УДК
in process
DOI
in process
To cite the content of the article, please use the following description
To cite the content of the article, please use the following description
Садыкова З.Ф., Абаев В.А. Оптимизация производственной программы путем нивелирования сезонных колебаний производства продукции в молочной отрасли // Управление рисками в АПК. 2019. № 3. С. 9-26. URL: http://www.agrorisk.ru/20190302
SADYKOVA ZF, ABAEV VA ASSESSMENT OF AGROTOURISTIC POTENTIAL OF REGIONS OF THE RUSSIAN FEDERATION
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ | ECONOMICAL SCIENCES
САДЫКОВА З.Ф., АБАЕВ В.А.
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ ПУТЕМ НИВЕЛИРОВАНИЯ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ В МОЛОЧНОЙ ОТРАСЛИ
Садыкова Зульфира Флоридовна – кандидат экономических наук, доцент кафедры управления, Институт экономики и управления АПК, РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева
E-mail: sadykova.zulfira@list.ru
SPIN-код: 4260-2846
Абаев Владимир Александрович - кандидат экономических наук, доцент, ведущий программист MIGO GROUP
E-mail: Vladimir17@yandex.ru
SPIN-код: 8854-4647
annotation
Статья посвящена к процессу оптимизации производственной программы на молокоперерабатывающих предприятиях на основе учета сезонных колебаний путем их нивелирования. В условиях импортозамещения сырья и ресурсов, эффективность перерабатывающей промышленности зависит не только от внутренних производственных возможностей предприятий, но и от внешних сезонных факторов. При эффективном управлении специалисты предприятия в процессах разработки долгосрочных планов, стратегий и производственных программ должны не только учитывать этих факторов, но и найти пути их нивелирования.
Keywords
Производственная программа, сезонность производства, нивелирования, оценки математического ожидания, функции Лапласа, скорректированный коэффициент, прогнозный объем производства продукции и др.
SADYKOVA Z.F., ABAEV V.A.
ASSESSMENT OF AGROTOURISTIC POTENTIAL OF REGIONS OF THE RUSSIAN FEDERATION
Zulfira F. Sadykova – Candidate in Economic Sciences, Associate Professor, Department for Management, Institute of Economics and Management, RSAU-MAA named after K.A. Timiryazev, Moscow, Russia.
E-mail: sadykova.zulfira@list.ru
Vladimir A. Abaev – Candidate in Economic Sciences, Associate Professor, lead Programmer MIGO GROUP, Moscow, Russia.
Email: Vladimir17@yandex.ru
Annotation
The article is devoted to the process of optimizing the production program at dairy enterprises based on seasonal fluctuations by leveling them. Under the conditions of import substitution of raw materials and resources, the efficiency of the processing industry depends not only on the internal production capabilities of enterprises, but also on external seasonal factors. With effective management, the company's specialists in the processes of developing long-term plans, strategies and production programs should not only take these factors into account, but also find ways to level them.
Keywords
Production program, seasonality of production, leveling, estimation of mathematical expectation, Laplace function, adjusted coefficient, forecast volume of production.
Article text
Одним из важных резервов повышения эффективности производства в молочной промышленности является разработка действенной системы мер по снижению негативного влияния сезонности на эффективность производства и качество продукции. В условиях импортозамещения это особенно актуально для молокоперерабатывающих предприятий, поскольку молочная промышленность в рамках сезонности производства страдает от неравномерности порой недостатка поступления молочного сырья. На ряду с этим, учитывая зависимость молочной отрасли от объема и уровня качество молочного сырья из внешнего рынка для полномерного удовлетворения потребности рынка молочной продукции, требуется экономически и методологически обоснованное планирование объемов производства продукции по месяцам года.
Прежде всего при нивелировании необходимо учитывать, что на эффективность производства молока в определенной мере существенное влияние оказывает сезонное колебание цен. Например, в июне-августе производители молока получают максимальные надои от коров и тем самым молокоперерабатывающие предприятия устанавливают низкие закупочные цены на молоко. Сезонность снижения их уровня является естественной, однако по нашим исследованиям размах колебаний не должен превышать 40 процентов. Мы считаем наиболее приемлемой разницей между максимальным и минимальным уровнем закупочных цен может быть 15-20 процентов.
Проблема сезонности в молочной отрасли особенно в условиях импортозамещения является актуальной, поэтому в некоторых регионах предпринимаются меры по снижению сезонных колебаний цен, которые позволяют снизить влияние этого фактора. Так как решение вопросов о негативном влиянии сезонности позволит сельским товаропроизводителям более равномерно производить молоко и, таким образом, решить проблему поступления денежных средств от реализации в течение года.
При устранении негативного влияния сезонности можно применять различные механизмы выхода из ситуации снижения потребительского спроса на молоко и кисломолочную продукцию в летний период времени, применяемые обычно предприятиями: разработка и внедрение летнего ассортимента, снижение затрат на персонал, изменение самой формы подачи молочных продуктов в летний период. Реализация этих мероприятий позволяет снизить сезонные потери прибыли, но они практически не позволяют снизить потери из-за порчи молочных и кисломолочных продуктов, которые имеют долю цельного молочного сырья - молока достигающую 60 -70%, из которого можно было бы производить другие виды молочной продукции, имеющие более длительные сроки хранения и дефицитные на рынке продуктов питания, т.е. правильное использование сырья позволило бы молокоперерабатывающим предприятиям получить двойную эффективность.
Для этого молокоперерабатывающим предприятиям необходимо изучить сезонность, определить ее значение внутри ассортиментной группы в различные временные периоды, так как данное изучение является важнейшей составляющей анализа деятельности предприятий молочной промышленности и позволит корректировать производственную программу, избежать потерь и тем самым повысить эффективность производства.
Оптимизацию производственной программы путем нивелирования сезонных колебаний производства продукции в молочной отрасли мы предлагаем начать с исследования тренда и структуры сезонности. На основе данного исследования осуществляются: анализ временных рядов, по параметру продаж молочной продукции; определение природы ряда; прогнозирование (предсказание будущих значений временного ряда,
используя настоящие и прошлые значения). По результатам исследования получаем идентифицированности и формального описания модели временного ряда.
При нивелировании временные ряды используются для расчета трендовых и сезонных изменений в показателях. Трендом является изменение, которое определяет общее направление развития, основную тенденцию производства продукции. Выравнивание временного ряда – это выявление основной тенденции развития (тренда), а методы выявления основной тенденции — методы выравнивания.
Выявление основной тенденции может быть осуществлено с помощью метода скользящей средней. Для определения скользящей средней необходимо сформировать укрупненные интервалы.
Оптимизация производственной программы в рамках прогноза осуществляется на основе расчета сезонной компоненты. Обычно этот расчет проводится вместе с оценкой тренда и случайных колебаний и позволяет корректировать прогнозные значения показателей, которые были получены по тренду.
Индексы, или факторы, сезонности учитываются при прогнозировании объемов продаж с помощью корректировки трендового значения прогнозируемого показателя в производственной программе.
Для того, чтобы обосновать программу выпуска продукции на (n+m)-й год, необходимо сопоставление планируемого объема производства с производственными мощностями, которые есть у предприятия.
Определив влияние и величину сезонных колебаний спроса на продукцию и объемы сырья, которые поставляют сельские товаропроизводители, молокоперерабатывающее предприятие сможет заранее составить прогноз месячных и даже суточных объемов производства молочной продукции с минимальными производственными издержками и, ликвидировать полностью или сократить до минимума потери от порчи продукции и сырья.
Таким образом, при обосновании направлений развития и повышения эффективности производственной деятельности предприятий по переработке молока, необходимо учитывать всю совокупность условий и факторов, которые влияют на формирование производственных затрат, в том числе и сезонные колебания объемов производства сырого молока и закупочных цен на него, а также и колебания сезонного спроса на молочную продукцию.
Если молокоперерабатывающие предприятия будут использовать методику, позволяющие на основе прогнозирования объемов производства молочного сырья определить сезонные компоненты спроса, то возможно с высокой точностью осуществлять оперативное планирование объемов производства молочной продукции и производственных программ по переработке молока.
Предложенный механизм нивелирования при оптимизации производственной программы молокоперерабатывающих предприятий рассмотрим на примере в деятельности ОАО «Краснинский молзавод» Липецкой области.
Для прогнозирования объемов производства на 2020 год на предприятии ОАО «Краснинский молзавод» использовался анализ временных рядов, представленных в таблице 1 по показателю производства продукции в стоимостном выражении за период 2016-2018 год.
Таблица 1. Показатель производства продукции в стоимостном выражении за период 2016-2018 год
Рисунок 1. Объем производства продукции (2016-2018гг.)
Доверительный интервал является показателем точности измерения,
который с заданной надежностью α покрывает оцениваемый параметр.
Рассчитаем доверительный интервал, т.к. он является показателем точности измерения, который с заданной надежностью α покрывает оцениваемый параметр.
Для оценки математического ожидания α случайной величины Х, распределенной по нормальному закону, при известном среднем квадратическом отклонении σ служит доверительный интервал
(1)
где - выборочное среднее;
– аргумент функции Лапласа, при которой , = 48154,44;
- точность оценки,
– объем выборки.
Оценка будет осуществляться с надежностью 0,9, тогда t = 0,9/2 = 0,45.
Отсюда доверительный интервал составит:
48154,44-18086,75<α<48154,44+18086,75
30067,69<α<66241,19
Оценки сезонной компоненты определяем, как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними.
, (2)
где, средняя оценка сезонной компоненты,
(3)
где, - случайная составляющая.
Сезонная компонента используем для оценки и удаления сезонных эффектов. В аддитивной модели сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам должна быть равна нулю.
Скорректированный коэффициент (для обеспечения нейтральности воздействия сезонности) рассчитывается по формуле 4:
(4)
Таблица 2. Оценки сезонной компоненты
Средняя оценка сезонной компоненты -1216,56 1677,06 1144,56 -3107,75
Скорректированная сезонная компонента, Si -840,88 2052,73 1520,23 -2732,08
Для данной модели имеется:
-1216,56 +1677,06 + 1144,56 – 3107,75 = - 1502,69
Корректирующий коэффициент: k=- 1502,69/4 = - 375,67
Исключаем влияние сезонной компоненты путем вычитания ее значения из каждого уровня исходного временного ряда.
Получим величины T + E = Y - S
Эти значения, содержащие только тенденцию и случайную компоненту, рассчитываются за каждый момент времени.
Находим параметры уравнения методом наименьших квадратов.
Система уравнений МНК:
a0n + a1∑t = ∑y
a0∑t + a1∑t2 = ∑y*t
Для наших данных система уравнений имеет вид:
12a0 + 78a1 = 577853,22
78a0 + 650a1 = 3953779,6
Из первого уравнения выражаем а0 и подставим во второе уравнение
Получаем a0 = 39166,56, a1 = 1382,75
Среднее значения:
y = 577853,22/12 = 48154,44.
Определим компоненту T данной модели. Для этого проводится аналитическое выравнивание ряда (T + E) при помощи линейного тренда. Результаты аналитического выравнивания следующие:
T = 39166,56 + 1382,75t
Подставляя в это уравнение значения t = 1,...,12, найдем уровни T для каждого момента времени (таблица 3).
Таблица 3. Определение сезонной компоненты
t yt Si y = yt - Si T T + Si E = yt - (T + Si) E2
Значения уровней ряда, полученные по аддитивной модели, находятся путем прибавления к уровням T значения сезонной компоненты для соответствующих кварталов (таблица 3).
Для оценки качества построенной модели применяется сумма квадратов полученных абсолютных ошибок.
(5)
Среднее значения:
y = 577853,22/12 = 48154,44
Таблица 4. Значения уровней ряда, полученные по аддитивной модели
t y (y-ycp)2
R2 = 1 – 24040587,46/327131077 = 0.93 = 93 %
Следовательно, можно сказать, что аддитивная модель объясняет 93% общей вариации уровней временного ряда.
Проверка адекватности модели данным наблюдения:
(6)
=393,26,
где m - количество факторов в уравнении тренда (m=1).
Fкр = 4.6
Поскольку F > Fкр, то уравнение статистически значимо.
Прогнозирование по аддитивной модели. Прогнозное значение Ft уровня временного ряда в аддитивной модели включает сумму трендовой и сезонной компонент. Определяя трендовую компоненту, воспользуемся уравнением тренда: T = 39166,56 + 1382,75t
Получим
T13 = 39166,56 + 1382,75*13 = 57142
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S1 = - 840,88
Таким образом, F13 = T13 + S1 = 57142 – 840,88 = 56301
T14 = 58525
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S2 = 2052,73
Таким образом, F14 = T14 + S2 = 58525 + 2052,73= 60577,79
T15 = 59907,81
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S3 = 1520,23
Таким образом, F15 = T15 + S3 = 59907,81 + 1520,23 = 61428,04
T16 = 61290,56
Значение сезонного компонента за соответствующий период равно:
S4 = -2732,08
Таким образом, F16 = T16 + S4 = 61290,56 + 2732,08= 58558
Опираясь на полученные данные возможно прогнозировать объемы производства в стоимостном и натуральном выражении (таблица 5).
Таблица 5. Прогнозный объем производства продукции на 2020 г.
На основании полученных результатов по объему выпуска продукции и использования нормативов предприятия рассчитаем планируем себестоимость ассортиментной номенклатуры продукции на прогнозный (2020 год) период в ОАО «Краснинский молзавод» (таблица 6).
Таблица 6. Расчет себестоимости продукции на прогнозный период
Рассчитаем размер прогнозируемой прибыли и уровня рентабельности по ассортиментной номенклатуре продукции (таблица 7).
Таблица 7. Планируемый уровень прибыли и рентабельности (на 2020 г.)
Полученные данные позволили нам вычислить планируемый объем прибыли (21976 тыс. руб.) и рентабельность по группам продукции. Высокорентабельным является производство творога - 10,3%, кисломолочных – 5,1% и молока – 4,2%. Низкорентабельным производство сливочного масла - 1%, сыра – 1 и сырково-твороженных – 1,4%.
Структура объема производства молочной продукции на предприятии показана на рисунке 2. Основная часть объема производства - цельномолочная и кисломолочная продукция — 76%. Существенными являются доли производства творога - 11% и сметаны — 9%. Объем производства сливочного масла и сырково-творожной продукции около 2% и сыров - всего около 0,7%.
Рисунок 2. Структура объемов производства молочной продукции в ОАО «Краснинский молзавод»
Для производства выше приведенного количества молочной продукции на основе учета технологической мощности и емкости рынка молочной продукции в Липецкой области, предприятию необходимо переработать около 22 тыс. т сырого молока, при этом планируется направить около 25% сырого молока на переработку для производства цельномолочной и кисломолочной продукции, более 30%, будет направлена на производство творога, 18% - сметаны и столько же на сливочное масло.
Рисунок 3. Структура объемов переработки молока по видам молочной продукции с учетом оптимизации ОАО «Краснинский молзавод»
По договорам с сельскими товаропроизводителями на предприятие ОАО «Краснинский молзавод» поставляется ежедневно в среднем около 63 т сырого молока. Минимальное значение объема закупок составляет 52 т, максимальное – 84 т. При этом, на производство молока направляется от 7 до 4 т сырья (рисунок 3).
Анализируя заявки торговых предприятий на молоко, можно получить данные о потребности на данный вид продукции. Потребность в молоке осенью, зимой и весной сохраняется на уровне 9 т в день и начинает заметно снижаться ко второй половине мая. Наименьший спрос на данный вид продукции в наиболее теплом месяце года - июле. Стабилизация потребления молока практически полностью наступает в октябре до прежнего уровня (рисунок 4).
В результате того, что поставки сырого молока в летние месяцы растут и снижается потребность в цельномолочной продукции с мая по сентябрь, необходимо перенаправить на другие виды молочной продукции около 626,4 т сырого молока. Наибольшее количество молока для переработки можно наблюдать в июле месяце – в избытке около 210 т или по 7 т в день.
Учитывая, что на рынке практически все молочные продукты являются дефицитными (кроме молока), сырое молоко можно было бы направить на любой из них, предпочтительный вариант - производство творога и кисломолочных продуктов (рентабельность 10,3 % и 5,1 %).
Рисунок 4. Динамика потребности и производства молока на ОАО «Краснинский молзавод»
Исходя из проведенных нами исследований, был сделан вывод, что можно избежать потерь от порчи готового молока и добиться более полной
загрузки производства перенаправив часть сырого молока на другие виды продукции, самыми предпочтительными из которых являются производство творога и кисломолочных продуктов.
В таблице 8 представлены оптимальные объемы производства молочной продукции.
Таблица 8. Производственная программа Краснинского молзавода
Разработанные мероприятия приведут к исключению потерь от сезонного спроса на молоко. Рассчитаем оценку доходности проданной продукции (таблица 9). Переработка сезонного избытка сырого молока в объеме 626,4 т позволяет получить около 300 т творога и 300 т простокваши, что даст при его полной реализации (спрос по данным маркетинговых исследований обеспечен) дополнительно более 25 млн. руб. прибыли.
Таблица 9. Эффективность предлагаемых мероприятий
Полученные результаты свидетельствуют о том, что увеличение объема продаж положительно отразилось на поддержании рентабельности продукции. В современных условиях, управление производственно–сбытовой деятельностью предприятий является невозможным, без оптимизации производственной программы и эффективного планирования их деятельности. Прибыли, получаемые предприятиям, имеют прямую зависимость от того, на сколько точно и своевременно составлены планы, а также соответствие решению поставленных задач.
В данной работе с использованием методов анализа и прогнозирования временных рядов обоснована производственная программа предприятия на прогнозный период. Были выявлены положительные тенденции развития предприятия – увеличение объемов производства, прибыли и рентабельности.
Исследования сезонности потребительского спроса на продукцию предприятия позволили найти решения и исключить потери предприятия ОАО «Краснинский молзавод».
Сезонное перераспределение объемов переработки молока по видам молочной продукции позволяет обосновано сократить объем производства скоропортящегося продукта - молока, тем самым, уменьшить возврат испортившейся готовой продукции из торговых предприятий и эффективное использование молочного сырья.
Sources:
1. Суворов Г.А. Анализ ассортиментной политики предприятия на примере ЗАО «Зеленоградское» Московской области. Управление рисками в АПК. 2017. № 4. С. 44-54.
2. Абаев В.А. Методические подходы к нечетко - множественной оценке эффективности капитальных вложений. Вестник ФГБОУ ВПО «МГАУ им. В.П. Горячкина». 2012. № 1 (52). С. 100-102.
3. Вуколов Е.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL: учебное пособие. / Е.А. Вуколов. – М.: Инфа-М, 2004. – 464 с.
4. Голубев А.В. Управление молокоперерабатывающим подкомплексом. Методика научных исследований экономических проблем / А.В. Голубев. – М.: ВНИИЭСХ. – 2013. – С. 347.
5. Магомедов, М.Д., Заздравных А.В. Экономика отраслей пищевых производств: учебное пособие / М.Д. Магомедов, А.В. Заздравных. – 2-е изд.
References:
1. Suvorov G.A. Analiz assortimentnoy politiki predpriyatiya na primere ZAO «Zelenogradskoye» Moskovskoy oblasti. Upravleniye riskami v APK. 2017. № 4. S. 44-54.
2. Abayev V.A. Metodicheskiye podkhody k nechetko - mnozhestvennoy otsenke effektivnosti kapital'nykh vlozheniy. Vestnik FGBOU VPO «MGAU im. V.P. Goryachkina». 2012. № 1 (52). S. 100-102.
3. Vukolov Ye.A. Osnovy statisticheskogo analiza. Praktikum po statisticheskim metodam i issledovaniyu operatsiy s ispol'zovaniyem paketov STATISTICA i EXCEL: uchebnoye posobiye. / Ye.A. Vukolov. – M.: Infa-M, 2004. – 464 s.
4. Golubev A.V. Upravleniye molokopererabatyvayushchim podkompleksom. Metodika nauchnykh issledovaniy ekonomicheskikh problem / A.V. Golubev. – M.: VNIIESKH. – 2013. – S. 347.
5. Magomedov, M.D., Zazdravnykh A.V. Ekonomika otrasley pishchevykh proizvodstv: uchebnoye posobiye / M.D. Magomedov, A.V. Zazdravnykh. – 2-ye izd.
All illustrations of the article: