বাস্তবে ইঞ্জিনিয়ারিং ইকোনমিক্স — কেস স্টাডি

# কেস স্টাডি ১ -- ম্যানুফ্যাকচারিং প্ল্যান্ট অটোমেশন সিদ্ধান্ত
# M4 (PW/AW) + M7 (স্ট্রেইট-লাইন ডেপ্রিসিয়েশন) + M8 (আফটার-ট্যাক্স ক্যাশ ফ্লো)

def pa_factor(i, n):
    return ((1 + i) ** n - 1) / (i * (1 + i) ** n)

def ap_factor(i, n):
    return (i * (1 + i) ** n) / ((1 + i) ** n - 1)

def pf_factor(i, n):
    return 1 / (1 + i) ** n

B = 200000        # অটোমেশন লাইনের প্রাথমিক খরচ
S = 20000         # ৮ বছর পর সালভেজ ভ্যালু
life = 8          # বছর
tax_rate = 0.25
MARR = 0.12
annual_savings = 45000   # ম্যানুয়াল লাইনের তুলনায় বার্ষিক শ্রম/অপারেটিং সাশ্রয় (BTCF)

# স্ট্রেইট-লাইন ডেপ্রিসিয়েশন (M7) -- স্ব-যাচাই
D = (B - S) / life
BV_end = B - life * D
assert abs(BV_end - S) < 1e-9, "শেষ বছরের বুক ভ্যালু সালভেজের সমান হওয়া উচিত"
print(f"SL ডেপ্রিসিয়েশন D = ${D:,.2f}/বছর, চেক: BV_শেষ = ${BV_end:,.2f} == সালভেজ ${S:,.2f} -> {abs(BV_end-S) < 1e-9}")

# আফটার-ট্যাক্স ক্যাশ ফ্লো (M8) -- BV_শেষ == সালভেজ, তাই disposal-এ কোনো গেইন/লস নেই
taxable = annual_savings - D
tax = tax_rate * taxable
ATCF_annual = annual_savings - tax
ATCF_identity = annual_savings * (1 - tax_rate) + tax_rate * D   # ডেপ্রিসিয়েশন ট্যাক্স-শিল্ড আইডেন্টিটি
assert abs(ATCF_annual - ATCF_identity) < 1e-9

pa = pa_factor(MARR, life)
PW = -B + ATCF_annual * pa + S * pf_factor(MARR, life)
AW = PW * ap_factor(MARR, life)

print(f"করযোগ্য আয় = ${taxable:,.2f}, ট্যাক্স = ${tax:,.2f}, ATCF = ${ATCF_annual:,.2f}/বছর")
print(f"PW (আফটার-ট্যাক্স, {MARR*100:.0f}%, {life} বছর) = ${PW:,.2f}")
print(f"AW (আফটার-ট্যাক্স, {MARR*100:.0f}%) = ${AW:,.2f}")

if PW > 0:
    print("\nসুপারিশ: অটোমেশনে বিনিয়োগ করা উচিত -- PW > 0, MARR-এর চেয়ে বেশি রিটার্ন দিচ্ছে।")
else:
    print("\nসুপারিশ: অটোমেশনে বিনিয়োগ করা উচিত নয় -- PW <= 0।")

# কেস স্টাডি ২ -- পৌরসভার ওয়াটার ট্রিটমেন্ট প্ল্যান্ট (B/C রেশিও + ইনফ্লেশন, M6 + M9)

def pa_factor(i, n):
    return ((1 + i) ** n - 1) / (i * (1 + i) ** n)

P0 = 5_000_000       # নির্মাণ খরচ (আজকের ডলারে)
OM_real = 150_000    # বার্ষিক O&M খরচ (constant/real dollars)
Ben_real = 600_000   # বার্ষিক উপকারিতা (constant/real dollars)
n = 20
i_real = 0.06        # রিয়েল (ইনফ্লেশন-মুক্ত) MARR
f = 0.03             # প্রত্যাশিত ইনফ্লেশন হার

# ফিশার ইকুয়েশন (M9): (1+i_combined) = (1+i_real)(1+f)
i_combined = (1 + i_real) * (1 + f) - 1

# পদ্ধতি ১: constant-ডলার ক্যাশ ফ্লো, i_real দিয়ে ডিসকাউন্ট
pa_real = pa_factor(i_real, n)
PW_benefits_1 = Ben_real * pa_real
PW_costs_1 = P0 + OM_real * pa_real

# পদ্ধতি ২: actual-ডলার ক্যাশ ফ্লো (f দিয়ে এস্কেলেট করে), i_combined দিয়ে ডিসকাউন্ট
PW_benefits_2 = sum(Ben_real * (1 + f) ** t / (1 + i_combined) ** t for t in range(1, n + 1))
PW_costs_2 = P0 + sum(OM_real * (1 + f) ** t / (1 + i_combined) ** t for t in range(1, n + 1))

# দুই পদ্ধতি একই ফলাফল দিতে হবে (M9-এ প্রতিষ্ঠিত সমতা)
assert abs(PW_benefits_1 - PW_benefits_2) < 1.0
assert abs(PW_costs_1 - PW_costs_2) < 1.0

BC_ratio = PW_benefits_1 / PW_costs_1

print(f"i_combined (ফিশার) = {i_combined*100:.2f}%")
print(f"পদ্ধতি ১ (constant-$, i_real):  PW(benefits)=${PW_benefits_1:,.2f}  PW(costs)=${PW_costs_1:,.2f}")
print(f"পদ্ধতি ২ (actual-$, i_combined): PW(benefits)=${PW_benefits_2:,.2f}  PW(costs)=${PW_costs_2:,.2f}")
print(f"\nB/C রেশিও = {BC_ratio:.4f}")

if BC_ratio >= 1:
    print("সুপারিশ: প্রজেক্ট গ্রহণযোগ্য (B/C >= 1) -- পৌরসভার প্ল্যান্ট নির্মাণ করা উচিত।")
else:
    print("সুপারিশ: প্রজেক্ট গ্রহণযোগ্য নয় (B/C < 1)।")

# কেস স্টাডি ৩ -- সার্ভার ইনফ্রাস্ট্রাকচার: ইকোনমিক সার্ভিস লাইফ (M12)

def ap_factor(i, n):
    return (i * (1 + i) ** n) / ((1 + i) ** n - 1)

B = 80000     # সার্ভার ক্লাস্টারের প্রাথমিক খরচ
i = 0.10      # MARR

# বছর-ভিত্তিক সালভেজ ভ্যালু ও O&M খরচ -- হার্ডওয়্যার যত পুরনো, সালভেজ তত কম, O&M তত বেশি
salvage = {1: 42000, 2: 26000, 3: 16000, 4: 10000, 5: 6000, 6: 3000, 7: 1000, 8: 0}
om_cost = {1: 7000, 2: 10000, 3: 14000, 4: 19000, 5: 25000, 6: 32000, 7: 40000, 8: 49000}

aw_by_N = {}
for N in sorted(salvage):
    CR = (B - salvage[N]) * ap_factor(i, N) + i * salvage[N]          # ক্যাপিটাল রিকভারি (M12)
    pw_om = sum(om_cost[t] / (1 + i) ** t for t in range(1, N + 1))   # O&M-এর PW
    aw_om = pw_om * ap_factor(i, N)                                    # O&M-কে AW-তে রূপান্তর
    aw_by_N[N] = CR + aw_om

print("N (বছর) | AW মোট খরচ")
print("-" * 26)
for N, aw in aw_by_N.items():
    print(f"{N:>7} | ${aw:,.2f}")

best_N = min(aw_by_N, key=aw_by_N.get)
print(f"\nইকোনমিক সার্ভিস লাইফ = {best_N} বছর (সর্বনিম্ন AW খরচ = ${aw_by_N[best_N]:,.2f})")
print("অর্থাৎ প্রতি", best_N, "বছর পরপর সার্ভার রিপ্লেস করাই সর্বনিম্ন গড় বার্ষিক খরচ দেয়।")