CC BY
15
УДК 658.5
В.В. Титов, И.В. Цомаева
УПРАВЛЕНИЕ СЕРИЙНЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ МАШИНОСТРОЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ СПРОСА НА ПРОДУКЦИЮ
Планирование производства и на ближайший плановый период и на перспективу осуществляется на основе прогнозного спроса на продукцию предприятия. Процесс планирования представлен во многих работах, например [1, 4], однако при этом не всегда учитывается стохастический характер прогнозного спроса (из-за сложности постановки и решения задачи), что при реализации планов производства в текущем периоде (год, месяц) приводит к результатам, отличным от прогнозных. В этой ситуации возникает сложнейшая задача принятия решений в управлении производством именно при текущем планировании, в котором необходимо наиболее точно учесть фактическую реализацию планов. В данной статье мы представляем один из подходов к решению указанной проблемы.
Составление годового плана может быть осуществлено в три этапа [1]. На первой стадии проектирования годового плана формируется его проект, при этом расчеты могут быть и оптимизационными. Учитываются исходная нормативная информация базового (текущего) года, а также прогнозная - цены, спрос на продукцию и др., задаются стратегические ключевые показатели, на которые предприятие планирует выйти - объемы продаж, чистой прибыли, уровни рентабельности и др. Результаты расчетов проекта годового плана укажут на рассогласование расчетных показателей с контрольными. Данное рассогласование устраняется с помощью формирования плана повышения эффективности производства, т. е. за счет нововведений. Это один из важнейших моментов внутрифирменного планирования, с помощью которого осуществляется согласование показателей деятельности предприятия.
На втором этапе составления годового плана ставится задача устранения создавшегося
рассогласования между расчетными и контрольными параметрами. Здесь более эффективно использование модели оптимизации, которая как модель функционирования предприятия в плановом периоде на основе предварительных расчетных данных годового плана составит оптимизационный план реализации организационно-технических мероприятий, нововведений, заданных в исходной информации и позволяющих указанное рассогласование устранить либо минимизировать. Одновременно с этим проводится и оптимизационный финансово-экономический анализ ситуаций. С помощью модели оптимизации проводятся многовариантные расчеты для корректировки годового плана предприятия, анализа сложившихся ситуаций и предлагаемых решений, оперативного принятия решений на ближайший плановый период (квартал, месяц). Подобные расчеты могут быть выполнены и с помощью последовательных балансовых расчетов без использования оптимизационной модели. При этом, конечно, будет потеряна часть системного и оптимизационного экономического эффекта.
Таким образом, в рассматриваемом подходе к технико-экономическому и финансовому планированию при формировании годового плана деятельности предприятия предлагается использовать модель оптимизации или другие системные расчеты, с помощью которых анализируется сложившаяся экономическая ситуация на момент принятия решений, а из всех предлагаемых мероприятий выбираются наиболее эффективные с точки зрения функционирования предприятия на планируемый период и необходимые для согласования расчетных показателей с контрольными.
Предположим, что такая задача решена. Результаты расчетов на примере производства
^ЖауЧНО-ТеХНИЧе£КИеВеДОМ2£ТИ«СПбГП|У.2-2..2022..ЭК2НОМИЧе£КИе«НаУКИ
Таблица 1
Варианты планов производства и реализации продукции с учетом возможных случайных отклонений годового прогнозного спроса на продукцию от факта
Показатели, млн руб. Контрольные данные Исходные решение Планируемые показатели производства и реализации продукции по вариантам
1 2 3 4 5 6 7 8
Объем реализации 443 428,6 439 436 427 416 440 449 438 404
Прибыль от продаж 25 29 29,1 27,4 26,7 22,3 29,8 36,3 30,9 21,4
Чистая прибыль 20 23,2 23,3 21,9 21,3 17,8 23,8 29 24,7 17,1
Рентабельность продаж 5,6 6,7 6,6 6,3 6,2 5,3 6,8 8,1 7 5,3
Оборотные активы 170 165 170 169 165 163 170 171 169 158
Кредиторская задолженность 150 144 147 1 46 143 141 147 148 146 137
Инвестиции на техническое перевооружение 20 23,2 23,3 21,9 21,3 17,8 23,8 29 24,7 17,1
товаров народного потребления ОАО «АПЗ «Ротор» представлены в табл. 1. Здесь заданы контрольные показатели на планируемый год, представлено оптимальное исходное решение, учитывающее верхнюю границу спроса на продукцию как прогнозную оценку, заданную службой маркетинга. Как видим, не выполняется только план по объему реализации. Это рассогласование может быть устранено за счет запуска в производство новой продукции. При этом не учитывался стохастический характер прогнозного спроса. Ясно, что при реализации этого плана будут получены результаты, отличные от прогнозных.
Априори фактические результаты определить невозможно. В этой ситуации методологически задача ставится следующим образом. Следует сформировать такой годовой план, который с определенной вероятностью обеспечит выполнение стратегических показателей развития предприятия в рассматриваемом периоде.
Учет стохастического характера ограничений по спросу на продукцию осуществлен следующим образом. Для прогноза верхних значений годового спроса на продукцию используется метод Монте-Карло, поскольку известны два главных параметра распределения - среднее и среднеквадратическое отклонение факта от прогнозного плана - на основе изучения данных
за прошедшие периоды. Закон распределения случайной величины «спрос» предполагается нормальным. Это обосновано статистическими наблюдениями на заводе.
Рассчитав множество верхних границ спроса по всей продукции, далее используем модель оптимизации для формирования вариантов годового плана работы предприятия. Аналогичным образом можно в исходные данные заложить возможные изменения цен на продукцию, на материалы. Однако эти изменения не столь велики и оказывают несущественное влияние на результаты расчетов. В табл. 1 представлены результаты расчетов только первых восьми вариантов. Однако и в этом случае показано, что в трех вариантах из восьми показатели будут хуже, чем в базовом. Наихудший вариант восьмой. Так, объем продаж может уменьшиться на 5,7 %, прибыль от продаж - на 26 %, рентабельность от продаж - на 21,4 %. Данная информация показывает, что может снизиться объем продаж, а структура продаж продукции может измениться в сторону менее рентабельной продукции.
Именно такой информации не хватает в практике планирования на промышленных предприятиях. Подобная информация говорит о том, что предприятию необходимо иметь определенные стохастические резервы. Следует диверсифицировать производство и увеличить
лан объема продаж, разработать дополнительные нововведения по снижению издержек производства, накладных расходов и др.
Учет стохастики наиболее сложен в оперативном управлении производством (ОУП). Обычно на предприятиях системы ОУП нацелены на удовлетворение спроса. При этом приходится создавать стохастический резерв готовой продукции [2] на основе статистических данных за прошедшие периоды. Из-за этого предприятия несут дополнительные финансовые затраты.
Поэтому необходимо дать экономическое обоснование того уровня производства в том или ином месяце, на который должно ориентироваться предприятие. За основу исследований нами взят серийный выпуск мясорубок на ОАО АПЗ «Ротор». Для примера рассмотрены данные за 2008 г., отражающие текущие планы производства (ориентированные на прогнозный спрос), и фактический спрос на один из типов мясорубок.
Однако на короткий период времени трудно выстроить закономерность изменения величины спроса по месяцам для серийного производства. Так, в отдельные месяцы года продукция не производится и не продается. Поэтому прогнозный спрос на планируемый месяц формируется перед его началом, с учетом длительности производственного цикла, технической и материальной подготовки производства. Учитываются фактические заказы и прогнозная составляющая. Степень рассогласования плана и факта может быть определена только в последующем месяце. Для получения закономерности изменения величины рассогласования прогнозного спроса и фактического необходимо рассмотреть достаточно большое количество таких пар значений. Были зафиксированы прогнозный и фактический спросы по 36 типам мясорубок - всего 223 пары значений [3]. По указанным данным можно констатировать, что фактические отклонения не превышают 40 % от прогнозного спроса.
Поэтому если за единицу обозначить прогнозный спрос (текущий план производства), то отклонения фактического спроса от прогнозного будут отражены долями от единицы. Примем за единицу отклонений интервал в 5 %, т. е. долю величиной 0,05. Таких интервалов 16. Далее
необходимо подсчитать, сколько отклонений фактического спроса от прогнозного попадает в тот или иной интервал. Так как величины отклонений не кратны значению 0,05, то за основу принимаем середину таких интервалов, а фактический спрос относительно прогнозного фиксируем как х = 1 ± г (г - величина откорректированного отклонения). Такие значения уровней фактического спроса относительно прогнозного даны в табл. 2. В ней также представлена частота I попадания значений уровня фактического спроса относительно прогнозного в заданные интервалы отклонений.
Данные табл. 2 позволяют построить гистограмму распределения уровней фактического спроса относительно прогнозного. Характер
Таблица 2
Распределение отклонений фактического спроса от прогнозного по заданным интервалам
№ п/п Усредненные значения фактического уровня спроса относительно прогнозного спроса Число значений, отнесенных к заданным интервалам
х I
1 0,625 2
2 0,675 2
3 0,725 8
4 0,775 11
5 0,825 15
6 0,875 19
7 0,925 26
8 0,975 29
9 1,025 31
10 1,075 28
11 1,125 19
12 1,175 13
13 1,225 10
14 1,275 7
15 1,325 2
16 1,375 1
Итого: 223
^жаучно-техниче£киеведом2£Ти«СПбГП|У.2-2'.2222..Эк2номиче£кие«науки
гистограммы позволяет выдвинуть рабочую гипотезу о нормальном распределении отклонений фактического спроса относительно прогнозного. Однако только сравнение фактического распределения с теоретическим позволит подтвердить или опровергнуть данную гипотезу с помощью критериев согласия. Наиболее употребительным является критерий К. Пирсона х2. В табл. 3 представлены значения /1 - частоты теоретического нормального распределения; X2 = 3,75 при числе степеней свободы 13. С помощью таблицы существенности определяется, что при вероятности 0,99 х2 не должно быть более 4,107. Это условие выполняется. Следовательно, гипотеза о случайном расхождении между фактическим и теоретическим распределениями подтверждается.
Таблица 3
Расчет прироста объемов продаж при увеличении запасов готовой продукции
Полученный результат позволяет далее построить методику определения уровня производства и продаж продукции, которая обеспечивает получение наибольшего экономического эффекта от продаж в условиях случайного процесса реализации продукции.
Методику расчетов представим на примере производства и реализации одного из типов мясорубок. Оптовая цена мясорубки - 1042 р., себестоимость - 1033 р., прибыль - 9 р., рентабельность продукции - 0,87 %, рентабельность продаж - 0,86 %. Прямые затраты - 828 р., основная заработная плата - 59,7 р. Из 205 р. накладных расходов переменные затраты составляют 199,4 р., постоянные - 5,6 р.
Пусть на планируемый месяц план составил 1960 ед. (на уровне прогнозного спроса для данного периода).
Если при прогнозном спросе в 1960 ед. изделий создать 40 %-й запас готовой продукции в 784 ед. под возможный случайный спрос, то это позволяет почти со 100 %-й вероятностью говорить о том, что в среднем прогнозный спрос на продукцию будет удовлетворен. При этом объем продаж может достигнуть 2744 ед., а минимальный объем продаж может составить 1176 ед. (табл. 3). Общее возможное колебание спроса - 1568 ед. Отсюда среднегодовой запас готовой продукции составит 784 ед. стоимостью 809,9 тыс. р. При 15 %-й банковской ставке за кредит под финансирование прироста оборотных активов затраты увеличатся на 121,5 тыс. р. На каждое изделие, находящееся в запасах, затраты на хранение составят 155 р. в год (12,9 р. в месяц).
При минимальном объеме продаж величина прибыли составит 1176 • 9 - 5,6 • 784 = 6193,6 р. Здесь учтены постоянные накладные расходы в размере 5,6 р. на единицу продукции, которые увеличивают себестоимость оставшейся продукции при уменьшении продаж по сравнению с планом. При плановом объеме продаж в 1960 ед. создается средний запас готовой продукции в размере 784 ед. Тогда при продажах на уровне 1960 ед. уровень прибыли составит 1960 • 9 - 784 • 12,9 = 7526,4 р.
Далее представим расчеты, начиная с 9 по 16 (либо с 8 по 1), в каждом из которых увеличивается средний запас продукции на 98 ед., возрастает объем продаж. Воспользуемся теоретической
Номер интервала Л Л / ^ / Возможное изменение продаж, ед. / / 2 /1) 1568 Нарастающая сумма продаж, ед.
1 1,339 0,0045 -7 1183
2 2,978 0,0134 -21 1204
3 5,795 0,0261 -41 1245
4 10,15 0,0458 -72 1317
5 15,817 0,0714 -112 1429
6 21,983 0,0992 -156 1585
7 27,204 0,1227 -193 1778
8 30,007 0,1354 -213 1991
9 29,492 0,133 209 2200
10 25,842 0,1166 183 2383
11 20,156 0,0909 143 2526
12 14,03 0,0633 99 2625
13 8,68 0,0392 61 2686
14 4,792 0,0216 34 2720
15 2,3566 0,0106 17 2737
16 1,0325 0,0046 7 2744
Итого: 221,65
частотой I (табл. 3) нормального распределения попадания фактического отклонения от прогнозного в тот или иной интервал такого отклонения и рассчитанными на этой основе долями (/ / Е/1) возможного прироста (уменьшения) продаж продукции. Это позволяет определить возможный прирост продаж по интервалам и нарастающий средний итог объемов продаж (см. табл. 4).
Для интервала 9 прирост продаж в среднем определен 209 ед. Увеличение прибыли составит 3051,4 р. : 209 (9 + 5,6), экономия на накладных расходах 5,6 р. Однако создание средних запасов в 98 ед. увеличит затраты на хранение на 1264,2 р. (98 • 12,9). Итоговый эффект - 1787,2 р. Аналогично расчеты проводятся для других интервалов, итоги расчетов представлены в табл. 4.
Как видим, оптимальный план производства и продаж изделий должен составить не 1960 ед., а 1810 (см. табл. 4 и рисунок). Это приведет к росту прибыли на 3,3 млн р. При этом средний уровень запасов не должен превышать 392 ед., т. е. не более 20 % от объемов продаж. Следует также отметить, что из-за несовпадения теоретической частоты I (табл. 3) нормального распределения с фактическими максимальный объем продаж в табл. 4 на 31 ед. меньше прогнозного плана.
Таким образом, поставленная проблема обоснования уровня производства и продаж продукции относительно предварительного прогнозного плана продаж В (в нашем случае это
1960 ед.), который формируется на предприятии службой маркетинга и сбыта на ближайший плановый период (месяц), может быть решена на основе представленного комплекса расчетов.
В формализованном виде его можно представить следующим образом. Обозначим через АВ - максимальный объем запасов (в нашем примере это 40 % от величины В), г = 1, 2, ..., т -интервал, в котором учитывается возможное превышение объемов продаж относительно прогнозного плана. В нашем случае т = 8, г соответствует обозначенным ранее интервалам от 9 до 16. Пусть г равно среднему уровню запасов изделий на каждом интервале, И - затраты на хранение единицы продукции в течение месяца. Для рассматриваемого случая г = 98, И = 12,9 р. Для каждого интервала г на основе частот отклонений / фактического спроса от прогнозного плана задан средний уровень прироста производства и продаж продукции ^ = ао (Л -ЕЛ-),
см. вторую колонку в табл. 4.
Прибыль от продажи единицы продукции, рассчитанная с учетом величины прогнозного плана продаж, равна р, а постоянные накладные расходы (без учета переменных накладных расходов) равны п на единицу продукции. Значение п увеличивает прибыль, если расчет идет на увеличение объемов продаж относительно минимального его уровня. Тогда прирост (снижение)
Таблица 4
Итоговые расчеты по определению наиболее эффективного объема производства и продаж продукции
Интервал отклонений от прогнозного спроса Возможный прирост продаж, ед. Возможная нарастающая сумма продаж, ед. Прирост прибыли по интервалам, руб. Прибыль нарастающим итогом, руб.
16 7 1929 -1162 7073,8
15 17 1922 -1016 8235,8
14 34 1905 -767,8 9251,8
13 61 1871 -373,6 10019,6
12 99 1810 181,2 10393,2
11 143 1711 823,6 10212
10 183 1568 1407,6 9388,4
9 209 1385 1787,2 7980,8
До создания запасов 1176 6193,6
^ЖаучнО-Технические>ведомости>СПбГПу2-2'>2
11
10
я а
К
1,18
1,93
Объем продаж, тыс. ед. Определение оптимального объема продаж
прибыли Р. для каждого интервала определяется так (четвертая колонка в табл. 4): Р. = (р + п) -Максимальное значение суммарной прибыли достигается перед тем интервалом, в котором значение Р. < 0 (см. табл. 4 и рисунок).
Таким образом, методический подход к обоснованию формирования месячного плана выпуска продукции на предприятиях серийного производства в условиях неопределенности спроса, когда трудно построить прогнозную функцию спроса даже на ближайший плановый период, обосновать страховой уровень запасов готовой продукции, может быть представлен следующим образом:
- на фактическом материале проводится анализ степени отклонений фактических продаж по месяцам за годовой период от плановых по интервалам с заданным шагом отклонений, что позволяет обосновать характер распределения отклонений, уровень запасов готовой продукции для каждого интервала, обеспечивающий удовлетворение спроса на продукцию при отклонениях от прогнозного плана;
- на ближайший плановый период предприятие дает оценку спроса на основе фактических заказов и некоторой дополнительной прогнозной величины спроса, основанной на опыте предыдущих месяцев работы предприятия;
- на основе указанной информации, а также данных о прибыльности продукции, ее себестоимости, прямых и накладных расходах, для каждого интервала отклонений, в котором учитывается возможное превышение (уменьшение) объемов продаж относительно прогнозного плана, рассчитывается уровень прибыли от продаж с учетом финансирования страховых уровней запасов готовой продукции;
- тот интервал отклонений факта от плана, которому соответствует максимальная прибыль от продаж, берется за основу. Для этого интервала рассчитан объем продаж, который и принимается как план продаж в рассматриваемом периоде. Именно для такого объема продаж имеет место максимальная вероятность получения наибольшей прибыли.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Титов, В.В. Оптимизация управления промышленной корпорацией: вопросы методологии и моделирования [Текст] / В.В. Титов. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2007. - 256 с.
2. Исследование операций в экономике [Текст] / под ред. Н.Ш. Кремера. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 407 с.
3. Титов, В.В. Формирование текущей производственной программы выпуска серийной технической продукции народного потребления в условиях неопределенности спроса [Текст] / В.В. Титов, И.В. Цомаева,
К.В. Ильина // Инновационная фирма: теория и практика развития: сб. науч. тр. / под ред. В.В. Титова,
B.Д. Марковой; ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 2011. - С. 174-182.
4. Бабкин, А.В. Методика формирования производственной программы при стратегическом планировании развития предприятия [Текст] / А.В. Бабкин, Е.Д. Жеребов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Экономические науки». - 2009. - № 4 (81). -
C.145-150.
9
8
7
6
5
