시민에게 더 잘 봉사하고 경쟁력 있게 기능할 수 있습니다. 효율적으로 생산된 상품을 더 저렴한 가격에 판매합니다. 효율성의 결과로 발전은 더 높은 수준을 촉진했습니다. 생활 수준 집에 전기를 공급하고, 물을 공급하고, 사람들에게 여행할 수 있는 능력을 주는 것과 같은 것입니다. 효율성은 상품이 더 멀리 더 빨리 운송되기 때문에 기아와 영양실조를 줄입니다. 또한 효율성이 향상되어 더 짧은 시간에 더 큰 생산성을 얻을 수 있습니다.

모든 투입물이 희소하기 때문에 효율성은 중요한 속성입니다. 시간, 돈 그리고 원료 제한적이며 수용 가능한 수준의 출력을 유지하면서 이를 보존하는 것이 중요합니다.

실제 사례

인더스트리 4.0은 디지털화를 특징으로 하는 4차 산업혁명이다. 강력한 컴퓨터의 출현으로 공장 프로세스, 제조 및 서비스 산업이 모두 더 효율적이 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅, 산업용 사물 인터넷(IIoT), 데이터 분석, 로봇 공학, 인공 지능 및 기계 학습.

예를 들어, 산업 환경에서 데이터 분석을 적용하여 기계에 유지 보수 또는 교체가 필요한 시기를 공장 또는 공장 관리자에게 알릴 수 있습니다. 이러한 유형의 예측 유지 관리는 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다. Jay Lee, Chao Jin, Zongchang Liu 및 Hossein Davari Ardakani가 "Introduction"에서 인용한 Accenture의 연구 예후 및 건강 관리를 위한 데이터 기반 방법론"에서는 예측된 데이터 분석을 사용하여 유지 비용이 30% 감소합니다. 장비 가동 중지 시간이 70% 감소합니다. 데이터 로깅은 시스템 사용량을 실시간으로 보여주며, 관리자는 시간이 지남에 따라 축적된 이력 데이터를 사용하여 비효율적인 시스템을 식별하고 수정할 수 있습니다.