Анализ эффективности и оптимизация уровня мощностей опытного производства в наукоемкой промышленности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Вопросы экономики

УДК 338.32: 338.366

анализ эффективности и оптимизация уровня мощностей опытного производства в наукоемкой промышленности*

В.В. КЛОЧКОВ,

доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями

E-mail: [email protected] Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

В.А. ВДОВЕНКОВ,

аспирант кафедры систем управления экономическими объектами

E-mail: [email protected] Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

С.С. КРИТСКАЯ,

аспирантка Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

E-mail: [email protected]

Производственный потенциал предприятий наукоемкой промышленности должен обеспечивать оперативную реализацию результатов прорывных и опережающих исследований и разработок в рамках жестких ресурсных ограничений. Необходимо многократное сокращение длительности производства опытных образцов и опытно-промышленных партий изделий, в том числе для обеспечения возможности их скорейшей доводки, освоения в эксплуатации, подготовки и проверки необходимой логистической инфраструктуры и т.д.

Следовательно, целесообразна организация опытных производств, которые могут освоить выпуск инновационной продукции значительно быстрее, чем будет освоено серийное производство. Однако оперативный выпуск единичных экземпляров или мелких партий изделий неизбежно потребует более высоких удельных затрат, чем серийное производство.

* Исследование поддержано РГНФ (проект № 14-02-00155а).

Целью исследования является приблизительная оценка оптимального уровня мощностей опытного производства инновационной продукции (на примере авиационной промышленности) и необходимого объема инвестиций в их развитие, а также формирование требований к характеристикам технологий и оборудования, используемых в опытном производстве. Для этого построены экономико-математические модели монопольного и конкурентного рынков инновационного продукта в периоды опытного и серийного производства. Предложены способы идентификации параметров этих моделей на базе реальных статистических данных, что позволяет проводить практически значимые расчеты.

Выполнена оценка рационального соотношения уровня мощностей опытного и серийного производства. Определены максимально допустимые уровни себестоимости опытных изделий по сравнению с серийными, а также максимально допустимая длительность освоения опытного производства. Выработаны рекомендации по диверсификации про-

изводственной программы опытных производств и рациональному повышению гибкости оборудования и технологий.

Ключевые слова: наукоемкая промышленность, инновационный продукт, опытное производство, себестоимость, конкурентоспособность, производственные мощности, экономико-математическая модель

методологический подход

к оптимизации уровня мощностей опытного и серийного производства инновационной продукции

Необходимость оперативного производства опытных изделий, индивидуализация спроса на изделия, в том числе мелкосерийные или даже уникальные (по индивидуальным и срочным заказам), при обострении временной конкуренции — все эти факторы увеличивают удельный вес опытно-промышленного и мелкосерийного производства в наукоемкой, в том числе авиационной, промышленности. Необходимо оценить, какой рациональный уровень производственных мощностей требуется для удовлетворения спроса на инновационный продукт в начале его жизненного цикла, и в дальнейшем, по мере освоения серийного производства.

Предположим, что в данный момент времени разработан инновационный продукт, и предстоит освоить его производство. Вначале оно может быть освоено на опытно-промышленной базе, обладающей мощностью Vоп ед./ год за время топ (считаем, что после этого периода завершается технологическая подготовка производства, и оно скачкообразно выходит на полную мощность).

Также в данный момент начинается освоение серийного производства инновационного продукта. Однако это требует существенно большего времени топ >> т по ряду причин.

Во-первых, настройка более производительного оборудования, рассчитанного на крупномасштабный выпуск, как правило, более длительна, чем подготовка гибкого универсального оборудования в опытном производстве.

Во-вторых, если серийное производство организуется в рамках сетевых структур, преобладающих в большинстве отраслей современной наукоемкой промышленности [], в том числе в авиационной промышленности, то требуется определенное время на выстраивание системными

-42 (228)

интеграторами технологических цепочек с привлечением специализированных поставщиков — 1-го, 2-го и др. уровней).

Длительность жизненного цикла одного типа продукции данного вида обозначим через T. Мощность одного серийного производителя обозначим Vc, ед./год. Если инноватор благодаря временному преимуществу является на рынке монополистом, то серийных производителей (системных интеграторов в сетевых структурах) уже может быть несколько. Число таких конкурирующих производителей обозначим n.

Пусть рынок инновационного продукта характеризуется известным законом спроса p = p(qЕ), где qz — суммарный объем предложения на рынке, dp

ед./год,-< 0 . Он принимает различные значения

dqЕ

на протяжении жизненного цикла (ЖЦ) инновационного продукта: qE (t) = допв период монопольного присутствия инноватора на рынке, т.е. при

n

tе (Топ; "О, или qE (t) = ^ q,, где qi — объем продаж

1=1

7-го серийного производителя, i = 1..., n с момента тс, когда на рынок выйдут серийные производители. Если считать их равноценными, тогда q1 = q2 = . . .

= qn = qc .

В общем случае, как известно (подробнее см., например, [7]), спрос на инновационный продукт на протяжении его жизненного цикла отнюдь не остается постоянным, и меняется немонотонно — в особенности на изделия длительного пользования, к которым относится и авиационная техника. Здесь для упрощения модели такие нюансы не учитыва-

dqs п

ются, т.е. предполагается, что —— = 0 .

dt

В расчетных моделях можно учесть и нестационарность изменения спроса, однако при этом аналитическое исследование модели может стать невозможным, и останется лишь проводить численные расчеты. Здесь же для получения качественных выводов и приближенных оценок более целесообразно сохранить возможность аналитического исследования построенной модели.

Для простоты не будем учитывать нелинейного характера функции затрат, характерного для высокотехнологичных производств, в том числе авиастроительных. В таких отраслях сильно выражен так называемый эффект обучения в производстве [10], благодаря которому с ростом накопленного опыта производства инновационного продукта со- 2014-

кращаются удельные затраты на очередную единицу выпуска (прежде всего затраты на оплату труда, поскольку по мере накопления опыта сокращается удельная трудоемкость выпуска каждой последующей единицы продукции).

Если не учитывать нелинейности функции издержек, предельную себестоимость единицы продукции можно считать постоянной и не зависящей от выпуска. Обозначим средние переменные издержки на выпуск единицы продукции как соп — для опытного производства, сс — для крупносерийных производителей. Благодаря большим масштабам производства, последние, разумеется, могут обеспечить меньшую себестоимость единицы продукции: с < с.

оп

Постоянные затраты обеих категорий производителей связаны прежде всего с созданием и поддержанием производственных мощностей. Обозначим фондоемкости для опытно-промышленного производства (ОПП) и для крупносерийных производителей через фоп и фс соответственно. Тогда в расчете на год постоянные затраты составят: ф V ф V

РС — топ оп . рс — с с

где РСоп — постоянные затраты для ООП;

5 — нормативные сроки службы оборудования для ОПП;

FCQ — постоянные затраты для крупносерийных производителей;

5с — нормативные сроки службы оборудования для крупносерийных производителей. Для оценки объемов выпуска предположим, что производители полностью используют свои производственные мощности, т.е.

\Кп; * е (топ.ТЛ

I 0; * е (Топ.тс); ГV;*>Т,

'с (') _ К „V

Тогда на протяжении ЖЦИ объем продаж ОПП

составит бои _ (тс -Топ)Коп .

Считая закон спроса известным, оценим суммарную выручку ОПП за ЖЦИ:

Rои — Р(Кп)боп — Р(Пп)(Тс -ТопКоп. Наконец, оценим прибыль ОПП за ЖЦИ: П — R - с б - FC Т —

оп оп оп оп оп

Яоп(С) =<

= [р(^оп) - Соп ](Тс -

ц V

^оп оп

T.

В этой модели ОПП и крупносерийные производители не конкурируют непосредственно на рынках продукции — предполагается, что крупные производители сменяют опытное производство в момент тс . До этого момента ОПП является монополистом на рынке инновационной продукции, и для него можно решить задачу оптимизации уровня производственных мощностей независимо от политики серийных производителей (конкурирующих между собой)1:

(У

= 0 = <

dp

dqЕ

Л

qz=Vо„

Vоп +[p(Vоп) - Соп ]

Фо

х(Топ-т ) T.

Строго говоря, ставя такую задачу, авторы предполагают, что производителям заранее известен закон спроса на инновационный продукт, и они могут заранее планировать развитие производственных мощностей, исходя из приведенных соображений. Оптимальный уровень производственных мощностей ОПП К* должен удовлетворять следующему уравнению:

(

рЮ+

dp

л

qY.=v*n

V* = С +

Фо

T

В общем виде явным образом выразить V* из этого уравнения нельзя. Можно рассмотреть конкретные примеры функций спроса р — р(дЕ),

например линейную, т.е.

р — а - ^,

где а — так называемая запретительная цена, т.е. такая цена, при которой спрос падает до нуля; Ь — параметр, косвенно характеризующий емкость рынка (в данном случае она состава

ляет—). Ь

1 Если предположить, что опытное и серийное производства четко разделены по периодам, когда они задействованы, тогда задачи оценки рационального уровня производственных мощностей обоих типов производств можно решать независимо. Это, в частности, означает, что на результаты расчетов не повлияет то, принимаются ли решения об уровнях мощностей опытного и серийного производства одними и теми же субъектами, или различными. То есть для целей данного исследования несущественно, в каких организационных формах создаются опытные производства — в форме независимых научно-производственных объединений, опытно-конструкторских бюро, инжиниринговых фирм или подразделений крупных компаний, занимающихся и серийным выпуском продукции.

X

s

оп

•V Sc

s

т — X

c оп

оп

s

оп

др

При линейном законе спроса-= сonst = -Ь

д<?Е

необходимое условие максимума прибыли ОПП принимает следующий вид:

a - bV* - с - bV** =

Фо,

T

Фо,

T

^ V** =-

a -

V* =

i т \

Фс T

сс -

V Sc T-ТС У

(n + 1)b

Такой мощностью должен обладать каждый из п серийных производителей. Поскольку интерес представляют оценки суммарного уровня производственных мощностей серийных производителей, его можно оценить, умножив уровень мощностей отдельного производителя на их количество п, т.е.

(

a -

с +

Фс

s„ T — т

Л

2Ь

Для каждого из п серийных производителей можно аналогичным образом выразить объем продаж на протяжении ЖЦИ в виде Qc = (Т — тс )Vc, суммарную выручку за ЖЦИ —

= Р(пУс)Q0 = p(nVc)(Т — тс)V0 и прибыль

за ЖЦИ - Пс = Дс — ccQc — FCT = [р(п^) — сс],х Ф V

(Т — тс )V0 — ^ Т.

Поскольку теперь на рынке работает п конкурирующих производителей, и цена (следовательно, выручка и прибыль каждого конкурента) зависит от их общего объема выпуска, задача оптимизации уровня мощностей отдельного производителя должна решаться лишь совместно с аналогичными задачами других конкурентов. Это хорошо известная в экономике модель конкуренции нескольких крупных производителей, т.е. олигополия [4].

Задачи поиска равновесных выпусков олигопо-листов решаются в теоретико-игровой постановке. Их решение зависит от того, каких стратегий придерживаются конкуренты, давая свой «ответ» на производственную политику других производителей.

Простейшая модель олигополии (так называемая модель Курно) основана на том, что каждый участник оптимизирует свой выпуск, ожидая, что ответного изменения выпусков конкурентами не последует2. При таком допущении можно, рассмотрев соответствующую игровую модель, найти равновесное значение уровня производственных мощностей отдельного производителя. При линейной функции спроса оно имеет следующий вид:

V* = пГ =—— Е с п +1 Ь

Полученные выражения для оптимальных уровней производственных мощностей опытного производства и серийных производителей в отрасли являются основой для количественных оценок и качественного анализа тенденций развития опытно-промышленного и мелкосерийного производств в авиационной промышленности.

Полученное в рамках предлагаемой модели выражение для оптимального уровня производствен-

(

a-

ных мощностей ОПП V = -

Фо

_T_

Т„ - Т„

Л

2Ь

аналогично широко известному выражению для оптимального объема продаж монополиста при линейной функции спроса [4] и постоянной себестои-

* а — с

мости единицы продукции, равной с: дмон = ^ ■ Однако теперь помимо средних переменных издержек соп также учитываются удельные постоянные издержки в расчете на единицу выпуска — именно выпуска, а не мощности. Вторая дробь — сомножи-

(

тель в соответствующем члене

T

\

Т -Т

V оп

как раз

2 Хотя на самом деле, разумеется, конкуренты в ответ скоррек-

тируют свои выпуски и т.д., но в конце концов процесс придет

к некоторому равновесному, стационарному состоянию.

и отражает то, что производственные мощности ОПП задействованы лишь на протяжении периода I е (топ; тс), а постоянные издержки на владение ими приходится нести на протяжении всего ЖЦИ длительностью Т.

Важно подчеркнуть, что и в самом общем виде необходимого условия максимума прибыли ОПП (необязательно для линейной функции спроса) в правой части фигурирует сумма удельных переменных издержек на единицу продукции соп и удельных постоянных издержек на единицу продукции Ф Т

—^-. Она имеет смысл суммарных удельных

5оп тс — топ

затрат ОПП на единицу продукции.

Обозначим для краткости значения суммарных удельных затрат на единицу продукции С и С (как

s

т — X

с оп

оп

•'оп Тс Топ

Соп +

s

оп

переменных, так и постоянных) для опытного и для серийного производств:

С„ = С +

Фо

T

оп оп

C = с +

Фс

• T - т

Тогда оптимальные уровни производственных мощностей опытного и серийного производств мож-

но представить, как V* =

a - С

и V =

и a - С

2Ь п+1 Ь

Выражение для оптимального уровня производственных мощностей ОПП можно преобразовать

тл* а Г Са к следующему виду: Уаа — — 1--о

оп 2Ь |_ а Первый сомножитель равен, согласно принятым допущениям, половине емкости рынка. Разность в квадратных скобках имеет следующий экономический смысл. Она показывает, на какую долю суммарные удельные затраты на единицу продукции меньше, чем запретительная цена. Такой параметр при произвольной цене называется рентабельностью по выручке, или рентабельностью продаж.

В данном случае рассматривается именно рентабельность при запретительной цене — хотя в реальности, разумеется, цена будет ниже запретительной. Например, если Соп = 0,7а, это означает, что указанная разность равна 1 — 0,7 = 0,3, т.е. суммарные удельные издержки на единицу продукции на 30% ниже запретительной цены. Согласно полученному выражению, оптимальный уровень производственных мощностей ОПП при этом должен составлять 15% емкости рынка.

Аналогично проанализируем выражение для оптимального уровня производственных мощностей

т., а - Сс

отдельного серийного производителя Кс —-.

(п + 1)Ь

Это выражение также можно преобразовать к более наглядному виду, облегчающему оценку параметров модели и проведение оценочных расчетов:

V* =-

(п +1)b

i - C

Умножив это выражение на п, можно получить в более наглядной форме выражение для суммарного уровня производственных мощностей серийных производителей:

* * a п

V = nV =■

b п +1

i - C

Первый сомножитель в итоговой формуле имеет смысл емкости рынка, второй отражает степень конкурентности рынка инновационной продукции после освоения ее серийного выпуска. Конкурентность тем

выше, чем больше конкурирующих производителей,

п

и тем ближе к 1 будет отношение-. Наименьшее

п +1

же значение этого сомножителя получалось для монополии и составляло 0,5. Следовательно, первые два сомножителя полученного выражения для суммарного уровня производственных мощностей серийных производителей составляют от 50 до 100% емкости рынка (в предельном случае).

Сомножитель в квадратных скобках также заведомо меньше 1, он показывает, на какую долю суммарные удельные затраты серийного производителя на единицу продукции меньше, чем запретительная цена. Иначе говоря, это рентабельность продаж серийного производителя при запретительной цене.

Сама по себе запретительная цена (или ее отношение к себестоимости единицы продукции) также с трудом поддается оцениванию на основе доступной статистической информации.

Целесообразно выразить равновесную цену на олигополистическом рынке через рентабельность продаж отдельного серийного производителя. В простейшей модели олигополии (с линейными функциями спроса и затрат) при п одинаковых конкурентах и постоянной себестоимости единицы продукции, равной с, равновесный объем продаж каждого произ-* а -

водителя составит дед — --—, суммарный объем

* * п а - с продаж - qъ = щея =-^—^— > а равновесная цена

* * п . . а+пс

составляет р = а - bqъ = а--(а - с) =-.

п +1 п +1

Тогда рентабельность продаж составит

a + пс

*--С

* = p - с _ п +1

a - с

^ а + пс а + пс

п +1

Отсюда можно выразить искомую запретитель-

л *

1 + пг

ную цену: a =

1 - r

*с..

Если считать, что производители на реальных рынках наукоемкой продукции действуют рационально, тогда можно отождествить параметры простейшей модели олигополии и параметры предложенной модели рынка серийной продукции —

•оп Tc Топ

a

a

a

отождествляя их в свою очередь с реальными технико-экономическими параметрами конкурентных рынков продукции авиационной промышленности. То есть запретительную цену можно выразить как

1 + пг

-C,

а = -

1 - г с

где г — рентабельность по выручке, или рентабельность продаж предприятий авиационной промышленности.

Рентабельность продаж, во-первых, относительно наглядный показатель, поддающийся наблюдению, во-вторых, она сама по себе может быть целевым, плановым показателем развития предприятий и отраслей, что позволяет проводить оценочные расчеты на основе статистических или плановых ее значений.

С учетом последних выкладок, можно представить выражение для суммарного уровня производственных мощностей серийных производителей в следующем виде:

Как показано ранее, можно упростить выражение для суммарного уровня мощностей серийных производителей, используя оценку запретительной цены на основе измеримых пока-

1 - г зателей: —

= Сс/а. Можно выразить через

1 + пг с

рентабельность серийного производства и значение оптимальной мощности ОПП. Тогда соотношение оптимальных уровней производственных мощностей опытного и серийного производств можно представить как

V

1 -

C 1 + nr

V *

n +1

1 -

С

С

1 + nr--^(1 - r)

с/ .

2nr

v * = a

y s

n

b n +1

1 -

1 - r 1 + n • r

a nr

b 1 + nr

То есть суммарные производственные мощнос- ™ = 1 оп ™

ти всех серийных производителей составляют долю пг

- от емкости рынка данного вида продукции.

1 + пг

Например, на рынке дуополии (п = 2), что характерно для многих рынков авиационной техники и ее компонент, при уровне рентабельности 15% уровень мощностей должен составлять 3/13, т.е. приблизительно 23%, емкости рынка, и т.п.

Сопоставив полученные итоговые выражения для оптимального уровня производственных мощностей ОПП V* и суммарных производственных мощностей серийных производителей V, можно оценить соотношение производственных мощностей опытных и серийных производств. Причем в силу сложности оценки истинных параметров функции спроса — запретительной цены и емкости рынка — может быть затруднительно получить абсолютные значения уровня производственных мощностей. Однако соотношение мощностей можно оценить, не используя абсолютного значения емкости рынка. Согласно полученным выражениям, в искомом соотношении значение емкости рынка сокращается:

Оценить же соотношение стоимости основных производственных фондов опытных и серийных производителей можно, умножив соотношение V*

—от на отношение фондоемкостей, равных соответственно т и т :

оп с

F'

Ф V*

топ _оп

К Фс к

Такая оценка на макроуровне поможет оценить рациональное соотношение стоимостных объемов выпуска соответствующего оборудования для опытного и серийного производств, а также — относительный прирост требуемого объема инвестиций в развитие материально-технической базы предприятий авиационной промышленности, вызванный необходимостью развития, помимо серийного, также опытно-промышленного производства инновационной продукции.

Предложенная модель позволяет количественно оценить условия и необходимые средства для эффективной организации опытного производства инновационной продукции в авиационной промышленности.

параметрические расчеты соотношения уровней производственных мощностей опытного и серийного производства инновационной продукции

Vl 2[1 - Co>]

оп

г*

V ^-с>]

Итак, соотношение уровней производственных мощностей, а также стоимостей основных производственных фондов опытного и серийного производств зависит от соотношения суммарных

■42 (228) - 2014-

FINANCIAL ANALYTICS science and experience

n

a

С

удельных затрат —^ . Разумеется, для того чтобы

Сс

производство оставалось рентабельным, значения суммарных удельных затрат не должны превышать запретительной цены: С < а, С < а. В то же время запретительная цена была выражена через измеримые характеристики рынка серийно производимой 1 + пг

продукции: а = -

-С„. Следовательно, себестои-

1 - г

мость единицы продукции в опытном производстве не должна превышать себестоимости продукции

1 + пг

в серийном производстве более чем в - раз.

1 - г

Отсюда вытекает естественное ограничение на параметры удельных затрат опытного производства:

Фоп Т

Соп = Соп +-

1 + nr

< Cc .

1 - r c

Поскольку рынки наукоемкой продукции, как правило, являются олигополистическими, число конкурирующих производителей невелико — обычно п = 2 . . . 5 .

Также, как правило, невелика рентабельность серийного производства — в реальности даже без учета налогов и т.п. факторов она не превышает 15-20%. Таким образом, допустимый «коридор» превышения удельных затрат в опытном производстве над уровнем удельных затрат на единицу продукции при ее серийном выпуске относительно узок: от 33% при п = 2 и г = 10% до превышения в 2,5 раза при п = 5 и г = 20%.

Далее необходимо непосредственно оценить соотношение суммарных удельных издержек на единицу продукции в опытном и серийном производстве, Соп и С На основе статистических данных о составляющих издержек зарубежной авиационной промышленности (см., например, данные о производственно-экономических показателях авиастроения в США в 1997-2007 гг. [8-10]), можно оценить технико-экономические характеристики преимущественно серийного, но не опытного производства.

Как уже было отмечено, удельные переменные затраты для опытного производства, как правило, существенно выше, чем для серийного. Что касается амортизациемкости, она также может быть существенно выше — если опытное производство механизировано, автоматизировано, оснащено гибким универсальным оборудованием.

Однако амортизациемость опытного производства может быть и ниже, чем для серийного, в том

случае если опытное производство является преимущественно ручным, с низкой степенью механизации и автоматизации. Действительно, многие производства в авиационной промышленности, даже при относительно крупносерийном выпуске продукции, обладали этими свойствами. В особенности высока доля ручного труда при сборке планера традиционной, цельнометаллической конструкции.

Однако увеличение доли полимерно-композитных материалов (ПКМ) в конструкции планера изменило роль и место ручного труда в авиастроительном производстве. Многие современные полимерно-композитные конструкции не допускают ручной выкладки армирующей ткани и т.п. — требуется высокоточная автоматизированная выкладка, намотка и т.п. операции.

Таким образом, в зависимости от конкретного производства и его технологического уровня, амортизациемкость опытных производственных мощностей может быть как ниже, чем амортизаци-емкость серийных мощностей, так и существенно выше, если принято решение об использовании в опытном производстве относительно маломощного, но универсального и высокоавтоматизированного оборудования. Таким образом, в процессе параметрических расчетов необходимо рассмотреть различные соотношения слагаемых удельных затрат

Ф Т

с и ^-.

оп 5 Т -Т

•'оп 1с 1оп

Графики зависимостей соотношения уровней производственных мощностей опытных и серий-

V*

ных производств в отрасли

К

от длительности

освоения опытного производства топ приведены на рис. 1.

Графики построены для двух значений длительности освоения серийного производства тс = 2 года и тс = 3 года, при следующих исходных данных (по порядку величины соответствующих реальным статистическим данным о производственно-экономических показателях авиастроения в США в 1997-2007 гг. [8-10]):

— число конкурирующих серийных производителей п = 2;

— рентабельность серийного производства г = 15%;

— длительность жизненного цикла изделий данного типа Т = 10 лет;

— коэффициент прямых затрат (т.е. отношение

5оп Tc Топ

70

60

50

40

30

20

10

0

1

1,5 2 2,5

Длительность освоения опытного производства, лет

0 0,5

—О— Тс = 3 года —□— тс = 2 года рис. 1. Отношение мощности опытного производства к мощности серийного производства, %

суммы материальных затрат и затрат на оплату труда к выручке) серийного производства тс = 80%;

— стоимостная амортизациемкость (т.е. отношение амортизационных отчислений к выручке) серийного производства dc = 5%;

— отношение удельных переменных затрат на единицу продукции опытного и серийного производств ^ = 1,0;

Сс

— отношение амортизациемкости опытного и

серийного производств

фоп Фс

= 1,0;

— отношение фондоемкостей опытного и се-

Фо,

рийного производств

= 1,0.

Фс

Если исходные данные заданы в подобной безразмерной форме, расчет искомого соотношения мощностей можно провести по формуле

С

1 + пг - (1 - г

V

Cc

2nr

(

1

2nr

c d

on _|__c_

T

(m л

1 + nr - (1 - r)-

m - т

Фоп

S-„ s-

dc 1 + - c

T

mc T -xc

Анализ рис. 1 свидетельствует, что потребность в опытном производстве как таковом существенно сокращается по мере ускорения освоения серийного производства, а также по мере увеличения длительности запуска опытного производства. В приведенном примере организация опытного производства при сокращении сроков освоения серийного выпуска до тс = 1 год становится заведомо нецелесообразной, даже если бы оно могло вступать в работу мгновенно. Если же срок освоения серийного выпуска составляет тс = 2 года, потребность в опытном производстве полностью отпадает при длительности его запуска, равной топ = 1 год; при тс = 3 года опытное производство станет полностью неэффективным при топ = 2 года.

В то же время, если опытное производство будет намного (на порядок) мобильнее серийного, его оптимальная мощность может составлять десятки процентов мощности серийного производства. Например, при топ = 0,5 года рациональное отношение уровня производственных мощностей

V * V *

составит = 54% при тс = 3 года, и = 31%

при тс = 2 года.

В приведенном примере пока не учитывался практически неизбежный проигрыш опытных производств и соответствующих технологий серийным

V оп /

V c /

c

c

c

30

25

20

15-

10

0,5 1

-О— т = 3 года

1,5 2 2,5

Длительность освоения опытного производства, год

-о- т = 2 года

рис. 2. Отношение мощности опытного производства к мощности серийного производства, %

5

0

0

в части производственных затрат, как переменных, так, вероятно, и постоянных. Графики, аналогичные приведенным на рис. 1, но построенные уже при изменениях в исходных данных, приведены на рис. 2. Изменены следующие исходные данные:

— отношение удельных переменных затрат на единицу продукции опытного и серийного произ-

соп

водства = 1,2;

Сс

— отношение амортизациемкости опытного и

серийного производств

фоп Фс

, 5оп . 5с ,

= 1,2;

— отношение фондоемкостей опытного и се-

Фоп

рийного производств

Фс

= 1,2.

Таким образом, проигрыш опытного производства серийному в удельных затратах составляет 20%.

Сопоставляя построенные графики (см. рис. 1, 2), можно заметить, насколько сильно сократилась потребность в опытном производстве и насколько более жесткими стали пороговые требования к его быстродействию и гибкости. Если же срок освоения серийного выпуска составляет т = 2 года, потребность в опытном производстве

полностью отпадает при длительности его запуска, равной топ = 0,4 года ; а при тс = 3 года опытное производство станет полностью неэффективным при топ = 1,4 года Например, при длительности освоения опытного производства топ = 0,5 года и тс = 3 года, оптимальный уровень мощностей опытного производства составит лишь 22% от уровня серийного производства (а при равных удельных затратах составлял 54%).

Если же при тех же параметрах, которые использовались в исходном примере (см. рис. 1), удельные прямые затраты опытного производства в 1,5 раза превзойдут удельные прямые затраты серийного 'с„ / /с0

производства станет заведомо нецелесообразной даже при равных амортизациемкостях.

Это обусловлено весьма жесткими рыночными условиями в данном расчетном примере — как было показано, при п = 2 и г = 15%, запретительная цена на рынке лишь в 1,53 раза превышает удельные переменные затраты серийного производства ( а 1 го

— < 1,53), что определяет жесткий «потолок» пресс

вышения себестоимости и в опытном производстве. В то же время такое число конкурирующих произ-

производства

= 1,5 I, организация опытного

водителей и такой уровень рентабельности серийного производства на конкурентном рынке вполне реалистичны на большинстве рынков продукции авиационной промышленности.

Пользуясь предложенным методическим аппаратом, можно самостоятельно производить оценочные расчеты при различных значениях исходных параметров.

Анализ условий эффективной организации опытного производства инновационной продукции на предприятиях авиационной промышленности

Поскольку мощности опытного производства задействованы лишь в относительно короткий период, но должны обеспечивать быстрое освоение выпуска новой продукции, эффективная организация опытного производства требует особых характеристик технологий и производственного оборудования, отличных от тех, которые являются оптимальными для крупномасштабного стабильно работающего серийного производства.

На основе качественного анализа предложенной экономико-математической модели и проведенных с ее помощью параметрических расчетов можно сформулировать условия, которые определяют возможности успешной организации опытных производств в авиационной и т.п. отраслях наукоемкой промышленности. Также можно сформулировать (в том числе и в количественной форме) требования к характеристикам производственного оборудования и технологий опытного производства. Как следует из разработанной модели, эти требования касаются трех взаимосвязанных групп характеристик:

— себестоимости производства, определяемой удельными прямыми затратами соп , и амортизаци-

Фоп

емкостью опытного производства- (точнее, их

относительным превышением над аналогичными параметрами серийного производства);

— его «быстродействия», определяемого длительностью освоения опытного производства топ (причем его пороговый уровень весьма чувствителен к длительности освоения серийного производства тс);

— гибкости и универсальности, позволяющими задействовать мощности опытного производства

после освоения серийного выпуска инновационной продукции.

Прежде всего следует подчеркнуть, что безотносительно к оперативности опытного производства, гибкости его оборудования и технологий превышение удельной себестоимости единицы продукции не должно выходить за определенные, как правило весьма жесткие, рамки, которые в предложенной модели соответствуют запретительной цене. При реалистичных условиях теоретически допустимым является превышение цены на 30-50%, но уже двукратное удорожание становится, как правило, неприемлемым. Исходя из этого, следует формировать требования к технологиям опытного производства. В реальности можно назвать ряд факторов, несколько ослабляющих эти ценовые ограничения для инновационной продукции. Прежде всего, ее более ранний выход на рынки может приносить эксплуатирующим организациям, приобретающим более эффективную авиационную технику, экономию в эксплуатации и дополнительную прибыль. Разработаны экономико-математические модели, позволяющие количественно оценить допустимую «плату» за более быстрый выход гражданских самолетов на рынки [2, 3, 5]. Кроме того, чаще всего инновационные решения реализуются не во всех системах летательных аппаратов, а в относительно небольшой их части. И в этих случаях выигрыш во временной конкуренции, обеспечиваемый более быстрым освоением производства инновационных компонент, вполне может оправдать их многократное удорожание, поскольку на общей стоимости финального изделия скажется не столь сильно. Близкие к этому аспекты исследованы в работе [6], в которой оценивается экономическая целесообразность импорта ряда высокотехнологичных компонент к авиационной технике, освоение выпуска которых отечественными поставщиками потребовало бы значительного времени. Еще менее значимыми ценовые ограничения могут стать в сфере производства инновационных компонент к авиационной технике военного и специального назначения. В этих случаях выигрышу или проигрышу во временной конкуренции в принципе может быть сложно дать стоимостную оценку.

Если предварительные ограничения на удельные прямые затраты опытного производства выполняются, критичными становятся именно показатели его фондоемкости, которая, как показано в предлагаемой модели, многократно умножается,

«усиливается» коэффициентом

T

, равным

т — т

оп

отношению длительности ЖЦИ к периоду полезного использования опытно-производственных мощностей. Насколько возможно ослабить этот «коэффициент усиления»? После выхода на рынок крупных специализированных производителей и прекращения производства и продаж инновационного продукта со стороны ОПП, его производственные мощности либо будут простаивать, либо могут быть перепрофилированы на иные виды деятельности. Если ОПП производит широкий модельный ряд изделий с перекрывающимися ЖЦ, вполне возможно избежать длительных простоев. В терминах предлагаемой модели такие стратегии эквивалентны сокращению доли времени простоя мощностей опытного производства, т.е. коэффи-Т

циента- за счет увеличения знаменателя в

т — т

оп

V раз, где V — частота использования мощностей опытного производства на протяжении ЖЦ одного типа «основной» продукции отрасли, определяемая количеством направлений диверсификации производственной программы опытного производства.

Возможно, для обеспечения эффективной загрузки дорогостоящего высокопроизводительного оборудования придется реализовать возможности межотраслевой кооперации, а не только внутриотраслевой. Это, с одной стороны, позволит диверсифицировать производственную программу каждого специализированного поставщика комплектующих изделий или производственных услуг (хотя нередко уровень технологий, применяемых в авиационной промышленности, является избыточным для прочих отраслей машиностроения, и конверсия не всегда экономически оправдана, ее целесообразность является предметом особого анализа), повысить загрузку мощностей, увеличить выручку предприятий.

Однако, с другой стороны, это потребует и повышения уровня гибкости, универсальности оборудования, что также отразится на его стоимости и на себестоимости продукции — как профильной, так и конверсионной. В рамках предложенной модели можно оценить целесообразность повышения гибкости опытного производства, с одной стороны,

Т

сокращающего в V раз коэффициент-, с дру-

т —т

оп

повышающего амортизациемкость

гой стороны,

ф т-

опытного производства —^ . Если амортизацием-

•V

кость возрастает в большей степени, чем сокращается доля времени простоя, то указанная стратегия диверсификации заведомо не оправдана, поскольку помимо удельных постоянных затрат при выборе более универсального оборудования могут возрасти и удельные переменные издержки соп.

Например, если расширение ассортимента опытной продукции позволяет задействовать опытное производство вдвое чаще (V = 2), чем при ориентации лишь на один вид продукции, а амортизациемкость оборудования возрастет более чем вдвое, тогда такое решение будет априори неэффективным.

В то же время (при условии реализации в опытном производстве на высоком технологическом уровне операций и производственных процессов, характерных для многих отраслей машиностроения, приборостроения и т.п.) расширение сферы их применения за пределы основной отрасли (например, авиационной промышленности) требует скорее более активной коммерческой политики ОПП, чем дорогостоящих мероприятий по дальнейшему повышению гибкости производственного оборудования. Может быть целесообразной организация гибких опытных производств в форме центров коллективного пользования, располагаемых в технопарках, инновационных кластерах и т.п.

Разработанный методологический аппарат позволяет количественно оценить эффективность таких организационных решений, а также рациональный уровень мощностей опытного производства и объем инвестиций в развитие его материально-технической базы.

Выводы

Анализ факторов, влияющих на эффективность развития опытно-производственной базы предприятий российской авиационной промышленности, показал, что эффективная организация опытных производств инновационной продукции в рамках научно-производственных объединений возможна, если будет обеспечена себестоимость опытно-промышленной продукции на уровне, превышающем себестоимость серийной продукции не более чем на 20-30%. При этом длительность освоения опытного производства не должна превышать 0,4-1,0 года при длительности освоения серийного производства на уровне двух — трех лет.

Эти условия определяют требования к качественным характеристикам технологий и оборудования опытного производства. Экономически оправданный уровень его мощности, в зависимости от соотношения себестоимости и длительности освоения выпуска новой продукции, составляет 20-50% уровня мощности серийного производства.

Для обеспечения экономически эффективной загрузки опытных производств на протяжении жизненного цикла изделий следует обеспечить гибкость и универсальность оборудования, позволяющие реализовать внутри- и межотраслевую диверсификацию производственной программы.

Список литературы

1. БайбаковаЕ.Ю., КлочковВ.В. Экономические аспекты формирования сетевых организационных структур в российской наукоемкой промышленности // Управление большими системами. 2010. М.: ИПУ РАН, 2010. С. 697-721.

2 . Клочков В.В. CALS-технологии в авиационной промышленности: организационно-экономические аспекты. М.: МГУЛ, 2008. 124 с.

3. Клочков В.В. Управление инновационным развитием гражданского авиастроения. М.: МГУЛ, 2009. 280 с.

4. Клочков В.В. Экономика: учебное пособие для вузов. М.: ИНФРА-М, 2012. 684 с.

5. Клочков В.В., Русанова А.Л., Макси-мовский В.И. Экономико-математическое мо-делирование процессов освоения серийно-го производства новых гражданских самоле -тов. URL: http://www.mai.ru/upload/iblock/012/ 01253081e0851ec787dec5c8cfa76573.pdf.

6. Критская С.С., Клочков В.В. Импорт высокотехнологичных компонент к наукоемким изделиям и национальные интересы России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2013. № 38. С. 2-9.

7. Секерин В.Д. Инновационный маркетинг. М.: Инфра-М, 2012. 238 с.

8 . Aircraft Engine and Engine Parts Manufacturing: 1997; 2002, 2007 // in: 1997; 2002, 2007 Economic Census . Manufacturing . Industry series . U .S . Census Bureau, 1999; 2004, 2009.

9. Aircraft Manufacturing: 1997, 2002, 2007 // in: 1997; 2002, 2007 Economic Census. Manufacturing. Industry series. U.S. Census Bureau, 1999; 2004, 2009.

10. Other Aircraft Parts and Auxiliary Equipment Manufacturing: 1997, 2002, 2007 // in: 1997; 2002, 2007 Economic Census. Manufacturing. Industry series. U.S. Census Bureau, 1999; 2004, 2009.

11. Wright T.P. Factors Affecting the Cost of Airplanes // Journal of Aeronautical Sciences. 1936. Vol. 3. № 4. P. 122-128.

Financial analytics: science and experience Issues on economics

ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)

ANALYSIS OF EFFICIENCY AND OPTIMIZATION OF CAPACITY OF PILOT PRODUCTION IN SCIENCE-INTENSIVE INDUSTRIES

Vladislav V. KLOCHKOV, Vladimir A. VDOVENKOV, Svetlana S. KRITSKAYA

Abstract

Importance The productive potential of science-intensive industry must ensure prompt realization of the results of breakthrough and advanced R&D studies and developments within the limits of rigid resource restrictions It is necessary to organize the multiple reduction of prototype model manufacture and pilot batches of products, including also measures to ensure the possibility of their prompt completion, operation,

and the necessary logistic infrastructure preparation and testing, etc. Therefore, it is worthwhile to organize the pilot-scale production, which is able to master the innovation products manufacture considerably earlier than the batch production will start. However, the prompt manufacturing of single products or small production batches necessarily requires the greater specific cost. Objectives The objective of this paper is to make the tentative assessment of the optimal level of the proto-

type model manufacture of innovation products (the case of aircraft industry), and the required volume of investment in their development, as well as the formation of characteristics requirements to technologies and equipment used in pilot manufacture. Methods We have developed an assessment of economic-mathematical models of monopolistic and competitive markets of innovation products for the pilot and batch manufactures, respectively. We proposed some methods of these models' parameters identification using real statistic data, which enables to carry out significant calculations

Results We have completed an assessment of the rational proportion of the pilot and batch manufactures, and also we have determined the maximum allowed levels of pilot products costs in comparison to stock-produced items, as well as maximum allowed duration of pilot lots manufacture

Conclusions and Relevance We provide recommendations aimed at pilot manufacture program diversification, and rational increasing of equipment and technology flexibility

Keywords: science-intensive industry, innovation, product, pilot production, costs, competiveness, production capacity, economic-mathematical model

References

1. Baibakova E.Yu., Klochkov V.V. Ekonomichesk-ie aspekty formirovaniya setevykh organizatsionnykh struktur v rossiiskoi naukoemkoi promyshlennosti. Upravlenie bol 'shimi sistemami [The economic aspects of formation of network organizational structures in the Russian science-intensive industry. In: Management of large systems]. Moscow, ICS RAS Publ., 697-721.

2. Klochkov V.V. CALS-tekhnologii v aviatsion-noipromyshlennosti: organizatsionno-ekonomicheskie aspekty [CALS-technologies in the aviation industry: organizational and economic aspects]. Moscow, Moscow State Forest University Publ., 2008, 124 p.

3. Klochkov V.V. Upravlenie innovatsionnym raz-vitiem grazhdanskogo aviastroeniya [Management of the innovation development of civil aircraft engineering]. Moscow, Moscow State Forest University Publ., 2009, 280 p.

4. Klochkov V.V. Ekonomika: uchebnoe posobie dlya vuzov [Economics: a college textbook]. Moscow, INFRA-M Publ., 2012, 684 p.

5. Klochkov V.V., Rusanova A.L., Maksimovskii V.I. Ekonomiko-matematicheskoe modelirovanieprot-

sessov osvoeniya seriinogo proizvodstva novykh grazh-danskikh samoletov [Economic-mathematical modeling of lead-time of batch manufacturing of new civil aircraft]. Available at: http://www.mai.ru/upload/iblock/012/ 01253081e0851ec787dec5c8cfa76573.pdf. (In Russ.)

6. Kritskaya S.S., Klochkov V.V. Import vysoko-tekhnologichnykh komponent k naukoemkim izdeliyam i natsional'nye interesy Rossii [Imports of high-tech components of the knowledge-based products and the Russian national interests]. Natsional'nye interesy: prioritety i bezopasnost'—National interests: priorities and security, 2013, no. 38, pp. 2-9.

7. Sekerin V.D. Innovatsionnyi marketing [Innovation marketing]. Moscow, INFRA-M Publ., 2012, 238 p.

8. Aircraft Engine and Engine Parts Manufacturing: 1997, 2002, 2007. Economic Census. Manufacturing. Industry Series. U.S. Census Bureau, 1999, 2004, 2009.

9. Aircraft Manufacturing in 1997, 2002, 2007. Economic Census. Manufacturing. Industry Series. U.S. Census Bureau, 1999, 2004, 2009.

10. Other Aircraft Parts and Auxiliary Equipment Manufacturing in 1997, 2002, 2007. Economic Census. Manufacturing. Industry Series. U.S. Census Bureau, 1999,2004, 2009.

11. Wright T. P. Factors Affecting the Cost of Airplanes . Journal of Aeronautical Sciences, 1936, vol. 3, no. 4, pp. 122-128.

Vladislav V. KLOCHKOV

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation vlad_klochkov@mail . ru

Vladimir A. VDOVENKOV

Moscow Aviation Institute (State University of Aerospace Technology), Moscow, Russian Federation [email protected]

Svetlana S. KRITSKAYA

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation kritskaya svetlana@gmail com

Acknowledgments

The study was supported by the Russian Foundation for Humanities (project No. 14-02-00155a).