Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Основные тенденции в области торговли сельскохозяйственной продукцией. анализ проблем в области торговли предприятиями пищевой промышленности 14
1.1. Анализ экономической политики государства в торговле сельско хозяйственной продукцией и продовольствием: динамика и структура 14
1.1.1. Внешняя торговля сельскохозяйственной продукцией и продовольствием в экономике страны 14
1.1.2. Товарная структура внешней торговли сельскохозяйственной продукцией и продовольствием 20
1.1.3. Географическая структура внешней торговли 27
1.1.4. Продовольственная безопасность России 29
1.2. Анализ состояния внешнего и внутреннего зернового рынка - динамика и структура. Основные проблемы и тенденции (на примере предприятий обработки зерновых культур) 35
1.2.1. Реализация зерновых сельскохозяйственными предприятиями России в 2002/03 году. 35
1.2.2. Использование зерна на продовольственные и фуражные цели 39
1.2.3. Баланс производства и использования зерна (в том числе пшеницы). 40
1.2.4. Ценовая ситуация на рынке зерна 42
1.3. Анализ экономической политики предприятий АПК и моделей внешней торговли сельхозпродуктами 44
1.4. Обобщение результатов анализа основных тенденций в области торговли предприятиями пищевой промышленности 54
ВЫВОДЫ 59
ГЛАВА 2. Количественные методы и модели оценки внешнеторговой политики предприятий пищевой промышленности 63
2.1. Базовая система моделей для оценки внешнеторговой политики предприятий пищевой промышленности 63
2.2. Проблемы информационного обеспечения деятельности предприятий пищевой промышленности 71
2.3. Разработка базового метода поиска коэффициентов эластичности деятельности на примере исследования конъюнктуры рынка 73
2.4. Методы формирования прогнозных моделей поведения конъюнктуры рынка товаров пищевой промышленности 79
2.5. Пример анализа конъюнктуры рынка зерновой продукции на основе базовых и прогнозных моделей в 2002-2004 годах 93
ВЫВОДЫ 105
ГЛАВА 3. Методика планирования перестройки производства на новый вид продукции на основе сетевого планирования 109
3.1. Постановка задачи планирования перестройки производства пищевой промышленности на новый вид продукции 109
3.1.1. Развернутая характеристика многоуровневой структуры плани рования перестройки производства в рамках холдинга 110
3.1.2. Назначение и области применения сетевого планирования управ ления в рамках пищеперерабатывающего холдинга 112
3.1.3. Сетевая модель и ее основные элементы 113
3.1.4. Порядок и правила построения сетевых графиков 116
3.1.5. Упорядочение и оптимизация сетевого графика производства товаров пищевой промышленности на примере действующего мукомольного предприятия. Понятие пути 118
3.2. Коэффициент напряженности работ перестройки производства. Анализ и оптимизация сетевого графика 133
3.3. Построение сетевого плана для оптимизации процесса перестройки производства в подразделениях ОАО «Первый мельнич ный комбинат» г. Санкт-Петербург 135
Выводы 147
Заключение 149
Литература
- Внешняя торговля сельскохозяйственной продукцией и продовольствием в экономике страны
- Проблемы информационного обеспечения деятельности предприятий пищевой промышленности
- Развернутая характеристика многоуровневой структуры плани рования перестройки производства в рамках холдинга
- Упорядочение и оптимизация сетевого графика производства товаров пищевой промышленности на примере действующего мукомольного предприятия. Понятие пути
Введение к работе
На протяжении всей своей истории Россия была крупной аграрной державой, вывозившей свою продукцию на мировые рынки. Однако в силу процессов 20 века сегодня она является устойчивым нетто-импортером сельскохозяйственной продукции и продовольствия. При сохранении положения импортера, в то же время за последнее десятилетие российская агропродо-вольственная торговля и переработка претерпели заметные изменения. Рассмотрению методов и моделей планирования производственной деятельности корпорациями пищевой промышленности в условиях конкуренции и посвящена данная работа.
Как на внутреннем, так и на внешнем рынке, Российский бизнес сталкивается с возрастающей конкуренцией, поэтому огромное значение для корпораций пищевой промышленности приобретает проблема количественной оценки конъюнктуры внешнего и внутреннего рынка в области торговли для регулирования экономической политики предприятий. Актуальные тенденции усиления в развитых странах кооперации предприятий, стратегических альянсов, получили достаточное отражение в зарубежных экономических моделях. Особенно пристальное внимание в них уделяется вопросам количественного определения конъюнктуры рынка (уровня цены, спроса и предложения, объемов купли-продажи и др.), так как объективность оценки служит залогом того, что заплаченная цена не окажется слишком высокой для покупателей или заниженной для продавцов.
Другой актуальной проблемой для корпораций пищевой промышленности является решение вопроса «производить или покупать». Поэтому в производственной деятельности корпораций в условиях конкуренции остро встает вопрос планирования оперативной и экономически обоснованной перестройки производства на новый вид продукции. Задача организации оперативной перестройки производства на новый вид продукции, при практической своей реализации порождает множество трудностей, связанных с перестройкой оборудования и самого технологического цикла производства и его многоярусной организационной структуры, а также со сложностью управленческих связей и чрезвычайной насыщенностью информационных потоков внутри него.
В отечественной экономической литературе названной проблеме уделяется недостаточное внимание, хотя именно правильная организация процесса планирования производственной деятельности корпорациями пищевой промышленности в условиях конкуренции является важнейшим фактором успеха предприятий в долгосрочной перспективе.
Большой вклад в исследования по данной теме внесли такие отечественные и зарубежные экономисты: В.В.Абчук, А.П.Альгин, А.А.Первозванский, Т.Н.Первозванский, М.Н.Рогов, А.Я.Черенков, Ю.Н.Воронов, П.Г.Грабовой, О.В.Волдайцев, Ф.Найт, Д.Тобин, М.Алле, Г.Марковиц, Д.Кейнс, В.Шарп, Д.Ф.Синки, М.Миллер, И.Шумпетер, А.Маршалл, А.Пигу, Р.Д.Льюис, Х.Райфа.
Анализ работ этих авторов и многих других, представленных в списке литературы, дает основания полагать, что в настоящее время в отечественной теории и практике нет единого подхода к поставленным вопросам. Важно отметить, что практически любой аспект рассматриваемой проблемы имеет свое прикладное и методологическое значение. Другой вопрос, что некоторые аспекты, в современных условиях, остаются мало изученными и нуждаются в дальнейшей разработке.
Указанные обстоятельства существенно ограничивают возможности использования классических (нормативных) методов планирования производственной деятельности корпорациями пищевой промышленности в условиях конкуренции. Во-первых, в системе рыночной экономики мировая экономическая наука столкнулась с необходимостью изучать весьма сложные объекты и процессы, для которых нет целостной теории, позволяющей использовать имеющийся математический арсенал методов и моделей. Риск и неопределенность рыночных отношений возникают в результате взаимодействия многочисленных и неопределенных факторов, как на внешнем, так и на внутреннем рынках. Во-вторых, если даже математические модели и могут быть построены и имеются схемы их решения, все же в ряде случаев они остаются непригодными из-за огромного объема неопределенных данных. В-третьих, рассматриваемые экономические модели, как правило, являются слабо структурируемыми и потому не поддаются формализации. В-четвертых, существующие западные модели оценки состояния рынка сельхозпродукции и продовольствия не работают в специфических российских условиях. В-пятых, отсутствие методов и моделей агрегирования различных оценок рыночной конъюнктуры приводит к тому, что принимаемые решения носят неопределенный и субъективный характер.
Научная задача, решаемая в настоящей работе, состоит в совершенствовании научно-методического аппарата и технологий информационного обеспечения принятия решений в производственной деятельности корпораций пищевой промышленности .
Цель исследования: повышение эффективности планирования производственной деятельности корпораций пищевой промышленности и комплексной количественной оценки конъюнктуры рынка продовольствия для регулирования экономической политики купли-продажи.
Достижение поставленной цели определило необходимость решения следующих частных задач:
• анализ существующих методов количественной оценки продаж на внешнем и внутреннем рынках продовольствия и адаптация западных моделей продаж продовольствия на внешнем и внутреннем рынках;
• развитие методов прогнозирования конъюнктуры рынка продовольствия и экономической политики предприятий на внешнем и внутреннем рынках продовольствия в условиях неопределенности;
• разработка методики планирования перестройки производства на новый вид продукции на основе сетевого планирования.
Предметом исследования являются методы и модели планирования производственной деятельности корпорациями пищевой промышленности и прогнозирования конъюнктуры рынка продовольствия и экономической политики предприятий на внешнем и внутреннем рынках продовольствия.
Объектом исследования является деятельность корпораций пищевой промышленности, а также оптовых предприятий РФ, осуществляющих свою торговую и производственную деятельность на внешнем и внутреннем рынке сельхозпродукции.
На защиту выносятся следующие научные результаты:
1. Комплексная модель количественной оценки и регулирования экономической политики предприятий на внешнем и внутреннем рынках торговли продовольствия в условиях неопределенности, основанная на адаптации базовой экономико-математической модели исследования конъюнктуры рынка сельхозпродукции и продовольствия к Российским условиям.
2. Методика определения эластичности (взаимовлияния) отдельных видов товара друг на друга при моделировании конъюнктуры рынка продовольствия, включающая:
• метод определения соотношений определяющих коэффициенты эластичности предложения конечной продукции и спроса на сырье при исследовании конъюнктуры рынка продовольствия;
• разработка моделей для исследования чувствительности и оптимальности коэффициентов эластичности на основе метода самоорганизации моделей на ЭВМ.
3. Методы и модели прогнозирования объёма реализации продукции, и выбора оптимальной ценовой стратегии продаж продовольствия.
4. Методика планирования перестройки производства на новый вид продукции на основе сетевого планирования.
Научная новизна работы:
1. Расширены возможности традиционных подходов к количественной оценке и регулированию экономической политики предприятий на внешнем и внутреннем рынках торговли продовольствия, что позволило повысить качество инвестиционных решений при решении задач расчета показателей спроса и предложения.
2. Получили развитие технологии прогнозирования объёмов реализации продукции и выбора оптимальной ценовой стратегии, что позволило более точно и объективно проводить экономическую политику предприятий.
3. Разработана методика и получены соотношения и коэффициенты, определяющие уровень эластичности (взаимовлияния) предложения конечной продукции и спроса на сырье при моделировании конъюнктуры рынка продовольствия.
4. Разработанная методика планирования перестройки производства на новый вид продукции на основе сетевого планирования обеспечивает выбор многоуровневой структуры подготовки производства в рамках холдинга, порядок упорядочения и оптимизации сетевых графиков по заданному критерию и ограниченным ресурсам.
Методы исследования. При проведении исследования были использованы методы количественного финансового и статистического анализа. При разработке технологий моделирования использовались следующие экономико-математические методы и модели: методы исследования операций (методы оптимизации, методы линейного программирования); методы теории игр (модель игры с природой); методы факторного и стохастического анализа; методы имитационного моделирования.
Практическая значимость.
1. Разработанный научно-методический аппарат может быть успешно использован для различных коммерческих организаций, инвестиционных компаний, финансово-промышленных групп и т.д.
2. Применение разработанных в диссертации более совершенных методик, алгоритмов и моделей позволяет уменьшить потери компаний от неэффективных и рискованных капиталовложений, снизить размер резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий торговли.
3. Применение разработанных методик позволяет объективно определить величину инвестиций и подсчитать сумму возможного ущерба.
4. Применение разработанных методов и моделей позволяет эффективно планировать инвестиционную политику торговых предприятий в современных условиях рынка.
Достоверность и обоснованность полученных результатов подтверждается:
1. Непротиворечивостью результатов имитационного моделирования с результатами теоретических расчетов.
2. Широкой апробацией научных результатов.
3. Положительными результатами внедрения основных научных результатов в государственных структурах и коммерческих компаниях РФ.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались в 1997-2003гг. на 14 научных конференциях, в том числе Региональной научно-практической конференции "Менеджер 21 века" НГТУ, Международной научно-практической конференции "Актуальные вопросы региональной экономики" ННГУ, Региональной научно-практической конференции "О развитии сельскохозяйственного комплекса Нижегородской области", Седьмой Всероссийской научно-методической конференции и др.
Результаты исследований использовались Департаментом торговли Московской, Нижегородской и Ленинградской области, Региональным агентством содействия инвестициям, Фондом поддержки малого предпринимательства Нижегородской области, а также в учебных курсах студентов Международного сельхозинститута Нижегородского государственного университета и слушателей системы повышения квалификации и переподготовки кадров.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 научных работ общим объёмом 2,1п.л. из них лично автору принадлежит 1,6 п.л.
Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы, приложений.
Внешняя торговля сельскохозяйственной продукцией и продовольствием в экономике страны
На протяжении всей своей истории Россия была крупной аграрной державой, вывозившей свою продукцию на мировые рынки. Однако в силу тектонических процессов 20 века сегодня она является устойчивым нетто-импортером сельскохозяйственной продукции и продовольствия. При сохранении положения импортера, в то же время за последнее десятилетие российская агропродовольственная торговля претерпела заметные изменения. Их рассмотрению и посвящена данная глава.
В товарной структуре российского импорта сельхозпродукция и продовольствие по объемам импортных поставок занимают второе место после машин, оборудования и транспортных средств (См. табл. 1.1). В конце 1980-ых годов импорт агропродовольственной продукции составлял около 23% от всего объема импорта страны1. В годы реформ Россия сохранила позиции крупного импортера продовольствия. Значение этого показателя выросло еще больше и достигло максимального уровня (30,2%) в 1995 г. В это время были отмечены рекордные объемы ввоза продовольствия в страну. Этому способствовало, прежде всего, укрепление российского рубля, что привело к повышению конкурентоспособности импортной продукции по сравнение с отечественной. Однако к 2000 г. доля агропродовольственного импорта в структуре российского импорта заметно упала и достигла среднего показателя дореформенного периода - 23,1%.
Агропродовольственныи экспорт составляет незначительную долю всего экспорта страны. В 1980-ые годы - около 4% , в 1990-ые годы упал в среднем до 2%, в 1999-2000 гг. приблизился к 1% (См. табл. 1.2).
Чем обусловлены существенные изменения в динамике и структуре агро-продовольственной торговли, произошедшие за последние два года? В 1999-2000 гг. внешняя торговля продовольствием развивалась под воздействием в основном двух доминирующих факторов: кризиса 1998 г. и государственного регулирования, которое выражалось в виде введения различных таможенных ограничений и осуществления поставок в рамках продовольственной помощи из США и ЕС. Конъюнктура мировых рынков, объемы внутреннего производства и доходы населения хотя и в меньшей степени, но также оказывали влияние на формирование торговых потоков.
Девальвация рубля в 1998 г. сделала импорт продовольствия заметно менее выгодным, а экспорт российского сельскохозяйственного сырья - более выгодным по сравнению с докризисным периодом. Это создало хорошие возможности для расширения рынка со стороны отечественных производителей в агропродовольственном секторе: во-первых, за счет импортозамеще-ния на внутреннем рынке и, во-вторых, за счет расширения экспорта. С другой стороны, падение реальных доходов ограничило спрос населения на эластичные по доходу товары, что не могло не отразиться на положении в продовольственном комплексе и во внешней торговле.
Финансовый кризис оказал сдерживающее влияние на российский импорт. Начиная с 1998 г., наблюдается устойчивая тенденция сокращения импортных поставок продовольствия в страну (См. рис. 1.1). В последние два года агропродовольственный импорт был даже ниже, чем в 1990-1993 гг., когда начавшиеся экономические реформы, а также распад СССР и СЭВ привели к сокращению торговли России с другими странами. Однако причины подобного сокращения в 1999 г. и в 2000 г. носят разный характер. Если в 1999 г. падение импорта явилось реакцией на девальвацию рубля, то в 2000 г., с одной стороны, импорт стал восстанавливаться после кризисного «шока», но, с другой стороны, происходило сокращение ввоза некоторых продуктов ввиду прекращения поставок в рамках гуманитарной помощи и неблагоприятной эпидемиологической обстановки в некоторых странах Европы, а также роста государственного торгового протекционизма.
Создавшиеся в результате девальвации рубля благоприятные условия для увеличения российского экспорта не были реализованы, во-первых, в силу узкого ассортимента экспортных товаров агропродовольственной группы, и, во-вторых, из-за политики государственного ограничения экспорта. В 1999 г. экспорт существенно сократился и практически достиг уровня 1993 г.4 В 2000 г. наблюдалась более благоприятная ситуация: агропродовольственный экспорт вырос, хотя и не достиг докризисного уровня. Высокие объемы агропродовольственного импорта превышают экспорт в 6-Ю раз. В 1994-1997 гг. отрицательное сальдо внешней торговли агропродовольственной продукцией находилось в пределах 9-11,7 млрд. долл., что составляло около 30% от общего торгового баланса России (См. рис. 1.2). С 1998 г. разрыв между экспортом и импортом устойчиво сокращается. В 2000 г. импорт сельскохозяйственной продукции и продовольствия превышал экспорт этой группы товаров всего лишь на 5,7 млрд. долл., а доля отрицательного сальдо агропродовольственной торговли в общем сальдо внешней торговли России стала заметно меньше - 8,4%.
Рисі .2. Доля отрицательного сальдо агропродовольственной торговли в общем сальдо внешней торговли России. (Источник: Рассчитано по Таможенной статистике внешней торговли РФ, как отношение сальдо агропродовольственной торговли России по модулю (сальдо отрицательное) к торговому балансу страны (положительному)).
Импорт сельскохозяйственной продукции и продовольствия является более диверсифицированным по сравнению с экспортом. В 2000 г. в товарной структуре импортных закупок страны основное место занимали мясо, сахар-сырец, фрукты и овощи, зерновые, алкогольные и безалкогольные напитки (См. рис. 1.3).
Следует отметить, что преобладание поставок сахара-сырца в структуре российского импорта по товарам агропродовольственной группы сложилось только в последние годы.
Интенсивное государственное регулирование внешней торговли сахаром и сырцом привело к тому, что импорт сахара стал падать, в то время как ввоз сахара-сырца существенно вырос (См. табл. 1.3).
Проблемы информационного обеспечения деятельности предприятий пищевой промышленности
Одна из основных проблем, которая всегда возникает в ходе разработки любой модели (а тем более системы моделей), является проблема сбора и подготовки необходимой информации. Краеугольным камнем таких моделей являются системы функций спроса и предложения, предполагающие оценку соответствующих эластичностей. Практически оценка эластичностей - это самостоятельное исследование, сравнимое по сложности с созданием конкретных прикладных моделей. Построение функций спроса и предложения одно из важнейших направлений экономических исследований. В России такого рода исследования проводились, начиная с 60-х годов, но не были ориентированы на рыночную экономику и соответствующий механизм функционирования. В настоящее время, из-за отсутствия необходимых массивов информации, провести оценку системы эластичностей традиционным образом, т.е. на базе динамических рядов годовых данных, крайне сложно.
Следует отметить, что в аналогичной ситуации оказались и исследователи в послевоенные годы, когда динамические ряды в лучшем случае можно было проследить начиная с 1946 года. Тем не менее ряд работ по оценке эластичностей спроса и предложения для продукции сельского хозяйства, основанных на коротких рядах за 1946-1955 годы, были весьма полезны .
В последние годы все же предпринимались немногочисленные попытки оценить эластичности (почти всегда эластичности спроса), основываясь на имеющихся данных по России. К таким исследованиям прежде всего следует отнести работы, в которых использовались для этих целей как отдельные уравнения регрессии, так и специальные методы: Linear Expenditure system(LES) и Almost Ideal Demand System (AIDS)3. Подобных работ у отечественных авторов практически нет. Здесь следует выделить разработки А.В. Суворова, который с помощью отдельных уравнений регрессии оценил параметры регрессионных уравнений спроса на отдельные группы продовольственных и непродовольственных товаров). Результаты настоящих исследований, основанные на различной информационной базе, различных методах и для различных продуктовых групп часто не совпадают, а иногда и противоречат друг другу. Данные, полученные в ходе проведенных исследований, безусловно, подлежат тщательному анализу и проверке, но, в целом это, несомненно, является шагом вперед.
В принципе существует и используется на практике и другой метод решения данной задачи. Как уже отмечалось выше, в настоящее время первый подход (оценка эластичностей классическими эконометрическими методами) в силу объективных причин реализовать крайне сложно. В то же время имеется множество исследований, связанных с оценкой эластичностей в других странах, а также отдельные экспертные оценки специалистов по России. Данная информация может служить базой для адаптации эластичностей для нашей страны. При этом выбор страны-прототипа обуславливается рядом критериев, таких, например, как уровень доходов населения, структура и сложившиеся уровень и традиции потребления, и т.д. Данный метод исследования получил название "калибровка эластичностей". При этом возможны два принципиальных подхода к решению проблемы оценки эластичностей с помощью названного метода.
Первый подход. Принимая во внимания ряд теоретических предпосылок микроэкономики, таких как условия гомогенности и симметрии, как для эластичностей спроса, так и предложения и, используя метод наименьших квадратов, из исходной системы (включающей данные страны-прототипа и экспертные оценки специалистов) формируется новая система эластичностей. Новая система эластичностей рассчитывается путем сведения к минимуму взвешенного квадратичного отклонения двух систем эластичностеи (исходной и новой) при соблюдении условий однородности и симметрии. Данный подход реализован в рамках системы моделей RATSIM и ее последующих версий. Такую процедуру можно представить как процесс адаптации имеющихся предварительных (экспертных) оценок эластичностеи к условиям российской экономики. Возможен и другой подход, который мы использовали в ряде экспериментов (метод условной регрессии). Так, если мы хотим вычислить уравнение множественной регрессии (используя log-log функцию) и, зная из других источников оценку одного или нескольких коэффициентов регрессии, то, подставляя его (их) в первоначальное уравнение, можно методом наименьших квадратов вычислить оставшиеся коэффициенты.
Второй подход. Существует и другая возможность обоснования эластичностеи, когда известны некоторые из них, а остальные получены исходя из теоретических предпосылок. Данный подход реализован в системе SWOPSIM
Развернутая характеристика многоуровневой структуры плани рования перестройки производства в рамках холдинга
Анализ рынка зерна проводился на основе разработанных моделей за период август- ноябрь 2003 года. Результаты анализа сравнивались с данными Аналитического центра фирмы «ОГО». Средняя (за период) достоверность прогнозов составила 2.6-3.4 %, что говорит о высокой достоверности модели.
По данным разработанной модели с 22 сентября по 6 октября цены предложения на зерно в регионах России менялись разнонаправлено.
Минимальные цены предложения на пшеницу 3 класса увеличились на Северном Кавказе (+200 руб./тонна), на Урале (+100 руб./тонна) и в Западной Сибири (+100 руб./тонна).
Рожь подорожала в Центрально-Черноземном районе (+300 руб./тонна) и на Урале (+500 руб./тонна). Цены на фуражную пшеницу остались без существенных изменений.
Фуражный ячмень в Центрально-Черноземном и в Поволжье районе подешевел на 400 руб./тонна, а на Северном Кавказе - на 200 руб./тонна (табл. 2.3-2.7).
Уборочная кампания 2003 года вступила в завершающую стадию. По оценкам Минсельхоза России к 6 октября зерновые убраны с 91% посевных площадей и намолочено 71.8 млн. тонн зерна (в первоначально оприходованном весе). По данным того же источника в прошлом году на 8 октября было намолочено 91.0 млн. тонн зерна с 87.4% посевных площадей.
По состоянию на 2 октября 2003 ГХИ России обследовано почти 19.3 млн. тонн зерна пшеницы. В результате продовольственная пшеница составила около 14.2 млн. тонн или почти 74% от обследованного объема, в том числе ценная пшеница составила более 7.9 млн. тонн или 41% от обследованного объема.
По нашим оценкам на 30 сентября валовой сбор ценной пшеницы в бункерном весе составляет почти 14.0 млн. тонн (-1.6 млн. тонн по сравнению с прошлым годом), пшеницы 4 класса - 11.0 млн. тонн (-6.0 млн. тонн) и фуражной пшеницы - 9.0 млн. тонн (-7.7 млн. тонн).
Некоторые выводы. Эти результаты следует рассматривать скорее как качественную оценку. Во-первых, доля неиспользуемых зерновых отходов, вообще говоря, может существенно отличаться для разных регионов. Во-вторых, данные Минсельхоза России и, в некоторой степени, данные ГХИ России, носят предварительный характер и могут уточняться. Тем не менее, с высокой степенью вероятности можно предположить, что в этом году по сравнению с прошлым годом ценной пшеницы будет больше в Омской области, Новосибирской области и Челябинской области. В то же время значительно сократится производство ценной пшеницы в Краснодарском крае, Ставропольском крае, Республике Татарстан и Оренбургской области.
Можно ожидать роста валовых сборов пшеницы 4 класса в Республике Башкортостан, Челябинской области, Республике Татарстан и Тюменской области. Существенно уменьшатся валовые сборы пшеницы 4 класса на Северном Кавказе, Центрально-Черноземном районе и в нижнем Поволжье. Валовые сборы фуражной пшеницы в подавляющем числе регионов ниже прошлогодних уровней. Исключение, возможно, составят Оренбургская область и Республика Татарстан, где можно ожидать роста валового сбора фуражной пшеницы по сравнению с 2002 годом.
Согласно предварительным оценкам Госкомстатом РФ запасы зерна в сельскохозяйственных, заготовительных и перерабатывающих предприятиях России на 1 августа 2003 года составили 14.1 млн. тонн или на 21.5 млн. тонн (-60.5%) меньше чем на 1 августа 2002 года.
В целом по зерновым и зернобобовым культурам запасы зерна в сельскохозяйственных предприятиях на начало августа 2003 года были на 66.8% меньше, чем в начале августа 2002 года и составили 8.5 млн. тонн.
Запасы продовольственной пшеницы, продовольственной ржи и ячменя в заготовительных и перерабатывающих предприятиях России оказались меньше соответственно на 31.6%, 27.8% и 56.4%. Запасы гречихи (19 тыс. тонн) и овса (105 тыс. тонн) в заготовительных и перерабатывающих предприятиях также были ниже, чем в прошлом году, составив соответственно 32.4% и 38.4% от уровня запасов на 1 августа 2002 года. Данные по экспорту (разд. 3) и запасам зерна еще раз подтверждают, что рост цен на зерновом рынке в июле-сентябре был вызван, в основном экспортным спросом. Текущий уровень внутренних цен существенно снижает привлекательность экспортных операции. Наряду с ростом предложения зерна эти факторы окажут понижающее давление на цены. Низкий уровень запасов зерна на мукомольных и комбикормовых предприятиях будет оказывать поддержку ценам в ближайшие две недели. Минсельхоз России прогнозирует валовой сбор на уровне 70 млн. тонн, а USDA - менее 65 млн. тонн. Таким образом, снижение валового сбора зерна в 2003 году по сравнению с 2002 годом может составить более 20 млн. тонн. По предварительным данным Госкомстата РФ начальные запасы в 2003/2004 зерновом году составили около 11.4 млн. тонн (без учета июльского сбора), что на 3.1 млн. тонн меньше, чем в начале 2002/2003 зернового года. Поэтому общее предложение продовольственного и кормового зерна в новом зерновом году, будет существенно ниже, чем в два предыдущих зерновых года. Мы ожидаем, что наиболее сильно сократится производство продовольственной ржи (-60%о), фуражной пшеницы (-43%) и пшеницы 4 класса (-37%).
Кроме того, ожидается значительное снижение валового сбора пшеницы в Украине - потенциальном конкуренте российским экспортерам на мировых рынках. Более того, по разным оценкам дефицит продовольственной пшеницы в Украине составит от 2.5 до 3.0 млн. тн. В качестве основных рынков для покупки продовольственной пшеницы Украина рассматривает Россию и Казахстан.
Можно ожидать, что предложение отечественного зерна в 2003/04 зерновом году составит около 76 млн. тонн (±1 млн. тонн). Такой объем предложения отечественного зерна близок к уровню внутреннего потребления прошлого зернового года (-75 млн. тонн). В этих условиях можно ожидать существенного снижения запасов в конце зернового года, роста цен на внутреннем рынке, значительного сокращения объемов экспорта и существенного роста объемов импорта зерна. Экспорт зерна в текущем зерновом году при самых оптимистических прогнозах валового сбора вряд ли превысит 5 млн. тонн и будет интенсивным только в первой половине 2003/04 зернового года. Импорт зерна может превысить 3.5 млн. тонн. Таким образом, можно с достаточной степенью достоверности прогнозировать рост среднегодовых цен по сравнению с 2002/2003 зерновым годом. При этом надо делать поправку на "украинский фактор". Кроме того, в этом сезоне, с самого его начала, до конца важную роль будут играть цены потенциального экспорта и импорта, которые будут задавать уровень минимальных и максимальных цен на внутреннем рынке.
Упорядочение и оптимизация сетевого графика производства товаров пищевой промышленности на примере действующего мукомольного предприятия. Понятие пути
Сетевое планирование управления, основано на моделировании процесса с помощью сетевого графика и представляет собой совокупность расчетных методов, организационных и контрольных мероприятий по оптимизации, планированию и управлению комплексом работ перестройки мукомольного производства на новый вид продукции. Применительно к холдинговому объединению система СПУ позволяет:
I. Формировать календарный план реализации заданного комплекса работ;
II. Выявлять и мобилизовывать резервы времени, трудовые, материальные и денежные ресурсы;
III. Осуществлять управление комплексом работ по принципу "ведущего звена" с прогнозированием и предупреждением возможных срывов в ходе работ;
IV. Повышать эффективность управления в целом при четком распределении ответственности между руководителями разных уровней и исполнителями работ.
Под комплексом работ (комплексом операций, или проектом) в рамках теории методов сетевого планирования и управления понимается всякая задача, для выполнения которой необходимо осуществить достаточно большое количество разнообразных работ.
Применительно к нашей задаче, мы будем понимать под комплексом работ процесс консолидации плана работ по организации процесса перестройки мукомольного производства на новый вид продукции в рамках деятельности всего холдинга.
Для того чтобы составить план работ по перестройке мукомольного производства, состоящий из множества отдельных операций, необходимо описать данный комплекс работ с помощью некоторой математической модели. Средством описания нашего проекта (комплекса) является сетевая модель.
Сетевая модель представляет собой план выполнения некоторого комплекса взаимосвязанных работ (операций), заданного в специфической форме сети, графическое изображение которой называется сетевым графиком. В нашем случае, сетевой моделью будем называть план работ и операций по осуществлению планирования перестройки мукомольного производства, реализованный в виде сетевого графика.
Отличительной особенностью сетевой модели является четкое определение всех временных взаимосвязей предстоящих работ. Введем некоторые общетеоретические обозначения и термины.
Главными элементами сетевой модели являются события и работы. Термин "работа" используется в СПУ в широком смысле.
Во-первых, это действительная работа - протяженный во времени процесс, требующий затрат ресурсов (например, сборка оборудования, расфасовка, упаковка, отгрузка и т.п.). В нашем случае каждая такая действительная работа должна быть конкретной, четко описанной и иметь ответственного исполнителя.
Во-вторых, это ожидание - протяженный во времени процесс, не требующий затрат труда (например, процесс ожидания получения сырья, материалов или тары и т.п.).
В-третьих, это зависимость, или фиктивная работа - логическая связь между двумя или несколькими работами (событиями), не требующими затрат труда, материальных ресурсов или времени. Она указывает, что возможность одной работы непосредственно зависит от результатов другой. Так, инициализация процесса формирования плана работ дивизиона возможна только после получения данных от всех входящих в него предприятий и фирм. Продолжительность фиктивной работы принимается равной нулю.
Событие - это момент завершения какого-либо процесса, отражающий отдельный этап выполнения работы. Событие может являться частным результатом отдельной работы или суммарным результатом нескольких работ. Событие может свершиться только тогда, когда закончатся все работы, ему предшествующие. Последующие работы могут начаться только тогда, когда событие свершится. В нашем случае, событиями, можно называть, действия вида - информация собрана, отчет создан и т.д. При этом предполагается, что событие не имеет продолжительности и свершается как бы мгновенно. Поэтому каждое событие, включаемое в сетевую модель, должно быть полно, точно и всесторонне определено, его формулировка должна включать в себя результат всех непосредственно предшествующих ему работ.
Среди событий сетевой модели выделяют исходное и завершающее события. Исходное событие не имеет предшествующих работ и событий, относящихся к представленному в модели комплексу работ. Завершающее событие не имеет последующих работ и событий. Исходным событием задачи планирования перестройки мукомольного производства будет инициализация сбора первичной информации; завершающим событием системы будет являться завершение формирования консолидированного плана холдинга.
События на сетевом графике (графе) изображаются кружками (вершинами графа), а работы - стрелками (ориентированными дугами), показывающими связь между работами.
На рис. 3.1 приведен сетевой график самой задачи моделирования и построения оптимального плана работ мукомольного мукомольного производства (участка, цеха и т.д.).
