На правах рукописи

Дронов Владимир Владимирович

УПРАВЛЕНИЕ ОБОРОТНЫМ КАПИТАЛОМ ПРЕДПРИЯТИЙ

РАДИОЭЛЕКТРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Специальность:

08.00.05–Экономика и управление народным хозяйством

(экономика, организация и управление

предприятиями, отраслями, комплексами промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Ижевск - 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет» (ИжГТУ).

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор Лялин Вадим Евгеньевич Некрасов Владимир Иванович,

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Удмуртский государственный университет», кафедра управления социально-экономическими системами, профессор Тихонова Анна Владимировна кандидат экономических наук, доцент, заместитель директора по научнометодической работе филиала ФГБОУ ВПО «Вятский государственный гуманитарный университет»

в г. Ижевске ФГБОУ ВПО «Южно-Уральский

Ведущая организация:

государственный университет»

(национальный исследовательский университет)

Защита состоится 10 апреля 2012 г. в 13-00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.275.04 в ФГБОУ ВПО «Удмуртский государственный университет» по адресу: 426034, Удмуртская республика, г. Ижевск, ул. Университетская, д.1, корпус 4, ауд. 444.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Удмуртский государственный университет».

Автореферат разослан 9 марта 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета А.С. Баскин кандидат экономических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Доля России на мировом рынке высоких технологий не превышает 0,3%. Однако «Основами политики Российской Федерации в области развития электронной компонентной базы на период до года и дальнейшую перспективу», утвержденными Президентом Российской федерации 11 апреля 2002 г., развитие электронной компонентной базы (ЭКБ) является одной из приоритетных задач технической политики Российского государства. Данное положение вызвано тем, что радиоэлектронная промышленность (РЭП) является одной из самых прибыльных отраслей народного хозяйства.

РЭП важная отрасль экономики, так как является наукоемким и высокотехнологическим сектором экономики. Отрасль обеспечивает разработку и производство как военной, так и гражданской продукции, соответственно от уровня развития отрасли зависят технологическая, экономическая и информационная безопасность страны.

Очевидно, что первый этап «Стратегии развития электронной промышленности России на период до 2025 г.» не дал должных результатов. Так при прогнозируемом росте объемов продаж изделий электронной промышленности России не менее 20% в год, на практике с момента действия стратегии ни в один год таких темпов роста не наблюдалось.

Одним из сдерживающих факторов развития отрасли являются отсталость предприятий в организации и управлении производством. В данной ситуации огромным резервом развития предприятий является совершенствование управления оборотными активами, обслуживающими воспроизводственный цикл операционной деятельности. Для этого необходимо оптимизация процессов создания производственных запасов, ускорение научно-технического прогресса и внедрения его результатов, совершенствование системы расчетов с контрагентами.

Все вышеизложенное определило актуальность выбранной темы исследования.

Область исследования. Диссертационная работа выполнена в соответствии с требованиями Паспорта специальностей ВАК 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» - Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами – промышленность: пп. 1.1.4. – «Инструменты внутрифирменного и стратегического планирования на промышленных предприятиях, отраслях и комплексах», 1.1.15. – «Теоретические и методологические основы эффективности развития предприятий, отраслей и комплексов народного хозяйства».

Состояние изученности проблемы. На формирование положений диссертационного исследования оказали влияние фундаментальные и прикладные научные работы в области управления запасами под авторством следующих отечественных и зарубежных ученых: Бережной В.И., Гаджинский А.М., Грызанов Ю.П., Инютина К.В., Лагуткин В.М., Лотоцкий В.А., Неруш Ю.М., Николайчук В.В., Проценко О.Д., Сергеев В.И. Бауэрсокс Дональд Дж., Букан Дж., Зермати П., Клосс Дейвид Дж., Уайт О.У., Хедли Дж., Уайтин Г. и другие. В области планирования и прогнозирования спроса, то есть определения ожидаемых объемов продаж, следует отметить следующих ученых: Аванесов Ю.А., Бушуева Л.И., Дедова О.А., Дихтиль Е., Котлер Ф., Некрасов В.И., Пыткин А.Н., Романова О.А., Татаркин А.И. и др.

Однако в литературе и на практике уделяется недостаточно внимания созданию качественно новой системы эффективного управления оборотным капиталом предприятий в целом и тем более предприятий радиоэлектронной промышленности в частности с использованием прогнозирования спроса, с учетом создание современных систем управления запасами, в том числе с возможностью изменений контрактных отношений.

Актуальность проблемы и недостаточная изученность отдельных ее теоретических и прикладных аспектов применительно к новым условиям хозяйствования предопределили выбор темы диссертационной работы и решение рассматриваемого в ней круга вопросов.

Цель исследования состоит в получении научно-обоснованных экономических решений, которые направлены на совершенствование управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности на основе оптимизации процессов создания и управления производственными запасами и совершенствования контрактных отношений, что будет способствовать экономическому росту предприятия.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- обосновать критерии определения оптимальности использования оборотных средств предприятия машиностроения;

- разработать модель использования оборотных средств предприятия и оптимизация распределения средств по видам производимой продукции, позволяющее достичь конкурентных преимуществ за счет повышения эффективности управления средствами;

- создать алгоритм определения моментов пополнения запасов для бездефицитного удовлетворения спроса;

- разработать экономико-статистический инструментарий для анализа объемов продаж, включающей выделение в их составе регулярных периодичностей, анализ спектральной плотности и ковариационной функции, а также одномерных функций распределения и плотностей распределения стационарной случайной составляющей объемов продаж;

Объектом исследования является хозяйственная деятельность предприятий радиоэлектронной промышленности.

Предметом исследования являются экономические отношения, возникающие в процессе управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных экономистов и специалистов в области управления деятельностью предприятий, экономики радиоэлектронной промышленности, посвященные вопросам управления эффективностью оборотного капитала, создания системы выработки управленческих решений. При выполнении исследований применялись методы системного, финансового анализа, а также методы экономико-математического моделирования экономических процессов.

Основными методами исследования являются: финансовоэкономический анализ связей между показателями деятельности предприятий, положения экономической теории, риск-менеджмента, теория оптимального управления и устойчивости, а также использовались общенаучные методы познания: абстрактно-логический, сравнительный, статистический, функциональный и структурно-уровневый методы исследований. Использованы системный и комплексный подходы, применялись методы экономикоматематического моделирования экономических процессов, в том числе регрессионный и факторный анализ.

Информационную базу исследования составили законодательные и нормативные акты Федерального и регионального уровней, материалы территориальных органов Федеральной службы государственной статистики, сведения и отчетные материалы о деятельности ряда промышленных предприятий, материалы периодических изданий.

Научная новизна. Проведенное исследование позволило сформулировать научные положения управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности. Основные положения и результаты исследования, выносимые на защиту:

- уточнен критерий эффективности использования оборотных средств предприятия (1.1.15);

- сформированы принципы взаимодействия системы планирования ресурсов предприятия, метода синхронного планирования и корпоративных систем управления производством (ERP-APS-MES) (1.1.4);

- разработана система управления оборотными средствами на основе методов повышения точности прогнозов объема спроса и себестоимости продукции предприятия радиоэлектронной промышленности (1.1.4);

- предложен алгоритм решения задачи по определению необходимости изменения условий контрактов на основе разработанной стохастической модели управления запасами (1.1.4);

- определены механизмы принятия решений эффективного использования оборотного капитала предприятия с учетом взаимных связей задача: прогнозирования себестоимости изделий, прогнозирования спроса и управления запасами, в том числе с помощью управления контрактными отношениями, управления эффективностью использования оборотного капитала предприятия (1.1.15).

Практическая значимость. Полученные в ходе диссертационного исследования результаты при их применении на практике позволяют достичь конкурентных преимуществ предприятиям радиоэлектронной промышленности за счет более эффективного управления оборотным капиталом. Предложенная система механизмов управления оборотным капиталом предприятий радиоэлектронной промышленности способствует выработке эффективных решений задач прогнозирования себестоимости изделий, прогнозирования спроса и управления запасами, в том числе с помощью управления контрактными отношениями.

Результаты исследования также могут быть использованы в учебном процессе при проведении занятий по дисциплинам «Экономика предприятия», «Менеджмент», «Логистика».

Апробация результатов диссертационного исследования. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на: Всероссийской научно-практической конференции «Новая экономическая стратегия промышленного развития региона» (Ижевск, 2009), VI Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд» (Новосибирск, 2010), XVII Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономических наук»

(Новосибирск, 2010).

Публикации. Результаты научных исследований нашли отражение в научных публикациях, общим объемом 3,2 п.л., личный вклад автора в которых составил 2,5 п.л., в том числе 3 статьи в журнале, рекомендуемом ВАК для опубликования результатов исследования.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Содержит 149 страниц основного текста, включает 31 рисунков, 32 таблиц, список литературы содержит 123 наименования.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы исследования, сформулирована цель, задачи, объект и предмет исследования, дана характеристика степени разработанности проблемы, сформулированы обладающие научной новизной основные положения диссертации, выносимые на защиту.

В первой главе «Теоретический базис управления оборотным капиталом предприятия» выбран и обоснован критерии эффективности использования оборотных средств предприятия, исследованы различные подходы к определению сущности запасов. Определены методологические положения для решения задач управления производственными запасами и запасами готовой продукции.

Проведен анализ экономико-математического инструментария для управления запасами на предприятиях машиностроения.

Вторая глава «Моделирование эффективного управления оборотным капиталом предприятий» включает решение задач автоматизации управления производственными запасами. Определена роль контрактных отношений при управлении запасами.

В третьей главе «Систематизация управления оборотным капиталом предприятия радиоэлектронной промышленности» определены основные мероприятия эффективного управления оборотным капиталом предприятия. Разработаны методы прогнозирования себестоимости продукции, определены методы прогнозирования спроса на готовую продукцию. Предложен механизм взаимодействия описанных методов для повышения эффективности использования оборотных средств предприятием радиоэлектронной промышленности.

В заключении сформулированы основные результаты исследований и даны рекомендации по их использованию на практике.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Уточнен критерий эффективности использования оборотных средств предприятия. Для оценки результатов деятельности хозяйствующего субъекта используются следующие показатели: абсолютные - объем продаж продукции, величина активов, величина убытков, продолжительность производственно-коммерческого цикла и т.д.; относительные - это коэффициенты оборачиваемости и темпы роста выручки от продаж, прибыли, объема реализации продукции.

Коэффициенты оборачиваемости характеризуют отдачу на вложенные средства. Наиболее применяемым является коэффициент оборачиваемости оборотных активов. Коэффициент показывает количество оборотов всех оборотных средств за период. Большое число оборотов, как правило, говорит о том, что предприятие способно быстро возмещать свои вложения и есть хороший спрос на его продукцию. Однако в нестабильных условиях при отсутствии средств у предприятия высокая оборачиваемость может объясняться именно отсутствием средств, отсутствием кредита со стороны поставщиков, невозможностью расширять производство и т.д.

Анализ данного коэффициента был направлен на поиск резервов ускорения оборачиваемости, который предполагает расчет показателя оборачиваемости запасов, коэффициента оборачиваемости дебиторской задолженности, коэффициента оборачиваемости кредиторской задолженности, коэффициента оборачиваемости свободных денежных средств, коэффициента оборачиваемости собственного капитала. Для нормального функционирования предприятий машиностроения и обеспечения их конкурентных преимуществ требуется определение величины оптимальных запасов товаров. Оптимальный запас - это их совокупный размер, обеспечивающий, с одной стороны, все более полное удовлетворение спроса, с другой стороны, практически бесперебойную и наибольшую продажу продукции, приносящих предприятию максимально возможную прибыль и минимальный уровень затрат на их образование, хранение, обработку, перемещение.

Процесс реализации готовой продукции весьма динамичен, соответственно изменчива и величина оптимального запаса. Это обусловливает необходимость непрерывного мониторинга запасов для регулирования периодичности и размеров партий завоза, а также необходимость управления запасами.

Нужно иметь в виду, что увеличение объема запасов ведет к возрастанию расходов, а уменьшение сопровождается появлением неудовлетворенного спроса. Следовательно, существует некоторая разумная динамика уровней запасов товаров, при этом для каждого товара имеется своя оптимальная динамика.

Предприятие заинтересовано в том, чтобы каждый потраченный на создание запасов рубль приносил как можно больше дохода (выручки). Предприятие должно распределять имеющиеся средства по направлениям развития производства продукции как с учетом возможного дохода W, так и исходя из уровня затрат Z на хранение готовой продукции. Прибыль P определяется разностью между выручкой W и затратами на производство S и хранение Z.

Таким образом, в качестве критерия эффективности использования оборотных средств предприятия машиностроения можно принять отношение выручки W, получаемой от реализации готовой продукции, за вычетом потраченной суммы на производство S и расходов на хранение готовой продукции Z, к средней стоимости оборотных средств. Однако значение данного критерия может уменьшаться по мере увеличения величины средней стоимости оборотных средств (ССОС) предприятия. Тогда возникает необходимость определения предельной величины ССОС, при которой максимизируется прибыль. Данная задача может быть формализована и решена с помощью известных методов решения задач линейного программирования.

где r - норма доходности (прибыльности) от вложения либо стоимость заемных средств, в случае привлечения заемных средств для увеличения ССОС.

2. Определены принципы взаимодействия системы планирования ресурсов предприятия, метода синхронного планирования и корпоративных систем управления производством (ERP-APS-MES).

Основной целью промышленного предприятия, как коммерческой организации, является получение прибыли. Как отмечено выше, на эффективность использования оборотных средств в частности и на эффективность функционирования предприятия в целом влияет система управления запасами предприятия.

Однако отмечено, что оптимизация деятельности предприятия должна базироваться на увеличении оборота предприятия, уменьшении операционных расходов и уменьшении запасов. Для этой цели необходимо оптимизировать метод производственного планирования и управления. В работе проведен обзор и сравнительный анализ наиболее распространенных методов управления запасами на предприятиях промышленности.

Для предприятий с простой схемой производства существует простой метод управления запасами: по точке заказа. В качестве недостатков метода можно отметить отсутствие гибкости метода и ненадежность планирования сложных многокомпонентных изделий. Данные методы реализован во всех распространенных на Российском рынке ERP-системах. Enterprise Resource Planning System Система планирования ресурсов предприятия.

Методы MRP, MRP-II наиболее эффективно могут быть применены для серийного, относительно стабильного производства. Методами предусмотрена возможность учета будущих потребностей предприятия, формирования заказов на пополнение запасов в нужные сроки и в нужных объемах. В случае несложных производств и стабильного спроса дает высокую точность планирования.

Однако необходимо отметить, что система управления запасами, основанная на данных методах, не учитывает ограниченность ресурсов предприятия, не позволяет точно определить источник потребности для какого-нибудь компонента нижнего уровня. Несмотря на то, что в большинстве присутствующих на рынке западных ERP-системах данные методы реализованы, нельзя не отметить сложность методов и длительность расчетов. Отсутствие точной информации или недостаточная точность прогнозов одного показателя может значительно ухудшить систему управления запасами в целом.

Предприятиям, которые сталкиваются с наличием критических ресурсов, следует использовать метод управления по узким местам. Основным принципом управления по узким местам является то, что для оптимизации управления эффективностью предприятия не нужно управлять всем производством, а достаточно управлять критическими ресурсами с целью чтобы те перестали быть узкими местами.

Одним из новейших достижений науки в области управления производством и запасами, является методика синхронного планирования (Advanced Planning and Scheduling, APS). APS-система обеспечивает автоматизацию большего числа процессов цепочки поставок, нежели система MRP II, котоаря используется большинством ERP-систем. Рассмотрев APS-систему только как систему планирования производства и закупок, что является основной задачей MRP II, то APS-система имеет ряд преимуществ. Во-первых, это модель производственных ограничений, а MRP II модель производственных ограничений и характеризуется упрощенностью и некой безальтернативностью, APS это совокупность альтернативных сценариев, включающих как ресурсное обеспечение, так и методы покрытия спроса.

Во-вторых, управление процессом планирования. В системе MRP II пользователь не может влиять на процесс планирования, а APS-система может быть дополнена дополнительными правилами, которые задает и определяет пользователь системы.

Не менее важное преимущество специализированных систем – прозрачность плана.

APS-системы способны работать как отдельно, так и совместно с существующей информационной средой предприятия (например, ERP-APS-MES).

MES (от англ. Manufacturing Execution System, производственная исполнительная система) — специализированное прикладное программное обеспечение, предназначенное для решения задач синхронизации, координации, анализа и оптимизации выпуска продукции в рамках какого-либо производства. С года термин расшифровывается как — корпоративные системы управления производством.

Недостатки метода APS очевидны. Во-первых, для его применения требуется наличие мощной ERP-системы, в которой поддерживаются функции синхронного планирования, причем тесно интегрированные с остальными модулями КИС. Во-вторых, существенно повышаются требования к точности исходной информации.

Проанализировав функциональность систем, «устойчивость» реализуемых производственных планов и расписаний, следует отметить, что реализация синхронизированных детальных расписаний, составленных на уровне APS, сводится уже не просто к коррекции объемных ERP-планов, а к поддержанию их стабильного «устойчивого» исполнения: вся производственная система должна обладать запасом устойчивости по отношению к малым отклонениям, возникающим в отдельных цехах.

Синхронизированные APS-расписания не должны корректироваться часто, особенно, если это не обусловлено внешними факторами (нарушением сроков поставок исходных материалов, появлением новых срочных заказов и т.п.).

А чтобы каждое производственное подразделение предприятия могло бы самостоятельно «гасить» возникающие в нем отклонения, требуется уже применение MES.

В MES – наоборот, никакой априорной «устойчивости» составляемых производственных расписаний не предполагается, более того, их реализация носит заведомо «неустойчивый» характер, ибо предполагает возможность оперативной коррекции в любой момент времени по требованию диспетчера.

Несмотря на внешнюю похожесть в своих функциональных возможностях, системы MES и APS не совпадают по характеру реализации создаваемых ими производственных расписаний, как не совпадают по своей динамике системы устойчивые и неустойчивые.

Обосновано, что для предприятия, с точки зрения прогнозируемости и прозрачности плановых сроков выпуска продукции, оптимального производства, необходимы следующие механизмы планирования:

- планирование материалов и ресурсов согласно BOM (Bill of Material) по всей планируемой номенклатуре предприятия;

- управление цепочками поставок;

- детальное планирование и оперативный диспетчерский контроль выполнения расписаний работы оборудования;

Это возможно только в том случае, если мы используем все три системы – ERP, APS и MES вместе. ERP, APS, MES – хотя и совершенно разные системы с разными функциональными возможностями, предназначенные для разных целей, но при этом они могут не только прекрасно уживаться, но и дополнять друг друга в плане создания на предприятии мощной системы планирования, охватывающей все существующие задачи.

Система взаимодействия ERP, APS, MES включает различные функциональности (блоки) планирования, каждая их которых предназначена для выполнения определенного процесса планирования.

Один из модулей, включающий задачи автоматизации процессов цепочек поставок и оптимизации ассортиментной политики предприятия необходим для стратегического планирования. С его помощью можно определить оптимальные схемы поставок, производства, дистрибуции, организацию цепочек поставок, правила функционирования каждого звена в цепочке поставок. Модуль поможет оптимизировать ассортимент выпускаемой продукции, выбрать стратегию производства (производство на склад или под заказ), определить политику запасов и многое другое.

Блок 1 – блок прогнозирования спроса и себестоимости рассчитывает спрос на продукцию в будущем. Прогнозирование спроса осуществляется с использованием различных статистических моделей (существует возможность автоматического выбора системой наиболее подходящей модели).

Рисунок 1 – Система взаимодействия ERP, APS и MES Блок 2 – блок размещения заказов размещает и рассчитывает сроки выполнения предварительных заказов. Размещение заказов заключается в интеллектуальном сопоставлении и совмещении поступающих клиентских заказов с прогнозом, резервированиями, квотами продаж и т.д.

Блок 3 – блок оперативного планирования необходим для решения задач текущего планирования поставок, производства и доставки. При формировании оперативного плана модуль учитывает множество ограничений, таких как: информация о доступности агрегатов, ресурсов, материалов, время выполнения операций, условия переналадок оборудования, графики плановых ремонтов, требуемые уровни складских запасов, условия хранения продукции и полуфабрикатов и т.д. Точность такого плана чрезвычайно высока, то план краткосрочный, так как подстраивается по текущие условия.

Блок 4 – блок планирования продаж, поставок, производства и доставки самый многофункциональный модуль системы с чрезвычайно широкими возможностями. Планируется не только производство, но и все активности по цепочкам поставок — от закупки сырья до сбыта готовой продукции через сеть торговых точек, включая планирование транспортировок.

3. Разработана система управления оборотными средствами на основе методов повышения точности прогнозов объема спроса и себестоимости продукции предприятия радиоэлектронной промышленности Анализ современной литературы по управлению запасами показал, что большинство авторов поддерживают идеи классической постановки и решения задачи управления запасами, предложенной Р.Брауном. Однако предложенное решение модернизируется и уточняется. Основные изменения, которые учитывают современные разработки в области логистики, основаны на том, что использование нормального распределения является наложением ограничения.

Действительно, если величина спроса может быть представлена как случайная величина с нормальным распределением, то при ненулевой дисперсии существует ненулевая вероятность отрицательного спроса, что в реальности не имеет смысла. Однако с точки зрения выявления резервов для повышения эффективности управления оборотными средствами данное допущение достаточно сильно упрощает дальнейшие рассуждения, таким образом, не умаляя общности, в исследовании была использована классическая постановка задачи управления запасами и решение Р.Брауна (модель 1 таблицы 1). Единственная компонента формулы, на которую может влиять предприятие, это стандартное отклонение спроса в течение цикла заказа и заготовительного периода. Точнее при повышении точности определения ожидаемой величины спроса, страховой запас будет востребован реже, а, следовательно, величина стандартного отклонения уменьшится.

Таблица 1 – Динамика складских запасов ленты танталовой в ОАО «Элеконд»

(г. Сарапул) при использовании разных моделей управления запасами В ходе исследования доказано, что прогнозирование величины спроса на сырье со стороны производства и прогнозирование спроса на готовую продукцию предприятия можно осуществлять одним и тем же набором методов: экспоненциальное сглаживание и модели авторегрессии скользящего среднего. Однако однозначного преимущества одного из методов не выявлено, таким образом для разных рядов динамики наиболее эффективными с точки зрения прогнозирования оказывались разные методы, но с точки зрения управления запасами, использование построения доверительных интервалов для рядов построенных с помощью экспоненциального сглаживания повышают точность прогнозирования и обеспечили бездифицитное удовлетворение спроса (модель 2 таблицы 1).

В работе построена модель расчета плановой себестоимости на основе данных фактической себестоимости производства изделий. В качестве результативного признака выступает себестоимость одного изделия. В качестве факторных признаков берутся значения по калькуляционным статьям расходов:

- Материалы, - Покупные полуфабрикаты и комплектующие изделия (ПКИ), - Основная заработная плата производственных рабочих, - Дополнительная заработная плата производственных рабочих, - Расходы на освоение производства, - Специальные расходы, - Отчисления на социальные нужды, - Цеховые расходы, - Общие расходы, - Прочие производственные расходы, - Потери от брака.

По форме графика можно предположить наличие или отсутствие сезонных колебаний. Так как по форме графика нельзя сказать, что величина себестоимости понижается через определенный промежуток или наоборот увеличивается, то можно сказать, что в отношении себестоимости изделия сезонность не выявлена.

Воспользовавшись углубленным методом анализа пакета Statistica 6.0 построили график частной автокорреляции для величины себестоимости:

X5 Расходы на освоение произв. 0,33 -0,36 -0,18 X7 Отчисл. на соц. нужды 0,1 0,94 0,82 -0,30 0,08 Производилось построение матрицы парной корреляции (таблица 2) для определения факторов, которые следует включить в регрессионную модель.

Отбирать факторы следует таким образом, чтобы вначале исключить один из факторов, который имеет сильную линейную связь с другим фактором.

И только потом следует учитывать факторы, которые имеют сильную линейную связь с результативным признаком.

Таким образом: из уравнения себестоимости исключили Х1(материалы), Х5(расходы на освоение производства) из-за слабой коррелированности факторов с результативным признаком. Исключили из уравнения факторы Х7(отчисления на социальные нужды) и Х9(Общие расходы) из-за сильной линейной связи с фактором Х3(Зарплата). Будем искать уравнение регрессии в зависимости от факторов Х3(Зарплата), Х4(Доп. Зарплата), Х6(Спец. Расходы), Х8(Цеховые расходы).

Рисунок 2 - Динамика значений фактической себестоимости и предсказанные значения себестоимости по уравнению регрессии При построении уравнении регрессии, часть коэффициентов полученных методом наименьших квадратов оказались не значимыми при уровне значимости 95% и итоговое уравнение приняло вид:

Экономический смысл полученного уравнения регрессии: значение себестоимости в текущем периоде зависит от заработной платы в текущем периоде и от цеховых затрат в текущем периоде. Полученная зависимость упрощает расчет себестоимости, но не дает возможности предсказывать значения себестоимости для последующего периода. Поэтому будем строить уравнение регрессии, где себестоимость текущего периода зависит от затрат предыдущего периода:

Применение вышеописанного алгоритма получения уравнения регрессии дало следующий результат: Yt = 2976,1 3,05 X 3t 1 + 1,09 X 8t 1 + 2,58 X 9t Полученное уравнение регрессии является статистически значимым, коэффициенты уравнения регрессии так же значимы. Проведенный анализ для других видов изделий не всегда приводил к хорошим результатам, тогда для прогнозирования плановой себестоимости использовался другой способ: модель авторегрессии скользящего среднего. В ходе выбора моделей авторегрессии скользящего среднего с разными значениями параметров, выявлялась наилучшая модель. В большинстве случаев это модель, где присутствует один параметр скользящего среднего и один параметр авторегрессии АРСС(1,1):

Таким образом, зная величину фактической себестоимости изделия предприятия радиоэлектронной промышленности за предыдущий период со структурой затрат можно спрогнозировать величину себестоимости на будущий период, что может являться альтернативным способом расчета плановой себестоимости. Повышение качества прогноза себестоимости позволяет повысить точность прогноза ожидаемого денежного потока, так как себестоимость отражает затраты на производство изделия.

4. Предложен алгоритм решения задачи по определению необходимости изменения условий контрактов на основе разработанной стохастической модели управления запасами.

В работе использована (Q,z) – модель управления запасами с постоянным контролем уровня запаса, то есть система, в которой каждый раз, когда уровень запаса опускается до z, подается заявка на заказ размером Q. В нашем случае суть заказа размером Q – это создание таких условий контракта, которые позволили бы пополнить запасы сырья на величину Q.

Для разработки системы управления запасами была выбрана модель с непрерывным контролем, скорректированная на неудовлетворенный спрос. Для определения функции, отражающей суммарные затраты, отнесенные к единице времени, введем следующие обозначения:

f( QD )– плотность распределения величины спроса в течение срока выполнения заказа, E[ QDt +1 ] – ожидаемое значение спроса между моментами времени t и t+1, h( i ) – затраты на хранение (на единицу продукции за единицу времени), р – удельные потери от неудовлетворенного спроса (на единицу продукции за единицу времени), E[ QS t +1 ] – ожидаемое значение предложения, QS =H( x ) – объем предложения, также представимая как функция от цены x, i – величина запасов на складе в момент i.

Критерием оптимальности служит функция затрат в единицу времени, которая складывается из:

1. Ожидаемых затрат на хранение. Средний уровень запаса между моментами времени t и t+1 равен E[ i ], где i = [t, t + 1] Следовательно, ожидаемые затраты на хранение за единицу времени равны h(i ) E[i ].

2. Стоимость необходимого объема запасов для удовлетворения спроса потребителей. Исходным предположением должно являться желание равенства E[ QDt +1 ]= t +E[ QS t +1 ], однако, как QDt +1, так и QS t +1 являются случайными величинами с соответствующими функциями распределения. Не умаляя общности, будем рассматривать только период, на который спрос на сырье известен ( QDt +1 ), что в условиях специфики функционирования предприятий электронной промышленности не вводит каких-то ограничений для поставленной задачи в целом, потому что потребители продукции предприятий электронной промышленности заключают контракты, на исполнение обязательств по которым отведено время. Тогда стоимость необходимого объема запасов для удовлетворения спроса потребителей, равна стоимости запасов объема QDt +1 – t. Следует отметить, что в рамках решения задачи управления запасами, требуется поддержание страхового уровня запасов на складе. Следовательно, введение системы управления запасами приведет к тому, что после удовлетворения спроса на сырье производством, на складе должен оставаться страховой резерв стр.

Таким образом, стоимость необходимого объема запасов для удовлетворения спроса потребителей должна быть равной x ( QDt +1 – t + стр ), то в случае, когда t < стр, уровень запасов необходимо пополнить до страхового уровня.

3. Ожидаемые потери, связанные с неудовлетворенным спросом. Дефицит возникает при QDt +1 > t + QS t +1. Если предприятие при формировании цены на закупаемое сырье придерживается уравнения, обеспечивающее долгосрочное равновесие спроса и предложения, тогда мы должны рассматривать случайную величину QDt +1 – QS t +1. Следовательно, ожидаемые потери за единицу времени будут равны:

Так как в модели предполагается, что р пропорционально объему дефицита, ожидаемые потери, связанные с неудовлетворенным спросом, за один цикл равны pS.

Результирующая функция общих потерь за единицу времени TC принимает следующий вид.

Первое слагаемое в (5) для предприятий электронной промышленности в большинстве своем является постоянным значением равной цене содержания склада, второе слагаемое является функцией от цены сырья, третье слагаемое характеризуется случайной величиной QDt +1 – QS t +1, которая изменяет свои характеристики при изменении цены на лом x.

Таким образом, задача управления запасами предприятия сводится к решению следующей задачи:

Для того чтобы вероятность потерь, связанных с неудовлетворенным спросом не превышала 0,1% следует выбирать стр таким образом, чтобы P(QDt +1 QSt +1 стр ) 0,1%, то есть выбирать x таким образом, чтобы функция FQDt +1 QSt +1 (стр ) 0,1%. В таком случае основные расходы будут связаны с содержанием страхового уровня запасов, который в свою очередь уменьшается по мере снижения неопределенности, связанной с QDt +1 – QS t +1, чего можно добиться эффективным выбором x.

Следует учитывать особенности предприятий, для которых разрабатывается система. На основе статистических данных следует оценить влияние сезонности и выбрать такую систему формирования цены контрактов, чтобы минимизировать дисперсию QDt +1 – QS t +1, что в свою очередь уменьшит затраты на формирование и поддержания необходимого уровня запасов.

Алгоритм работы автоматизированной системы управления запасами выглядит следующим образом:

1. По заранее известной выборке определяется зависимость QDt +1 – QS t +1 от x, точнее как ведет себя случайная величина QDt +1 – QS t +1 при отклонении x от долгосрочного равновесия.

2. В процессе функционирования предприятия оценивается отклонение наблюдаемого уровня запасов со страховым уровнем. В случае, когда есть основание что данная ошибка имеет распределение отличное от предполагаемого следует вернуться к первому пункту.

Данная система управления запасами функционирует только для одного вида сырья, соответственно для каждой категории закупаемой предприятием сырья, необходимо провести свой анализ и получить рекомендуемое значение страхового уровня запасов с учетом свойств спроса на сырье со стороны производства. Снижение уровня запасов ниже страхового уровня является сигналом для изменения условий контрактов. Управление запасами является одним из эффективных инструментов развития предприятия в целом. Данное утверждение подтверждается проведенными расчетами на одном из подразделений ОАО «Элеконд».

Описанная выше модель управления запасами сырья эффективна в случае, когда предприятие может устанавливать разную цену x для сырья таким образом, что изменяется предложение со стороны поставщиков сырья. Например, данная модель может быть использована для рынка сырья приближенного к монопсонии или олигопсонии. Однако зависимость между ценой сырья и объемом предложения может быть рассмотрена и другом ракурсе: при изменении ожидаемой величины QDt +1 - QS t +1 в любую сторону необходимо будет договариваться о новых объемах поставок сырья, что может быть сигналом об изменении цены, так как очевидна зависимость цены сырья от размера партии или объемов поставок по контракту.

5. Сформирована система механизмов управления эффективностью использования оборотного капитала предприятия. Предложенная система способствует выработке эффективных решений задач прогнозирования себестоимости изделий, прогнозирования спроса и управления запасами, в том числе с помощью управления контрактными отношениями.

В работе предложена система механизмов управления развитием эффективности использования оборотного капитала предприятия. Для эффективного управления оборотным капиталом необходима выстроенная система управленческих решений и мероприятий в различных аспектах работы предприятия. Например, в ОАО «Элеконд» выстроена подобная система, которая реализована посредством функционирования нескольких рабочих групп, деятельность которых определяется стандартами и регламентами общества.

В целях повышения эффективности работы созданных рабочих групп обоснована необходимость включения в состав группы представителей всех отделов предприятия, от деятельности которых зависит эффективность решений соответствующей сферы деятельности общества (финансовая, инвестиционная, сбытовая и прочие). В ходе работы рабочих групп доказано, что для повышения оперативности принимаемых решений в состав группы должен входить не только начальник отдела, но и непосредственный исполнитель или куратор вопросов, соответствующих профилю рабочей группы. Однако ответственным за результат необходимо назначать конкретный отдел, с соответствующим указанием оказания содействия для остальных отделов.

Периодичность заседаний рабочих групп строго зависит от объема выполняемых работ и необходимой оперативности принятия решений. Так, например, рабочие группы по бюджету и инвестиционной политике заседают еженедельно.

Рабочая группа по бюджету принимает решения по расходам общества путем оперативного контроллинга распределения средств с учетом эффективности производственно-сбытовых программ и актуальных изменений текущих расходов от плановых. При этом использования предложенного метода управления запасами и метод прогнозирования себестоимости изделий повышает экономическую эффективность предприятия в целом.

Рабочая группа по инвестиционной политике управляет инвестиционным проектами. Первоочередной задачей группы является формирования портфелей проектов, затем необходимо управление ими, оптимизация принимаемых решений и непрерывный мониторинг процессов реализации проектов. Значительное время комиссия уделяет работе над вопросами инвестиций в инновации, в том числе вопросам производства новых изделий.

Рабочая группа по контрактации, опираясь на производственно-сбытовое планирование и анализ ресурсного обеспечения, ведет свою маркетинговую и тендерную политику. Введение планирования тендеров, постоянному мониторингу и работе комиссии по контрактации обеспечивается принятие решений о заключении договоров. Для ряда контрагентов предусмотрена система управления контрактными отношениями, основанная на отслеживании уровня запасов. Действительно, изменения спроса на готовую продукцию, то есть отклонение фактического уровня сбыта от запланированного (спрогнозированного) приводит к изменению уровня запасов. Очевидно, что цены сырья зависят как от размера партии, так и объемов поставок. Таким образом, отслеживания уровня запасов может свидетельствовать о необходимости обновления условий контрактов.

Важная роль в ОАО «Элеконд» отводится формированию и исполнению бюджета. В процессе бюджетирования решаются задачи повышения эффективности внутреннего контроля и определения стратегических планов. Предложенные в работе методы прогнозирования спроса готовой продукции и прогнозирования себестоимости существенно помогают повышению точности прогноза исполнения планов, определенных бюджетом.

Таким образом, предложенные в диссертации решения применяются на предприятии и показали свою эффективность для многих процессов, в том числе бюджетирования, оптимизации инвестиционной политики, управления контрактными отношениями и в целом это способствует выстраиванию эффективной системы контроллинга на предприятии.

Стратегические приоритеты предприятия связанные с повышением точности прогнозных значений объемов продаж предприятия, прогнозных оценок себестоимости изделий и повышение эффективности управления запасами предприятия способствуют планомерному увеличению эффективности использования оборотного капитала предприятия, что влечет за собой развитие экономического потенциала предприятия.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Дронов В.В., Конышев В.С., Файзуллин Р.В. Роль оптимизации контрактных отношений при управлении запасами промышленного предприятия // Экономические науки. – №1(74). – 2011. – 0,5п.л. (авт. 0,2п.л.) 2. Дронов В.В. Анализ методов планирования ресурсов на производстве // Экономические науки. – №2(75). – 2011. – 0,5п.л.

3. Дронов В.В. Выбор критерия эффективности использования оборотных средств промышленного предприятия // Вопросы экономики и права. – №2(44). – 2012. – 0,5п.л.

4. Дронов В.В. Проблемы управления производственными запасами на предприятии// Материалы всеросс. научно-практ. конф. «Новая экономическая стратегия промышленного развития региона» – Ижевск, 2009. – 0,3 п.л.

5. Дронов В.В. Специфика производственных предприятий и проблемы их развития // Материалы VI Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд», Новосибирск, 2010. – 0,3п.л.

6. Дронов В.В. Формирование сбалансированной системы показателей устойчивости развития предприятия // Материалы XVII Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономических наук», Новосибирск, 2010. – 0,3п.л.

7. Дронов В.В., Гурьева М.В. Финансовые характеристики производственной деятельности предприятия // Научный журнал «Новый университет».

Серия «Экономика и право».— № 3(3). — 2011. – 0,4п.л. (авт. 0,2п.л.) 8. Дронов В.В., Гурьева М.В. Модели оптимизации производственной программы // Научный журнал «Новый университет». Серия «Экономика и право».— № 3(3). — 2011. – 0,4п.л. (авт. 0,2п.л.) Сдано в производство 07.03.12. Формат 60х84 1/ ООО «ПервопечатникЪ», г. Ижевск, ул. Красногеройская, 38а