CC BY
14Государственный контракт: ключевые показатели и критерии производственного менеджмента
Исполнение государственных контрактов требует от промышленных предприятий обеспечения сроков, комплектности и стоимостных параметров выполнения заказа. Для этого необходимы модификация и реинжиниринг системы показателей организации производства и производственного менеджмента вплоть до реинжиниринга всего производства
Ю.А. Малюков1
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина»
А.В. Силаков2
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина», д-р экон. наук, доцент
1 проректор, Москва, Россия
2 профессор кафедры, Москва, Россия
Для цитирования: Малюков Ю.А., Силаков А.В. Государственный контракт: ключевые показатели и критерии производственного менеджмента // Компетентность / Competency (Russia). — 2019. — № 8
ключевые слова
организация производства, легкая промышленность, реинжиниринг, государственные контракты
течественная теория организации текстильного производства [1, 2] уделяла большое внимание расчету объемов выпуска при заданном режимном фонде времени. Базовые принципы подобных расчетов с учетом параметров теоретической производительности, коэффициента полезного времени (КПВ), нормы производительности оборудования (Нм), коэффициента его работы, режимного фонда времени сохраняют свою актуальность и в новых условиях хозяйствования. Однако данная концепция создавалась в период доминирования массового производства с низким разнообразием ассортимента выпускаемой продукции, что не соответствует современным тенденциям работы промышленности. Сегодня в мире декларируется уход от массового производства к серийным и единичным формам, что было полномасштабно раскрыто в труде основоположника управленческого движения «Кайдзен» Таити Оно «Уходя от массового производства» [3].
Особенностью работы текстильных предприятий в рыночных условиях является переход к позаказной форме организации производства [4, 5]. В связи с этим важно правильно определять длительность производственного цикла выполнения партии заказа с учетом расходов времени на перезаправку оборудования при смене ассортимента в рамках выполняемого заказа.
Работа по государственным контрактам [6] и государственным заказам для снижения зависимости отечественной экономики от импорта [7] может стать более эффективной за счет укрупнения размера заказов, их предсказуемости и регулярности. Это в определенной мере позволяет предприятию организовать если не массовое, то, по крайней мере, крупносерийное про-
изводство, повысить стабильность работы [8, 9], более рационально использовать ресурсы [10]. В то же время повышается актуальность точного расчета и последующего соблюдения сроков исполнения заказа, а также оценки рисков их нарушения. Таким образом, главным для организации производства в условиях работы по контрактам о закупках по 44-ФЗ1 и 223-ФЗ2 становится расчет времени производства с учетом потерь на перезаправки оборудования и смену ассортимента, определяемый по формуле [4]:
В + Гпер (М +1)
T = -_
(1)
М • Нм • Кро 2
где В — потребный объем выпуска продукции в рамках заказа/контракта в натуральном выражении;
М — численность парка выпускного оборудования;
Нм — норма производительности выпускного оборудования в натуральном выражении за час;
Кро — коэффициент работы оборудования [2];
Тпер — время, необходимое на подготовку производства (перезаправку и переналадку) одной единицы оборудования для выпуска продукции, предусмотренной условиями контракта в часах;
Т — время выполнения заказа по государственному контракту в часах.
Проведение расчетов по формуле (1) и организация планирования производства на их основе в условиях реально действующих предприятий будет сталкиваться с факторами неопределенности, в частности с такими, как нормирование показателя Тпер (из-за отсутствия репрезентативных статистических данных у планового отдела предприятия по фактической длительности перезаправ-
ки оборудования с одних артикулов продукции на другие, предусмотренные контрактом с заказчиком). Отсутствует и методическое обеспечение для подобных расчетов: в существовавших до 1990-х годов технологических справочниках (по хлопкопрядению, хлопкоткачеству и т.д.) ввиду планового и массового характера производства показатели расхода времени на смену ассортимента не рассматривались. К тому же при заблаговременном планировании может быть неизвестно, какие конкретно артикулы продукции будут находиться в заправке на оборудовании в момент приема заказа, какой окажется фактическая степень унификации предыдущего ассортимента с запускаемым в производство, что прямо влияет на величину Тпер.
Выходом из ситуации может стать экспертная оценка расходов времени на перезаправку и переналадку оборудования, на основании опыта ответственных специалистов производства (квазистатистики) с учетом качественной оценки возможных отклонений. Как показано в работах Недосекина О.А. [11] и последующих работах Силакова А.В. [12], подобные оценки с учетом размытости могут быть получены на основе аппарата нечетких множеств, в частности нечетких чисел. В случае наиболее распространенного треугольного нечеткого задания параметр Тпер при соответствующей функции принадлежности ц = [0, 1, 0] предстает в виде:
Т = \Т • Т • Т ]
пер L пер min пер 0' пер maxj *
Графическая форма треугольной нечеткой оценки времени перезаправки и переналадки оборудования представлена на рис. 1.
В соответствии с правилами теории нечетких множеств если в некоторой функциональной зависимости аргумент приобретает нечеткое значение, то функция преобразуется в нечеткую функцию, в частности в треугольную нечеткую функцию. В случае нечеткого задания Тпер зависимость (1) преобразуется также в треугольную нечеткую зависимость. При этом для сокращения записи введем дополнительный
I ^(7пер)
Т«р Час
пер 0
параметр чистого времени выполнения заказа. Тогда оценка полного времени выполнения заказа по государственному контракту предстанет в виде:
Рис. 1. Треугольная нечеткая оценка Тпер [Triangular fuzzy estimate]
T =
T
Тч 0 +
Тпер (M + 1)
, ц = 0
Тпер (M + 1)
, Ц = 1
(2)
Тпер (M + 1)
, ц = 0
Пример расчета нечеткой оценки времени выполнения заказа при различном количестве оборудования, используемого для выполнения заказа, представлен в табл. 1, графические данные расчетов — на рис. 2.
1 Федеральный закон «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ,услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» от 05.04.2013 № 44-ФЗ
2 Федеральный закон «О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц»
от 18.07.2011 № 223-Ф3
Таблица 1
Расчет времени выполнения госзаказа при нечетком задании времени перезаправки [Calculation of the execution time of a state order with a fuzzy task of refueling time]
В, пог. м 150000
Нм, м/час [m/hour] 45
Кро 0,98
М Тч Гпер, час [hour] T, час [hour]
3 4 5 7min 7o 7max
10 340,1361 16,5 22 27,5 356,64 362,14 367,64
15 226,7574 24 32 40 250,76 258,76 266,76
20 170,068 31,5 42 52,5 201,57 212,07 222,57
25 136,0544 39 52 65 175,05 188,05 201,05
30 113,3787 46,5 62 77,5 159,88 175,38 190,88
35 97,18173 54 72 90 151,18 169,18 187,18
40 85,03401 61,5 82 102,5 146,53 167,03 187,53
45 75,58579 69 92 115 144,59 167,59 190,59
50 68,02721 76,5 102 127,5 144,53 170,03 195,53
0
2
ч max
400 350 300 250 200 150 100 50 0
_ T
ж
10
15
20
Рис. 2. Нечеткая оценка времени выполнения заказа на 150 000 погонных метров ткани при разных вариантах парка используемого оборудования [A fuzzy estimate of the lead time for 150,000 linear meters of fabric with different options for the fleet of equipment used]
25 30 35 40 45 50
Анализ произведенных расчетов показывает: даже при небольшом объеме заказа (например, 150 тысяч погонных метров в ткацком производстве) и парке машин в 30 станков разница в оценке необходимого производственного времени между оптимистическим и пессимистическим исходами может достигать 31 час, что в двухсменном графике составляет два рабочих дня. В определенных обстоятельствах (например, задержка финансирования) при больших объемах заказа и их срочности подобная разница между ожидаемым и фактическим временем исполнения заказа может стать критичной для обеспечения сроков его выполнения и вести к негативным последствиям — штрафным санкциям или проблемам гражданско- и уголовно-правового характера. Последние относятся к категории заведомо неприемлемого риска, от которого следует безусловно уклоняться с помощью тех или иных мероприятий по организации производства: перераспределения производственных мощностей между выполнением различных заказов, заблаговременной наработки товарных остатков и т.п.
При работе по государственным контрактам может возникать ситуация выпуска продукции по индивидуальной технической спецификации конечного заказчика (государственной или корпоративной структуры в соответствии с 223-Ф3), когда применяются сырье и технологические режимы,
не характерные для данного предприятия. В подобных случаях при отсутствии информационного обеспечения процессов организации производства исполнителям заказа, как правило, предоставляются достаточно расплывчатые оценки показателя коэффициента полезного времени текстильного оборудования. Неопределенность может возникать также в отношении нормы производительности оборудования Нм, которую необходимо моделировать на принципах нечетких множеств и учитывать в расчете величины времени, требуемого на исполнение заказа аналогично (2).
С учетом выявленной неопределенности срока выполнения госзаказа следует оценить риски срыва и наступления штрафных санкций.
Для этого необходимо ввести критическую продолжительность исполнения заказа, которая будет определяться исходя из контрактных условий поставки, ожидаемой даты начала производства, а также календарного плана-графика рабочего времени предприятия ^ часов) с момента начала выполнения заказа.
Затем нужно провести сопоставление нечеткой оценки рассчитанного срока исполнения заказа Т и G. Если Ттах < G — срок исполнения заказа следует признать приемлемым и безрисковым. Если Ттах > G, необходимо производить оценку риска нечетко-множественно оцененной величины по условию, что может сложиться Тфакт > G. Подход к подобной оценке предложен Недосекиным А.О. по формулам:
1, G < Tmin
1 - R(1 + — • ln(1 - а)), а
Tmin < G < To
(1 - R) • (1 + — • ln(1 - а)), а
To < G < T max
Risk(G) =
,(3)
0, G > Tm
где
R =
G — t
min r" s T , G < Tm
T - T
max min
1, G > Tmax
(4)
a =
0,G < Tm G — Tml"n
, Tmln < G < To
(5)
T0 Tmln
1, G = To
^, To < G < Tm
1 max 10 0,G > Tmax
Рассмотрим расчетный пример на данных: Т = [200, 230, 250] часов, G = 215 часов (рис. 3). В соответствии с этими данными по формулам (3-5) получим:
► а = (215 - 200)/(230 - 200) = 0,5;
► R = (215 - 200)/(250 - 200) = 0,3;
► Risk(G) = 1 - 0,3(1 + ((1 - 0,5)/0,5) х х 1п(1 - 0,5)) = 1 - 0,3(1 — 0,30103) = = 79,0 % (риск неприемлем).
В другом примере: Т = [200, 230, 250] часов, G = 245 часов. Следовательно:
► а = (250 - 245)/(250 - 200) = 0,1;
► R = (245 - 200)/(250 - 200) = 0,9;
► Risk(G)=(1-0,9)х(l + ((1 - 0,1)/0,1))х
х 1п(0,9) = 0,1(1 + 9 х (-0,04576)) = = 5,88 %.
В данном случае (до границы примерно Risk(G) < 20 %) риск срыва сроков выполнения заказа по государственному контракту можно считать приемлемым, однако для обоснования такого решения следует определить, что данные риски и связанные с ними потери предприятие может диссипи-ровать за счет маржинального буфера (операционной прибыли), образуемого в результате производственной деятельности по данному госконтракту в длительной перспективе.
В этом случае целесообразно провести следующие расчеты:
► приведенной величины суммарных штрафных санкций (Ш, руб.) за несвоевременную поставку продукции на год или иной период деятельности контракта о закупке в соответствии с 44-ФЗ или 223-ФЗ по формуле:
n,n= 200 G = 215 T0 = 230
Ш = ш х Risk(G) х N,
(6)
где ш — величина штрафных санкций за несвоевременную поставку единичного заказа / партии продукции, вычисляемая из условий 44-ФЗ или 223-ФЗ и условий конкретного контракта, руб.;
N — количество размещаемых заказов/партий продукции согласно условиям государственного контракта на год или иной период его действия;
► величины маржинального буфера по рискам несвоевременной поставки:
М = м х В х N
где м — расчетная величина маржи (операционной прибыли) на единицу контрактной продукции, руб/кг, руб/м и т.п.
Предприятие может принять заказ с выявленным допустимым уровнем риска срыва сроков поставки Risk(G) при соотношении М << Ш. В противном случае от него следует отказаться. Алгоритм анализа исполнимости сроков производства госзаказа на данном производстве предложен в виде блок-схемы (рис. 4).
В качестве вариантов реинжиниринга (реорганизации) системы организации производства предлагаются:
► заблаговременная наработка товарных запасов контрактной продукции, которые могут стать буфером рисков, связанных с избыточно напряженным производственным заданием;
► оптимизация распределения производственных мощностей при выполнении заказов по контрактам в рамках 44-ФЗ и 223-ФЗ;
► передача части заказа на аутсорсинг;
T, час
Рис. 3. Нечеткая оценка срыва сроков выполнения госзаказа
[Fuzzy assessment of failure to meet the deadlines for the implementation of a state order]
0
Tmax = 250
Рис. 4. Алгоритм анализа выполнимости сроков производства госзаказа [Algorithm for the analysis of feasibility of the terms of state order]
► инвестиционные мероприятия, направленные на повышение мощности производства;
► пересмотр системы разделения и кооперации труда в производстве, в частности путем перераспределения производственного персонала, занятого на основных операциях и на операциях, связанных с подготовкой производства, увеличения числа бригад, работающих по переналадке и перезаправке оборудования, перехода от последовательной к параллельной схеме перезаправки и переналадки основного технологического оборудования.
Организация выполнения заказа в рамках контракта по 44-ФЗ или
Таблица 2
Матрица времени перезаправки артикулов [Matrix refilling time of the articles]
Заправляемые артикулы (i) [Refillable articles]
Исходные артикулы в заправке (I - 1) [Initial articles in the filling]
0 1 2 3 4
1 Тп 1(0) X Тп 1(2) Тп 1(3) Тп 1(4)
2 Тп 2(0) Тп 2(1) X Тп 2(3) Тп 2(4)
3 Тп 3(0) Тп 3(1) Тп 3(2) X Тп 3(4)
4 Тп 4(0) Тп W) Тп 4(2) Тп 3(4) X
223-ФЗ должна основываться на анализе сроков его выполнения. При этом для конкретных предприятий она будет зависеть от следующих факторов:
► наличия или отсутствия многостаночного производства (при многостаночном производстве заказ выполняется большим количеством единиц выпускного оборудования с относительно низкой производительностью, что характерно для трикотажного, ткацкого, текстильно-галантерейного производств. В то же время существуют предприятия, где выпуск всего объема продукции осуществляется на единственной — или ограниченном количестве в пределах нескольких единиц: 2, 3, 4 — выпускной технологической линии, производственная мощность которой составляет мощность всего предприятия или цеха. Это прежде всего производство нетканых материалов, пошив постельного белья и т.д.);
► технологической гибкости оборудования;
► уровня его автоматизации и механизации, в том числе переходных режимов при смене ассортимента;
► уровня унификации ассортимента в целом и выпускаемых артикулов попарно.
Таким образом, методический подход к организации производства заказа при многостаночном производстве и наличии единой технологической линии будет различным.
Рассмотрим организацию производства заказа из нескольких артикулов материала на единой технологической линии, например нетканых материалов. Расчет времени производства партии продукции из п артикулов осуществляется по формуле:
п / \
T = 1
В,
Нм; • Кро
+ Tni(i
ni(i-1)
(7)
где I — порядковый номер артикула, последовательно запускаемого в производство;
Тп щ-1) — время, необходимое на перезаправку линии с выпуска артикула I - 1 на выпуск артикула I (при этом для артикула № 1 из принимаемой
в производство последовательности артикулов в качестве артикула № 0 принимается исходное состояние линии перед началом заправки, а также состояние незаправленности или частичной заправленности оборудования).
Из анализа формулы 7 следует, что основное технологическое время (первое слагаемое в скобках) не зависит от последовательности заправки артикулов в производство, а второе слагаемое зависит от траектории (последовательности) заправки артикулов и в итоговом результате расчетов обладает потенциалом оптимизации. Тогда формулу (7) можно представить в виде:
Т = Тм + Тп, (8)
где Т — основное технологическое (машинное) время, час;
Тп — время перезаправки, час.
n о
Тм =у-В-;
¿=1 НМ; • КрО
(9)
(10)
Таблица 3
Пример значений времени перезаправки артикулов в часах [Example values for refueling articles, hours]
Заправляемые артикулы (/) [Refillable articles]
Исходные артикулы в заправке (i - 1) [Initial articles in the filling]
0 1 2 3 4
1 3 0 2 1 2,5
2 2 2,5 0 3 1
3 2,5 1,5 3 0 2
4 1 1 1 2,5 0
Тп = ХТп Щ-1}. i=1
Рассмотрим возможные комбинации последовательности перезаправки, определяющие конкретные значения величин Тп (табл. 2).
В соответствии с правилами комбинаторики общее количество траекторий последовательной перезаправки может быть определено по формуле: К = я-(я — 1)2. Таким образом, для плана производства из 4 артикулов количество вариантов составит К = 4-32 = 36 вариантов. В случае 5 артикулов в партии — 80, в случае 6-ти — 150 и т.д.
Также следует отметить, что из-за различий затрат времени прямых и обратных работ время перезаправки линии с артикула а на Ь не равно времени
перезаправки с Ь на а: Тп а(Ь) ф Тп Ь(а).
Рассмотрим процесс составления вариантов производственных траекторий на 4 артикула в партии (табл. 3). Приведем примеры вариантов траекторий перезаправки:
► ^-^-¿Тл = ТП1(0) + Тп2(1) + Тп3(2) +
+ Тп 4(3) = 3 + 2,5 +3 + 2,5 = 11 час;
► 0-2-1-3-4:Тп = Тп2(0)+^^ ^1)+ + Тп 4(3) = 2 + 2 +1,5 +2,5 = 8 час;
► 0-1-3-4-2: Тп = 3 + 1,5 + 2,5 +1 = 8 час;
► 0-4-3-2-1: Тп = 1 + 2 + 3 +2 = 9 час;
► и так далее (еще 32 варианта).
Оптимальным условием управления выполнением заказа по государственному контракту будет МШ{Тп}. Из рассмотренного подмножества набора базисных решений локально-оптимальным решением станут (равнозначно) 0-2-1-3-4 и 0-1-3-4-2. Данная задача не может быть решена линейным программированием, поэтому ее решение необходимо строить
Рис. 5. Алгоритм выбора оптимального плана выполнения заказа по государственному контракту
[The algorithm for choosing the optimal plan for the execution of the order under the state contract]
Рис. 6. Алгоритм оптимального выбора плана выполнения госзаказа [Algorithm for the optimal choice of a state procurement plan]
методом прямого перебора (см. предлагаемый алгоритм на рис. 5).
Отметим, что алгоритмы формирования массивов на комбинаторных принципах хорошо известны и доступны в информатике и вычислительной технике на основе циклических алгоритмов, и в приведенном ниже алгоритме они будут включены в качестве
Таблица 4
Расчет длительности последовательного производственного цикла исполнения госзаказа [Calculation of the duration of a sequential production cycle of the execution of a state order]
Артикулы [Articles] 1 2 3 4 Всего [Total]
Вi 20000 25000 22000 30000
Нм/ 40 50 55 42
20 20 20 20 20
Кро 0,95 0,95 0,95 0,95
^ер/ 3 4 3,5 5
T 57,82 68,32 57,80 90,09 274,03
одного блока без детализированного описания.
Неопределенность нормативов времени перезаправки артикулов, а также других показателей (например, нормы производительности) может приводить к моделированию расчетов по формулам (7-10) в нечетко-множественной форме.
Так, формула (7) может преобразовываться в нечетко-множественную форму при нечетко-множественном (например, треугольном) задании параметра [Тп ¡(¡.^ЮЬ ц е [0; 1]:
,|1=0
В.
НМ; • Кро В,
+т
m(t-l)min
НмгКро+Г« В,
11=1 , (11)
Нм; • Кро+^ni(i-1)max_
,ц=0
а формула 10 — в вид:
S (Tni(i-1)min)>M- - 0 i=1
Тп -
S (ТПi(i-1)0 ), M - 1 i-1
(12)
X (Тп!(!-1)тах ), Д- 0 ¡-1
В этом случае выбор оптимального решения следует производить по критерию минимума риска Risk(G) превышения срока поставки по госконтракту (С) полным сроком производства партии заказа Т по формулам, аналогичным (3-5), а алгоритм оптимального выбора плана выполнения госзаказа в производстве преобразуется в следующую форму (рис. 6).
При многостаночной организации производства выбор оптимальной траектории исполнения заказа значительно усложняется, поскольку появляется возможность применять последовательный, параллельный или смешанный циклы производства.
Последовательный цикл предполагает такую организацию выполнения госзаказа, когда все артикулы, входящие в заказ, проходят строго последо-
вательно с одновременным применением полного парка станков для выпуска каждого артикула: заправка на первый артикул, производство первого артикула, перезаправка на последующий артикул, производство следующего артикула и т.д. Длительность цикла при последовательной организации производства п артикулов на парке из М станков будет рассчитываться по формуле:
т=1
В,
Гпер,(,-1)(М+1)'
~^МНмгКро
(13)
T = max-
В;
М; • Нм; • Кро Тпер¿(;-1)(M; + 1) _
(14)
< T
контракт•
Таблица 5
Расчет оптимальной длительности параллельного производственного цикла исполнения госзаказа [Calculation of the optimal duration of the parallel production cycle of the execution of the state order]
Последовательный цикл производства заказа можно оптимизировать последовательным запуском артикулов аналогично производству на единой технологической линии (алгоритмы представлены на рис. 5 и 6). Пример расчета длительности цикла при последовательной реализации выполнения государственного заказа приведен в табл. 4.
При параллельном цикле парк станков М разделяется на группы машин М; по выпуску артикула 1, на которых производство всех артикулов, входящих в заказ, осуществляется параллельно, при этом каждая группа машин заправляется один раз и только на выпуск одного артикула. Длительность цикла исполнения заказа при параллельной организации производства п артикулов на парке из М станков будет рассчитываться по формуле:
A B C D E F G
1 Артикулы [Articles] 1 2 3 4 Всего [Total] Ограничение [Limitation]
2 Bi 20000 25000 22000 30000
3 Нм/ 40 50 55 42
4 Mi 4 5 4 7 20 < 20
5 Кро 0,95 0,95 0,95 0,95
4 Тпер/ 3 4 3,5 5
7 T 139,08 117,26 114,01 127,41 139,08 < 140
► целевую функцию — минимум времени исполнения заказа.
Решение данной задачи возможно с использованием стандартных программно-аппаратных комплексов. Пример оптимизационного расчета длительности производственного цикла при параллельной реализации выполнения государственного зака-
Параметры поиска решения
Рис. 7. Состояние диалогового окна пакета «Поиск решения» при решении оптимизационной задачи табл. 5 [The state of the dialog box of the Search for a solution package when solving the optimization problem of the table 5]
ill
Параллельный цикл производства заказа подлежит оптимизации в рамках математического программирования, включающего:
► переменную модель — вектор [М^, на которую накладывается условие це-лочисленности;
► ограничение значения переменных по смыслу задачи Мi > 0;
► ограничение по парку оборудования;
► ограничение по исполнению сроков поставки;
Оптимизировать целевою функцию: | '¿¿¡д До: Г Максимум <• Минимум С Значения: Изменяя ячейки переменных:
S8S4:SES4
В соответствии с ограничениями:
S8S4:SES4 = целое SFS4 = SGS4
Добавить
Удалить
Сбросить
Загрузить/сохранить
W Сделать переменные без ограничений неотрицательными Выберите
метод решения:
Поиск решения нелинейных задач методом ОПГ
Параметры
Метод решения
Для гладких нелинейных задач используйте поиск решения нелинейных задач методом ОПГ, для линейных задач - поиск решения линейных задач симплекс-методом, а для негладких задач - эволюционный поиск решения.
Справка
Найти решение
Закрыть
и переналадки оборудования при смене ассортимента.
Смешанная схема исполнения государственного заказа предполагает сочетание одновременного разделения оборудования на группы, однако в процессе производства на одной или нескольких группах оборудования производится перезаправка на выпуск другого ассортимента.
Использование смешанной схемы теоретически позволяет добиться более оптимального результата, чем при последовательной или параллельной схеме, однако из-за отсутствия общей схемы структурирования подобной задачи невозможно применять стандартные методы поиска оптимальных решений, таких как математическое программирование, здесь требуются эвристические методы с использованием качественного управленческого опыта лиц, ответственных за организацию производства, аналогично выводам работы [10]. Пример сетевого графика смешанного цикла организации производства государственного заказа приведен на рис. 8. ■
Список литературы
1. Ананичев Д.А. Оценка соответствия технологических ресурсов предприятия требованиям производственного планирования // Известия высших учебных заведений. Технология легкой промышленности. — 2015. — Т. 29. — № 3.
2. Бочуров А.А., Курбанов А.Х., Шильников В.Г. Государственные контракты: противодействие теневым экономическим процессам // Компетентность. — 2018. — № 9-10.
3. Денисова Н.Ф., Сорокина Г.С. Организация, планирование и управление хлопкопрядильным производством. — М.: Легпромбытиздат, 1985.
4. Зернова Л.Е., Юхина О.С. Метод определения целесообразного количества ткацких станков для выработки заданного объема продукции с учетом времени на смену ассортимента // Известия ВУЗов. Технология текстильной промышленности. — 2003. — № 2.
5. Куликова О.М. Актуальные вопросы повышения уровня экономической стабильности предприятий легкой промышленности в условиях инновационной активности // Наука и бизнес. — 2018. — № 11(89).
6. Куликова О.М. Формирование функциональных блоков экспресс-оценки стабильности промышленного предприятия // Наука и бизнес. — 2018. — № 8(86).
7. Недосекин А.О. Финансовый менеджмент на нечетких множествах // Аудит и финансовый анализ. — 2003. — № 3.
8. Оно Т. Производственная система Тойоты: уходя от массового производства / предисл. В. Болтрукевича; пер. с англ. А. Грязновой и А. Тягловой под ред. В.А. Лапидуса. — М.: Ин-т комплексных стратегических исслед., 2013.
9. Поляк Т.Б. Организация, планирование и управление на предприятиях текстильной промышленности. — 3-е изд., доп. и перераб. — М.: Легкая индустрия, 1979.
10. Силаков А.В., Силаков А.В. Анализ ценовых факторов при оценке товарных рисков промышленного предприятия на примере текстильного производства // Управление риском. — 2007. — № 2(42).
11. Стукалин С.В., Демшин С.В., Макитрин А.В. Технико-экономическая оценка рисков реализации проектов. Зависимость от импортных материалов // Компетентность. — 2019. — № 4.
12. Юхин А.С. Совершенствование системы оперативного планирования на текстильном предприятии с учетом гибкости производства: дис. ... кэн. — М., 2012.
Группа станков 1
Группа с :ов 2
Группа станков 3
Группа станков 4
Артикул 2
Артикул 3
Артикул 4
Рис. 8. Сетевой график смешанного цикла производства государственного заказа [Network schedule mixed-cycle production of public procurement]
Статья поступила в редакцию 20.08.2019
за представлен в табл. 5. Расчет проведен стандартным пакетом «Поиск решения» Microsoft Excel, состояние диалогового окна пакета отражено на рис. 7.
Из сопоставления расчетов табл. 4 и 5 следует, что исполнение госзаказа параллельным способом позволяет существенно сэкономить время производственного цикла за счет исключения промежуточных перезаправок (каждая группа станков работает от начала и до конца при одной заправке). В то же время реализация параллельной схемы будет требовать четырехкратного увеличения количества бригад производственного персонала, ориентированного на перезаправки
Kompetentnost / Competency (Russia) 8/2019 ISSN 1993-8780
MANAGEMENT 39
State Contract: Key Indicators and Criteria for Production Management
Yu.A. Malyukov1, Federal State Budget Educational Establishment of Higher Education A.N. Kosygin Russian State
University (RSU Technology. Design. Art)
A.V. Silakov2, RSU Technology. Design. Art, Dr. Assoc. Prof.
1 Vice-Rector, Moscow, Russia
2 Professor, Department of Finance and Business Analytics
Citation: Malyukov Yu.A., Silakov A.V. State contract: Key Indicators and Criteria for Production Management, Kompetentnost'/ Competency (Russia), 2019, no. 8, pp. 30-39
1. Ananichev D.A. Otsenka sootvetstviya tekhnologicheskikh resursov predpriyatiya trebovaniyam proizvodstvennogo planirovaniya [Conformity assessment of enterprise technological resources to production planning requirements], Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Tekhnologiya legkoy promyshlennosti, 2015, v. 29, no. 3, pp. 6-10.
2. Bochurov A.A., Kurbanov A.Kh., Shil'nikov V.G. Gosudarstvennye kontrakty: protivodeystvie tenevym ekonomicheskim protsessam [State contracts: counteraction to shadow economic processes], Kompetentnost', 2018, no. 9-10, pp. 33-37.
3. Denisova N.F., Sorokina G.S. Organizatsiya, planirovanie i upravlenie khlopkopryadil'nym proizvodstvom [Organization, planning and management of cotton production], Moscow, Legprombytizdat, 1985, 264 P.
4. Zernova L.E., Yukhina O.S. Metod opredeleniya tselesoobraznogo kolichestva tkatskikh stankov dlya vyrabotki zadannogo ob''ema produktsii s uchetom vremeni na smenu assortimenta [A method for determining the appropriate number of looms to produce a given volume of products, taking into account the time to change the range], Izvestiya VUZov. Tekhnologiya tekstil'noy promyshlennosti, 2003, no. 2, pp. 12-14.
5. Kulikova O.M. Aktual'nye voprosy povysheniya urovnya ekonomicheskoy stabil'nosti predpriyatiy legkoy promyshlennosti v usloviyakh innovatsionnoy aktivnosti [Actual issues of increasing the level of economic stability of light industry enterprises in the conditions
of innovative activity], Nauka i biznes, 2018, no. 11(89), pp. 20-25.
6. Kulikova O.M. Formirovanie funktsional'nykh blokov ekspres-otsenki stabil'nosti promyshlennogo predpriyatiya [Formation of functional blocks for express assessment of the industrial enterprise's performance], Nauka i biznes, 2018, no. 8(86), pp. 8-13.
7. Nedosekin A.O. Finansovyy menedzhment na nechetkikh mnozhestvakh [Financial management on fuzzy sets], Audit i finansovyy analiz, 2003, no. 3, 195 P.
8. Ono T. Proizvodstvennaya sistema Toyoty: ukhodya ot massovogo proizvodstva [Toyota production system: moving away from mass production], Moscow, In-t kompleksnykh strategicheskikh issledovaniy, 2013, 194 P.
9. Polyak T.B. Organizatsiya, planirovanie i upravlenie na predpriyatiyakh tekstil'noy promyshlennosti [Organization, planning and management of textile enterprises], Moscow, Leg. industriya, 1979, 375 P.
10. Silakov A.V., Silakov A.V. Analiz tsenovykh faktorov pri otsenke tovarnykh riskov promyshlennogo predpriyatiya na primere tekstil'nogo proizvodstva [Analysis of price factors in assessing the commodity risks of an industrial enterprise using textile production as an example], Upravlenie riskom, 2007, no. 2(42), pp. 4-10.
11. Stukalin S.V., Demshin S.V., Makitrin A.V. Tekhniko-ekonomicheskaya otsenka riskov realizatsii proektov. Zavisimost' ot importnykh materialov [Technical and economic risk assessment of project implementation. Dependence on imported materials], Kompetentnost', 2019, no. 4, pp. 22-25.
12. Yukhin A.S. Sovershenstvovanie sistemy operativnogo planirovaniya na tekstil'nom predpriyatii s uchetom gibkosti proizvodstva [Improving the operational planning system at a textile enterprise, taking into account production flexibility], Moscow, 2012, 217 P.
production organization, light industry, reengineering, state contracts
We have seen that the peculiarity of the work of textile enterprises in market conditions is the transition to a custom-made form of production organization. Work on government contracts to reduce the dependence of the domestic economy on imports can become more effective by enlarging their size. This allows the company to organize large-scale production, improve stability, and use resources more efficient. At the same time, the relevance of accurate calculation, adherence to deadlines for fulfilling an order, and assessing the risks of their violation is increasing. Thus, the execution of contracts requires industrial enterprises to ensure the timing, completeness and cost parameters of order fulfillment. Therefore, modification and reengineering of the indicators system of production and production management organization up to the reorganization of the entire enterprise is required.
References
