Оперативный управленческий анализ производственных процессов в сельском хозястве

Борозенец В.Н.; Устинов А.В.

УДК 338.43

ОПЕРАТИВНЫЙ УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

В. Н. БОРОЗЕНЕЦ,

кандидат экономических наук, доцент E-mail: bvn27@mail. ru Ставропольский государственный университет А. В. УСТИНОВ,

кандидат экономических наук, начальник отдела нормативного обеспечения бизнеса E-mail: ustinov_anton@mail. ru Общество с ограниченной ответственностью «РН-Ставропольнефтегаз»

В статье на базе разработанного и внедренного информационно-аналитического комплекса «Агро-Эффект» авторами предлагается методика оперативного управленческого анализа производственных процессов в сельском хозяйстве. Предложенная методика и разработанная ранее методика планирования потребности в финансовых ресурсах и их автоматизация в виде отдельного модуля позволяют говорить о формировании в сельском хозяйстве нового направления программных прикладных систем — систем поддержки принятия решений.

Ключевые слова: инновации, управление, оперативный управленческий анализ, материально-финансовые ресурсы, система поддержки принятия решений.

Одной из важнейших функций реализации гибкого управления производственными процессами является управленческий анализ, основная цель которого заключается в постоянном информационном обеспечении контроля за рациональностью использования материально-финансовых ресурсов. Следова-

тельно, анализ — это инструмент, помогающий оценить эффективность использования всех ресурсов предприятия, выявить резервы снижения себестоимости производства продукции, собрать информацию для принятия рациональных управленческих решений в области затрат.

Управленческие решения классифицируются по различным признакам, одним из которых является срок действия. В зависимости от срока действия управленческие решения подразделяются на:

— оперативные;

— тактические;

— стратегические.

Поэтому и анализ можно классифицировать как оперативный, тактический и стратегический. Целью оперативного управленческого анализа в сельском хозяйстве является своевременное принятие решений в рамках осуществления производственных процессов. Однако для оперативного анализа необходима достоверная и своевре-

менная, с определенным уровнем детализации, информация. Таким образом, прослеживается управленческая цепочка «Информация» — «Анализ» — «Управленческое решение», которую можно ускорить с помощью информационных технологий, поэтому в рамках управленческих инноваций необходимы разработка и внедрение новых методов управления, базирующихся на информационных технологиях.

Первая часть цепочки уже реализована в виде информационно-аналитического комплекса «Агро-Эффект», который уже несколько лет активно используется на сельскохозяйственных предприятиях, что позволило сформировать базу данных первичной информации [1], используемую экономистами предприятий при планировании. Методические аспекты планирования потребности в финансовых ресурсах для сельскохозяйственного производства авторами уже были рассмотрены [2]. В данной статье предлагается методика оперативного управления производственными процессами, базирующаяся на текущем анализе использования материальных ресурсов при выполнении механизированных работ в растениеводстве, и ее автоматизация в виде отдельного инструмента программного модуля.

Целью оперативного управленческого анализа является своевременное обеспечение контроля за рациональным использованием материально-финансовых ресурсов предприятия при выполнении технологических операций. Для достижения этой цели необходимо решить две задачи. Решение первой задачи связано с оценкой возможности использования базы данных для сравнения фактических значений показателей работы однотипных машинно-тракторных агрегатов при выполнении конкретных работ, и вторая задача — разработка методики оперативного анализа и автоматизация ее в виде отдельного программного инструмента.

Рассмотрим решение поставленных задач на примере оперативного управления процессом формирования затрат при выполнении механизированных работ в растениеводстве.

Механизированная работа в растениеводстве осуществляется при помощи машинно-тракторного агрегата, в который входят: трактор и сельскохозяйственная машина или несколько машин. В свою очередь трактор является универсальным

энергетическим средством в сельском хозяйстве и задействован в течение всего технологического цикла. Рассмотрим процесс фактического формирования расхода дизельного топлива машинно-тракторными агрегатами при выполнении различных работ.

Ранее внедренный информационно-аналитический комплекс «Агро-Эффект» позволил сформировать единую базу данных первичной информации при осуществлении производственных процессов на сельскохозяйственных предприятиях Ставропольского края и Ростовской области, что дало возможность проводить дальнейшие исследования.

Первый эксперимент, проведенный с базой данных сельскохозяйственного производственного кооператива (СПК) «Казминский», выявил серьезные проблемы в ведении первичной информации. Фактические показатели расхода топлива тракторов одной марки при выполнении одной работы с учетом возрастных групп имели большой разброс, причем по хозяйству имелись высокая разномарочность тракторного парка и широкий интервал сроков его эксплуатации. Тракторы были сгруппированы по срокам эксплуатации:

— от 0 до 5 лет — 30 %;

— от 6 до 15 лет — 19 %;

— свыше 15 лет — 51 %.

Такое разделение обусловлено тем, что обновление техники происходило с интервалом около 10 лет.

При проведении статистических исследований фактических показателей расхода топлива в качестве примера был выбран агрегат, состоящий из трактора «МТЗ-80», работа «Посев». Используя вышеописанные параметры, рассчитаем статистические показатели расхода дизельного топлива для тракторов различных периодов эксплуатации, результаты занесем в табл. 1.

Результаты статистического исследования для тракторов, период эксплуатации которых составляет от 16 до 30 лет, свидетельствуют: о неоднородности данных — коэффициент вариации больше 33 %; о большом разбросе конечных значений — среднеквадратическое отклонение превышает среднестатистическое значение. Все это говорит о том, что данные некорректны, не имеют значимости и неверны.

Таблица 1

Результаты статистического исследования фактического расхода дизельного топлива

Срок Статистический показатель

Е

эксплуатации, х, кг ст V, % А, %о Е, %о т т А

лет т а т е

0—5 2,42 0,15 6,12 1,27 35,56 0,29 0,56 4,32 63,19

6—15 3,17 0,82 25,96 1,64 8,63 0,2 0,39 8,25 22,17

16—30 3,13 3,18 101,74 1,65 5,34 0,11 0,21 15,33 24,98

Примечание. В таблице представлены следующие стандартные статистические показатели: х — математическое ожидание расхода топлива; а — среднеквадратичное отклонение; V — коэффициент вариации; А — асимметрия; Е — эксцесс; т — стандартная ошибка асимметрии; т — стандартная ошибка эксцесса.

Ситуация с тракторами, период эксплуатации которых меньше 16 лет, выглядит несколько иначе: из динамики изменений значений статистических величин видно, что они улучшаются. Чтобы подтвердить сделанные нами выводы, используя уравнение регрессии, найдем линейную связь между расходом топлива и выработкой (в условных гектарах). Используя известное уравнение линии регрессии, получим следующее [3]:

— 0—5 лет эксплуатации: у = 10,98 + 3,7х;

— 16—30 лет эксплуатации: у = 13,29 + 4,35х, где у — расход дизельного топлива, кг;

х — выработано, условных гектар.

Результаты регрессионного анализа представлены на рис. 1. Они подтверждают выводы, сделанные по таблице.

Причина такого разброса значений или неоднородности данных оказалась в некачественном отражении первичной информации, так как не был достигнут необходимый уровень детализации

140

100

60

О О О

О ,0с, о

о о а® о

5> " ОСО О ^ В ^ ^ о е $ о оо®

О о ^ О О С® — о" О__ СГ о со О О е ООО О 00СЬ._СЮ€Г"0 /ЗЛО Г" с ООО О © О ■ „ _ ОЭСьО-т*—О О

О СО О О рПД ~~ЖПТГ|| гд ', I1 ч-О™1»! |-Т| "^СО О ооо о о*«- саоо о о о с о а©-- о ♦ о о ^ о ©.о 0 йо о о о оо о о о — — . 1 л') А* ¡го о о мп

. .. - ^ЛЪ-©—стг *О0 "О ТЗО " О о о. О о (3, в о о \э о о

4,5 6,5 8,5

Выработано, условных гектар Расход топлива тракторами периода эксплуатации 0 - 5 лет

О Расход топлива тракторами периода эксплуатации 16 - 30 лет

_ Линия регрессии по тракторам периода эксплуатации 0 - 5 лет

---- Линия регрессии по тракторам периода эксплуатации 16 - 30 лет

Рис. 1. Результаты регрессионного анализа (СПК «Казминский»)

данных, поэтому сравнение фактических данных было некорректным. При проведении работы «Посев» не был учтен технический фактор, не указана марка сельхозмашины, в данном случае марка сеялки и их количество, не был учтен технологический фактор — норма высева семян, удобрений и расстояние гонов. Кроме того, анализ справочников базы данных показал наличие дублирования технологических операций «Посев», «Сев».

Следовательно, необходима корректировка справочников базы данных в соответствии с требованиями оперативного анализа. Следует отметить, что вносили информацию и формировали справочники базы данных несколько сотрудников, что и стало причиной дублирования. Поэтому необходимо ограничение доступа к справочникам базы данных.

При работе с Продовольственной компанией (ПК) ООО «Дон» эти выводы были учтены. Приведем аналогичный пример регрессионного анализа по этому хозяйству: марка трактора — «МТЗ-80»; вид работы — «Посев, Джон Дир 1830, длинные гоны», без учета возрастных групп тракторов (рис. 2). В этом случае получим следующее уравнение линии регрессии: у = 3,05 + 11,4х.

Анализ рис. 2 показал, что выработка в условных гектарах и фактический расход топлива стремятся к линейной зависимости. Если при этом учесть возрастные группы техники, т. е. еще

Выработано, условных гектар

□ Расход топлива тракторами периода эксплуатации 1 - 10 лет - Линия регрессии по тракторам периода эксплуатации 1 - 10 лет

Рис. 2. Результаты регрессионного анализа (ООО ПК «Дон»)

увеличить детализацию, то можно говорить о линейной зависимости.

Аналитическая обработка учетных листов трактористов по хозяйствам Ставропольского края показала, что при малом количестве фактических данных показатели расхода топлива подчиняются закону распределения Стьюдента, а при увеличении количества данных можно говорить о стремлении к нормальному закону при больших значениях эксцесса. Отсюда следует, что если внесенные данные резко ухудшают статистические показатели, нарушая при этом стремление к нормальному закону распределения, то они считаются некорректными. Таким образом, можно отследить количественно-качественные ошибки первичной информации и также выявить тенденции по корректировке нормируемых показателей. Основываясь на представленном статистическом исследовании, была разработана методика оперативного управленческого анализа, в которой индикатором описанных ошибок является статистическая норма. Суть данной методики заключается в сравнении фактических показателей со статистической нормой.

Статистическая норма — динамически изменяющийся интервал, рассчитанный как

М (х )±а(х ), где М — математическое ожидание;

х = (х,... ,хп) — фактические значения случайной величины (определенных затрат) при определенных условиях; о — среднеквадратичное отклонение.

Величина коридора статистической нормы является основным показателем: чем он больше, тем больше неоднородность данных. Аналитическое исследование интервалов статистической нормы выявило, что при равных условиях фактические значения затрат стремятся к их математическому ожиданию. Отсюда следует, что задача управления сводится к максимально возможному сужению размаха статистической нормы.

Оценить неоднородность данных можно, используя относительное значение случайной величины — коэффициент вариации:

У(х) = а (х)/ М(х).

Чем меньше коэффициент вариации, тем уже размах варьирования, однороднее данные сравниваемых показателей и тем устойчивее процесс.

Основная идея управления динамическими показателями, например расходом топлива, базируется на оперативной обработке полученной информации за определенный интервал времени (начиная с первого и до последнего дня выполнения работы) по фактическому расходу топлива двумя и более однотипными агрегатами, работающими в одних и тех же условиях. При этом рассчитывается статистическая норма расхода топлива — среднее значение фактического расхода топлива, нижняя и верхняя границы отклонений. Размах отклонений позволяет судить об устойчивости процесса формирования фактического расхода топлива. Если коридор отклонений незначительный (определяется инженерной и экономической службами), то процесс считается устойчивым. Если размер интервала отклонений превышает допустимые значения, то определяется агрегат (агрегаты), показатели которого близки или превышают значение верхнего интервала, и далее принимаются те или иные управленческие решения. Кроме того, используя механизм мотивации труда трактористов, можно ориентировать их на достижение результатов, лежащих в районе нижней границы интервала отклонений фактического расхода топлива, что в конечном итоге снизит

Список машин и проводимых работ

Э Наименование : К - 700А

8 Наименование : Кейс -310

Дискование стерни Рубин гл б-бсм

Рис. 3. Алгоритм инструмента «Оперативный анализ»

средний расход топлива на данной операции. Данная методика позволяет также оценить качество нормирования расхода топлива экономической службой предприятия. Если норма расхода топлива, устанавливаемая предприятием, не попадает в интервал отклонений статистической нормы расхода топлива, то она установлена неверно. Аналитическая информация может представляться как в табличной, так и в графической формах.

Цель методики оперативного управленческого анализа достигается управлением величиной среднего фактического расхода материального ресурса посредством уменьшения коридора отклонений.

Данная методика была реализована в инструменте «Оперативный анализ» программного модуля «Агро-Анализ-План» (рис. 3).

Авторами была проведена его апробация на примере ООО ПК «Дон». Приведем пример работы этого инструмента по фактическому расходу дизельного топлива при следующих условиях: марка машины — «Кейс-310»; вид работы — «Дискование стерни Рубин гл. 8—10 см»

(рис. 4), период эксплуатации — до 5 лет и период проведения работы — за 2008 г. (рис. 5).

Результаты оперативного управленческого анализа представлены в табл. 2 и в более наглядной графической форме на рис. 6.

Поясним представленные результаты. Анализ таблицы показал, что в выборку попал трактор марки «Кейс-310» (регистрационный номер 36 59), у которого норма по предприятию составляет 8,3 л/га, что позволяет предположить, что данная работа осуществлялась в других условиях, так как по остальным тракторам она составляет 10 л/га. Следовательно, необходима корректировка выборки, т. е. информацию с нормой 8,3 л/га необходимо удалить, что естественно приведет к пересчету статистической нормы и сужению интервала разброса данных. В программе заложен механизм сортировки данных.

Ш

Марка машины: Кейс -310; Вид работы: Дискование стерни Рубин гл.8-10см

Дискование зяби Рубин гл.10-12 см к.г.

Дискование зяби Рубин гл.10-12см

Дискование паров Рубин гл.10-12см

Дискование паров Рубин гл.6-8см

Дискование паров Рубин гл.6-8см к.г.

Дискование стерни Рубин гл.10-12см

Дискование стерни Рубин гл.6-8см к.г.

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

Перегон тр-ра

Перегон трактора

Перестановка с\х инвентаря

Сев без вн. уд. Кинза

Сев ДжонДир 1830 с вн.ЖКУ

Сев ДжонДир 1830 с вн.ЖКУ к.г.

Сев ДжонДир 1830 с вн.мин.уа.

Сев ДжонДир 1830 с вн.мин.уа. к.г.

Сев ДжонДир 1890 с вн. мин, уд.

Сев без вн.уцоб Просемка

у 0К

1 Л закрыть |

Рис. 4. Выбор марки трактора и вида работы

Марка машины и вид работы Марка машины: Кейс -310; Вид работы: Дискование стернн Рубин гл.8-10см Заполнить

Период эксплуатации, лет пернод экплуатапнн до 5 лет

Пернод с но 01.05.2008 ▼ 30.09.2008 ▼

Рис. 5. Выбор периода эксплуатации техники и сроков выполнения работ

Таблица 2

Табличный результат оперативного анализа

Номер Год Расход топлива на ед работы,л Отклонение от нормы по хозяйству, л Стал норма: [предел] Отклонение от стал нормы

По норме По Факту на ед. работы Всего на ед. работы Всего

36 59 2 10,00 6,49 А 3,51 895,05 6.74 [5.75; 7.73] 0,00 0,00

36 58 1 10,00 8,68 А 1,31 172,82 6.74 [5.75; 7.73] Т -0,96 -126,72

36 58 1 10,00 8,72 А 1,28 203,52 6.74 [5.75; 7.73] Т -0,98 -157,41

36 60 1 10,00 5,00 А 5,00 630,00 6.74 [5.75; 7.73] А 0,75 94,50

36 59 2 10,00 6,50 А 3,50 654,50 6.74 [5.75; 7.73] 0,00 0,00

36 60 1 10,00 6,78 А 3,24 2 867,40 6.74 [5.75; 7.73] 0,00 0,00

36 60 1 10,00 6,22 А 3,78 3182,76 6.74 [5.75; 7.73] 0,00 0,00

36 59 2 8,30 8,00 А 0,30 27,00 6.74 [5.75; 7.73] Т -0,27 -24,30

Рис. 6. Графический результат оперативного анализа

Норма расхода дизельного топлива для тракторов марки «Кейс-310» устанавливалась экономической службой предприятия и оказалась завышенной более, чем на 2 л (на рис. 6 видно, что она выше верхней границы отклонений и ее скорректировали до 8 л/га). Нижняя и верхняя границы отклонений от статистической нормы характеризуют эффективность использования техники, что позволяет оценивать результаты работы трактористов и стимулировать тех, которые обеспечивают расход топлива в районе нижней границы отклонения, что в конечном итоге приведет к сужению интервала отклонений и снижению статистической нормы. Из рис. 6 следует, что три тракториста осуществляли выполнение работ с фактическим расходом топлива, превышающим

верхнюю границу отклонения, что требует принятия соответствующих решений. Кроме того, рассчитывая коэффициенты вариации по каждому виду работ и марке трактора, можно оперативно осуществлять контроль за формированием статистической нормы и сравнивать ее с нормой, устанавливаемой предприятием (рис. 7).

Пример. Рассмотрим процесс формирования статистической нормы и ее соответствие норме по хозяйству: трактор марки «Кейс-310»; вид работы: «Дискование зяби Рубин гл. 10—12 см». Анализ показал, что коэффициент вариации (разброс) статистической нормы составил 0,32, что говорит о неустойчивости фактического расхода топлива при выполнении данной операции и о необходимости выявления причин этого явления. Кроме этого норма расхода топлива по хозяйству 10,6 л/га превышает верхнюю границу отклонения 9,25 л/га и выше на 1,67 л/га статистической нормы, поэтому требуется ее корректировка.

Таким образом, разработка методик планирования потребности в финансовых ресурсах, оперативного управленческого анализа, других методик, не отраженных в данной статье, и их автоматизация в виде отдельного модуля позволяют говорить о формировании в сельском хозяйстве нового направления программных прикладных систем — систем поддержки принятия решений.

Исходя из вышеизложенного, можно сделать следующие выводы:

• для использования базы данных конкретного предприятия с целью оперативного управления производственными процессами необходима оценка качества первичной информации и при необходимости корректировка

Нормирование -л

С'Н - статистическая норма ХН - норма по хозяйству

Марка машины СН(шш) СН СЩтах) Разброс СН ХЩтш) ХН ХЩтах)

Ш Вид работы : Вспашка ПЛН-8-40 гл.23-25см к. г.

03 Вид работы : Вторая междур обр КРН-5,6 без вн^ уд

Ш Вид работы : Вторая междур.обр.КРН-5,6 с вн.мин.уд.

1+ Вид работы : Дежурный

Е1 Вид работы : Дежурный трактор

@ Вид работы : Дискование Рубин гл. 6-8см к. г.

® Вид работы : Дискование Рубин гя.10-12см к.г.

Е1 Вид работы : Дискование Рубин гл.6-8см

1+1 Вид работы : Дискование Рубин гл.6 8см (2след]

® Вид работы : Дискование Рубин гл. 8-1 0см

В Вид работы : Дискование зяби Рубин гл. 10-12см

Кейс-310 | 8,61 8,93 9,25 0,32 10,60 10,60 10,60

Таблица

Рис. 7. Оценка фактического и нормативного расхода дизельного топлива по операциям

справочников, а также ограничение доступа сотрудников к справочникам базы данных;

• разработанная методика оперативного управленческого анализа, использующая статистические оценки фактических показателей производственных ресурсов, дает возможность выявлять ошибки первичной информации при ее вводе, оперативно влиять на появление негативных тенденций в ходе выполнения работ, благодаря чему повышается качество принятия управленческих решений и их эффективность;

• предлагаемые методики, а также программный модуль «Агро—Анализ—План» обеспечивают принятие решений экономической службой предприятия, но необходимы методическая проработка и создание систем

поддержки принятия решений для технологической (агрономической), технической служб и руководителя предприятия.

Список литературы

1. Борозенец В. Н. Опыт автоматизации управленческого учета на сельскохозяйственных предприятиях // Финансы и кредит. 2006. № 13. С. 62—64.

2. Борозенец В. Н., Устинов А. В. Автоматизация управленческого анализа в сельском хозяйстве // Управленческий учет. 2008. № 1. С. 47—53.

3. Борозенец В. Н., Устинов А. В. Планирование потребности в финансовых ресурсах для сельскохозяйственного производства // Региональная экономика: теория и практика. 2011. № 38. С.41-45.

Оперативный управленческий анализ производственных процессов в сельском хозястве Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

Аннотация научной статьи по прочим технологиям, автор научной работы — Борозенец В.Н., Устинов А.В.

Похожие темы научных работ по прочим технологиям , автор научной работы — Борозенец В.Н., Устинов А.В.

Текст научной работы на тему «Оперативный управленческий анализ производственных процессов в сельском хозястве»