CC BY
127
ВЫВОДЫ
1. Использование метода ранговой корреляции я определение достоверности его результатов с помощью коэффициента конкордации и критерия Пирсона позволяют получить довольно точную рценку значимости факторов КТУ.
2. Точная оценка значимости факторов КТУ позволяет при его установлении учитывать самые :ущественные из них для обеспечения наиболее толной материальной заинтересованности рабочих з конечных результатах труда.
ЛИТЕРАТУРА
1. Постановление ЦК КПСС, Совета Министров СССР и ВЦСПС от 17 сент. 1986 г. № 1115 //Бюл. Госкомтруда,— 1988.— № 5.— С. 5—6.
2. Организация производства на промышленных предприятиях США//Общ. ред. С. А. Хеймана.— М.: Прогресо, 1969.— С. 267.
3. Френкель А. А. Математический анализ производительности труда,—М.: Экономика, 1968.—С. 168.
Кафедра экономики и организации
производства хлебопродуктов
и химической промышленности
Отдел экономических исследований Поступила 24.04.90.
658.5.012.2:663.2.002.3
ОПТИМИЗАЦИЯ СВЯЗЕЙ ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ С ХОЗЯЙСТВАМИ СЫРЬЕВОЙ ЗОНЫ
К. Р. АДАМАДЗИЕВ
Дагестанский ордена Дружбы народов гчсударственный университет им. В. И. Ленина
Региональный хозрасчет требует принципиально пового подхода к установлению внутрирегиональ-1ых связей между хозяйственными единицами. Цля выявления таких связей применение моделирования особенно оправдано и дает эффект для хозяйственных единиц одной отрасли или группы взаимосвязанных отраслей. К их числу можно ртнести хозяйства продовольственных комплексов
1 подкомплексов региона. К таким хозяйствам з ДАССР относятся, в частности, виноградно-зинодельческие.
Для определения оптимальных связей виногра-1арских хозяйств с перерабатывающими пред-триятиями предпочтительнее использование моде-тей линейного типа. Однако практическое приме-кние таких моделей затруднено в силу их большой размерности. Так, для административного района, з состав которого входит более 10 хозяйств и бо-1ее 3 перерабатывающих предприятий, количе-:тво переменных модели может достигать трех \ более тысяч. Поэтому целесообразнее, на наш взгляд, поэтапное решение задач с использованием моделей транспортного или линейно-транспортного :ипа. Для виноградно-винодельческих хозяйств !адача может быть решена в два этапа: на пер-зом осуществляется закрепление хозяйств по выращиванию винограда к предприятиям по его креработке, на втором — разрабатываются оптимальные планы-графики сбора и переработки шнограда. Задача первого этапа формулируется следующим образом. Известны: ожидаемый сбор шнограда в каждом хозяйстве региона, подлежа-ций сдаче на переработку, мощность каждого [ерерабатывающего предприятия, а также затраты [о перевозке 1 т винограда от каждого хозяйства 10 каждого перерабатывающего предприятия (рас-тояние от каждого хозяйства до каждого завода), 'ребуется составить план перевозок винограда от :озяйств к предприятиям, минимизирующий транс-юртные издержки (или грузооборот транспорта) ю району в целом.
Запишем модель математически. Требуется най-
и план {Хкг}, минимизирующий функцию транс-
юртных издержек (грузооборота транспорта) ^ =
2 СкгХкг) гпш при соблюдении следу-\К геи
рщих условий:
1) весь подлежащий переработке виноград должен быть перевезен от хозяйств на заводы:
2 хкг =Ак, к<=К\ г<=Я
2) возможный объем переработки на каждом
заводе ограничен его мощностью: 2
г<=Я-
3) неотрицательности переменных хы ^0,
Согласно записи модели, суммарный объем винограда, подлежащего переработке, меньше или
равен суммарной мощности заводов, т. е. 2 ,
к к
<2 Вг.
ге А!
Как известно, такая модель называется открытой и для решения задачи надо свести ее к закрытому типу, что легко достигается путем ввода фиктивного хозяйства. При этом условия (2) запишутся в виде 2 =ВГ, ге/?.
Обозначения модели: хкг — искомый объем винограда, сдаваемого /г-м хозяйством на г-й завод; скг — затраты по перевозке 1 т винограда от £-го хозяйства к г-му заводу (или расстояние от £-го хозяйства до г-го завода); Л*— суммарный объем винограда 6-го хозяйства, подлежащего переработке; Вг — суммарная сезонная мощность по переработке г-го завода; К, Я — множество индексов, соответствующих номерам хозяйств и перерабатывающих предприятий.
На практике возможны ситуации, когда в силу каких-то объективных причин (например, плохое состояние дорог, необходимость переработки винограда в течение 4 ч с момента его уборки) нецелесообразны перевозки от отдельных хозяйств до каких-либо предприятий. Такие ситуации в модели могут быть учтены через коэффициенты целевой функции (критерия оптимальности). В качестве таковых перед переменными, выражающими недопустимые перевозки, принимаются произвольные числа, значительно превышающие реальные коэффициенты при остальных переменных.
Правомерен вопрос, следует ли расчеты по предлагаемой модели выполнять ежегодно, т.е. надо ли ежегодное закрепление хозяйств к перерабатывающим предприятиям. Если бы количество винограда, сдаваемого различными хозяй-
Заказ 0266
ствами на переработку, изменялось по годам в одних и тех же пропорциях и в соответствующих пропорциях менялись бы и мощности перерабатывающих предприятий, то можно было бы ограничиться разовым решением задачи. А поскольку ежегодно хозяйства сдают на переработку различные объемы винограда и мощности перерабатывающих предприятий меняются неодинаково, возникает необходимость ежегодного перезакрепления хозяйств за предприятиями на основе оптимизационных расчетов.
Задача второго этапа формулируется следующим образом. Известны: количество винограда в разрезе сортов, которое подлежит переработке за сезон; возможные дни уборки винограда каждого сорта и его сахаристость по дням, суточная мощность перерабатывающего предприятия. Требуется составить план-график уборки и переработки винограда, позволяющий максимизировать валовой сбор винограда в сахаро-тоннах.
Приведем математическую запись модели для задачи второго этапа: требуется найти план {х«\, максимизирующий функцию валового сбора винограда в сахаро-тоннах /-1 ={2 ?.2/ БцХц] тах
при соблюдении следующих условий:
1) виноград каждого сорта, собранный хозяйством, должен быть полностью переработан:
2 XII == б/, I £=/;
2) суточное поступление винограда на перера-
ботку (ежесуточный сбор винограда) не должно превышать суточную мощность предприятия: 2 хи /<=Г;
3) все переменные должны быть неотрицательными хи ^0, /еГ, |'ё/.
Обозначения модели: — искомый объем вино-
града г-го сорта, подлежащего переработке в /-е сутки; 5// — сахаристость винограда (-го сорта в /-е сутки; В,■ — количество винограда г-го сорта, которое планируется переработать за сезон; А/— мощность перерабатывающего предприятия в /-е сутки (она может быть принята одна и та же на весь период массовой уборки винограда; этот период в настоящее время принимается равным 20 сут, а продолжительность работы перерабатывающего предприятия в сутки — 10 ч; фактически сбор и переработка винограда продолжаются 30 сут и более, при этом несколько первых и последних дней сезона предприятия работают не на полную суточную мощность); /— множество индексов сортов винограда; Т — множество индексов, выражающих порядковые номера дней уборки и переработки винограда.
Модель для разработки оптимального плана-графика уборки и переработки винограда также представляет собой модель открытого типа. Для сведения ее к модели закрытого типа вводится фиктивный сорт, переменные для которого будут выражать незагруженные части суточных мощностей перерабатывающих предприятий. При разработке плана-графика для конкретного предприятия может сказаться нецелесообразной переработка винограда того или и-ного сорта в отдельные сутки сезона переработки. Для учета таких ситуаций достаточно коэффициенты целевой функции (сахаристость винограда) в эти «сорто-сутки» принять равными нулю. Поскольку задача решается на максимум, переменные по «сорто-суткам» с нулевыми значениями критерия в решение не войдут.
Вся необходимая исходная информация может быть взята из планово-отчетной документации или
рассчитата на ее основе. Более тщательного подхода требует расчет коэффициентов для целевой функции, от правильности определения которых в первую очередь зависит эффективность установления хозяйственных связей между сельскохозяйственными и перерабатывающими предприятиями и эффективность оптимальных планов-графиков уборки и переработки винограда. Коэффициенты для критерия оптимальности первой задачи являются величинами детерминированными и могут быть легко определены: если в качестве критерия оптимальности принять минимум грузооборота транспорта, то в качестве коэффициентов выступают расстояния от каждого хозяйства до каждого перерабатывающего предприятия, которые являются величинами однозначно определенными; если в качестве критерия оптимальности принять минимум транспортных издержек, то в качестве коэффициентов критерия оптимальности выступают затраты на перевозку 1 т винограда от каждого хозяйства до каждого перерабатывающего предприятия, которые могут быть без труда рассчитаны, поскольку известны расстояния и вид используемого транспорта (специализированный автотранспорт). В отличие от этого коэффициенты критерия оптимальности »для второй задачи (в качестве таковых выступают ежесуточная сахаристость каждого сорта винограда в сезон переработки) носят вероятностный характер. Для их определения могут быть предложены два подхода: а) на основе анализа данных за ряд предыдущих лет (данные о ежесуточной сахаристости каждого сорта винограда содержатся в актах переработки винограда); б) на основе данных агрономических служб хозяйств (опыта, интуиции, знаний специалистов, погодно-климатических условий года и др.). При первом методе ожидаемую сахаристость можно рассчитать по формуле
2 ЬицУиц
________
2 V
ге=о
/еГ, г'е/,
где — фактическая сахаристость /-го сорта винограда, %, в /-е сутки сезона переработки £-го года; — объем винограда г-го сорта, т, перерабатываемого в /-е сутки сезона £-го года; й — множество индексов годов, по данным которых определяется ожидаемая сахаристость; Т — множество индексов, выражающее номера дней уборки и переработки винограда; / — множество индексов сортов винограда. При втором методе ожидаемую сахаристость можно рассчитать по формуле:
'Л' —
гд.“ -.V-'' ,уГ:'
\:А$Т | .-У
. /е/,
соответственно оптимистическая, пессимистическая и наиболее вероятная сахаристость г-го сорта винограда в /-е сутки по оценкам агрослужбы хозяйства.
Предлагаемая методика моделирования связей сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий апробирована на примере Дербентского района ДАССР, специализирующегося на производстве и переработке винограда. Задача первого этапа решена на примере 17 виноградарских хозяйств и 6 перерабатывающих предприятий этого района. В качестве критерия принята минимизация грузооборота по перевозке винограда, ткм. Результаты оптимальных расчетов, выполненных на ЭВМ по данным за 1987 г., показывают:
1) из 6 предприятий района в рассматриваемом году два следовало законсервировать, мощности остальных позволили бы полностью переработать виноград этого года; 2) 16 хозяйств следовало бы закрепить за перерабатывающими предприятиями по схеме «хозяйство — завод» (фактически лишь 7 хозяйств закреплены по этой схеме);
3) за одним перерабатывающим предприятием целесообразно было бы закрепить 4—5 хозяйств, а не 5—6, как это имеет место; 4) установление связей между хозяйствами и перерабатывающими предприятиями по оптимальному варианту позволило бы хозяйствам и предприятиям района сократить грузооборот по перевозке винограда на
113 тыс. ткм, или на 22% по сравнению с фактическим.
Задача второго этапа решена на примере четырех перерабатывающих предприятий Дербентского района, где должна быть сконцентрирована переработка винограда урожая 1987 г. Как показывают расчеты, за счет оптимизации планов-графиков переработки винограда можно было обеспечить сокращение сроков уборки каждого из сортов и повышение сахаристости в среднем по четырем предприятиям на 0,3 процентных пункта, что составляет в пересчете на валовой сбор в сахаро-тоннах 14 тыс. т.
К одной из особенностей задачи второго этапа относится итеративный характер ее решения, который вызван следующими обстоятельствами. Во-первых, может возникнуть необходимость уборки и переработки в определенные дни строго заданных объемов отдельных сортов винограда, которую невозможно во всех случаях заранее предусмотреть. Во-вторых, может возникнуть необходимость растянуть сроки уборки и переработки того или иного из сортов по сравнению со сроками, полученными на предыдущей итерации. Ряд итеративных расчетов, предусматривающих учет указанных ситуаций для каждого из четырех перерабаты-
вающих предприятий, подтвердил целесообразность и оправданность подобных расчетов.
Заслуживают внимания и требуют, на наш взгляд, расчета, наряду с оптимальными, и пессимистические (или наихудшие) варианты. В задаче первого этапа пессимистический вариант показывает максимальный суммарный грузооборот по перевозке винограда в случае выбора наиболее длинных маршрутов при заданных исходных условиях, а в задаче второго этапа — минимальный суммарный валовой сбор винограда в сахаро-тоннах. Пессимистические варианты позволяют выявить диапазоны оптимальности (Рпес—Ропт) и оценить место, которое занимают в этом диапазоне фактически сложившиеся связи (Ропт ^ < г факт —лля задачи первого этапа; Рпес <
^ Рфакт ^ ?опт — Для задачи второго этапа). При этом фактические связи тем ближе к оптимуму, чем ближе К единице отношение Ропт1Рфак7 для первой задачи и Рфакт1Ропт — для второй задачи. В рассматриваемой' задаче первого этапа диапазон оптимальности равен 52,4 тыс. ткм (92,4—40,0), а отношение Ропт/Рфакт— 0,78 (40,0:51,3). В задаче второго этапа диапазон оптимальности в пересчете на среднюю сахаристость равен 2,5 процентным пунктам, а отношение Рфакт7Роп.т— 0,96. Незначительное отклонение Рфакт от Ропт в задаче второго этапа — не следствие эффективной организации графиков уборки и переработки винограда, а вызвано ограниченностью выбора вариантов уборки различных сортов винограда в силу доминирования в их составе одного сорта (так, на долю сорта Ркацители приходилось более 90% всего винограда, идущего на переработку).
Кафедра экономики и планирования
промышленности Поступила 23.12.88.
664:658.562.6
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ЧИСТОЙ ПРОДУКЦИИ
Б. Е. ГРАБОВЕЦКИЙ, О. П. АНТОНЮК
СКВ «Пищепромавтоматика»
Одесский технологический институт пищевой промышленности им. М. В. Ломоносова
Соответственно совершенствованию управления производством в условиях хозяйственного расчета, самофинансирования, арендных отношений, перехода к рыночной экономике должна совершенствоваться и система технико-экономических показателей оценки деятельности предприятий (объединений). Отмечено [1], что наиболее приемлемым показателем объема производства является чистая продукция, которая отражает количественные и качественные результаты производства и, в первую очередь, использование материальных ресурсов. Чистая продукция — основа формирования валового дохода предприятия, усиливает хозрасчетную направленность всей системы показателей, ориентирует экономическую работу на сопоставление результатов и затрат.
Поэтому необходим углубленный экономический анализ на основе применения показателя чистой продукции, что важно для эффективной оценки деятельности предприятий, выявления и мобилизации резервов производства.
Если прирост валовой (товарной) продукции определяется за счет влияния только трудовых факторов (численность работающих, производительность труда), то на изменение чистой продукции влияет и расход материальных ресурсов. Это побуждает трудовые коллективы бороться за экономию материальных ресурсов.
Среди факторов, влияющих на изменение чистой продукции, выделяются: расход материальных затрат, отработанное время и производительность труда [2].
Количественное влияние отдельных факторов на изменение чистой продукции определяется следующим образом. Пусть: ТП — товарная продукция; Т — отработанное время; М — материальные затраты; ЧП — чистая продукция; 0, 1 —
индексы соответственно базисного и отчетного года.
Прирост чистой продукции за счет отдельных факторов рассчитывается по формулам:
