Содержание к диссертации
Введение
1 Основные методологические подходы к реализации ситуационного управления экономическими процессами 10
1.1 Особенности управления процессами пищевых производств 12
1.2 Современные подходы к реализации ситуационного управления производством 24
1.3 Постановка проблемы (цели и задачи). Характеристика предприятия ОАО «Холод» 39
1.4 Выводы 46
2 Методика идентификации прогностических моделей ситуационного управления социально-экономическими процессами предприятий пищевой отрасли промышленности 48
2.1 Методика моделирования социально-экономических процессов производства 50
2.2 Алгоритм идентификации прогностических моделей социально-экономических процессов 59
2.3 Выводы 67
3. Принятие ситуационных управленческих решений с целью устойчивого развития пищевого производства 69
3.1 Идентификация прогностических моделей социально экономических процессов пищевой отрасли промышленности 70
3.2 Система ситуационного управления предприятиями пищевой отрасли промышленности 78
3.3 Алгоритм принятия управленческих решений с целью повышения рентабельности производства 80
3.4 Выводы 84
4 Реализация ситуационного управления социально-экономическими процессами пищевых производств 86
4.1 Компьютерные технологии идентификации прогностических моделей социально-экономических процессов 86
4.2 Анализ финансово-экономической деятельности предприятия ОАО «Холод» 94
4.3 Эксперимент по идентификации ситуационных прогностических моделей социально-экономических процессов предприятия пищевой промышленности ОАО «Холод» 125
4.4 Ситуационное управление социально-экономическими процессами ОАО «Холод» 139
4.5 Выводы 148
Заключение 150
Список используемых источников 152
Приложение А 165
Приложение Б 166
- Современные подходы к реализации ситуационного управления производством
- Идентификация прогностических моделей социально экономических процессов пищевой отрасли промышленности
- Анализ финансово-экономической деятельности предприятия ОАО «Холод»
- Ситуационное управление социально-экономическими процессами ОАО «Холод»
Введение к работе
Актуальность работы. В современных условиях предприятие любой отрасли представляет собой сложный социально-экономический объект, в котором осуществляется целый комплекс многообразных связей. Формирование стратегии управления такой системой определяет необходимость использования научно обоснованных алгоритмов принятия решений, построенных на базе современных методов формализации, с учетом динамики экономической ситуации и отраслевых особенностей производства.
Характеризуя предприятия пищевой промышленности как сложные социально-экономические объекты, следует подходить к решению задач управления на основе системного анализа уровня развития предприятия, а также применяя современные информационные технологии для экономических прогнозов и принятия управленческих решений.
Различные подходы к решению задач ситуационного управления реализованы в трудах А. Чэндлера, Д. Пью, Д. Сталкера, Д. Хиксона, К. Бланшара, П. Блау, Т. Берне. Современный этап развития теории и практики ситуационного управления производством характеризуется многообразием применяемых методических подходов к реализации эффективного управления. Эта тематика представлена в работах Д. Поспелова, О. Виханского, А. Наумова, Ю. Клыкова, В. Горшенина, Г. Токаренко, А. Морозова и других ученых.
Современные исследователи для идентификации прогностических моделей ситуационного управления используют методы регрессионного, корреляционного, факторного анализа, а также метод группового учета аргументов, что подтверждают работы А. Григорьева, В. Тимошенко, М. Щетинина, В. Стародубцева, В. Белой, П. Муравина, А. Мальцева и других ученых.
Предлагаемая работа направлена на разработку современных методик идентификации моделей управления предприятиями пищевой отрасли промышленности с целью достижения эффективного управления.
Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 «Перспективные информационные технологии в высшей школе» и научному направлению ВИИС – «Инновационные технологии в управлении экономическими системами».
Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка средств принятия ситуационных управленческих решений на основе прогностических моделей социально-экономических процессов пищевых производств, с целью устойчивого развития предприятия.
Эта цель достижима только при проведении целого комплекса исследований, основными задачами которого являются:
-
На основе анализа современных информационных технологий оперативного управления сложными социально-экономическими системами разработать методику идентификации прогностических моделей социально-экономических процессов для ситуационного управления пищевыми производствами в условиях неопределенности влияющих факторов;
-
Разработать алгоритм идентификации конечно-разностных прогностических моделей экономических процессов, с учетом инертности воздействий влияющих факторов для ситуационного управления пищевыми производствами;
-
Разработать алгоритм принятия ситуационного управленческого решения в социально-экономической системе пищевого предприятия, базирующийся на прогностических моделях социально-экономических процессов;
-
Разработать программный комплекс, позволяющий реализовывать положения методики и алгоритма идентификации прогностических моделей социально-экономических процессов для ситуационного управления пищевыми производствами;
-
Выявить особенности функционирования пищевых производств, сформировать банк статистических данных для исследования проблем управления социально- экономическими процессами, провести эксперимент по идентификации прогностических моделей ситуационного управления социально-экономической системы ОАО «Холод» (г. Воронеж) и рассмотреть на их основе различные направления развития социально-экономической системы ОАО «Холод», с целью устойчивого развития предприятия.
Объект исследования. Информационная система поддержки принятия ситуационных управленческих решений в социально-экономических системах предприятий пищевой отрасли.
Предмет исследования. Процессы принятия управленческих решений в социально-экономических системах предприятий пищевой отрасли промышленности с целью устойчивого развития производства.
Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач используются методы системного анализа, элементы регрессионного и корреляционного анализа, методы имитационного моделирования с использованием основных положений теории самоорганизации и ее приложения – метода группового учета аргументов, а также информационные технологии систем поддержки принятия решений и экспертных систем.
Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
предложена методика идентификации прогностических моделей экономических процессов в социально-экономических системах пищевых производств с использованием положений теории самоорганизации, отличающаяся поиском решений некорректно поставленных задач в классе дифференциальных уравнений с возможностью реализации ситуационных управленческих решений;
предложен математический класс дифференциальных моделей для идентификации экономических процессов пищевых производств и ситуационного управления социально-экономическими системами, отличающийся учетом влияния запаздывания внешних и внутренних параметров;
предложен модернизированный комбинаторный алгоритм идентификации прогностических моделей ситуационного управления, отличающийся возможностью выбора порядка применения внешних критериев отбора оптимальной модели на основе конечно-разностных моделей экономических процессов с учетом инертности воздействий на экономическую систему предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности влияющих факторов;
разработан алгоритм принятия ситуационного управленческого решения в социально-экономической системе предприятия пищевой отрасли промышленности с целью устойчивой работы производства, отличающийся использованием прогностических моделей экономических процессов.
Основные положения, выносимые на защиту:
методика идентификации ситуационных прогностических моделей социально-экономических процессов;
математический класс моделей для идентификации процессов пищевых производств;
модернизированный комбинаторный алгоритм идентификации прогностических моделей ситуационного управления;
алгоритм принятия ситуационного управленческого решения в социально-экономической системе предприятий пищевой отрасли промышленности.
Практическая значимость и результаты внедрения. Основным практическим результатом работы является разработка информационной системы и инструментальных средств ситуационного управления для предприятий пищевой отрасли промышленности и их внедрение в производство, которое подтвердило высокую эффективность предложенных решений. Результаты диссертации, внедрены в производство на ОАО «Холод» (г. Воронеж). На основе разработанных моделей, алгоритмов и программных продуктов произведена оптимизация производственных процессов социально-экономической системы предприятия, что позволило оптимизировать процесс производства мороженого и обеспечить устойчивое развитие предприятия. Годовой экономический эффект составил 1 817 360 рублей.
Основные научные и практические результаты работы положены в основу создания и внедрения учебно-методического комплекса для проведения лекционных, практических и лабораторных занятий по курсу: «Экономико-математические методы и модели» для студентов экономического факультета Воронежского института инновационных систем.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертация соответствует следующим областям исследований паспорта специальности 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах:
4. Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.
7. Разработка методов идентификации в организационных системах на основе ретроспективной, текущей и экспертной информации.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на Межвузовской научно-практической конференции «Современные технологии управления персоналом: организационные и экономические аспекты» (Воронеж, 2006), на научной сессии преподавателей ВЭПИ (Воронеж, 2006) и ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава ВФ РГСУ (Воронеж, 2007-2010).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, среди которых 3 научные статьи в рецензируемых журналах, входящих в перечень изданий, определенных ВАК Министерства образования и науки РФ, общим объемом 92 стр. (лично автором выполнено 81 стр.). В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач; в выполнении теоретических и экспериментальных исследований, включающих методические разработки, проведение расчетов на ЭВМ, обработку и анализ их результатов, внедрение результатов в производство.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов и заключения. Материал диссертации изложен на 164 страницах машинописного текста, включая иллюстративный материал. В приложении представлены акты внедрения результатов работы в производство и учебный процесс.
Современные подходы к реализации ситуационного управления производством
В настоящее время проблема ситуационного управления производством рассматривается во многих работах отечественных [24, 31, 57, 85, 100, 103, 112, 120] и зарубежных [50, 51, 72, 88] ученых.
Общие вопросы теории управления как базы ситуационного управления широко представлены в трудах Акоффа Р.Л., Ансоффа И., Друкера П., Ждановой С.А., Сио К.К., Тейлора Ф. и других [2, 4, 5, 50, 51, 118].
В начале XX века Мери Паркер Фоллет был сформулирован «закон ситуации», который утверждал, что «эффективность управленца зависит от обладания им необходимыми знаниями; однако разные обстоятельства требуют разных знаний, и, соответственно, наибольших успехов в них достигают разные люди» [50]. Ситуационное управление как научное направление, основоположником которого является профессор и академик Д. А. Поспелов [105], начало развиваться в конце 60-х годов XX века. Оно открывает метод управления сложными экономическими и бизнес-системами, в котором строится классификатор (ситуационная модель), позволяющий разбивать все наблюдаемые ситуации на классы и связывать с каждым из них определенное решение.
В последующие годы ситуационный подход приобретает новую теоретическую позицию в работах В. И. Кнорринга, О. С. Виханского, Г. Кунца, Т. Питерса, А. Чэндлера, Д. Пью и других ученых [24, 72, 88, 104].
Современный этап развития теории и практики ситуационного управления производством характеризуется многообразием применяемых методических подходов к реализации эффективного управления. Эта тематика представлена в работах [11, 31, 98, 121]. Рассмотрим основные математические методы и модели, используемые в теории ситуационного управления.
В настоящее время математические методы и модели являются необходимыми инструментальными средствами большого числа наук, позволяющими осуществлять формализацию и абстрактное описание существенных связей между элементами социально-экономических систем, оценивать структуру и параметры экономических процессов и находить оптимальные управленческие решения [55, 73, 127].
Решения, затрагивающие управление деятельностью отраслей или предприятий, распределение ресурсов, выбор наилучшего варианта развития, изучение рыночной конъюнктуры, прогнозирование, планирование и т.д. в настоящее время не осуществляются без предварительного математического моделирования конкретного экономического процесса с целью его долгосрочного прогнозирования.
Математическое моделирование — это теоретико-экспериментальный метод познавательно-созидательной деятельности, метод исследования и объяснения явлений, процессов и систем (объектов-оригиналов) на основе создания новых объектов - математических моделей [122].
Теоретической базой математического моделирования социально-экономических процессов являются разделы многих научных дисциплин, таких как [127]:
- экономической кибернетики (системного анализа экономики, теории экономической информации и теории управляющих систем);
- математической статистики (дисперсионного анализа, корреляционного анализа, регрессионного анализа, многомерного статистического анализа, факторного анализа);
- математической экономики и эконометрики (теории экономического роста, теории производственных функций, межотраслевых балансов, анализа спроса и потребления); методов принятия оптимальных решений (математического программирования, сетевых и программно-целевых методов планирования и управления, теории массового обслуживания, теории игр, теории расписаний);
- специфических методов и дисциплин экономики (для централизованно планируемой экономики - теории оптимального функционирования экономики, оптимального планирования, теории оптимального ценообразования; для рыночной или конкурентной экономики — модели свободной конкуренции, модели монополии, модели теории);
- экспериментальных методов изучения экономики (математических методов анализа и планирования экономических экспериментов, имитационного моделирования, деловых игр, методов экспертных оценок и т.п.).
Экономико-математическое моделирование социально-экономических объектов может стать эффективным лишь при правильном понимании сущности процессов и явлений, протекающих в моделируемом объекте, применении системного подхода, а именно: сначала системного анализа объекта, а затем - системного синтеза модели.
Понятие системы давно стало часто употребляемым термином. Оно используется при описании какого-либо сложного явления или объекта, обладающего многими составными частями различного назначения, связанными между собой общими законами функционирования. Теория систем впервые была сформулирована Л. Фон Берталанфи в виде специальной концепции.
Под экономической системой будем понимать «организованное, объединенное общественно-экономическими отношениями множество» [19]. Таким множеством может быть, например, производство, имеющее основной капитал, трудовые ресурсы (человеческий капитал), другие необходимые ресурсы. Вместе с понятием «системы» в производственный и научный обиход вошли термины «системный анализ», «системный подход»; сформировался новый подход к объектам исследования.
Системный анализ представляет собой «совокупность методологических средств, используемых для исследования систем -и обоснования решений по сложным проблемам» различного характера. [52]. Под системным подходом будем понимать «направление методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение объектов как систем» и выявление «многообразных типов связей» между элементами системы. Особенность системного подхода состоит в том, что в допустимых границах система исследуется как единый организм, с учетом внутренних связей между отдельными элементами и внешних связей с другими системами и объектами [32].
Идентификация прогностических моделей социально экономических процессов пищевой отрасли промышленности
Процесс идентификации моделей различных процессов является обратно-индукционной задачей, решение которой зависит от наличия у исследователя информации об объекте изучения. Как правило, используются данные мониторинга социально-экономических систем, представляемые службами статистики. Иерархическими таксонами социально-экономической информации являются федеральные, региональные и производственные информационные массивы. Конкретный вид таких массивов определяется в соответствии со следующими условиями:
- наличием информации;
- непрерывностью имеющейся информации; периодичностью имеющейся информации;
- возможностями исследователя получить необходимую информацию.
Удовлетворяющие всем этим условиям параметры социально-экономической системы и образуют выборку независимых переменных, допущенных к эксперименту по идентификации прогностических моделей пищевого производства. Повторим, что к эксперименту по идентификации прогностических моделей пищевого производства допускаются все переменные, удовлетворяющие четырем вышеописанным условиям, что соответствует одному из принципов самоорганизации моделей - принципу «свободы выбора решений».
Для предприятия пищевой промышленности таксоны социально-экономической информации могут быть выбраны на основе иерархической принадлежности и целевой направленности, например:
1. Данные региональной и федеральной принадлежности (таблица 3.1);
2. Производственные данные (таблица 3.2);
3. Данные об основных продуктах, формирующих себестоимость продукции (таблица 3.3). Во второй части работы было выяснено, что для повышения рентабельности производства и обеспечения устойчивого развития предприятия на конкурентном рынке необходимо не только прогнозировать спрос и тем самым определять объемы выпуска продукции, но и прогнозировать и планировать изменение составляющих компонентов себестоимости продукции. Вследствие этого, эксперимент по идентификации прогностических моделей может включать идентификацию моделей следующих параметров: выручка от продажи товаров - Yt и различных основных компонентов, формирующих себестоимость продукции (компонент себестоимости 1 — Y2; компонент себестоимости 2 - Y3; компонент себестоимости 3 - Y4 и т.д.).
Таким образом, при идентификации процесса формирования выручки от продажи товаров (Yi) может быть использовано 43 независимых параметров, а с учетом запаздывания по времени (0, 1 и 2) - 129 независимых параметров. Аналогично для процессов формирования цен на основные компоненты себестоимости 19 независимых параметра и с учетом запаздывания по времени (0, 1 и 2) - 57 независимых параметров. Использование 129 независимых параметров для процесса идентификации модели «Выручка от продажи товаров» требует применения методики отбора требуемого числа независимых параметров по значениям коэффициента парной корреляции, так как комбинаторный алгоритм МГУА может быть эффективно реализован только при числе независимых параметров =25 (225-1 = 33 554 431 модель). Коэффициент парной корреляции позволяет исключить из процесса идентификации модели с зависимыми переменными, т.е. с коэффициентом Rjj 0,7.
Используя предложенную методику и алгоритм идентификации прогностических моделей для ситуационного управления социально-экономическими процессами пищевых производств, исследователь получает систему постоянно действующих математических моделей бизнес-процессов предприятия (3.1).
Анализируя полученную систему моделей социально-экономических процессов производства и регулируя значения управляющих факторов в зависимости от реальной ситуации может быть достигнута оптимизация экономической деятельности пищевого производства на исследуемый временной отрезок.
При эксплуатации полученной модели происходит постоянная верификация модели по мере поступления новых фактических данных об изучаемом процессе. Изменения, происходящие в социально-экономической системе предприятия, фиксируются по величине погрешности прогнозных данных 8 , полученных согласно модели процесса и текущих значений (рис. 3.1).
Случай погрешность больше значения критерия эпигнозного прогноза (6 Р) означает, что в системе происходят изменения. Для оценки новой социально-экономической ситуации следует пересчитать используемые целевые функции с учетом новых фактических данных (vj, Vj, v 3, v t, v).
Причем значение критерия Р должно также быть 3-5%. Если новое исследование не позволяет получить модель с Р 5%, то следует расширить базисный класс F, добавив новые, ранее неучтенные параметры. Например, исследуя предприятия по производству мороженого, можно рассматривать влияние температурного фактора на процесс формирования выручки, т.е. расширить класс F, включив параметр Т среднеквартальной температуры (3.2)
Заметим, что предложенная методика и алгоритм идентификации ситуационных прогностических моделей социально-экономических процессов пищевого производства позволяют регулировать число независимых переменных, допущенных к эксперименту по идентификации прогностических моделей бизнес-процессов.
Анализ финансово-экономической деятельности предприятия ОАО «Холод»
С помощью эффективного управления производством реализуются цели и задачи, которые являются приоритетными для конкретного предприятия. Одной из важнейших задач, стоящих перед современным руководителем, является необходимость получения максимальной прибыли для удовлетворения материальных и социальных потребностей работников и производственного развития предприятия при минимальных затратах на производство продукции [2, 26, 46, 48]. С этих позиций оценить деятельность предприятия позволяет показатель рентабельности.
В условиях современной экономики для повышения рентабельности предприятия необходима реальная оценка его финансово-экономического состояния. Важнейшим инструментом для этого является финансово-экономический анализ, который представляет собой способ накопления, обработки и использования информации финансового характера, позволяющий оценивать текущее и перспективное финансовое состояние предприятия, возможные и целесообразные темпы его развития и прогнозирование положения предприятия на рынке капиталов [17, 53, 69]. Выделяют три основных компонента финансового анализа:
- непосредственно анализ (от греч. analysis - разложение, расчленение) -комплекс логических приемов изучения финансов предприятия, когда это понятие разлагают по признакам на составные части, чтобы сделать его познание ясным и полным;
- синтез (от греч. synthesis - соединение, составление) - соединение ранее разложенных элементов изучаемого объекта в единое целое;
- выработка мер улучшения финансового состояния предприятия [17].
Предметом финансово-экономического анализа являются хозяйственные процессы, протекающие на предприятиях, их социально-экономическая эффективность, конечные финансовые и производственные показатели деятельности предприятия. Точные и объективные результаты позволяют решить основную задачу финансово-экономического анализа -эффективно управлять финансовыми ресурсами предприятия [10, 17, 20].
Анализ финансовых ресурсов предприятия есть важнейший элемент исследований, направленных на повышение эффективности производства. Это связано с тем, что финансовое состояние предприятия характеризует его конкурентоспособность, финансовые взаимоотношения с партнерами, потенциал в деловом сотрудничестве [10].
Для оценки финансового состояния предприятия необходимо проанализировать состав и размещение средств, структуру их источников, движение капитала, а также возможность предприятия погашать в срок имеющиеся обязательства.
Основными показателями для оценки финансового состояния предприятия считают рентабельность, ликвидность баланса, платежеспособность и рыночную устойчивость [14].
Основной целью оценки ликвидности баланса является определение величины покрытия обязательств предприятия его активами, срок превращения которых в денежную форму (ликвидность) соответствует сроку погашения обязательств (срочности возврата).
Ликвидность активов - величина обратная ликвидности баланса по времени превращения активов в денежные средства. Чем меньше требуется времени, чтобы данный вид активов обрел денежную форму, тем выше его ликвидность [15, 18, 20].
В зависимости от степени ликвидности, т.е. скорости превращения в денежные средства, активы предприятия разделяют на следующие группы [10,15,18].
А1 - наиболее ликвидные активы - суммы по всем статьям денежных средств, которые немедленно могут быть использованы для выполнения текущих расчетов (стр. 260, формы 1). В эту группу также включают краткосрочные финансовые вложения(стр. 250, формы 1). Таким образом формула для нахождения А1 имеет вид: А1 = стр. 260+ стр. 250 (форма 1).
А2 - быстрореализуемые активы - дебиторская задолженность, платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев после отчетной даты и прочие активы: А2 = стр. 240 + стр. 270 (форма 1). В эту категорию включены те активы, для обращения которых в денежные средства требуется определенное время.
A3 - медленнореализуемые активы. A3 = стр. 210 - стр. 216 + стр. 220 + стр. 140 (форма 1).
А4 - труднореализуемые активы. А4 = стр. ПО +стр. 120 + стр. 130 + стр. 216 + стр. 230 (форма 1).
Для определения ликвидности баланса следует сопоставить итоги приведенных групп по активу и пассиву (рисунок 4.15).
Предприятие считается ликвидным, если его текущие активы превышают краткосрочные обязательства. Оно может быть ликвидным в большей или меньшей степени, поскольку в состав текущих активов входят разные оборотные средства, среди которых имеются как легкореализуемые, так и труднореализуемые для погашения внешней задолженности. Для оценки реальной степени ликвидности предприятия необходимо провести анализ ликвидности баланса. Баланс считается абсолютно ликвидным, если одновременно выполнены условия А1 П1; А2 П2; A3 ПЗ; А4 П4 [4, 7].
Рассчитаем показатели, рассмотренные выше, для определения ликвидности баланса ОАО «Холод». Исходные данные балансов предприятия за 5 лет отражены в таблице 4.1. Результаты оценки ликвидности баланса представлены в таблице 4.2.
Анализируя данные таблицы 4.2, заметим, что баланс исследуемого предприятия не соответствует критериям абсолютной ликвидности в период с 2003 по 2006 года. В 2007 году выполнены три из четырех условий, что свидетельствует о положительной динамике.
Характеризуя ликвидность баланса, следует отметить, что в период с 2003 по 2006 года наблюдается платежный недостаток наиболее ликвидных активов - денежных средств для покрытия наиболее срочных обязательств: в 2003 году - 8564 тыс. руб., в 2004 году - 11391 тыс. руб., в 2005 году - 16126 тыс. руб., в 2006 году - 2471 тыс. руб. Эти цифры говорят о том, то в 2003 году только 3%, в 2004 году - 2%, в 2005 году - 4%, в 2006 году - 39% срочных обязательств покрыто срочными активами. Наблюдается положительная тенденция, и в 2007 году выполнено условие абсолютной ликвидности по первым группам актива и пассива баланса.
Ситуационное управление социально-экономическими процессами ОАО «Холод»
Рассмотрим детально процесс принятия управленческих решений с целью повышения рентабельности производства мороженого на примере ОАО «Холод» (г. Воронеж).
Для подтверждения эффективности алгоритма принятия управленческих решений рассмотрим социально-экономическую систему ОАО «Холод» с этих позиций.
В связи с динамическим характером производства мороженого, базирующегося на продуктах сельского хозяйства, проведем оптимизацию бизнес-процессов на основе полученных прогностических моделей. Для этого спрогнозируем развитие предприятия ОАО «Холод» на 2008 год с помощью постоянно действующей математической модели, представленной системой (4.8).
Входные значения параметров для прогноза представлены в таблице 4.29, где обозначения переменных приводятся согласно таблицам 4.20 — 4.22.
Входные значения переменных системы (4.8) были выбраны, исходя из следующей информации:
- параметр Уз (расходы на рекламу) принят равным соответственным фактическим данным 2007 года;
- параметры V4 (управленческие расходы), V6 (сырье, материалы и другие аналогичные ценности в структуре запасов), Vig (кредиторская задолженность) - константы на период прогноза равные их средним значениям по результатам 2007 года,
- параметры Х2 (индексы тарифов на услуги связи), Х4 (сводный индекс потребительских цен по Воронежской области), Xi9 (объем производства молочной продукции) определены в соответствии с планом перспективного развития экономики Воронежской области.
Анализ данных таблицы 4.30 показал, что средняя ошибка прогноза развития предприятия на 2008 год составляет 0,022, что хорошо согласуется со значениями внешних критериев селекции (Р = 0,028) и, таким образом, свидетельствует о возможности использования полученной модели при планировании управления производством мороженого.
Так как основная цель предприятия - повышение рентабельности с целью устойчивой работы, то для выработки управленческих решений по увеличению рентабельности (формула 4.1) производственной деятельности ОАО «Холод» рассмотрим варианты повышения выручки (Yi) и снижения себестоимости (Vi).
Одним из факторов повышения выручки может быть рекламная деятельность предприятия (Уз). Исходя из объемов производства мороженого, рассмотрим следующие варианты увеличения затрат на рекламу: 2,5%, 5%, 7,5% и на 10%.
Прогнозные значения выручки от продажи товаров с использованием модели (4.3) и предлагаемых затрат на рекламу представлены в таблице 4.31.
Второй путь повышения рентабельности (согласно формуле 4.1) направлен на снижение себестоимости продукции (V). Для решения этой задачи выберем показатель потребительских цен на молоко (Y2), поскольку молоко в структуре сырья составляет 22%, а сырье - основную долю затрат (64%) себестоимости мороженого. Используя фактические цены на молоко 2007 года и модель (4.4), получим данные прогноза цен на 2008 год (таблица 4.32), а затем рассмотрим возможные варианты снижения потребительских цен на молоко на 5%, 10%, 15% и 20%. Полученные результаты представлены в таблице 4.32.
Обобщая и анализируя полученные значения, составим таблицу данных прогнозов изменения коэффициента рентабельности производственной деятельности ОАО «Холод» при увеличении затрат на рекламу и уменьшения закупочных цен на молоко (таблица 4.33).
Анализируя данные таблицы 4.33, следует отметить, что значения коэффициента рентабельности, рассчитанные по кварталам, находятся в диапазоне 0,17 - 0,26. Такой размах данных определяется особенностями производства мороженого, в частности сезонностью выпуска продукции.
Уровень изменения годовых показателей рассматриваемого коэффициента колеблется от 0,20 до 0,22 единиц.
Учитывая сложившуюся экономическую ситуацию, стремление предприятий сократить текущие расходы, а также тенденцию к уменьшению закупочных цен на молоко и исходя из реальных финансовых возможностей предприятия, эффективным представляется следующий вариант повышения рентабельности:
- повышение затрат на рекламу на 2,5%;
- снижение закупочных цен на молоко на 15%.
Внедрение предложенных управленческих решений позволило повысить рентабельность производственной деятельности и получить дополнительную прибыль в размере 1817,36 тыс. руб. (Приложение А)
