Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Роль прогнозирования при управлении промышленными предприятиями 13
1.1. Динамика развития промышленности Российской Федерации... 13
1.2. Нерешенные задачи управления промышленными предприятиями 15
1.3. Подход к выделению задач прогнозирования на основе структуры управления промышленными предприятиями 25
1.4. Организационно-экономические методы и модели 26
1.5. Методы и модели прогнозирования в условиях неопределенности 28
1.6. Существующие виды прогнозирования 38
1.7. Возможности построения системы прогнозирования на промышленных предприятиях 39
1.8. Формулировка цели и задач исследования 44
Глава 2. Разработка организационно-экономических методов и моделей эконометрического прогнозирования с целью использования при управлении промышленными предприятиями : 45
2.1. Формирование групп методов для прогнозирования 45
2.2. Разработка методов и моделей для решения задач, связанных с прогнозированием в подразделениях предприятий 47
2.3. Разработка непараметрической организационно-экономической модели прогнозирования 69
2.4. Разработка алгоритма непараметрической организационно-экономической модели прогнозирования 80
2.5. Разработка организационно-экономических инструментов прогнозирования себестоимости и цены путевой техники 82
Глава 3. Практические возможности применения организационно-экономических инструментов и методов прогнозирования для управления промышленными предприятиями 86
3.1. Построение вертикально-интегрированной системы прогнозирования на промышленных предприятиях 86
3.2. Практическое применение разработанной непараметрической организационно-экономической модели прогнозирования в деятельности ОАО «Тихорецкий машиностроительный завод им. В.В. Воровского» 91
3.3. Практическое применение организационно-экономических инструментов прогнозирования цены и себестоимости путевой машины, производимой Тихорецким машиностроительным заводом 98
Выводы 109
Список литературы 111
- Нерешенные задачи управления промышленными предприятиями
- Возможности построения системы прогнозирования на промышленных предприятиях
- Разработка методов и моделей для решения задач, связанных с прогнозированием в подразделениях предприятий
- Практическое применение разработанной непараметрической организационно-экономической модели прогнозирования в деятельности ОАО «Тихорецкий машиностроительный завод им. В.В. Воровского»
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Развитие экономики РФ во многом зависит от развития промышленности. Промышленность в экономике нашей страны была и остается ведущей отраслью, без подъема и нормального функционирования которой невозможно развитие хозяйственных, финансовых и социально-культурных сфер экономики.
Переход от «плановой» к «рыночной» экономике потребовал развития управленческих отношений на промышленных предприятиях. Согласно Файолю, одной из функций управления является планирование.
Для определения перспектив, путей развития предприятий необходимо применение инструментов и методов прогнозирования. При планировании следует учитывать не только прогнозные значения экономических и производственных показателей внутренней среды предприятия, но и прогноз его взаимодействия с внешней средой. Например:
– в ходе подготовки предприятия к первоначальному публичному предложению его акций на продажу широкому кругу лиц следует оценить, какую сумму можно получить при публичном размещении, т.е. необходим прогноз результата проведения;
– долгосрочное финансирование банки осуществляют на основе бизнес-планов;
– при взаимодействии с естественными монополиями: решения по проведению газопровода, линий электропередач определяются на длительную перспективу, их осуществление требует значительного финансирования, предприятию важно четко спрогнозировать потребности в данных ресурсах;
– вопросы социальной ответственности также должны быть учтены при планировании деятельности предприятия. В местах, где демографическая ситуация напряженная прогнозирование необходимо осуществлять с учетом рынка труда, и т.д.
Контрагенты во внешней среде тоже зависят от управленческих решений на основе прогнозирования на предприятиях. Так, при переходе предприятия с железнодорожных поставок на автомобильные снижается пропускная способность автомагистралей, возрастает износ дорожного покрытия.
В настоящее время, в отечественной практике прогнозирование недостаточно используется на промышленных предприятиях. Можно выделить следующие основные причины. Центр комплексного, взаимоувязанного прогнозирования на уровне предприятия не создавался; также сказывается сложность вопроса разработки и внедрения организационно-экономических методов и моделей прогнозирования для каждого конкретного предприятия, в частности из-за отсутствия квалифицированного персонала.
И отдельной проблемой является то, что топ-менеджмент большинства российских предприятий еще не осознал преимущества и эффект от применения результатов прогнозирования.
В современных условиях, особенно учитывая последствия мирового финансового кризиса, эффективность любого принимаемого решения становится все более зависимой от используемых организационно-экономических методов и моделей прогнозирования.
Цель и задачи исследования. Цель исследования заключается в разработке организационно-экономических инструментов и методов управления промышленными предприятиями на основе эконометрического прогнозирования, позволяющих повысить обоснованность управленческих решений.
Достижение поставленной в работе цели требует решения следующих задач:
1. Проанализировать задачи прогнозирования, возникающие при планировании на основе выделенных подразделений промышленных предприятий.
2. Систематизировать многообразие имеющихся методов прогнозирования; разработать подходы к их выбору для решения задач при планировании; выявить необходимость разработки новых методов и моделей.
3. Разработать новые организационно-экономические методы и модели прогнозирования экономических и производственных показателей деятельности предприятия на основе непараметрического подхода.
4. Предложить организационно-экономические инструменты, учитывающие при прогнозировании влияние инфляционных процессов на стоимостные показатели, на основе оценки индексов по независимо собранным данным.
5. Апробировать разработанные организационно-экономические инструменты и методы прогнозирования, рассмотреть вопросы построения системы прогнозирования на промышленных предприятиях.
Степень разработанности проблемы. В публикациях отечественных авторов имеются ряд работ связанных с прогнозированием на промышленных предприятиях, в которых разработано достаточное количество организационно-экономических моделей и основанных на них методов для решения конкретных задач. Однако в большинстве своем используются устаревшие методы, не соответствующие современным требованиям.
Часть работ связана с прогнозированием отдельных основных показателей промышленных предприятий. Не рассматриваются вопросы разработки системы прогнозирования на промышленных предприятиях, которая позволила бы снизить уровень неопределенности при управлении в будущем.
Большой вклад в разработку современных методов прогнозирования внесли: Агеев А.И., Гуськова Е.А., Ковалев А.П., Лагоша Б.А., Лившиц В.Н., Мищенко А.В., Новиков Д.В., Орлов А.И., Сидельников Ю.В., Смоляк С.А., и пр.
Объектом исследования являются экономические системы управления промышленными предприятиями.
Предметом исследования служат организационно-экономические инструменты и методы прогнозирования, используемые при управлении промышленными предприятиями.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу диссертации составили фундаментальные отечественные и зарубежные работы в области экономики и организации производства, достижения отечественной вероятностно-статистической школы, научных школ в области теории управления и экономико-математических методов. Для решения поставленных в диссертации задач использовались методы прикладной статистики, экономико-математического моделирования, теории оптимизации, экспертных оценок, теории принятия решений, контроллинга, экономики предприятия, управления инновациями и инвестициями, менеджмента высоких технологий, стратегического планирования развития предприятий и других направлений.
Информационную базу исследования составили: данные бухгалтерской и управленческой отчетности, данные Росстата; материалы, опубликованные по проблеме исследования в научной, учебной литературе и периодических изданиях.
В диссертационном исследовании решена актуальная научная задача разработки организационно-экономических инструментов и методов эконометрического прогнозирования, необходимого для планирования при управлении промышленными предприятиями.
Научная новизна работы представлена следующими выносимыми на защиту научными результатами:
1) Обоснована необходимость создания на предприятии вертикально-интегрированной системы прогнозирования показателей его деятельности, предложена процедура ее создания, позволяющая повысить обоснованность управленческих решений путем применения новых подходов к их разработке на основе прогнозирования.
2) Обосновано применение непараметрических методов прогнозирования и разработана непараметрическая организационно-экономическая модель прогнозирования основных экономических и производственных показателей промышленных предприятий, отличающаяся от предшественников отклонением предположения нормальности распределения, что позволяет расширить область обоснованного использования методов прогнозирования.
3) Предложены организационно-экономические инструменты прогнозирования себестоимости (на основе одновременного учета изменения структуры себестоимости по элементам и влияния инфляционных процессов) и цены продукции, необходимые при решении задач планирования, отличающиеся оценкой индексов по независимо собранным данным.
4) Обоснована и предложена к использованию концепция построения
вертикально-интегрированной системы прогнозирования на промышленных предприятиях, что позволяет повысить качество планирования и прогнозирования.
Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что разработанные и предложенные организационно-экономические инструменты, методы и модели прогнозирования могут использоваться при модернизации управления промышленными предприятиями с целью повышения обоснованности управленческих решений.
1) Предложенная вертикально-интегрированная система прогнозирования показателей деятельности промышленного предприятия позволит создать комплексную, взаимоувязанную систему прогнозирования, пронизывающую все уровни управления, с созданным интеграционным звеном.
2) Выделение вариативных методов прогнозирования обосновывает возможность применения для прогнозирования методов линейного программирования, модели Вильсона управления запасами и иных моделей.
3) Применение непараметрических методов прогнозирования позволяет получать прогнозы основных экономических и производственных показателей, наилучшим образом соответствующих реальной тенденции.
4) Разработанная непараметрическая организационно-экономическая модель используется при составлении долгосрочных планов развития предприятия и позволяет давать точечные и интервальные прогнозы рассматриваемых показателей. В частности, разработан метод определения возможности удовлетворения потребностей Российских железных дорог в путевой технике, производимой Тихорецким машиностроительным заводом в определенном будущем. Разработанный алгоритм организационно-экономического прогнозирования может быть интегрирован в компьютеризированные системы управления.
5) Использование независимо собранных данных для прогнозирования позволяет получать прогнозные значения цены продукции, элементов себестоимости для конкретного предприятия, а не для отрасли в целом. Для целей ценообразования необходимо прогнозирование себестоимости. Одновременный учет изменение структуры себестоимости по элементам и инфляционных процессов, влияющих на стоимостные показатели экономических элементов затрат, позволит очистить их от инфляции и оценить реальную динамику затрат.
6) Применение обобщающих подходов системы «Шесть сигм», закладывает основные принципы успешной и быстрой реализации созданной на промышленных предприятиях вертикально-интегрированной системы прогнозирования.
Апробация и реализация результатов исследований. Вошедшие в диссертацию работы доложены на семинаре Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге НУК ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана и следующих конференциях: «Международная научно-практическая конференция молодых ученых и аспирантов», Ярославль, 2005 г.; Всероссийский симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий», ЦЭМИ РАН, 2006, 2007, 2008, 2009 гг.; «Международная конференция по проблемам управления» ИПУ РАН, 2006 г.; «Экономика, управление, информатизация регионов России» - Интернет-конференция ВолГУ, 2007г.; «Сорокинские чтения: Социальные процессы в современной России: традиции и инновации», 2007 г.
Практическое применение результаты диссертационного исследования получили в деятельности ОАО «Тихорецкий машиностроительный завод им. В.В. Воровского».
Результаты исследования изложены в научных статьях и тезисах докладов. Основные результаты внедрены в учебный процесс МГТУ им. Н.Э. Баумана. Апробация и реализация результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами внедрения.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ общим объемом 5,75 п.л., в том числе 3,25 п.л. написано лично соискателем, из них 4 в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях списка ВАК.
Объем и структура работы. Диссертация содержит 121 страницы основного текста, 17 рисунков и 9 таблиц, состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 108 наименований.
Нерешенные задачи управления промышленными предприятиями
Раздел 1.1 показывает необходимость, развития управленческих отношений на промышленных предприятиях. Основные функции управления-были сформулированы одним из основоположников научного менеджмента Анри Файолем: «Управлять - значит прогнозировать и планировать, организовывать, руководить командой, координировать и контролировать» [98, 97]. Прогнозирование — это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений [69, С. 23]. Планирование же — это разработка последовательности действий, позволяющая достигнуть желаемого. Без планирования невозможно управлять предприятием, поскольку не понятно, к какой цели необходимо стремиться для обеспечения успешной деятельности предприятия [33, 1, 101].
Во времена СССР, когда экономика была «плановой», основной формой- планирования работы предприятий являлись, пятилетние, планы. Задания на эти планы с учетом-развития экономки, изменений в. ресурсах и потребностях народного хозяйства-, конкретизировались и уточнялись, в годовых планах — техпромфинпланах - предприятий; Пятилетние и годовые планы предприятий разрабатывались ими на основе контрольных цифр, устанавливаемых министерством. Функции прогнозирования брал на себя Госплан, и на уровне предприятия-этого механизма не было необходимости создавать.
Сейчас, когда предприятия вынуждены работать по «рыночным законам», менеджеры желают знать перспективы развития своего предприятия; взглянуть в будущее, чтобы оценить возможные пути развития, предугадать последствия тех или иных решений [49, 6].
В работе менеджера эти функции тесно связаны, т.е. результаты прогнозирования необходимы для планирования [47, 14].
Возникает необходимость в анализе работ предшественников, занимающихся вопросами прогнозирования. Существует ряд публикаций, связанных с прогнозированием макроэкономических показателей: - журнал «Проблемы прогнозирования», один из ведущих общеэкономических научных журналов, выпускаемый Институтом народнохозяйственного прогнозирования [24]. Основными направлениями научной деятельности, проводимой в лабораториях и исследовательских центрах Института сегодня являются: разработка комплексных прогнозов (обоснование альтернатив) развития, экономики страны в кратко-, средне- и долгосрочной перспективе; разработка стратегий развития регионов в рамках приоритетов-общехозяйственного развития; прогнозно-аналитические исследования в интересах крупных хозяйствующих субъектов (РАО ЕЭС, РАО «Газпром» и т.п.), и органов государственного управления РФ (Государственная Дума РФ, Минтопэнерго РФ, Федеральная дорожная служба РФ и т.п.) совершенствование методологии и методики комплексного социально-экономического прогнозирования.
Журнал «Прогнозы и стратегии» Международной Академии исследования,будущего (International Futures Research? Academy) Российское отделение - Академия прогнозирования [20]. Это научно-аналитическое издание: Международной Академии исследований будущего, дающее уникальную, возможность ученым-футурологам обнародовать свои-концепции и открытия- в; области- предвидения будущего;. полемизировать, с оппонентами. Одна из, основных задач издания; — содействовать развитию теории; методологии, методики и технологий разработки прогнозов, повышению уровня прогнозного обоснования управленческих решений на государственном, корпоративном и общественном уровнях. Например, в. номере [21] большое внимание уделяется мировому финансовому кризису — экономическим подоплекам кризиса, путям выхода. В рамках академии имеется ряд работ по методам прогнозирования [40], авторами которых являются Корсунская В.О., Лукашин Ю.П., Сидельников Ю.В., Анисимов С.А., Поляков В.В., Агеев А.И.
Существует бесчисленное количество работ, связанных непосредственно с прогнозированием на промышленных предприятиях, точнее, прогнозированием экономических [37], производственных показателей. Примером являются работы: по прогнозированию статей финансовой отчетности [17, 90; 28]; прогноз потребности в ресурсах на производство проката [32] и т.д. Естественно? утверждать, что в данном направлении существуют нерешенные задачи, среди которых можно выделить следующие:
Первая - связана с тем, что в большинстве своем используются устаревшие методы, не соответствующие современным требованиям — используются параметрические методы прогнозирования: В данных методах при;нахождении доверительного интервала предполагают, что погрешности измерения распределены по нормальному закону.
В статье [76]? показано, что реальные распределения практически всегда отличаются от включенных в классические параметрические семейства, а имеющиеся отклонения от заданных семейств делают неверными; выводы; в рассматриваемом случае, об отбраковке, основанные на:; использовании этих семейств.
Результаты экспериментов показывают следующее: Сводка, данная; в монографии [56] ;-. позволяет утверждать, что в большинстве случаев/ распределение погрешностей измерений отличается от нормального. Так, в. Машинно-электротехническом.; институте (г. Варна в; Болгарии); было-исследовано распределение; погрешностей: градуировки шкал аналоговых электроизмерительных приборов. Изучались приборы, изготовленные в Чехословакии, СССР и Болгарии. Закон распределения- погрешностей оказался одним и тем же. Он имеет плотность
Возможности построения системы прогнозирования на промышленных предприятиях
Формирование системы прогнозирования удобнее осуществлять на базе уже сложившихся систем. Например, таковой может являться система «Шесть сигм». Согласно [81], «Шесть сигм» - это способ управления всей компанией или отдельными ее подразделениями (например, литейным цехом или центральной заводской лабораторией). Фактически речь идет о развитии-системы управления качеством и контроллинга на предприятии, в организации, фирме, компании. Концепция «Шесть сигм» ставит на первое место потребителя товаров и услуг и помогает, как утверждают ее разработчики, находить самые лучшие решения, опираясь на факты и данные. Она нацелена на три основные задачи: - повысить удовлетворенность клиентов; - сократить время цикла (производственного, операционного); - уменьшить число дефектов. Внедрение «Шести сигм» дает значительный экономический эффект. Исполнительный директор корпорации General Electric Джек Уэлч объявил в ежегодном докладе, что всего за три года система «Шесть сигм» сэкономила компании более 2 миллиардов долларов [81]. Успех в системе «Шесть сигм» достигается1 с помощью следующих интеллектуальных инструментов: 1 Группа: - экспертные оценки (различные варианты сбора информации и голосования, мозговой штурм и др.), - диаграммы (сродства, древовидные, «рыбий скелет» - схема Исикава), - блок-схемы (инструменты генерации идей и структурирования информации); 2 Группа: - разнообразные варианты выборочного метода, всевозможные методики измерений (наблюдений, анализов, опытов, испытаний), - методы определения голоса потребителя (т.е. предпочтений потребителей), контрольные листки (инструменты сбора данных); - электронные таблицы и базы данных (инструменты систематизации данных); Группа: - анализ течения процесса, добавленной ценности, различные графики и диаграммы; - диаграмма
Парето, график временного- ряда (тренда), диаграмма разброса (корреляционное поле) (инструменты анализа процессов и данных); - описание данных, оценивание и проверка статистических гипотез, методы корреляции и регрессии, классификации, снижения размерности, планирования экспериментов, анализа временных рядов, статистики нечисловых и интервальных данных и др. (инструменты статистического анализа); 4 Группа: - методы управления проектами (планирование, бюджетирование, составление графиков, оптимизация коммуникаций, управление коллективом, диаграммы Ганта и др.); - анализ потенциальных проблем, изучение видов и последствий отказов, анализ заинтересованных сторон, диаграмма поля сил, документирование процесса, сбалансированная система показателей и» «приборная» панель процесса (инструменты реализации решений и управления процессами). Таким образом, инструментарий системы «Шести сигм» весьма широк. Эти интеллектуальные инструменты помогают принимать правильные решения, решать проблемы и управлять переменами. Среди них, как следует из проведенного выше перечисления, основное место занимают различные математические методьг исследования, прежде всего статистические и экспертные инструменты. Однако нельзя считать, что система «Шести сигм» и инструменты «Шести сигм» - это одно и то же. Действительно, различные виды инструментов повышения эффективности управления организацией, ее подразделениями, отдельными направлениями деятельности известны давно. Чтобы их успешно использовать, нужна система внедрения. Необходима тщательно разработанная методика создания и функционирования творческих коллективов, занимающихся анализом ситуации, подбором и внедрением современных инструментов управления. Такая методика и создана в.системе «Шесть сигм». В этом и состоит суть нового шага в науке и практике управления предприятием и его подразделениями. Выделяют [81] шесть основных элементов, составляющих квинтэссенцию системы «Шесть сигм». Это - ориентация на потребителя; - управление на основе данных и фактов; - процессный подход (где действия, там и процессы); - проактивное управление (основанное на прогнозировании); а также два социально-психологических базисных положения: - безграничное сотрудничество; - стремление к совершенству без боязни поражений. Конечно, каждый из этих элементов сам по себе хорошо известен в теории и практике управления (менеджмента). Дело в системе «Шесть сигм», в которую они объединены.
В частности, в этой системе подробно расписаны роли различных участников команды - «черные пояса», «зеленые пояса», «мастера черных поясов», «чемпионы». В самих названиях ролей подчеркнута роль команды проекта по внедрению системы «Шесть сигм», соревнования между подразделениями и специалистами, энтузиазма в работе (аналогичного спортивному азарту), продвижения на основе освоенных знаний и полученных результатов (в спорте - переход от пояса к поясу). Весьма важна основополагающая роль членов высшего руководства компании, лично занимающихся развитием системы «Шесть сигм». Анализ системы «Шесть сигм» показывает, что, несмотря не некоторое своеобразие терминов, связанное с корнями этой системы (лежащими- в проблемах управления качеством), фактически «Шесть сигм» - это глубоко проработанная система внедрения современных подходов к управлению предприятием и его подразделениями, прежде всего контроллинга, на основе широкого и продвинутого использования математических методов исследования. Отметим большое место, которое занимают математические методы исследования; прежде всего статистические и экспертные методы, среди ее инструментов.
Разработка методов и моделей для решения задач, связанных с прогнозированием в подразделениях предприятий
Функциональные обязанности главного конструктора [16]: — организация (планирование) конструкторской подготовки производства. КПП является одним из этапов технической подготовки производства. Технический проект, являясь частью КПП должен содержать пояснительную записку с технико-экономическим обоснованием новой конструкции. Т.е. необходимо сопоставление вновь создаваемой конструкции с лучшими из числа изготовлявшихся ранее конструкции аналогичного эксплуатационного назначения. Обоснование проводится с использованием различных показателей, таких как: издержки, связанные с эксплуатацией новой конструкции (эксплуатационные издержки); себестоимости, цены, объемов реализации продукции производимой с использованием новой конструкции. Задачи: - прогнозирование эксплуатационных затрат.
Эксплуатационные издержки за весь срок службы могут быть в несколько раз больше чем себестоимость изделия [99, С. 305]. Величина эксплуатационных затрат связана с условиями эксплуатации, параметрами и показателями объекта; разрабатываемых при составлении технического задания. При принятии решения может использоваться не абсолютная величина затрат, а ее изменение в зависимости от выбранного проектного решения. Зависимость влияния предполагаемых срока службы, наработки на отказ, показателей технического уровня на величину эксплуатационных затрат может быть получена с помощью корреляционного и регрессионного анализов [29]. Корреляционное моделирование позволяет выявить влияние на величину эксплуатационных затрат ряда перечисленных выше показателей. Регрессионное моделирование выявляет и изучает зависимости показателей [61, С. 148]. - прогнозирование себестоимости продукции производимой с использованием новой конструкции. Применяемые методы - удельных весов, удельных показателей, балльный, агрегатный и прочие [99, С. 295], [91]; - прогнозирование развития характеристик продукции, комплектующих и т.д. Предлагается использование методов анализа временных рядов на основе трендовой, периодической и случайной компонент [72]; - прогнозирование параметрической надежности. Параметрическая надежность - основная характеристика качества и конкурентоспособности современных машин, к выходным параметрам которых предъявляются высокие требования. В основу методологического подхода положена физико вероятностная модель надежности, которая учитывает как физические закономерности процессов старения, снижающих работоспособность машины, так и вероятностную природу всех явлений [88] и статистические методы надежности и анализа риска [72]; -и др. - планирование технологической подготовки производства.
В процессе планирования разрабатываются технологические процессы, устанавливаются необходимые для их осуществления нормы затрат материалов, электроэнергии, загрузки оборудования и др. Задачи: - прогнозирование затрат на материалы. При различных вариантах раскроя материалов возможен различный расход материалов. Выбор оптимального варианта, соответствующего минимальному расходу материала может быть одной из задач прогнозирования. Решение следует искать с помощью методов линейного программирования [61, С. 175]; - прогнозирование загрузки оборудования. Методы линейного программирования [93]. - прогнозирование технологической себестоимости. В распоряжении технолога имеются различные варианты технологического процесса изготовления изделия. Возникает проблема выбора оптимального варианта, т.е. например, наиболее экономичного, основанного на сравнении по технологической себестоимости; -и др. Иногда данный отдел называют планово-производственным отделом или-просто производственным отделом. Функциональные обязанности главного диспетчера [16]: - организация оперативно-производственного планирования (ОПП). ОПП является продолжением технико-экономического планирования и направлено на детализацию плана производства продукции предприятием и его подразделениями [61, С. 419]. В ОПП по решаемым- задачам можно выделить два этапа: оперативно-календарное планирование (ОКП) и оперативное управление производством или диспетчирование, представляющее собой оперативный контроль и регулирование хода производства (ОУП). В процессе ОКП осуществляются предварительные расчеты, основанные на календарно-плановых нормативах (таких как длительности производственного цикла, размеры серий и партий изделий или деталей, заделов, ритмов, величины незавершенного производства и т.д.), составление календарных графиков и т.д. - прогнозирование времени выполнения заказов. В условиях единичного производства, т.е. когда выполняются отдельные заказы на одно или некоторое количество изделий отсутствие повторяемости заказов лишает возможности использования календарно-плановых нормативов. Сущность прогнозирования календарных сроков выполнения заказов сводится к определению опережений в работе отдельных производственных подразделений по этапам процесса выполнения заказа. Эта величина зависит от предполагаемой загрузки оборудования; численности- рабочих, выделенных для его выполнения. Здесь может быть полезна теория» массового обслуживания [92]. В условиях серийного производства прогнозирование времени выполнения заказов основывается, например, исходя из планируемого-размера партии, определяемого из предполагаемых потребностей рынка и возможностей производства: С одной стороны увеличение объема партий может приводить к увеличению производительности труда; уменьшению времени подготовительно-заключительных операций, приходящихся на одну деталь, что влечет за собой экономию издержек. С другой стороны, данное увеличение обеспечивает рост незавершенного производства, что, возможно, приводит к нерациональному использованию оборотных средств [54, 62]. Также возрастет потребность в площадях для хранения деталей. Следовательно, вытекает задача
Практическое применение разработанной непараметрической организационно-экономической модели прогнозирования в деятельности ОАО «Тихорецкий машиностроительный завод им. В.В. Воровского»
ОАО «Тихорецкий Машиностроительный Завод им. В.В. Воровского» (ТМЗ) - одно из ведущих предприятий России по выпуску путевой техники. Около полувека здесь производятся путевые машины для текущего ремонта и содержания железнодорожного пути, ремонта, строительства и производства восстановительных работ на контактной сети электрифицированных железных дорог. Бесценный опыт, накопленный более чем за 100 лет существования- предприятия, помогает нам идти вперед, не останавливаться в развитии и активно участвовать в общем подъеме- российской тяжелой промышленности. В" числе основополагающих принципов «Тихорецкого машиностроительного завода» - использование современных технологий; высокая, культура производства, отличное качество работ, выполнение заказов в установленные сроки и разумная ценовая политика. ОАО «ТМЗ им. В.В. Воровского» является членом НП «Объединение производителей железнодорожного транспорта». В сложившейся ситуации, до 75 процентов от общего объема реализации, продукции завода потребляет ОАО «РЖД» (РЖД). ІУІожно говорить, что ТМЗ находится в зависимости от монопольной позиции РЖД. Отказ или неудовлетворение потребностей такого крупного потребителя тихорецкими путевыми машинами приведет предприятие к сложному положению. При составлении долгосрочных планов- развития предприятия, в том числе, плана создания и освоения новой техники, плана технического перевооружения;, и составленных на их основе кратко- и среднесрочных планов, организационных мероприятий по техническому развитию завода-необходимо учитывать результаты, полученные при прогнозировании. Так, одной из задач прогнозирования является определения возможности удовлетворения потребностей РЖД путевой тезсникой, производимой ТМЗ в определенном будущем. Необходимо понять, сможет ли завод при сохранении текущего темпа роста- производства обеспечить спрос РЖД путевой техникой до 2015 года.
Поясним причину выбора именно 2015 года. Имеется стратегия развития железнодорожного транспорта в РФ до 2030 года, утвер ісденная распоряжением Правительства РФ от 17 июня 2008 года № 877-р [102]. Первый этап (2008-2015гг.) предусматривает обеспечение необходимых пропускных способностей на основных направлениях перевозов- Это означает сохраняющейся рост потребностей в путевой техникой при проведении работ по текущему содержанию и ремонту путей. Второй этап (2015-2030) динамичного расширения железнодорожного транспорта в работе не рассматривается. Первая задача прогнозирования может быть сформулирована следующим образом. Будет ли обеспечена потребность РЖД путевой техникой, производимой ТМЗ, до 2015 года, при сохранении текущего темпа роста производства. Решение задачи может быть получено в рамках разработанной во второй главе непараметрической вероятностно-статистической модели. Итак, имеются исходные данные в таблице 3 (t ; хіг) и (ty2; xj2), где хи объем реализованных «ТМЗ» путевых машин ОАО «РЖД» за время ttl, шт. Xj2 - потребность ОАО «РЖД» в путевой техники, производимой «ТМЗ» за время tj2, шт. Видно, что в настоящий момент времени ТМЗ производит меньший объем продукции, чем объемы потребления РЖД. Несоответствие объемов производства объясняется тем, что по ряду причин ОАО РЖД заказывает у ТМЗ меньше путевых машин, чем испытывает в них потребность. Но, темп, роста объемов производства ТМЗ выше темпов роста потребностей РЖД. Очевидно, что в определенный момент времени ТМЗ превысит объемы потребления РЖД. Тогда, можно сформулировать следующие задачи прогнозирования: Может представлять интерес и величина временного лага, показывающая в какой более ранний период объем производства «ТМЗ» совпадал с текущей потребностью ОАО «РЖД». В этом и заключается суть четвертой задачи прогнозирования.
Принимаем линейную модель, согласно которой можно записать і(/п) Для решения поставленных задач воспользуемся разработанным во второй главе непараметрическим методом наименьших квадратов. Используя указанный метод восстановим линейные зависимости. По формуле 2.1 получаем, что tcp(l) = tcp(2) = 4. Находим оценки коэффициентов линейных зависимостей (по формулам 2.2 и 2.3) Восстановленные значения ,, х)2 приведены в таблице 4. Получим графическую (см. рис. 3.5) интерпретацию, обозначив 1 , и 2 соответствующие восстановленные зависимости для х\г, xj2. Рассчитаем асимптотический доверительный интервал, соответствующий доверительной вероятности р = 0,95. Для этого значения найдем несмещенные оценки дисперсий невязок, и значения остаточной суммы квадратов SS(1) и SS(2) определим по формуле 2.11. Поскольку U(p) = 1,96 при р = 0,95, то доверительный интервал (формула 2.12) таков: [12,8000 - 1,96VH,7013; 12,8000 + 1,9бУЙ/70ЇЗ] = [6,0954; 19,5046] Вычислим асимптотические дисперсии D (XQ) и D (L ) по формулам 2.8 и 2.9 1. Потребность «РЖД» путевой техникой, производимой ТМЗ, до 2015 года, при сохранении текущего темпа роста производства будет обеспечена и произойдет это октябре 2013 года. Учитывая вероятностный характер влияния факторов, это могло произойти в феврале 2007 года и остается возможным до июня 2020 года. 2. При этом объем производства составит 283 шт. Можно утверждать, что данное значение будет лежать в интервале от 269 до 299 шт. 3. Например, в 2009 году объем производства «ТМЗ» совпадал с потребностью ОАО «РЖД» августа 2004 года. Результаты доверительного оценивания говорят, что объем производства «ТМЗ» отстает от потребностей) ОАО «РЖД» на момент 2009 года от 1,5 до 7,4 лет. При планировании, исходя из полученных результатов прогнозирования, нижнюю и верхнюю доверительные границы можно рассматривать как наилучший и наихудший варианты развития ситуации.
Похожие диссертации на Разработка организационно-экономических инструментов и методов управления промышленными предприятиями на основе эконометрического прогнозирования
