CC BY
273
УДК 658 и. М. Кублин,
Л.С. Верещагина
О МЕТОДОЛОГИИ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
В статье исследуется методология анализа и планирования ассортимента обойного предприятия. Вся совокупность приемов объединяется в группы однофакторных, многофакторных и прочих методик, методик моделирования производственной программы.
Ключевые слова: анализ ассортимента, планирование ассортимента, оптимизация ассортимента.
I.M. Kublin, L.S. Vereschagina
THE METHODOLOGY OF PRODUCT RANGE PLANNING AT AN INDUSTRIAL ENTERPRISE
The paper contains a research of product range analysis methodology and planning at a wallpaper factory. The authors classify all methods into monofactor methods, multifactor methods and other methods of product range development. The key words: product range analysis, product range planning, product range optimization.
Управление ассортиментным рядом продукции является ключевым фактором эффективности реализационной деятельности предприятия. Однако некоторые вопросы экономического анализа, планирования, обновления ассортиментного ряда применительно к продукции предприятий обойной отрасли промышленности недостаточно освещены в научных исследованиях. К ним относятся:
- проблема методологии, разработки эффективной методики анализа ассортиментного ряда обойного предприятия;
- вопросы формирования эффективной модели планирования ассортиментной и производственной программ для обойного предприятия;
- вопросы сбалансированности используемых ресурсов, возможностей производства, потребительского спроса.
В процессе исследования ассортимента продукции обойного предприятия, на наш взгляд, можно выделить анализ ассортимента и моделирование ассортиментной и производственной программ. Авторы считают, что по приемам анализа можно выделить маржинальный подход, статистический подход, подход на основе видов деятельности предприятия, по форме предоставления конечных результатов (диаграммы, таблицы) и предмету анализа ассортимента. В связи с этим представим ряд используемых на предприятиях методик.
Однофакторные методики:
- ДБО-анализ. Метод структурного анализа, основанный на ранжировании объектов по выбранным показателям. В качестве объектов АВС-анализа выступают не только товары, ассортиментные группы или ассор-тиментные позиции, но и потребительские сегменты, каналы сбыта, издержки и пр. В анализе могут использоваться показатели объема сбыта, прибыль, валовая маржа. Сопоставляются показатели в натуральном и стоимостном выражении. Метод АВС-анализа прост и точен в расчетах, но в нем не учитываются динамиче-
ская составляющая продаж, стадия жизненного цикла, темп роста удельного веса, рыночные факторы, сезонность, риски;
- анализ рентабельности. Данный метод предполагает расчет показателей рентабельности по ассортиментным группам и позициям. Преимущество данного метода заключается в возможности его использования при подготовке к выводу на рынок новой ассортиментной группы или наименования обоев, но он плохо учитывает конкурентоспособность продукции по сравнению с изделиями конкурентов, привлекательность для целевых групп потребителей, не позволяет оценить ассортиментные группы и наименования в динамике и т.д.;
- анализ прибыли. Подобен вышерассмотренному методу анализа рентабельности и направлен на выявление ассортиментных групп или позиций, характеризующихся наибольшей чистой (маржинальной) прибылью;
- маржинальный анализ. В его основе лежат действия по определению промежуточных показателей (промежуточных сальдо), позволяющих поэтапно определить выручку от реализации в зависимости от затрат предприятия. Анализ ассортимента осуществляется по показателям валовой маржи (за вычетом переменных затрат), чистой прибыли (минус постоянные затраты, в том числе по единице наименования), определения точки безубыточности, порога рентабельности, запаса финансовой прочности, операционного рычага. Недостатком данного метода является недоучет влияния внешних факторов;
- метод, основанный на жизненном цикле продукта. На возможность использования данного метода указывают Е. Дихтль и Х. Хершген, которые предлагают применять его к количественной идентификации фаз жизненного цикла товара и ассортиментной группы, основанной на изменении объемов сбыта во времени. При этом сначала определяются положительные или отрицательные изменения сбыта для всех продуктов, входящих в группу, по сравнению с предыдущим годом
(прирост к предыдущему году). Допускается, что изменения подчиняются нормальному закону распределения. Продукт относится к фазе снижения или спада, если его прирост ниже, чем средний прирост по группе за вычетом половины среднеквадратического отклонения приростов. Если прирост больше среднего прироста плюс половина среднеквадратического отклонения приростов товарной группы, то данный продукт относится к фазе роста. Если изменения в объеме продаж находятся в пределах между этими двумя значениями, то продукт находится в фазе зрелости или насыщения.
Двухфакторные («матричные») методики:
- ХУ2-анализ заключается в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации). Формула для расчета коэффициента вариации:
V =
X
(1)
где х- значение по оцениваемому параметру за i период, X - среднее значение по оцениваемому объекту анализа, n - число периодов, за которые анализировались продажи. Совместное использование АВС- и XYZ-анализа повысит объем выручки, ускорит оборачиваемость продукции, уменьшит излишки продукции и пр.;
- матрица БКГ для выявления наиболее перспективных, наиболее доходных (зрелых), бесперспективных ассортиментных наименований. Этот метод можно успешно применять для анализа многономенклатурных производств, установления бесприбыльных и нерастущих позиций. Недостатком данного метода является статичность оценки, поэтому необходимо сравнивать результаты анализа по данному методу за несколько периодов (например, ежемесячно), неучет финансово -экономических факторов (прибыли, постоянных и переменных расходов на единицу реализованной продукции, прочих факторов);
- матрица Маркон. Метод разработан итальянской консалтинговой фирмой «Маркон» для поддержки принятия маркетинговых решений при помощи внутренних данных о состоянии предприятия. Оценка ассортиментного ряда осуществляется с использованием матрицы парных сравнений. Данный метод предполагает расчет трех параметров: маржинальной прибыли (МСА = =PQ - CQ), маржинальной прибыли на единицу продукции (MCU = MCA/Q), процента маржинальной прибыли (MCI = MCA/PЧQ). Все номенклатурные позиции вносятся в таблицу «Маркон» для формирования выводов о развитии и совершенствовании продукции, производстве отдельных товаров;
- матрица «привлекательность рынка - позиция товара» General Electric. Данный метод основан на сравнении товарных групп с главными конкурентами, а также оценке привлекательности сегментов рынка;
- матрица Ансоффа. Согласно данной методике товарные группы делятся на 4 категории в соответствии со временем функционирования товара («новые» и «существующие») или рынка (аналогично). Данная методика применяется для общей конкретизации и позиционирования ассортимента предприятия.
Многофакторные модели:
- кластерный анализ. Показатели матрицы расстояний служат исходными данными для проведения
иерархического кластерного анализа. По результатам можно оценить оптимальность глубины и ширины ассортиментного ряда, гармоничность ассортимента обоев . Продукты, для которых евклидово расстояние наименьшее, являются наиболее похожими;
- ранжирование товарных групп. Предполагается производить ранжирование на основе расчета коэффициентов значимости, определяемых как произведение рангов доли товара в объеме продаж, рангов доли в рентабельности, рангов коэффициентов оборачиваемости товарных запасов;
- метод статистических корреляций. Для решения данной проблемы могут использоваться экономико-статистические модели, которые в максимальной степени аккумулируют первичные статистические данные, позволяя существенно повысить достоверность оценок деятельности субъектов рынка и выявить множество допустимых вариантов его развития. Метод является достаточно сложным. Если учесть практически все факторы, влияющие на выручку с каждого наименования, он дает довольно точные результаты. В результате ассортимент предприятия будет включать наименования, у которых влияние ключевых факторов (величина коэффициентов) на результирующий фактор наибольшее;
- метод экспертных оценок. Составляется перечень показателей, характеризующих товарные группы (спрос, объем продаж, цена, прибыль, рентабельности и пр.). Каждому показателю присваивается вес. Затем группа экспертов оценивает каждую ассортиментную группу, суммы оценок умножаются на вес, определяются наиболее эффективные ассортиментные группы.
Прочие методики:
- матрица совместных покупок. Это метод анализа ассортимента, выявляющий связи между продуктами, образующиеся в результате их взаимного дополнения для удовлетворения потребности (взаимодополняющие товары) или устойчивого поведения покупателей, приобретающих данные продукты одновременно. Е. Дих-тиль и Х. Хершген в качестве основного критерия управ -ления ассортиментом предлагают использовать прибыль и показатель эффекта связи между товарами (позициями). Теснота связи измеряется частотой совместной покупки определенной пары товаров. Предотвратить возможные ошибки или искажения вследствие различного количества продуктов в той или иной покупке можно, скорректировав каждую покупку с помощью показателя б:
d ■■
'У(Л -1), (2)
где Л - количество продуктов в соответствующей покупке;
- метод построения пространства восприятия продукта потребителями. При использовании данного метода Е. Дихтиль и Х. Хершген предлагают, исходя из опроса потребителей, выбрать два качества, наиболее важных для них. На основе этого выбора строится двухмерная модель, в которой каждая товарная группа занимает место в соответствии со значениями по данным факторам.
По нашему мнению, вышерассмотренные методы не позволяют комплексно оценить и сформировать производственную программу, результатом которой станет оптимальный ассортимент и объем выпускаемой продукции. Следует отметить, что в 90-х гг. XX в. были разработаны различные методы и модели оптимиза-
ции производственной программы (например, модели календарного планирования и т.п.).
В этой связи следует отметить точку зрения Н.Б. Ми-роносецкого, который рассматривает два подхода к решению задачи календарного планирования: во-первых, на основании принципа направленного перебора, позволяющего в обозримое время просмотреть «подозрительные на оптимум варианты», в том случае, если длительность выполнения операции для изделия является детерминированной величиной; во-вторых, с использованием статистического моделирования (метода Монте-Карло), если фактический календарный график в производственных условиях близок к расчетному Недостатком данной модели, препятствующим применению основных принципов ее построения на обойных предприятиях, является то, что она рассчитана для круп -ных предприятий (исходная информация для анализа включала 200 станков и свыше 1 500 наименований изделий), а не на внутрипроизводственную эффектив -ность и изменившиеся условия хозяйствования в целом и не учитывает турбулентность внешней среды, потребительские предпочтения, ориентированность на заказчика.
В публикациях по проблеме управления ассортимен -том в области формирования производственной программы наиболее часто встречаются задачи нахождения такого ассортимента, который позволит увеличить объемы производства и, соответственно, объем прибыли. В этой связи можно применить следующую модель:
n
XgхXj ^ max,
i =1
m
X ajxj - b (=1-..’mi>,
i=1
x. > 0 j = 1 ,..,m, (3)
где x. - объем производства j-го вида изделия, g - прибыль на единицу j-го изделия, b. - объем i-го вида ресурса, а.. - норма расхода i-го вида ресурса на единицу j-го вида изделия.
Если с математической точки зрения задача не вызывает нареканий, то с экономической точки зрения требует определенных модификаций. Это обусловлено прежде всего тем, что размер прибыли на единицу продукции на практике не является величиной, постоянной для любого объема производства. Изменение объема производства может обусловить изменение и структуры себестоимости, и размера прибыли в связи с перераспределением постоянных издержек на объем производства. Влияние постоянных издержек может быть устранено, если в качестве критерия оптимальности будет использоваться маржинальная прибыль.
В табл. 1 представлены наиболее актуальные критерии оптимальности, используемые в задачах составления плана производства оптимального ассортимента.
Таким образом, рассмотренные методические под -ходы к анализу и планированию ассортимента имеют различные положительные стороны, но в целом пока не адаптированы к специфике ассортиментной программы обойного предприятия, не учитывают возможные риски формирования того или иного ассортиментного портфеля, не являются комплексными. Поэтому мы предлагаем использовать модель Эрроу-Гурвица для решения задачи максимизации валовой маржи. В
данной модели используется m видов ресурсов и производится n ассортиментных групп обоев:
n m n
Xp>xSj - XwjXvjXsi ^ max , (4)
i =1 j=1 i =1
Xxs, =X (bi - PX )P + Xd:), (5)
i=1 i=1
m n
X Xvxsi - Vs. (j = 1.n), (6)
j=1 i=1
где i - ассортиментная группа, р - цена за единицу i продукции, Xs. - объем производства ассортиментной группы i за месяц, X*- спрос предшествующего периода на ассортиментную группу i, v. - затраты j-го ресурса на производство i-й ассортиментной группы в месяц (руб.), w. - цена j-го ресурса, V* - предложение ресурса j, а., Ь., с. - параметры функции полезности и производственной функции, р - коэффициент корректировки цен.
В результате использования данной модели можно определить оптимальную оперативную структуру ассортимента х. при выполнении перечисленных ограничений, в первую очередь - равенства спроса и предложения по выпускаемому ассортименту продукции и соответствия спроса и предложения используемых ресурсов. К тому же авторы полагают, что в задаче составления оптимального годового производственного плана для оценки потока будущих доходов от продукции из ассортиментного перечня в качестве критерия оптимальности следует использовать чистую текущую стоимость (NPV). Тогда будущий оптимальный чистый поток доходов (например, на два года) можно определить следующим образом:
NPV = NPV X jX {X Приб] х xjj^ max, (7)
n
X а. х Xj - A, (j = 1...n), (8)
i =1
X {X Приб]Х Xj { = N1 (' = 1. T>' <9>
X Xx - ^ (10)
1=1 j=1
где t - расчетный период (два года), L - год, I - месяц, n - общее количество ассортиментных групп, j - ассортиментная группа, При6. - чистый денежный поток на j-ю ассортиментную группу х. - объем производства ассортиментной группы j за месяц, с0- месячный спрос на продукцию, а - затраты i-го ресурса (руб.) на производство j-й единицы продукции в месяц, А. - норма затрат ресурса i (руб.).
Следует отметить, что ресурсно-сбытовые ограничения должны быть обусловлены спецификой предприятия, целевого рынка и характером деятельности. В результате использования данной модели можно определить оптимальную (с точки зрения заложенных в нее критериев оптимальности) структуру ассортимента для каждого периода, для которого выполняется условие
NPV ^ max . (11)
Т а б л и ц а 1
Показатели, используемые в качестве критериев оптимизации производственной программы
№ п/п Показатель Математическое выражение Направление оптимизации
1 Объем выпуска продукции в стоимостном выражении £С, х х,. І=1 Максимизация
2 Общий объем прибыли предприятия £ (С - Б,) х х І = 1 Максимизация
3 Себестоимость производственной программы предприятия £^ х х І = 1 Максимизация
4 Прямые материальные затраты на производственную программу п £ х х, І=1 Минимизация
5 Рентабельность продукции £(С'- ^) х х. ,=1 Максимизация
6 Рентабельность производства £ (С, - Б,) х х, І=1 п £ 2Р1 х х + Ф І=1 Максимизация
7 Удовлетворение спроса £ N - в, )2 І = 1 Максимизация
8 Индикатор удовлетворения спроса в стоимостном выражении £ (С х х ) £ 4 Максимизация
9 Индикатор удовлетворения спроса с учетом потребительских свойств продукции £ (РБ х х ) £ 4 Максимизация
10 Маржинальный доход £ (С - н х І =1 Максимизация
11 Фондоотдача £с х х І = 1 п £ 2р х х1 + Ф І=1 Максимизация
12 Производительность труда п г х f £ С х хІ £ х х, І =1 Максимизация
13 Материалоемкость производственной программы £-ЇР, хх, І=1 £С х х =1 Минимизация
14 Затраты на рубль выпускаемой продукции £з,х х І =1 £С х х =1 Минимизация
15 Суммарная загрузка оборудования £ £ х х І = 1 г = 1 Максимизация
Предлагаемая модель позволяет провести стоимостную оценку параметров производственного плана на основе заданного критерия оптимизации. Но недостатком предложенной методики, на наш взгляд, является неучет риска по каждой ассортиментной группе недополучения прогнозируемого дохода, взаимной корреляции
ассортиментных групп, «очищение» чистого потока приведенных доходов от постоянных затрат. Указанные недостатки могут устраняться за счет применения методики минимизации риска ассортиментного портфеля.
Применяя модель 4, можно рассчитать производственную программу, максимизирующую валовую мар-
жу и учитывающую состояние текущего спроса и цены на ресурсы (табл. 2). Следует обратить внимание, что некоторые сложности практического использования данной модели могут быть связаны со стоимостным определением полезности групп выпускаемой продукции с учетом коэффициента корректировки цен (в).
Оптимальный помесячный план производства обойной ложения ресурсов и спроса на I
На основе приведенных расчетов можно утверждать, что чистая текущая стоимость от реализации данной производственной программы за два расчетных года составит 27 559 969,73 руб.
На наш взгляд, достоинствами представленных методических рекомендаций является простота применения,
Т а б л и ц а 2
продукции по ассортиментным группам (с учетом пред-отовую продукцию) по модели 4
Месяц Артикул, рулонов
Сб СЗВ С11 С14 С10
Январь 105 490 35 944 51 205 38 892 1 198
Февраль 2б1 ЗбЗ 79 0б0 130 037 83 б90 2 895
Март 358 050 123 2б5 203 227 134014 4 809
Апрель 34б 439 4 048 19б 32б 153 451 б 273
Май 215 79б 85 005 1б7 4б7 бЗ 382 2 930
Июнь 415 885 1бб 219 324 8б0 183 523 9 473
Июль 40б 321 15б 959 312 722 20б 25б 7 195
Август 388 810 124 9бб 254 495 158 бб2 7 038
Сентябрь 328 747 129 72б 253 295 120 958 4 2б8
Октябрь 292 б9б 152 5бЗ 234 910 129 4б8 3 715
Ноябрь 22б 118 115 700 188 93б 92 182 3 009
Декабрь 205 8б4 71 722 14б 402 71 б00 2 548
Итого 3 551 579 1 245 177 2 4бЗ 881 1 43б 079 55 352
Т а б л и ц а 3
Оптимальный объем выпуска по видам продукции за два года, при котором чистая приведенная стоимость
максимальна
Месяц Артикул, рулонов
Сб СЗВ С11 С14 С10
Январь 105 490 35 944 51 205 38 892 1 198
Февраль 2б1 ЗбЗ 79 0б0 130 037 83 б90 2 895
Март 358 050 123 2б5 203 227 134 014 4 809
Апрель 34б 439 4 048 19б 32б 153 451 б 273
Май 215 79б 85 005 1б7 4б7 бЗ 382 2 930
Июнь 415 885 1бб 219 324 8б0 183 523 9 473
Июль 40б 321 15б 959 312 722 20б 25б 7 195
Август 388 810 124 9бб 254 495 158 бб2 7 038
Сентябрь 328 747 129 72б 253 295 120 958 4 2б8
Октябрь 292 б9б 152 5бЗ 234 910 129 4б8 3 715
Ноябрь 22б 118 115 700 188 93б 92 182 3 009
Декабрь 205 8б4 71 722 14б 402 71 б00 2 548
Итого 3 551 579 1 245177 2 4бЗ 881 1 43б 079 55 352
Далее нами максимизируется чистая приведенная совокупная стоимость за два года (модель 7) через определение оптимального объема выпуска по каждой ассортиментной группе продукции. Результаты представлены в табл. 3.
отсутствие необходимости использования специальных программных продуктов (достаточно Excel), а также возможность интеграции оперативного и стратегического уровней планирования при формировании реализационной и производственной программ предприятия.
