基于摩尔定律和工序能力的企业服务器设备价值评估方法研究
大模型 摩尔定律
大模型摩尔定律大模型：摩尔定律摩尔定律，又称摩尔斯定律，是计算机领域的一个重要定律。
自提出以来，摩尔定律一直被广泛应用于计算机硬件的设计和发展。
本文将从大模型的角度探讨摩尔定律的含义、发展历程以及对计算机科学的影响。
摩尔定律最早由英特尔公司创始人戈登·摩尔于1965年提出，定律的核心内容是：集成电路上可容纳的晶体管数量每隔约两年翻一番，性能也相应提升。
这一定律很好地描述了集成电路的发展趋势，成为了计算机科学和工程领域的基石之一。
在过去的几十年中，摩尔定律的预测准确性令人惊叹。
从最初的几千个晶体管到如今的数十亿个晶体管，集成电路的规模实现了指数级的增长。
这种指数级增长使得计算机的性能不断提升，计算速度越来越快，存储容量越来越大，功能越来越强大。
然而，随着时间的推移，摩尔定律所描述的集成电路规模的增长速度逐渐放缓。
这是因为在集成电路设计中，遇到了越来越多的物理限制。
例如，晶体管的尺寸越来越小，到了纳米级别就遇到了量子效应的限制。
同时，制造工艺的复杂性也随着集成电路规模的增大而增加，制造成本也随之增加。
为了继续满足摩尔定律所规定的集成电路规模的增长速度，计算机产业开始探索新的技术和方法。
其中之一就是大模型技术的应用。
大模型是指使用更大、更复杂的计算模型来处理和分析数据。
与传统的小模型相比，大模型可以处理更多的数据，提供更准确的结果。
大模型的应用领域广泛，例如人工智能、数据挖掘、自然语言处理等。
在这些领域中，大模型可以利用更多的计算资源和数据来训练和优化模型，提高模型的准确性和鲁棒性。
同时，大模型也可以通过并行计算和分布式计算等技术来加速计算过程，提高计算效率。
然而，大模型也面临一些挑战和限制。
首先，大模型需要更多的计算资源和存储空间，对计算机硬件和基础设施提出了更高的要求。
其次，大模型需要更多的数据来训练和验证，对数据的质量和数量提出了更高的要求。
此外，大模型的训练和推理过程也需要更长的时间，对计算效率和响应速度提出了更高的要求。
经常被引用的摩尔定律预测
经常被引用的摩尔定律预测引言摩尔定律是计算机领域中一个非常重要且被广泛引用的概念，它描述了集成电路中晶体管数量的增长速度。
本文将介绍摩尔定律的定义及历史背景，并对其预测进行详细分析和讨论。
摩尔定律的定义摩尔定律是由英特尔创始人戈登·摩尔于1965年提出的。
它指出，在集成电路上可容纳的晶体管数量每隔大约18个月翻倍，而成本却保持不变。
换句话说，摩尔定律预测了集成电路中晶体管数量与时间之间的关系。
摩尔定律背后的原理摩尔定律背后的原理是技术进步和创新。
随着制造工艺和设计技术的不断改进，人们能够在同样大小的芯片上放置更多的晶体管。
这种技术进步使得计算机性能得到显著提升，同时也降低了计算机硬件成本。
历史背景与发展摩尔定律最初是基于对集成电路发展的观察得出的。
在20世纪60年代初，集成电路的发展正处于起步阶段。
摩尔观察到，随着时间的推移，集成电路上的晶体管数量不断增加，而价格却没有相应上涨。
他将这种趋势总结为摩尔定律，并预测这一趋势将持续下去。
在过去几十年里，摩尔定律得到了广泛验证和引用。
尽管有一些人对其未来的可持续性表示怀疑，但大多数人仍然认为摩尔定律是一个有力的预测工具。
摩尔定律的影响摩尔定律对计算机领域产生了深远影响。
首先，它推动了计算机硬件技术的快速发展。
每18个月翻倍的晶体管数量意味着计算机性能以指数级增长，这使得我们能够使用更强大、更高效的计算机来处理复杂任务。
其次，摩尔定律也推动了计算机硬件成本的不断降低。
随着晶体管数量增多，制造成本并没有相应上涨，相反地还有下降趋势。
这使得计算机成本逐渐降低，普通人也能够负担得起计算机设备。
此外，摩尔定律还催生了许多新兴技术和产业。
例如，移动设备的普及和云计算的发展都与摩尔定律有着密切的关系。
摩尔定律为这些新兴技术提供了强大的支持，使其能够快速发展并融入我们的日常生活。
摩尔定律的未来虽然摩尔定律在过去几十年里得到了验证，但随着技术进步的放缓和物理限制的出现，一些人对其未来的可持续性表示怀疑。
摩尔定律_标准范文
摩尔定律摩尔定律是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出来的。
其内容为：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍，当价格不变时；或者说，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18个月翻两倍以上。
这一定律揭示了信息技术进步的速度。
摩尔定律是指IC上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。
摩尔定律是由英特尔(Intel)名誉董事长戈登·摩尔（Gordon Moore）经过长期观察发现得之。
摩尔定律的发现计算机第一定律——摩尔定律Moore定律1965年，戈登·摩尔（GordonMoore）准备一个关于计算机存储器发展趋势的报告。
他整理了一份观察资料。
在他开始绘制数据时，发现了一个惊人的趋势。
每个新芯片大体上包含其前任两倍的容量，每个芯片的产生都是在前一个芯片产生后的18-24个月内。
如果这个趋势继续的话，计算能力相对于时间周期将呈指数式的上升。
Moore的观察资料，就是现在所谓的Moore定律，所阐述的趋势一直延续至今，且仍不同寻常地准确。
人们还发现这不光适用于对存储器芯片的描述，也精确地说明了处理机能力和磁盘驱动器存储容量的发展。
该定律成为许多工业对于性能预测的基础。
在26年的时间里，芯片上的晶体管数量增加了3200多倍，从1971年推出的第一款4004的2300个增加到奔腾II处理器的750万个。
摩尔定律由来 “摩尔定律”的创始人是戈顿·摩尔，大名鼎鼎的芯片制造厂商Intel公司的创始人之一。
20世纪50年代末至60年代初半导体制造工业的高速发展，导致了“摩尔定律”的出台。
早在1959年，美国著名半导体厂商仙童公司首先推出了平面型晶体管，紧接着于1961年又推出了平面型集成电路。
这种平面型制造工艺是在研磨得很平的硅片上，采用一种所谓"光刻"技术来形成半导体电路的元器件，如二极管、三极管、电阻和电容等。
摩尔定律内容
摩尔定律内容摩尔定律是计算机科学和电子工程领域一个重要的发现。
它最早由英特尔公司联合创始人戈登·摩尔在1965年提出，通常被解释为：在芯片上可容纳的晶体管数量每两年翻一番。
这个发现预测了芯片技术的快速进步和计算能力的指数增长，对于现代世界的科技发展产生了巨大的推动作用。
摩尔定律的原理是依据到目前为止制造集成电路的稳定趋势，使得更多的晶体管能够被集成到一个芯片上。
晶体管是计算机中的基本组件，它们控制着电子流的开关，用于处理和储存数据。
据统计，摩尔定律自提出以来一直符合预测，虽然在今天的制造工艺中遇到了一些挑战，但依然指引着技术的前进方向。
摩尔定律对整个科技行业的影响是巨大的。
首先，它鼓励了科技公司进行持续的研发和创新。
由于每两年芯片的计算能力翻倍，科技公司需要不断提升自己的产品性能，以满足市场需求。
其次，摩尔定律也推动了计算机的广泛应用，使得人们可以在各个领域中享受到高效的计算能力，从而推动了社会的进步和发展。
摩尔定律还对消费者产生了重大的影响。
由于每两年计算机性能翻一番，科技产品的价格也普遍下降。
例如，早期的计算机需要占据整个大楼，价格昂贵，只有富人或大型机构可以购买。
随着摩尔定律的实现，如今的计算机价格大幅下降，已经成为人们生活中不可或缺的工具。
然而，摩尔定律的发展并非一帆风顺。
随着晶体管的尺寸越来越小，面临了物理层面的限制，例如热量和信号干扰等问题。
这些技术挑战导致芯片制造变得更加复杂和昂贵。
因此，科学家和工程师们通过研究新的材料和制造技术来寻找突破。
同时，人们也开始关注节能和环保技术的研发，以应对电子废物和能源消耗的问题。
总的来说，摩尔定律对现代科技和计算机领域具有重要的指导意义。
它提醒我们，技术的进步是一个不断发展的过程，需要不断的创新和探索。
同时，我们也需要意识到技术进步所带来的挑战和问题，以寻找可持续发展的解决方案。
只有在持续创新和环保意识的指导下，摩尔定律才能成为科技发展的强大动力。
简单介绍摩尔定律
简单介绍摩尔定律摩尔定律是指在集成电路技术领域，每隔18-24个月，集成电路中可容纳的晶体管数量将翻倍，而成本会减少一半。
这个定律是由英特尔创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）在1965年提出的，也是集成电路技术发展的一个重要指导原则。
摩尔定律的提出是在当时已开始观察到集成电路技术的快速发展，并预测未来的发展趋势。
这个定律在过去几十年中一直被验证，对于集成电路行业的发展起到了重要的推动作用。
摩尔定律的成立是基于一种技术趋势和经验规律，而非一种准确的科学定律。
按照摩尔定律，晶体管的数量每18-24个月翻倍一次，也就是说每个新一代的集成电路芯片都会比上一代增加更多的晶体管。
这种增加晶体管数量的趋势直接推动了计算机性能的提升。
因为晶体管是计算机处理信息的基本单位，晶体管数量的增加意味着计算能力的提升，计算速度更快，处理更大规模的数据也更加高效。
同时，摩尔定律也意味着集成电路的成本会逐渐降低。
每次晶体管数量翻倍时，也会伴随着制造成本的下降。
集成电路制造需要的材料、设备和劳动力成本都会随着技术进步而降低，这使得更多人能够负担得起先进的电子产品。
摩尔定律的成立离不开不断推动技术进步的创新。
为了满足摩尔定律的要求，工程师们必须不断寻找新的材料、工艺和设计方法，以提高集成电路的集成度和性能。
例如，从传统的硅材料演化到今天的深亚微米和纳米技术，以及利用新材料如碳纳米管、量子点等进行研究，都是为了满足摩尔定律所需。
然而，随着摩尔定律逐渐接近物理极限，我们逐渐面临着一些挑战。
晶体管尺寸越来越小，由于量子效应的影响，电子运动变得更加复杂，热效应也更加明显。
此外，制备工艺的复杂性和成本也在不断增加。
因此，为了继续推动技术的进步，科学家们需要寻找新的突破点和解决方案，如量子计算、光子技术和新型材料等。
总的来说，摩尔定律对于集成电路技术的发展起到了重要的指导作用。
它推动了计算机性能的持续提升和成本的降低，促进了信息时代的快速发展。
mroore定律
mroore定律摩尔定律是一个超级有趣又超级重要的东西呢！一、摩尔定律是啥。
摩尔定律简单来说，就是英特尔的创始人之一戈登·摩尔提出的一个关于集成电路发展规律的经验性总结。
他发现啊，集成电路上可容纳的晶体管数目，大约每隔18 - 24个月便会增加一倍。
这就意味着，随着时间的推移，我们的芯片性能会越来越强大。
就像是魔法一样，每隔一段时间，电脑啊、手机啊这些电子产品就能变得更厉害。
比如说，以前的电脑又大又笨，处理速度还慢得要死，但是因为摩尔定律，现在的电脑又小又轻便，运算速度还超快，能轻松处理各种复杂的任务。
二、摩尔定律的影响。
1. 对科技产品的影响。
摩尔定律对科技产品的影响那可真是无处不在。
就拿我们最常用的手机来说吧。
以前的手机只能打电话、发短信，屏幕小小的，功能也少得可怜。
但是随着摩尔定律发挥作用，现在的手机简直就是一个小型的超级计算机。
我们可以用它拍照、看视频、玩超酷炫的游戏，还能随时随地办公呢。
而且手机的外观也变得越来越漂亮，越来越轻薄。
再看看电脑，从以前的大机箱台式机，发展到现在的超极本，性能提升了不知道多少倍。
2. 对我们生活的影响。
它对我们生活的影响也是巨大的。
因为电子产品性能不断提升，价格还越来越便宜，所以更多的人能够享受到科技带来的便利。
我们可以通过网络和远在地球另一边的朋友视频聊天，就像面对面一样。
我们还可以在网上学习各种知识，不管是烹饪、绘画还是编程，都能找到相应的课程。
而且各种智能家居产品也走进了我们的生活，像智能音箱可以帮我们播放音乐、查询信息，智能门锁让我们进出家门更加方便安全。
3. 对产业的影响。
在产业方面，摩尔定律带动了整个电子产业的飞速发展。
芯片制造商们为了跟上摩尔定律的步伐，不断投入大量的资金进行研发。
这就催生了很多相关的产业，比如半导体材料制造、芯片设计、电子设备组装等等。
这些产业的发展又创造了大量的就业机会，让很多人有了工作。
同时，也促进了不同国家和地区之间的经济合作，因为芯片的制造是一个全球化的产业链，各个国家和地区都在这个产业链中发挥着自己的作用。
服务运营管理中的服务质量评估模型
服务运营管理中的服务质量评估模型随着全球化进程的不断推进，服务业在全球范围内成为经济的核心驱动力之一。
而为了提供高质量的服务，确保顾客满意度的提升，服务质量评估模型成为服务运营管理中的重要工具。
一、服务质量评估的重要性服务质量评估是确保客户满意度的关键步骤。
无论是传统的实体店铺还是线上平台，服务质量评估都是改进和提高服务质量、加强用户体验的必要手段。
它可以帮助公司了解顾客的需求，改进公司内部的工作流程，优化产品或服务的质量。
通过对服务质量进行全面而系统的评估，企业可以更好地提供满足顾客期望的服务，保持竞争优势。
二、服务质量评估模型的发展在过去的几十年间，学者们在服务领域中提出了许多不同的评估模型。
其中最为经典的是SERVQUAL模型。
SERVQUAL将服务质量划分为五个维度，即可靠性、责任、保证、回应和同情，并基于这些维度进行了细致的评估。
然而，随着互联网的迅猛发展，传统的评估模型已经不再适用于线上服务。
因此，在线服务质量评估模型如E-SERVQUAL应运而生。
E-SERVQUAL模型强调了线上服务的独特性，将多个维度分为信任、用户界面、忠诚度和个性化，以更好地评估在线服务的质量。
除此之外，还有一些其他的评估模型，如SERVPERF模型、SERVPERF-DELTA模型等，它们在特定领域或场景中具有独特的优势和应用。
三、服务质量评估模型的应用服务质量评估模型通过收集和分析数据，帮助企业了解服务质量的现状和改进方向。
在实践中，企业可以通过以下步骤应用服务质量评估模型：1. 设定评估目标：明确企业的评估目标，以确定哪些方面的服务质量需要评估和改进。
2. 数据收集：通过问卷调研、深度访谈等方式收集顾客的反馈意见，获取大量的数据。
3. 数据分析：将收集到的数据进行分类、综合和分析，确定服务质量的强项和改进之处。
4. 结果反馈：将评估结果反馈给相关经营者和从业人员，激励和激发他们提供更优质的服务。
5. 过程改进：根据评估结果制定改进计划，并采取相应措施，不断改进服务质量。
集成电路摩尔定律
集成电路摩尔定律在当今科技飞速发展的时代，集成电路成为了推动信息技术进步的核心力量。
而在集成电路的发展历程中，摩尔定律无疑是一个具有标志性和深远影响的重要概念。
要理解集成电路摩尔定律，首先得知道什么是集成电路。
简单来说，集成电路就是把大量的电子元件，比如晶体管、电阻、电容等，集成在一个小小的硅片上。
这样做的好处是大大提高了电路的性能和可靠性，同时减小了体积和成本。
那么摩尔定律到底是什么呢？它是由英特尔公司的创始人之一戈登·摩尔在 1965 年提出的一个经验性的观察。
摩尔定律指出，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔 18-24 个月便会增加一倍。
这意味着集成电路的性能也会相应地提升，同时成本会降低。
比如说，在早期的集成电路中，可能只有几千个晶体管。
而随着时间的推移，按照摩尔定律的发展，现在的集成电路上已经能够容纳数十亿甚至上百亿个晶体管。
这带来的直接效果就是我们的电子设备变得越来越强大，越来越小巧，价格也越来越亲民。
想想看，几十年前的电脑体积巨大，运算速度缓慢，价格昂贵。
而如今，我们手中的智能手机比那些早期的电脑强大得多，却可以轻松携带，价格也能被大多数人接受。
这背后的关键原因之一，就是集成电路遵循了摩尔定律的发展。
摩尔定律不仅仅影响了计算机领域，它的影响几乎渗透到了现代生活的方方面面。
从智能手机到智能家居，从医疗设备到交通工具，集成电路的进步都让这些领域发生了翻天覆地的变化。
在通信领域，更快、更高效的集成电路使得数据传输速度大幅提升，让我们能够实现高清视频通话、快速下载文件等。
在医疗领域，先进的集成电路帮助医生更准确地诊断疾病，研发出更智能的医疗设备。
然而，摩尔定律也并非一帆风顺，它面临着诸多挑战。
随着集成电路上晶体管的尺寸越来越小，接近物理极限，制造工艺变得越来越复杂，成本也越来越高。
例如，当晶体管的尺寸小到一定程度时，量子效应开始变得显著，这会影响晶体管的性能和稳定性。
此外，制造过程中的光刻技术也面临着精度和成本的限制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于摩尔定律和工序能力的企业服努器设备价值评估方法研究•工程论文基于摩尔定律和工序能力的企业服务器设备价值评估方法研究李跃宇LI Yue-yu(四川大学商学院，成都610064 )摘要:企业服务器是典型易逝性产品，如何评估其使用后的硬件动态价值是设备管理很重要的问题。
文章运用摩尔定律,工序能力概念和现行市价法建立易逝性产品动态价值评估方法和模型评估了电力公司107台，原价1124.6万的服务器动态价值。
通过收集二手企业服务器市场价格,对该方法和模型进行误差校验,证明此方法具有实用价值和理论意义。
关键词：企业服务器；摩尔定律；工序能力；现行市价法；动态价值评估中图分类号:F270.5 文献标识码：A 文章编号:1006-4311 ( 2015 ) 17-0013-030 弓|言(Introduction and objectives )随看企业信息化过程的加快，企业已大量地使用各种服务器来支持企业的各种信息管理活动。
而对这些企业服务器使用后的硬件价值如何进行动态评估是企业设备管理部门面临的问题,涉及到设备的折旧、换代及再利用策略等的管理。
目前，当需要评价机器设备的价值时有三个传统的方法可以使用。
成本法和现行市价法被应用于单个机器设备项目的价值评估。
收益法在概念上被应用在一组财产的价值评估,包括机器设备和其他商业资产［1］。
文章结合易逝性产品的特点，从摩尔定律、工序能力和现行市价法的分析入手, 建立和推导了易逝性产品动态价值评估方法和模型,具体对四川省电力公司使用的总数为107台，原总价值为1124.6万的服务器系列设备的动态价值进行了评估,取得了较好的设备价值评估管理效果。
1材料和方法(Materials and Methods )1.1摩尔定律摩尔定律(Mooreacute;s law ) [2]是由英特尔(Intel)创始人之一戈登•摩尔(Gordon Moore )提出，其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会増加一倍，性能也将提升一倍。
换言之，每一美元所能买到的集成电路性能，将每隔18个月翻一倍以上。
摩尔定律虽然揭示了信息技术进步的速度，但没有指出翻倍的是集成电路芯片上所集成的"电路的数目"，还是整个"计算机的性能"，还是"一个美元所能买到的性能"。
摩尔定律准确预测了集成电路过去30年的这种发展趋势，预计未来10到15 年这一定律应该依然适用。
但现有文献认为摩尔定律是一种统计观测或推测,而不是一个物理或自然方法。
杲工程憶设公司项目管理能力评价组织资产与过得环境启动过程监控过琛W.2收用过程规划过稈执行过稈图2项目管理能力评价总体结果表1工序能力与质量特性工浮能力指数＜;Cp<0・67 ().67 Wg 1.() ].0<《：声1・33 影力肖定 中尊凤酸 低凤陰 理想狀态注:溪弄枚披讨1日为2015^1-21.表2各品牌服务器数■及原价值表1«势為品厲总数总数 原总价1万元） 评估总怆值（万元） DEEJ.38 439.1 137.X HP25 318.6 100.1 IBM30 309.7 97.9 LENOVO5 ・• 11.4 SUN 417.1 5.9 M :他＜a 网 511.2 2.6 合计IG7 1124.6 355.7 注：评ttBtiei 为 2015-4-21.1.2工序能力服务器设备的价值评估应该还要充分考虑维护和维修次数的因素，这涉及到六 西格玛（6o ）质量管理理论的工序能力（Process capability ）问题。
工序能力⑶⑷指设备处于稳定状态下的实际加工能力,即在操作者、设备、 原材料、操作方法、测量方法和环境等标准条件下,工序呈稳定状态时所具有的 加工精度,常用标准偏差。
的6倍来表示工序能力的大小。
对于工序能力大小 的判定一般比二于味労為 II COOOOO将海呀矣容多态谭估s?.（a434W515纟鴉退肱务擲殆夯讶怙农值育一次纽條tc 求能號鱼序务 88劲霑评怙班值3.624954 15台密龙册劳JS （专一次汞輕紀录： 动态评feSK二予血务褂价 3.74666? 15令（雨該：，二？厳茅為吩鬲均生二于茶务络眇榕悴斤年“ 1242473 15 ft 商家：二不册务捋伙？SF 分苓0.603278M«fi 务器动奈评估址*号二孕漲务器生格均为务 渓芳校玲45R哆燧龙旁33动怎倂估纽值芳c 一丁 朕务紂饮格您.$■炉迫腹务毯 泊左评怙殂AS ■有一次维條记录 爲遐腹务as 垃乞 谗恰现宦 «二丁龙务務 符栓均is 二乎朕务昌 恰務标准荒e采用工序能力指数（Process Capability index , CP ）来表示。
对工序能力和工序能力指数的测定主要用于产品质量的评估。
1.3现行市价法现行市价法（Market approach ） [5-7]也称为市场比较法,是以现实公平交易的市场上同类设备已达成交易的现行市场价格为基础，再进行必要的修正，以确定被评估对象在评估基准日价格的一种方法。
现行市价法主要用于单项设备价格的评估，具有考虑因素相对较少，操作起来相对较容易，且以市场为依托进行评估，评估结果市场认同性大等特点。
但用该方法评估设备市场价值的合理性与公允性，在很大程度上取决于所选参照物的可比性,包括参照物与被评估设备之间在规格、型号、用途、性能、新旧程度等的可比性；参照物的交易情况（如交易条件、交易数量、交易时间、结算方式等）与被评估设备将要发生情况的可比性。
所以,应尽可能选用合适的参照物,这样可以减少调整项内容，使评估简单而准确。
否则，调整项越多,评估越困难,准确性也越差。
1.4易逝性服务器产品动态价值评估方法和模型推导令：F——服务器t时刻的功能；F0——服务器出厂时的初始功能；a——服务器功能曲线FOF的水平斜角（图1所示）；V——服务器t时刻的价值（价格）; V0——服务器出厂时的初始价值（价格）；p——服务器功能系数。
则根据摩尔定律，集成电路芯片的性能每隔18个月提高一倍,如图1所示，得出服务器t时刻的功能曲线FOF的方程为：F=FO+at，此时a二0.05555556又假设服务器的价值(价格)与其功能成正比,则又令服务器功能系数：[3 二F/FO 二V/V0 二(FO+at) /F0由于很难评估服务器出厂时的初始功能F0和t时刻的功能F ,而感兴趣的只是其比率,即服务器功能系数p ,因此可设服务器出厂时的初始功能F0二1单位功能，则有：B 二F/FO 二V/V0 二1+at即V0 二V/( 1+at)又根据现行市价法,以目前市场上相同(相近)性能二手服务器的评估基准日(t时刻)市场价格为基础，来评估服务器的价值(价格)，即把服务器出厂时的初始价值(价格)V0 ,看成评估基准日(t时刻)市场价值(价格)V ,倒推经过t时间,服务器应该具有的价值(价格)V'O ,可得易逝性服务器产品动态价值评估函数模型V*0=V7( 1+at )(1)又根据六西格玛(6o )质量管理理论的工序能力指数Cp概念,工序能力与质量特性的对应关系如表1所示。
由于企业服务器在理想运行兄下一般要求在其生命周期内不能出但可问题，即除去正常的维护保养外,其硬件不应该有维修记录,设N——维修次数,文章定义企业服务器硬件维修一次损失的工序能力系数Y二0.，因此考虑维修情况的易逝性服务器产品动态价值评估模型为：V*0= (1-yN ) V7( 1+at)即V'O 二(1-0.N ) V7( l+0.05555556t )(2)2结果（Results）文章对四川省电力公司总数为107台，原总价1124.6万元，出厂日期分布是2006-2011年的腾退服务器运用文章的易逝性服务器产品动态价值评估模型进行了价值评估。
各品牌服务器数量、原总价及评估总价值如表2所示。
对易逝性服务器产品的动态价值评估模型的误差校验用了一组原购买价格为11万元的15台腾退服务器，制造日期的2006年，与15台（商家）现在市场相同（相近）性能二手服务器价格进行现值误差校验,其结果是价格误差很小。
分析过程如表3。
3讨论与结论（Discussion and conclusion ）服务器价值评估误差分析。
文章发现运用易逝性服务器产品动态价值评估模型评估的腾退服务器价值一般要高于现在市场相同（相近胜能二手服务器的价格, 这是因为理论上存在逆向选择行为。
这个行为的直接或者表面的结论是说：如果存在信息的不对称,买者不了解卖者的信息——设备具有的质量,那么,买者只能按照平均质量出价。
其实,只要假设其原购买价格为11万元的腾退服务器曾有一次维修记录,工序能力损失后的腾退服务器评估现值是 3.624954万元，非常接近于价格均值为3.746667万元的二手服务器。
因此,二手服务器价格是买者愿意出的所有现在市场上相同（相近）性能二手服务器价格的平均值。
而四川省电力公司机房的腾退服务器信息不存在不对称问题,服务器的购买信息和使用情况信息——即腾退服务器质量均已知，腾退的这些服务器又是分配给本系统其它部门自用,故这些腾退服务器评估价值应该要高于现在市场相同（相近）性能二手服务器的价格。
文章已将易逝性服务器产品动态价值评估模型用VBA程序编程嵌入EXEL模板，以便于四川省电力公司对其腾退服务器进行价值评估。
4局限(Limitations )由于只收集了国内的现有二手服务器的价格对本易逝性产品动态价值评估方法和模型进行现值误差校验，没有收集国外的现有二手服务器价格数据，故样本数据还不够大；另外，易逝，性服务器产品动态价值评估方法和模型是否可以用于其他易逝性产品的动态价值评估需要进一步验证，但此方法对企业服务器这种典型的易逝性产品使用后的硬件动态价值评估进行了有益的探索和有很好借鉴作用。
参考文献：[1]Ahn, Jeong Keun. The Valuation Methods of Machinery and EquipmeThe Journal of Korea Real Estate Analysists Association, 2006,12(2): 1-14.[2]Gordo n E. Moore. Cramming More Comp on ents onto In teg rated Circuits[J]. Electronics, 1965:114-117.[3]Hossain, Akram. Statistical an alysis and process capability determinatio n of an in dustrial process]”. IEEE In dustry Applications Society, NJ, United States, 2000, 2:1178-1185.[4]Bordignon, Silvano, Scagliarini, Michele. Statistical analysis of process capability in dices with measurement errors[J]. Quality and Reliability Engineering International, 2002,18(4):321-332.[5]W illett Fred T, Pothier Michael R. An improved method for evaluatingmarket value of turbine gaspath component alternatives^]. American Society of Mechanical Engineers, 2003,1:893-901.[6]Barash Yu S f Bulgakova Yu V. Conceptual approach to freight car repair base reforming under current market conditions(J). Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 2013:126-133.[7]Shen r Kai. Application of market comparison approach in land price appraisal. Geology Resource Man agement and Sustai nable Development^]. Geology Resource Management and Sustainable Development 2009: 225-230.。