Научная статья на тему 'Методика определения общего норматива оборотных средств в производственных запасах'

Методика определения общего норматива оборотных средств в производственных запасах Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
2032
280
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МОДЕЛЬ / УПРАВЛЕНИЕ / МЕТОДИКА / НОРМАТИВ / ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ЗАПАСЫ / ОБОРОТНЫЕ СРЕДСТВА / ОПТИМАЛЬНЫЙ УРОВЕНЬ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Богданов А.А., Богданова В.С.

Авторами проведена сравнительная характеристика методик расчета норм текущего, страхового и подготовительного запасов на базе основных экономико-математических моделей, выявлены их особенности и недостатки. Получена формула расчета общего норматива оборотных средств по однородным группам производственных запасов, анализ и апробация которой на ряде предприятий позволили добиться положительных результатов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Богданов А.А., Богданова В.С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Методика определения общего норматива оборотных средств в производственных запасах»

19 (322) - 2013

Анализ финансово-хозяйственной

деятельности

УДК 338:6П7

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЩЕГО НОРМАТИВА ОБОРОТНЫХ СРЕДСТВ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ЗАПАСАХ

A. А. БОГДАНОВ,

соискатель кафедры экономики и управления производством E-mail: bogdanov_orsk@mail. ru

B. С. БОГДАНОВА,

соискатель кафедры экономики и управления производством E-mail: djonya@mail. ru Орский гуманитарно-технологический институт (филиал) Оренбургского государственного университета

Авторами проведена сравнительная характеристика методик расчета норм текущего, страхового и подготовительного запасов на базе основных экономико-математических моделей, выявлены их особенности и недостатки. Получена формула расчета общего норматива оборотных средств по однородным группам производственных запасов, анализ и апробация которой на ряде предприятий позволили добиться положительных результатов.

Ключевые слова: модель, управление, методика, норматив, производственные запасы, оборотные средства, оптимальный уровень.

Несмотря на относительно большое число разработанных к настоящему времени теорий и концепций управления оборотными средствами в целом и материальными запасами в частности, их методологический и научно-методический инструментарий исследования имеет ограничения в практике применения по отношению к экономи-

ческим процессам, происходящим в России. Здесь уместно привести высказывание В. Д. Стивенсона: «Слишком многие предприятия, к сожалению, управляют запасами совершенно неудовлетворительно; это говорит о том, что менеджеры не осознают всей важности материально-технических запасов производства. Но еще чаще бывает, что осознание проблемы существует, но не хватает понимания того, что надо делать и как это делать» [20]. Таким образом, в последнее время проблема создания эффективной системы управления материальными запасами приобрела большую актуальность.

Авторами предпринята попытка разобраться в существующих проблемах и определить параметры, отсутствующие в основных моделях управления материальными запасами, но имеющие существенное значение при расчете для определения общего норматива оборотных средств в производственных запасах и принятия сбалансированных управленческих решений.

Для этого обратимся к теории, из которой известно, что материальный запас предприятия может быть условно поделен на текущий, страховой, подготовительный, технологический, транспортный, сезонный. Деление запаса на перечисленные составляющие - это искусственно применяемый расчетный прием для учета факторов, влияющих на уровень запаса. Общая норма производственного запаса сырья, материалов, топлива и других материалов представляет собой сумму норм текущего, страхового, подготовительного, технологического и транспортного запасов [22]. В процессе расчета периода хранения сырья и материалов для удовлетворения текущих потребностей самым трудоемким является установление периода повторного заказа. В современной литературе широкое распространение получила формула расчета Уилсона [19].

Страховой запас создается на случай непредвиденной задержки в поставке очередной партии мате-

риала при полном использовании текущих запасов или на случай перевыполнения плана. Методология обоснования нормы страхового запаса требует дальнейшего исследования, так как в практике управления это самая сложная и труднорассчитываемая часть общего производственного запаса. В связи с этим большое значение приобретают теоретические подходы к определению периода хранения страхового запаса. В качестве примера, используя данные годовой отчетности ОАО «Орскнефтеоргсинтез» [15] за 2011 г., определим время хранения страхового запаса. Полученные результаты представлены в табл. 1.

Наблюдается существенное разночтение величины страхового запаса в зависимости от применяемой модели (результаты проведенных расчетов имеют широкий диапазон значений Тстр: от 0,27 до 189,38 дн.). Неверное решение в данном случае недопустимо. В конечном счете оно отразится не

Таблица 1

Основные экономико-математические методы расчета времени хранения

страхового запаса ТМЦ

Автор метода Расчетная формула Расчетное значение

Инютина К. В. Т = сгр , 1 где Тстр - время хранения страхов п - количество поставок; t¡ - интервал 1-й поставки, дн.; Тср - средний интервал между по< Q¡ - объем ¡-й поставки, т n 2 X (t - Тр) / n X Q i ого запаса, дн.; ставками, дн.; 0,27

Фасоляк Н. Д. X (tj - Qj Т стр - K n , XQj j где К - коэффициент, показывающий надежность обеспечения запасом; t. - величины интервалов, больше Т j г ' ср 2,31

Мельникова Е. А. и др. max Zm - Z Тстр - Ф^ср ' где max|Zm - Z| - отклонение суточного остатка Zm от среднего уровня перед поставками Z; Кср - среднесуточный расход за год, т 41,32

Хрящев А. С., Федорчук Б. К. Т Зст ^ стр = ЯсР 2R/ где ст - среднеквадратическое отклонение суточных остатков топлива от среднего уровня, вычисленного по скользящей средней 11,19

Продолжение табл. 1

Автор метода Расчетная формула Расчетное значение

Вожжов А. П. 4,93

Птр =>/Р2К + ) + (Р2 + р') + )> где р - коэффициент гарантийности, определяющий величину компенсаций случайных отклонений поставок (или расходов); стр стс, <3д, аЕ - среднеквадратические отклонения интервалов поставок, интервалов отпуска, объемов поставок и отпусков соответственно; р - коэффициент гарантийности, определяющий величину случайных отклонений от среднего значения

Щетина В. А. и др. Тстр =8стт где 8 - параметр (аргумент) функции Лапласа Ф (5); стх - среднее квадратическое отклонение интервала между поставками; п - максимальное количество поставок в году ретроспективного периода 0,32

Туровец О. Г. 4,65

Т _ стр . Z - tф) B - i _1

m Ъ B i _1

где n - число поставок материалов; /ф1 - tф - фактический интервал между поставками, дн.; B. - размер партии поступающих материалов в одной поставке, т; i - порядковый номер поставки рассматриваемых материалов

Козловский В. А. Т _ н Т I _ Н Т (I + I ^ / 2 стр тз пост ср тз пост V тах min / ' где Н - точка заказа; ^ тз ' T - время исполнения заказа, дн.; пост L ' ^ ' Тср _ (Tmax + Tmin)/2; Imax - верхняя граница интервала значений, которые принимает интенсивность потребления ресурса со склада; Tmin - нижняя граница интервала значений, которые принимает интенсивность потребления ресурса со склада 26,5

Козловский В. А. Т _ Н — R I _ Н — R (Т стр скл пост ср скл пост V где Нскл _ Япост1max - емкость склада; R - ритм поставки, дн. пост Г ' ^ max + 1 min )/ 2 1,08

Козловский В. А. т (C - C ) в - 2аС; стр" с; + с; 3,67

где С' = (С1 Зс ) -издержкисодержаниястраховыхзапасов; С1 -издержкисодержания запасов; в - стандартное отклонение потребности за тот же период времени; а - средняя потребность в ресурсах за единицу времени

Неруш Ю. М. Т стр _ k ; 29,82

стс =4LG2 + D2 О?, где к - коэффициент, определяемый с помощью табулированной функции нормального распределения / (к); f(к)=(1 - SL) е / стс, где SL - величина дефицита; е - размер заказа; ос - общее среднеквадратическое отклонение; L - средняя продолжительность функционального цикла; - среднее квадратическое отклонение объема продаж; Б - средний объем продаж за день, т; О. - среднее квадратическое отклонение продолжительности функционального цикла (времени поставки)

Окончание табл. 1

Автор метода Расчетная формула Расчетное значение

Бауэрокс Д. Д., Клосс Д. Д. Т = t ст ; стр р с стс =7ЬG] + D2 G2, где t - коэффициент, соответствующий вероятности р отсутствия дефицита продукции на складе; стс - среднее квадратическое отклонение 189,38

Уотерс Д. Тстр = Z ст4ь, где Z - число среднеквадратических отклонений; стл[ь - среднеквадратическое отклонение времени выполнения заказа Ь; Ь - средняя продолжительность функционального цикла 4

Зеваков А. М., Петров В. В. Т = к стр ^ где к- коэффициентнадежнос Ип - интервал времени между Ипс - среднее арифметическое Рп - размер поставки, т IX (Ип - Яп.с )3 Рп ХР ' /ги; смежными поставками, дн.; значение интервалов поставок, дн.; 1,84

Черкасова Ю. Т = М (Т + Т + Т + Т ), стр П V о тр пр под где Мп - среднемесячное потребление материалов, т; То - время на отгрузку материалов поставщиком, сут.; Ттр - время транспортировки, сут.; Тпр - время на приемку материала потребителем, сут. Тпод - время на подготовку материала к производству, сут. 4,18

Геронимус Б. Л. Т =СТ'Х Q + ^1п стр 2Я °Р X где ст - дисперсия вариаций объемо] X - обратная величина среднего инт Лср - среднесуточный расход норми Qcр - средний объем поставки, т; Р - обратная величина оптимальног т - эксцесс; Е - асимметрия { 2л 3 т-. 4л 4 Л _ , тст X Ест X Р 1--^ +-Г" 6Л3 24Я4 _ V сР сР У поставок; ервала поставки; руемой марки, т; о коэффициента риска;

только на величине имеющихся запасов, но и на эффективности производства и конкурентоспособности предприятия. Это обстоятельство подтолкнуло авторов к поиску универсального подхода, в связи с чем предстоит более подробно рассмотреть основные модели определения искомого показателя.

Представители отечественной экономической школы Н. Д. Фасоляк, С. Р. Микитьянц, К. В. Инютина и другие особое внимание уделяли исследованию вопросов административного государственного регулирования материальных ресурсов. В работах авторов советского периода анализировались процессы управления материальными запасами в рамках административно-распределительной системы, разрабатывались методики формирования

плановой величины запасов. Если проанализировать формулу, предложенную К. В. Инютиной [7], то можно заметить, что она не увязана с расходами на содержание запаса и потерями от дефицита. Изначально данная система предполагает 100 %-ную обеспеченность товарами на складе, что в рыночной экономике не всегда является экономически успешным, поскольку часто издержки от содержания дополнительной части товаров в запасах бывают больше, нежели убытки от невыполнения контрактных обязательств.

При определении времени хранения страхового запаса С. Р. Микитьянц не рассматривает различия, определяемые колебаниями в поставках и реализации товарно-материальных ценностей. В

оптовом звене они имеют различные факторы риска и должны быть определены не только математико-статистическими методами.

При расчете времени хранения страхового запаса Н. Д. Фасоляк [26] предлагает определять его через такие же составляющие, как и в случае с производственными запасами, но не раскрывает их физического содержания.

В работе [18] А. Н. Родников определяет время хранения страхового запаса на основе среднесуточного потребления каждого вида материальных ресурсов, величины партии поставки и средневзвешенного отклонения интервалов поставки от среднего интервала. Таким образом, автор ограничивает назначение страховых запасов, учитывая лишь факторы поставщика и потребителя. Неясным остается вопрос, как учитываются отклонения величины партии поставок от плановых, если при определении времени хранения страховых запасов берутся во внимание только отклонения интервалов поставки. Таким образом, предприятие может столкнуться с непредвиденными потерями, которые связаны с возможным дефицитом запасов.

В работе [23] О. Г. Туровец определяет время хранения страхового запаса исходя из отклонения фактического интервала поставки от среднего, однако при отрицательном значении отклонения формула лишена смысла.

Поскольку невозможно спрогнозировать количество ежедневных заказов и задержек в поставке товаров вследствие невыполнения обязательств поставщиками и транспортными компаниями, В. Хоминский в работе [29] подчеркивает необходимость формирования страховых запасов для защиты от неконтролируемого поведения покупателей, однако автор оставляет без внимания факторы, возникающие на стадии производства.

В работе [6] А. М. Зеваков и В. В. Петров при расчете величины страховых запасов учитывают только те факторы, которые возникают на стадии снабжения.

В работе [25] Д. Уотерс для обозначения страхового запаса использует термин «резервный запас», позволяющий компенсировать колебания спроса и предложения на стадиях снабжения и сбыта, в том числе рост цен и инфляцию.

В работе [13] Ю. М. Неруш при расчете величины страхового запаса не учитывает колебания потребности в материальных ресурсах, которые не связаны с изменением спроса на продукцию пред-

приятия, а также то, что часть непредвиденного спроса может быть покрыта за счет запаса готовой продукции. Поэтому без проведения дополнительных исследований вряд ли стоит использовать данную методику.

В свою очередь Б. К. Плоткин [9] определяет время хранения страхового запаса на основе параметров распределения Гаусса и разницы между максимальным и минимальным спросом в анализируемом периоде. Данная методика также не является универсальной, открытым остается вопрос в случае дефицита запасов.

Принципиально отличается подход, который предлагает К. В. Щиборщ [30]. Для обозначения страхового запаса вводится понятие вероятных издержек остановки производства вследствие отсутствия на складе запаса материальных ресурсов и предлагается формирование неприкосновенного запаса. В данной работе автор решает задачу определения оптимального уровня страховых запасов путем учета различных случайных факторов, при этом не берется во внимание то, что факторы могут оказать косвенное воздействие на работу предприятия (например, дефицит может привести к потере клиентов, имиджа фирмы и т. д.).

Некоторые авторы при расчете страхового запаса используют математические модели, основанные на предположении, что условия формирования запасов на предприятиях носят стохастический характер. На основе данного допущения авторы предлагают вычислять страховую составляющую нормы через дисперсию или как сумму дисперсий вариаций нескольких нормообразующих факторов, определяющих условия формирования запаса нормируемой марки товарно-материальных ценностей (см. в табл. 1 метод, предложенный А. П. Вожжовым). Расчет по этим методам сводится к нахождению средне-квадратического отклонения изменений запасов в интервалах от их среднего значения, с помощью которого затем устанавливается зависимость страховой составляющей от уровня надежности обеспечения запасом по правилу трех сигм, известному из теории вероятностей. С этим подходом нельзя согласиться, так как в общем случае плотности распределения вариаций нормообразующих факторов не подчиняются указанным законам. Проведенный анализ большого количества случаев условий формирования производственных и сбытовых запасов различных видов товарно-материальных ценностей показал, что это допущение не является правомочным.

В работе [5] Д. А. Гаврилов различает понятия страхового запаса и страхового времени, при этом метод расчета величины страхового запаса автором не приводится.

В свою очередь Б. Л. Геронимус [9] попытался создать моделирующий алгоритм определения оптимального уровня определенной марки запаса на складе, при котором сумма затрат на хранение и потерь от дефицита при отсутствии материала на складе будет минимальной. Метод очень интересный по своему экономическому подходу, но пока не получил распространения ввиду определенных трудностей получения ряда необходимых показателей (например, изменения в поставках, определяемые величиной дисперсии поставки с2).

В формуле, предлагаемой С. Б. Карнауховым [8], при расчете страхового запаса не учитываются возможные отклонения в потреблении материальных ресурсов, вызванные изменением спроса либо несоблюдением норм расхода материалов. Задача оптимизации уровня запасов решается с использованием критерия минимизации совокупных издержек. Однако предлагаемый критерий оптимальности уровня запаса не учитывает потери от некомпенсируемого дефицита, величина которых значительно превышает стоимость недополученных материалов. Также не нашло отражения то, что дефицит материалов может быть вызван не только факторами, действующими на входе, но и внутрипроизводственными факторами, а также колебанием спроса на продукцию предприятия, величина которого не покрывается запасами готовой продукции.

В работе [16] В. А. Козловский описывает несколько способов расчета страхового запаса в зависимости от выбранной модели управления запасами, но используя данные формулы, невозможно оценить влияние различных случайных факторов на величину страхового запаса.

В работе [10] М.Н. Кузнецова подобно А. Р. Радионову [17] предлагает методические рекомендации по определению величины оптимального страхового запаса, исходя из определения литейной интерполяции, которая позволяет определить, в течение какого промежутка времени за год необходимо наличие страхового запаса. Предлагается соотносить затраты на образование и содержание запасов (финансовые расходы, затраты на закупку и хранение) с потерями от дефицита материальных ресурсов. Кроме того, величина потерь от дефицита материалов участвует и в расчете текущего

запаса. Таким образом, автор допускает двойной учет данного вида потерь. Такой подход к расчету уровня страхового запаса не позволяет определить влияние конкретных факторов внешней и внутренней среды предприятия на величину запаса, следовательно, предлагаемый автором метод не раскроет возможной причины большого страхового запаса по некоторым группам материалов в случае низкой точности прогнозирования.

В работе [27] А. А. Федоров предлагает создавать страховой запас, утверждая, что когда показатели спроса на материальные ресурсы или интервалы доставки подвержены изменениям (прогноз параметров недостаточно точен), существует вероятность, что фактический спрос превысит ожидаемый. По мнению авторов, недостатки такого подхода заключаются в следующем:

- не раскрываются понятие издержек вследствие дефицита и способы их расчета;

- не берется во внимание та ситуация, когда фактический спрос ниже ожидаемого;

- не учитывается влияние внутрипроизводственных факторов на изменение потребности в материальных ресурсах.

В работе [4] А. В. Волков предлагает методические положения и имитационную модель для оценки страховых запасов. В основу модели положены формула Бауэрсокса - Клосса и уточненная формула Лукинского - Цвиринько [12]. Предлагаемый автором метод расчета страхового запаса является трудновоспринимаемым, так как учитывает узкую совокупность факторов, оказывающих влияние на необходимый уровень запаса материальных ресурсов.

Таким образом, причины формирования страхового запаса различны, тем не менее проведенный анализ показал, что все методы расчета могут быть условно разделены на три группы:

- предусматривают отклонения интервалов поставки [6-8, 14, 21, 24, 25];

- предусматривают отклонения интервалов поставки и отклонения объемов продаж [1, 13, 28];

- предусматривают вариации интервала, объема поставки и вариации потребления материальных ресурсов [4, 10, 27].

Анализируя предложенные методы нормирования, можно отметить, что у каждого из них есть свои определенные преимущества и недостатки. Разные авторы предлагали свои формулы для различных типов страховых запасов. В ряде публика-

ций, например Б. Л Геронимуса и В. А. Щетиной, посвященных нормированию производственных запасов, при расчете были выведены модельные выражения для автотранспорта и автозапчастей. И к рассматриваемой в данном случае задаче их результаты имеют косвенное отношение, так как в нефтепереработке имеются свои нюансы, которые по понятным причинам не учитываются в данных моделях. Рассмотренные методы имеют много общего, но каждый из них в отдельности не является достаточно универсальным, так как не учитывает при расчете влияния ряда основных нормообразу-ющих факторов. Примененные в них подходы не позволяют получить экономически обоснованное значение нормы с учетом формирования запасов в будущем периоде. Кроме того, проанализировав основные экономико-математические модели управления запасами, в практической части авторы столкнулись с проведением довольно сложных математических расчетов и отсутствием некоторых исходных данных для расчета необходимых показателей.

Как известно, важным показателем эффективности использования материальных ресурсов является величина запасов в расчете на единицу выпуска продукции. Обычно предполагается, что чем эффективнее используются материальные ресурсы, тем лучше, но это не всегда так. Например, производственные мощности лучше всего задействовать для изготовления широкого ассортимента продукции (бензин, дизельное топливо, керосин, различные масла, смазочно-охлаждающие жидкости, сера, мазут и т. д.), но если структура мощностей и заказов не сбалансирована, расходы на поддержание запасов материалов и готовой продукции могут превысить экономию от рационального использования оборудования. Применяя косвенные показатели прибыльности, всегда нужно помнить, как отдельные показатели связаны с прибыльностью работы предприятия в целом, поэтому необходимо добиться уменьшения издержек по всей цепи поставок.

Управляя запасами, приходится делать выбор между большим объемом запасов (обходится дороже) и малым объемом (есть риск возникновения дефицита плюс расходы на частое пополнение складов). Таким образом, управляя запасами, нужно уметь сбалансировать стоимость запасов. Текущие реалии диктуют необходимость совершенствования существующих подходов, в основу которых должны

быть положены параметры безопасности, отражающие степень защиты от дефицита. На основании этого для расчета времени хранения страхового запаса в условиях неопределенности авторы предлагают использовать общепринятую формулу, подробно рассмотренную в российском издании книги Д. Д. Бауэрсокса и Д. Д. Клосса [1]

Тстр = к\1 (уагd) LT+(\аг 1/7) d , где к - коэффициент безопасности, который определяет степень защиты от дефицита (рассчитывается в зависимости от принятого значения вероятности дефицита); LT - средняя длительность выполнения заказа; d - среднее значение потребности в сырье и материалах;

уаг d, уаг LT - среднеквадратические отклонения потребности соответственно в сырье и материалах и времени выполнения заказа. Рассчитанный таким образом период хранения страхового запаса обеспечит бесперебойную и ритмичную работу предприятия в случае непредвиденных ситуаций.

Как известно, подготовительный запас создается в тех случаях, когда поступающее сырье и материалы не могут быть использованы сразу, требуют перед производственным потреблением количественной и качественной приемки, разгрузки, сортировки и складирования. Норму времени для подготовки сырья и материалов к производственному потреблению ^под можно определить по следующей формуле [22]:

N = П Т ,

под с под'

где Пс - среднесуточная потребность в материалах, т;

Тпод _ время подготовки материала к производственному потреблению (определяется на основании технологических расчетов или посредством хронометража), дн. Технологический запас создается в случаях, когда данный вид сырья нуждается в предварительной обработке, выдержке для придания определенных потребительских свойств. Данный вид запасов учитывается в том случае, если он не является частью процесса производства. Например, при подготовке к производству некоторых видов сырья и материалов необходимо время на подсушку, разогрев, размол, доведение до определенных концентраций и т. д. Эта норма ^тех рассчитывается по формуле N = П Т

тех с тех'

где Ттех - время подготовки материала к технологическому потреблению (определяется на основании технологических регламентов), дн. Транспортный запас N создается в тех случаях, когда сроки грузооборота превышают сроки документооборота на предприятиях, удаленных от поставщиков на значительные расстояния N = П Т

тр с тр'

где Ттр - время доставки материала до склада предприятия в том случае, когда срок его оплаты опережает время получения расчетных документов (определяется посредством хронометража), дн.

Сезонный запас образуется при сезонном характере производства, потребления или транспортировки. Примером сезонного характера производства может служить потребление сезонных видов сырья и материалов во внесезонных отраслях производства (например, потребление растительных масел в химической промышленности). Если текущий, страховой, производственный, технологический, транспортный и подготовительный запасы являются объектом нормирования и покрываются собственными оборотными средствами (собственным оборотным капиталом), то сезонный запас не нормируется и, следовательно, не возмещается за счет собственных оборотных средств. Это объясняется тем, что потребность в сезонном запасе на протяжении года не является постоянно необходимой в равном объеме, а в иные периоды может вообще отсутствовать. Именно поэтому на покрытие сезонного запаса крайне нерационально использовать собственные средства, так как в определенное время они могут быть не востребованы, а из оборота будут отвлечены. В связи с этим основным источником образования сезонного запаса служат привлеченные средства, главным образом краткосрочные кредиты банка.

Хозяйственная деятельность большинства промышленных предприятий характеризуется значительным перечнем номенклатурных позиций запасов. Определение общей нормы производственных запасов по предприятию в целом нецелесообразно по причине разброса в величине запасов по каждой группе. Проведение анализа по отдельным номенклатурным позициям возможно, но практически достаточно трудоемко, поэтому авторы полагают целесообразным производить группировку номенклатурных наименований запасов по принципу ассортиментной однородности, например: 1) сырье и основные материалы;

2) вспомогательные материалы (или материалы для переработки);

3) прочие материалы.

Исходя из этого, классическая формула определения общей нормы в производственных запасах

N

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

по конкретной однородной группе примет вид

N = П (Т + Т + Т + Т

п.з с V тек.ср. стр под тех

+ Т тр ).

Как известно из теории, среднесуточная потребность в материальных запасах в конкретной цепи поставок определяется на основании планируемого (или текущего) объема производства продукции (по данным сметы затрат на производство) и материалоемкости нормируемого направления деятельности (по данным технологических регламентов). Выведем общую формулу расчета нормативного значения для производственных запасов по конкретной однородной группе

нп.з,=^ыш т Р/ зо

ТСо1

42СьРг

+

+к1Л/(Уаг Я) ЬТ + (уаг ЬТ) й + ТПоД1 + Ттех, + Т^г

где 1 - материальный запас по однородной группе в конкретной цепи поставок; Vвьш - планируемый объем производства продукции в данном месяце, т; МЕ - материалоемкость нормируемого направления деятельности (определяется на основании технологических регламентов); Рс - среднесуточный расход материальных ценностей в рассматриваемом периоде, руб. Предложенная формула расчета общего норматива производственных запасов по каждой однородной группе была апробирована на таких крупных предприятиях, как ОАО «Орскнефтеорг-синтез», ЗАО «Завод синтетического спирта», ОАО «Нефтемаслозавод». В качестве примера приведем расчет общего норматива высокооктановой кисло-родосодержащей присадки (ВКД) в ОАО «Орскне-фтеоргсинтез»(табл. 2).

Основной проблемой определения страхового запаса является определение значения к. Как правило, при постановке практических задач специалисты не могут ответить на вопрос, какая вероятность возникновения убытков приемлема для их предприятия. Гораздо безопаснее исключить такую вероятность вообще, но это приведет к созданию значительных страховых запасов, которыми предприятие ни разу не воспользуется. Существует

1=1

Таблица 2

Расчет общего норматива производственных запасов присадки ВКД в ОАО «Орскнефтеоргсинтез» по данным за 2011 г.

Показатель Исходные данные Расчетные данные

Объем выпуска высокооктановых бензинов за месяц V , т ^ ^ вып' 61 826 -

Материалоемкость ВКД для производства высокооктановых бензинов на 1 т МЕ 0,00081 -

Объем годового потребления соответствующего товара D, т 600 -

Среднесуточный расход материальных ценностей в рассматриваемом периоде Рс, руб. 30 000 -

Накладные расходы на поставку одной партии товара Со, руб. 600 -

Годовые издержки хранения единицы товара Ск, руб. 600 -

Частота заказов данной позиции в год N 21,07 -

Убытки вследствие дефицита 1 ед. запасов и, руб. 3 400 -

Период хранения сырья и материалов для удовлетворения текущих потребностей предприятия Ттек, дн. " 10,54

Средняя длительность выполнения заказа LT, дн. 1,5 -

Среднее значение потребности в сырье и материалах С, т 1,67 -

Среднеквадратическое отклонение потребности в сырье и материалах уаг С 0,1 -

Среднеквадратическое отклонение потребности во времени выполнения заказа уаг LT 1 -

Вероятность дефицита запасов Р, % - 6,20

Коэффициент безопасности к - 1,54

Период хранения страхового запаса в случае непредвиденных ситуаций Тстр, дн. - 2,63

Время подготовки присадки ВКД к производственному потреблению Тпод, дн. - 1,5

Время подготовки присадки ВКД к технологическому потреблению Ттех, дн. - 0

Время доставки присадки ВКД до склада предприятия в том случае, когда срок ее оплаты опережает время получения расчетных документов Ттр, дн. - 0

Норматив Нп руб. - 733 430,8

методика О. Ланге [11, с. 31], согласно которой вероятность дефицита продукции (коэффициент риска) - это отношение затрат на хранение запасов к потерям вследствие дефицита единицы продукции на складе. Поэтому с помощью методики О. Ланге и метода маржинального анализа авторами было определено значение оптимальной вероятности дефицита запасов присадки ВКД

UN

где С - затраты на хранение запасов за год, руб.; U - убытки вследствие дефицита 1 ед. запасов, руб.;

N - частота заказов данной позиции в год. При вероятности дефицита в 6,2 %, применяя закон нормального распределения с помощью встроенной функции «НОРМСТОБР (...)» в электронных таблицах Microsoft Excel, определяем значение коэффициента безопасности, который характеризует степень защиты от дефицита - 1,54. Подставив исходные значения в данную формулу, не сложно определить объем нормативных и сверхнормативных N запасов (рис. 1, 2).

Таким способом для определения излишних и длительное время не востребованных запасов авторы рекомендуют специалистам финансово-экономического подразделения разрабатывать нормативы по каждой группе с последующим их утверждением генеральным директором предприятия. Утвержденные руководителем предприятия нормативы не должны являться константой, их необходимо корректировать в случае изменения технологии и организации производства, сокращения нормы расхода материальных ресурсов, трудовых затрат, длительности производственного цикла, применения новых материалов, ускорения отгрузки и реализации продукции, изменения цен, тарифов и т. п.

Многономенклатурный характер управления производственными запасами ряда промышленных предприятий и сложность математических расчетов предъявляют определенные требования к проведению данных расчетов. Решению проблемы в определенной степени способствует внедрение автоматизированных систем управления предприятием, которые позволяют наладить учет движения материальных ресурсов (поступление,

Рис. 1. Производственные запасы присадки ВКД в ОАО «Орскнефтеоргсинтез» по данным за 2011 г, т:

1 - N , 2 - N , 3 - N , 4 - N

под' стр тек с. н

3

Рис. 2. Производственные запасы присадки ВКД в ОАО «Орскнефтеоргсинтез» по данным за 2011 г., руб.:

1 - N , 2 -

под'

- N , 3 - N , 4 -

стр' тек'

N

расход, ежесуточные остатки). Внедрение в ОАО «Орскнефтеоргсинтез» предлагаемой методики определения общего норматива оборотных средств в производственных запасах и ее апробация на базе блока «Логистика» в ИСУ «Парус» [2] позволили добиться положительных результатов, а именно:

- снизить общую трудоемкость процесса на 3 %;

- выявить дефицитные позиции материальных ресурсов в объеме 230 тыс. руб.;

- выбрать позиции материальных ресурсов, по которым сформировались излишние запасы и высвободить оборотные средства (высвобождение лишь по одной номенклатурной группе составило 853 тыс. руб. [3]);

- оценить обеспеченность запасами и их структуру;

- определить потребность, объем, даты очередных заказов на поставку материальных ресурсов (т.е. сформировать план материально-технического снабжения на очередной месяц);

- определить потребность в финансовых ресурсах на следующий календарный месяц в объеме 320 млн руб. для обеспечения необходимых поставок материалов.

Практическим результатом предложенной методики является возможность получения ежедневной (недельной, декадной, месячной или иной периодичности) информации о фактическом наличии запасов на складах предприятия и степени их соответствия установленным нормам. Это позволяет осуществлять непрерывный контроль за их величиной, своевременно и оперативно выявлять образование излишних остатков или дефицита по отдельным позициям, которые могут нарушить организацию бесперебойности и ритмичности функционирования данного предприятия.

По мнению авторов, проведенные исследования и полученные результаты помогут специалистам, работающим в области управления запасами, по-новому ставить и решать задачи оптимизации, сформировать оптимальную структуру производственных запасов, высвободить замороженные в материально-производственных запасах денежные средства, достигая при этом лучших результатов по конкурентоспособности предприятия без привлечения дополнительных материальных затрат.

Список литературы

1. Бауэрсокс Д. Д., Клосс Д. Д. Логистика -интегрированная цепь поставок: пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2001.

2. Богданов А. А. Применение информационных технологий в логистической системе управления цепочками поставок на отечественных предприятиях // Экономика России и интеграционные процессы посткризисного периода: материалы Всероссийской научно-практической конференции. Орск: ОГТИ, 2011.

3. Богданов А. А. Состояние и структура материально-производственных запасов нефтехимического комплекса Оренбургской области // Вестник ОГУ. 2010. № 8.

4. Волков A.B., Лукинский В. В. Разработка имитационной модели для оценки страхового запаса на складе // Организация перевозок с применением принципов логистики: сборник научных трудов. СПб: СПбГИЭУ, 2003.

1

1

5. Гаврилов Д. А. Управление производством на базе стандарта MRP 2. СПб: Питер, 2003.

6. Зеваков A. M., Петров В. В. Логистика производственных и товарных запасов: учебник. СПб: Издательство Михайлова В. А., 2002.

7. Инютина К. В. Нормирование производственных запасов с применением математико-ста-тистических методов. М.: Статистика, 1969.

8. Карнаухов С. Б. Логистические системы в экономике России. М.: Благовест-В, 2002.

9. Корнилова О. А. Анализ существующих подходов к определению величины страховых запасов материальных ресурсов // Сборник трудов молодых ученых Владимирского государственного педагогического университета. Владимир: ВГПУ, 2005.

10. Кузнецова М. Н. Управление закупками на предприятии // Проблемы теории и практики управления. 2005. № 2.

11. Ланге О. Оптимальные решения. М.: Прогресс, 1967.

12. Лукинский B. C., Цвиринько И. А. Анализ формулы Бауэрсокса - Клосса для расчета страхового запаса // Сборник трудов 5-го Московского международного логистического форума. М.: МАДИ (ТУ), 2003.

13. Неруш Ю. М. Логистика: учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

14. Основы логистики: учеб. пособие / под ред. проф. Л. Б. Миротина и проф. В. И. Сергеева М.: ИНФРА-М, 1999.

15. Приложение к бухгалтерскому балансу ОАО «Орскнефтеоргсинтез». URL: http://www. ompz. ru/documents/.

16. Производственный менеджмент: под ред. В. А. Козловского. М.: ИНФРА-М, 2003.

17. Радионов А. Р., Радионов Р. А. Логистика: нормирование сбытовых запасов и оборотных

средств предприятия / учеб. пособие. М.: Дело, 2002.

18. Родников А. И. Логистика: терминологический словарь. М.: Экономика, 1995.

19. Стерлигова А. Н. О сугубой практичности формулы Вильсона // Логистика & система. 2005. № 4.

20. Стивенсон В. Д. Управление производством: пер. с англ. М.: Лаборатория базовых знаний, БИНОМ. 1998.

21. Стриер Л. М. Производственные запасы и эффективность машиностроительного производства. М.: Машиностроение, 1980.

22. Типовая методика нормирования производственных запасов сырья и материалов. М.: НИИПиН, 1979.

23. Туровец О. Г. Организация производства и управление предприятием: учебник / О. Г. Туро-вец, М. И. Бухалков, В. Б. Родионов и др.; под ред. О. Г. Туровца. М.: ИНФРА-М, 2003.

24. Уайт О. Управление производством и материальными запасами в век ЭВМ / пер. с англ. М.: Прогресс, 1978.

25. Уотерс Д. Логистика: управление цепью поставок / пер. с англ. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

26. Фасоляк Н. Д. Управление производственными запасами. М.: Экономика, 1972.

27. Федоров А. А. Анализ существующих методик управления запасами // Менеджер XXI века: тезисы докладов международной научно-практической конференции. Н. Новгород: НГТУ, 2000.

28.Хедли Д., Уайтин Т. Анализ систем управления запасами: пер. с англ. М.: Наука, 1969.

29. Хоминский В. Как управлять запасами // Финансовый директор. 2004. № 2.

30. Щиборщ К. В. Управление запасами на промышленном предприятии // Финансовый менеджмент. 2001. № 5.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.