Текст книги "Повышение эффективности производства посредством интеграции статистических методов в функционально-стоимостный анализ"

Тогда что соответствует первой стратегии A₁ предприятия.

Критерий минимаксного риска Сэвиджа.

Для матрицы рисков R рассчитаем:

Минимально возможный из самых крупных рисков, равный 0 р., достигается при использовании первой стратегии A₁.

Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица.

Для платежной матрицы Aрассчитаем:

• для первой стратегии 0,5(894459,84+1093087,93)=993773,89;

• для второй стратегии 0,5(817183,02+987710,45)=902446,74;

• для третьей стратегии 0,5(817197,97+987883,52)=902540,75;

• для четвертой стратегии 0,5(75394,56+105584,64)=90489,60;

• для пятой стратегии 0,5(‒1882,26+207,16)=‒837,55;

• для шестой стратегии 0,5(‒1867,31+380,23)=‒743,54;

• для седьмой стратегии 0,5(75401,01+105762,30)=90581,66;

• для восьмой стратегии 0,5(‒1875,81+384,82)=‒745,50;

• для девятой стратегии 0,5(‒1860,86+557,89)=‒651,49.

Тогда т. е. оптимальной является первая стратегия A₁.

Применительно к матрице рисков R рассчитаем:

• для первой стратегии 2157660,05;

• для второй стратегии 1845852,28;

• для третьей стратегии 2003285,83;

• для четвертой стратегии 493751,65;

• для пятой стратегии 546440,39;

• для шестой стратегии 546353,85;

• для седьмой стратегии 493662,82;

• для восьмой стратегии 546351,56;

• для девятой стратегии 9546265,02.

Тогда т. е. оптимальной является седьмая стратегия A₇.

Поскольку стратегия A₁ фигурирует в качестве оптимальной по трем критериям выбора из четырех испытанных, степень ее надежности можно признать достаточно высокой для того, чтобы рекомендовать эту стратегию к практическому применению.

Вышеизложенное подтверждает вариант технологии изготовления, выбранный на данный момент руководством предприятия, то есть в условиях нестабильной рыночной ситуации предприятие придерживается первой стратегии.

Рассмотрим принятие решений в условиях риска. Решение обычно принимается на основе критерия максимума ожидаемого среднего выигрыша или минимума ожидаемого среднего риска (критерий Байеса) [89].

Тогда для «игры с природой», задаваемой платежной матрицей A при четырех состояниях среды функционирования предприятия при условии, что p₁=p₂=p₃=p₄=0,25, A₅ – лучшая стратегия предприятия, поскольку

Для «игры с природой», задаваемой платежной матрицей R при четырех состояниях среды функционирования предприятия при условии, что p₁=p₂=p₃=p₄=0,25, A₅ – лучшая стратегия предприятия, поскольку

Рассмотрим тот же критерий при риске для «игры с природой», задаваемой матрицей A при двух состояниях среды функционирования предприятия при условии, что p₁=p₂=0,5, A₁ – лучшая стратегия предприятия, поскольку

Для «игры с природой», задаваемой платежной матрицей R при двух состояниях среды функционирования предприятия при условии, что p₁=p₂=0,5, A₁ – лучшая стратегия предприятия, поскольку

На основе данного критерия при принятии решения в условиях риска еще раз убедились в том, что оптимальной стратегией для предприятия при четырех состояниях среды его функционирования является пятая стратегия, то есть вариант изготовления узлов штамповкой. Для предприятия при двух состояниях среды его функционирования оптимальной является первая стратегия – технология изготовления двух узлов изделия поковкой. Использование штамповки – оптимальный вариант в случае наличия уже имеющихся штампов и оснастки. Поэтому используемый предприятием вариант поковки в кризисной ситуации является наиболее приемлемым, хотя и дорогостоящим.

На основе вышеизложенного можно сделать вывод, что предложенная методика комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе (программа для ЭВМ: Свидетельство № 2011611953) позволяет произвести прогноз себестоимости, затрат, расходов, издержек, учесть множество состояний среды функционирования предприятия и на основе этого построить модель управления себестоимостью, затратами, расходами, издержками, которая позволит принять оптимальное решение.

После того как из всех рассмотренных и оцененных вариантов выбраны те, по которым нет сомнений с точки зрения их технической осуществимости и экономической целесообразности, переходим к рекомендательному этапу ФСА. На данном этапе решается задача разработки рекомендаций по совершенствованию конструкции и процессов изготовления исследуемого изделия и принимается обоснованное решение по их реализации. Следующим этапом функционально-стоимостного анализа будет этап внедрения и контроля. В соответствии с задачей на данном этапе организуется подготовка к серийному производству изделий, прошедших функционально-стоимостный анализ, ведется контроль исполнения. Рассчитывается оценка фактической экономической эффективности от реализации данных предложений.

В данной главе отмечается, что очень часто выбор решения на производстве приходится осуществлять в условиях полной неопределенности, связанной с отсутствием информации о вероятностях состояний факторов, влияющих на исследуемый показатель.

Интеграция статистических методов в функционально-стоимостном анализе обеспечила обусловленность управленческих решений по оптимизации затрат на производство продукции.

Для всех видов экономической деятельности (в том числе и для оборонно-промышленного комплекса) управление себестоимостью, затратами, расходами, издержками является важной, неотъемлемой частью аппарата управления (менеджмента). Связано это прежде всего с тем, что успешное ведение производственной (предпринимательской) деятельности требует четкого представления о распределении затрат на производство продукции. Анализ себестоимости должен способствовать оптимизации затрат на производство продукции (организации, фирмы, компании).

Заключение

В процессе исследования авторами были сделаны следующие выводы и предложения.

1. Исследование по развитию методологии проведения функциональностоимостного анализа посредством использования статистических методов позволило сделать вывод, что наряду с традиционными методами необходимо применять гибкий современный инструментарий статистических методов анализа себестоимости, затрат, расходов, издержек для проведения функционально-стоимостного анализа. Полученные результаты могут использоваться для разработки и принятия управленческих решений в плане оптимизации себестоимости, затрат, расходов, издержек.

В ходе анализа сущности функционально-стоимостного анализа определены два направления проведения ФСА: первое, предложенное конструктором Ю.М. Соболевым, предполагает разработку более экономичных вариантов технологий изготовления изделия в рамках существующего конструкторского решения; второе, предложенное инженером Л. Майлзом, основано на изучении функций изделия и рассмотрении исходной конструкции как одного из возможных вариантов осуществления изделием своих функций.

В данном исследовании был применен метод Ю.М. Соболева. По мнению автора, в связи со сложностью выполняемого заказа конструкторское решение чаще всего не меняется, поэтому метод Ю.М. Соболева является основным. Стоит отметить, что при решении других технологических задач более объективен метод Л. Майлза.

Обзор существующих определений функционально-стоимостного анализа показал, что при управлении себестоимостью, затратами, расходами, издержками корректнее употреблять термин «оптимизация затрат», «оптимизация расходов», «оптимизация себестоимости», «оптимизация издержек» вместо термина «минимизация», что в написании понятия «функционально-стоимостный» правильно употреблять термин «стоимостный», а не «стоимостной», и что метод ABC (Activiti Based Costing – анализ затрат по видам деятельности) не является англоязычной транскрипцией функционально-стоимостного анализа, метод ФСА и метод АВС – это различные методы анализа.

Количество этапов проведения функционально-стоимостного анализа зависит от различных вариантов комбинирования этапов между собой. Однако сама программа функционально-стоимостного анализа не зависит от количества этапов, она не меняется. Чаще всего можно встретить следующие этапы ФСА: подготовительный, информационный, аналитический, творческий, исследовательский, рекомендательный и этап внедрения и контроля.

Для каждого этапа функционально-стоимостного анализа была определена задача:

Задача подготовительного этапа – подбор квалифицированных, творчески мыслящих специалистов, обладающих определенными инженерными и экономическими знаниями, а также знаниями в области подготовки и организации производства, из которых была сформирована исследовательская рабочая группа.

Задача информационного этапа – сбор, систематизация и всестороннее изучение информации по исследуемому объекту. Данная задача решена методом статистического наблюдения.

Задача аналитического этапа – оценка себестоимости, затрат, расходов, издержек, связанных с производством изделия. Данная задача решена методами структурно-динамического анализа, индексного постатейного анализа, методами моделирования и прогнозирования временного ряда (использование моделей экспоненциального сглаживания и ARIMA-моделей для прогнозирования производственной себестоимости, затрат и расходов на производство изделия), дисперсионного анализа (статистическая оценка связи между производственной себестоимостью и видом технологической сборки).

Задача творческого этапа – выработка предложений по совершенствованию изделия; выдвижение и рекомендация вариантов технологий изготовления изделия.

Задача исследовательского этапа – отбор оптимальных вариантов решений, которые после соответствующей проработки можно представить в качестве предложений-рекомендаций ФСА. Данная задача решена с помощью сравнительной оценки вариантов технологий изготовления изделия, метода экспертных оценок (выявление факторов, влияющих на себестоимость, затраты, расходы, издержки), статистического моделирования себестоимости производства изделия и прибыли в условиях риска и неопределенности.

Задача рекомендательного этапа состоит в том, что выводы и результаты доводятся до уровня конкретных предложений в целях формирования оптимальной структуры себестоимости, затрат расходов, издержек и наилучшего расходования средств предприятия.

Задача этапа внедрения и контроля – внедрение полученных результатов в производство, контроль за их исполнением и оценка фактической экономической эффективности от реализации данных предложений.

2. В работе дано теоретическое обоснование и разработана методика интеграции методов статистического наблюдения и анализа с методами функционально-стоимостного анализа. Статистические методы внедрены во взаимосвязи аналитического, творческого и исследовательского этапов функционально-стоимостного анализа.

В содержание аналитического этапа были включены методы структурно-динамического анализа, индексный метод постатейного анализа, методы моделирования и прогнозирования временного ряда (использование моделей экспоненциального сглаживания и ARIMA-моделей) для прогнозирования производственной себестоимости и экономических элементов затрат, образующих производственную себестоимость изделия для предприятия оборонно-промышленного комплекса и дисперсионный анализ для статистической оценки связи между производственной себестоимостью и видом технологической сборки.

На основе применения статистических методов, приведенных на аналитическом этапе в содержании творческого этапа выработаны рекомендации по вариантам технологий изготовления изделий, ранжированных по уровню себестоимости.

В содержание исследовательского этапа были включены сравнительная оценка всех предлагаемых вариантов технологий изготовления, метод экспертных оценок для выявления факторов, влияющих на себестоимость, затраты, расходы, издержки, и проведение статистического моделирования себестоимости производства изделия и прибыли в условиях риска и неопределенности для выбора оптимального варианта затрат.

Функционально-стоимостный анализ осуществлялся по предложенной схеме (рисунок 1.1), в которой отражено внедрение статистических методов в методику функционально-стоимостного анализа.

Разработан алгоритм применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе. Подана заявка в Федеральную службу по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам на официальную регистрацию программы ЭВМ «Расчет себестоимости продукции комплексом статистических методов в функциональностоимостном анализе».

3. Проведенный анализ существующих определений экономических категорий «себестоимость», «затраты», «расходы», «издержки» позволил увидеть, что каждая из данных категории имеет свою специфику:

– расходы – это уменьшение экономических выгод, активов предприятия или увеличения его задолженностей, обязательств в течение отчетного периода;

– затраты – денежное выражение ресурсов, использованных в производственной деятельности предприятия, различных видов ресурсов (материальных, трудовых и прочих);

– издержки – это совокупность определенных видов затрат, конкретный состав затрат, относящихся к выпущенной продукции (работам, услугам) и отраженных в себестоимости;

– себестоимость является более широким понятием и включает в себя расходы предприятия, затраты на производство и затраты на реализацию продукции (работ, услуг) и, соответственно, издержки, которые являются конкретным составом затрат.

Для проведения исследования были отобраны следующие показатели: производственная себестоимость, материальные затраты, затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды, амортизация и прочие затраты.

4. На подготовительном этапе функционально-стоимостного анализа решена задача создания исследовательской группы. Выбран объекта анализа – методология функционально-стоимостного анализа на предприятиях (организациях). Проведено обучение специалистов основам ФСА.

5. На информационном этапе ФСА решена задача по подготовке, сбору и систематизации оптимального количества информации о конструкции, технологии, процессах и средствах создания изделия, требованиях, себестоимости на создание и функционирование изделия. Изделие изучено по паспортам и чертежам, стандартам и т.п. Изучена и технология создания изделия.

6. На аналитическом этапе решена задача оценки производственной себестоимости и экономических элементов затрат, образующих производственную себестоимость выбранного изделия для выделения проблем, связанных с его совершенствованием, реализация которых принесет наибольший экономический эффект.

Статистический анализ динамики позволил проследить поведение процесса за продолжительный период и получить показатели среднегодового изменения производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и социальных отчислений, амортизации и прочих затрат на производство изделия. Анализ динамики показал, что в производственной себестоимости за период январь 2005 г. – декабрь 2009 г. наблюдается снижение (средний темп роста составил 99,24 %); в затратах на оплату труда и отчислениях на социальные нужды, в амортизации и прочих затратах на производство изделия с января 2005 г. по декабрь 2009 г. также наблюдается снижение (средний темп роста составил 98,24 %, 99,02 %; соответственно); в материальных затратах в рассматриваемый период наблюдается рост (средний темп роста составил 101,54 %).

Методы статистического анализа структуры позволили установить, что за период с января 2005 г. по декабрь 2009 г. на ОАО «ПО «Стрела» произошло изменение структуры затрат на производство изделия. Наибольшие изменения произошли в доле материальных затрат, она выросла на 17,63 процентных пункта при одновременном снижении доли затрат на оплату труда и отчисления на социальные нужды на 8,75 процентных пункта и доли амортизации и прочих затрат на 8,87 процентных пункта. Следовательно, при принятии управленческого решения руководству предприятия необходимо внимательно изучить и, возможно, провести перераспределение денежных средств

Индексный метод поэлементного анализа затрат на производство изделия в ФСА позволил сделать вывод: при принятии решения по управлению затратами особое внимание следует уделить элементу «Материальные затраты» как элементу, имеющему наиболее интенсивную динамику роста.

Получена статистически надежная модель для прогнозирования производственной себестоимости и экономических элементов затрат, образующих производственную себестоимость для предприятия обороннопромышленного комплекса, позволяющая предвидеть дальнейшее развитие исследуемого показателя. Статистически надежной моделью для прогнозирования производственной себестоимости, материальных затрат, затрат на оплату труда и отчислений на социальные нужды является ARIMAмодель, для амортизации и прочих затрат – модель экспоненциального сглаживания.

Проведен дисперсионный анализ, позволивший статистически оценить связь между производственной себестоимостью и видом технологической сборки.

7. Применение статистических методов для анализа временного ряда позволило сконцентрировать в руках специалиста специфическим образом обобщенную и приведенную в систему разнообразную статистическую информацию, которая позволяет принять оптимальные управленческие решения.

8. На творческом этапе решена задача выработки предложений по совершенствованию изделия: предложены варианты технологий изготовления узлов изделия: изготовление узла 1 и узла 2 поковкой (вариант, который предприятие использует на данный момент); изготовление узла 1 поковкой, узла 2 штамповкой; изготовление узла 1 поковкой, узла 2 отливкой; изготовление узла 1 штамповкой, узла 2 поковкой; изготовление узла 1 и узла 2 штамповкой; изготовление узла 1 штамповкой, узла 2 отливкой; изготовление узла 1 отливкой, узла 2 поковкой; изготовление узла 1 отливкой, узла 2 штамповкой; изготовление узла 1 и узла 2 отливкой.

9. На исследовательском этапе решена задача отбора оптимальных вариантов решений.

В работе автором приведена последовательность для управления себестоимостью, затратами, расходами, издержками:

– выдвинуть и рекомендовать варианты технологий изготовления выбранных изделий;

– выявить факторы, влияющие на себестоимость (затраты, расходы, издержки);

– рассчитать вероятность наступления «факторов»;

– разработать модели рисковых ситуаций на основе использования теории игр;

– принять управленческое решение по результатам анализа.

Применение данной последовательности позволит предприятиям (организациям, фирмам, компаниям) оптимизировать себестоимость.

Проведен сравнительный анализ производственной себестоимости единицы изделия при различных вариантах технологий изготовления изделия.

На основе применения статистических методов анализа вариации при обработке результатов метода экспертных оценок определены и количественно оценены факторы, влияющие на себестоимость, затраты, расходы, издержки для предприятий оборонно-промышленного комплекса: надежность, степень использования производственных мощностей, инфляция, что послужило информационным обеспечением моделирования рисковых ситуаций.

Экспертам предлагалось не только оценить вероятность факторов, предложенных разработчиком анкеты, но и внести в анкеты другие факторы, влияющие, по их мнению, на себестоимость, затраты, расходы, издержки и не учтенные разработчиком. Таким образом, в анкету были включены следующие факторы: состояние, наличие и эффективность использования средств производства (основных фондов); качество управленческого решения; инвестиции в производство; сроки изготовления.

На основе анализа мнений экспертов среди выделенных ими факторов значительное влияние на себестоимость, затраты, расходы, издержки оказывает фактор «качество управленческого решения» и фактор «состояние, наличие и эффективность использования средств производства (основных фондов)», менее существенное влияние – фактор «инвестиции в производство» и фактор «сроки изготовления».

Проведенное статистическое моделирование себестоимости производства изделия и прибыли на основе теории игр («дерева решений» и платежной матрицы) позволило разработать модели рисковых ситуаций с учетом определенных и оцененных факторов.

10. Предложенная методика комплексного применения статистических методов в функционально-стоимостном анализе позволила произвести прогноз себестоимости и ее основных составляющих, учесть несколько состояний среды функционирования предприятия и на основе этого построить модель управления себестоимостью, которая дает возможность принять оптимальное решение. Таким оптимальным решением для предприятия стал вариант изготовления изделия поковкой. Использование технологии изготовления штамповкой – оптимальный вариант в случае наличия уже имеющихся штампов и оснастки.

11. На рекомендательном этапе решается задача разработки рекомендаций по совершенствованию конструкции и процессов изготовления исследуемого изделия и принимается обоснованное решение по их реализации.

12. На этапе внедрения и контроля решается задача подготовки к серийному производству изделий, прошедших функционально-стоимостный анализ, ведется контроль исполнения. Рассчитывается оценка фактической экономической эффективности от реализации данных предложений.

13. Интеграция статистических методов в функционально-стоимостном анализе для управления себестоимостью, затратами, расходами, издержками на производство изделия в соответствии с поэтапной схемой ФСА позволила управлять себестоимостью, затратами, расходами, издержками и принимать оптимальные управленческие решения на основе выбора из рассматриваемых альтернативных вариантов. Развитие статистической методологии в проведении функционально-стоимостного анализа будет способствовать оптимизации затрат на производство продукции.

14. В работе доказано, что комплексное применение современного инструментария статистических методов в функционально-стоимостном анализе (программа для ЭВМ: Свидетельство № 2011611953) обеспечивает выявление устойчивых количественных закономерностей и статистическую оценку зависимости, позволяющих принимать оптимальные управленческие решения по улучшению материально-технического обеспечения предприятий, а также управлять производственными рисками при проведении технико-экономических расчетов.