Дипломная работа: Проект мероприятий по снижению себестоимости услуг в АО "Асфальтстрой" г. Москвы

Рассмотрим   резервы   снижения   себестоимости   продукции  на анализируемом Асфальтобетонном заводе.

Основным источником резервов снижения себестоимости промышленной продукции является увеличение объема производства за счет более полного использования производственной мощности предприятия. В 1999 году была пущена в действие 2-я установка «Машинери», которая на период освоения использовалась только на 1/3 своей мощности. Резерв увеличения выпуска асфальтобетона за счет полного использования оборудования «Машинери» - 25 тыс.тн.

Также неполно использовалась установка БРУ «»Штеттер» - из-за чего был недовыполнен план по выпуску бетона на 45,6 - 42,96 = 2,64 тыс.тн.

Резерв выпуска бетона при запуске оборудования на полную мощность составляет 8,6 тыс.тн.

При увеличении объема производства продукции возрастают только переменные затраты (прямая зарплата рабочих, прямые материальные расходы и др.), сумма же постоянных расходов, как правило, не изменяется, в результате снижается себестоимость изделий.

Рассмотрим  возможные  резервы  сокращения  издержек  на Асфальтобетонном заводе по каждой статье.

По статье «Материалы» потерь по зависящим от фирмы причинам нет. Материалы для производства асфальта и бетона поступают от поставщиков через весы АБЗ, где тщательно проверяют их вес с учетом влажности и усушки. Также в лаборатории АБЗ проверяют качество поступающих материалов на их соответствие ГОСТу. Сырье загружается в установки по производству асфальта и бетона строго на основании рецептуры с проверкой каждой порции лабораторией АБЗ. Лаборатория АБЗ тщательно следит за качеством выпускаемой продукции, так как в основном продукция реализуется для производства работ на объектах ЗАО «Моспромстрой» или постоянными покупателями. От качества асфальта и бетона зависит качество производства работ на объектах для фирмы в целом. Поэтому в последние годы продукция изготавливается без брака. Благодаря правильной маркетинговой политике фирмы «Асфальтстрой» сырье и материалы приобретаются по более низким ценам, чем у основных поставщиков по г. Москве. Поэтому резерв по статье «материалы» зависит только от внешнего фактора: изменение цен на рынке сырья.

По статье «Оплата труда» резервов также нет, так как заработная плата занижается до минимального уровня, вследствие того, что АО стремиться сохранить цены на продукцию на нужном уровне, несмотря на инфляцию.

Резерва сокращения расходов на содержание основных средств за счет реализации, передачи в долгосрочную аренду и списания ненужных машин нет, так как установки циклического метода производства асфальта, хотя и являются устаревшими, не могут быть полностью заменены на более производительные установки «Машинери», так как при низких температурах ниже   - 10 градусов Цельсия использовать установки «Машинери» запрещено, вследствие этого в зимний период асфальт производится только циклическим методом.

АО «Асфальтстрой» постоянно снижает затраты по накладным расходам за счет разумного сокращения аппарата управления, экономичного использования средств на командировки, почтово-телеграфные и канцелярские расходы, сокращения потерь от порчи продукции и ликвидации простоев. Но так как эта статья включает в себя охрану труда и технику безопасности, подготовку и переподготовку кадров, то АО к снижению затрат по этой статье подходит очень осторожно. Так в этом году на охрану труда на АБЗ израсходовано 143,9 тыс. рублей. В учебном центре «Эксперт» прошли переподготовку 12 человек, и обучено вторым (смежным) профессиям 32 человека. Эти затраты повысили себестоимость, но невыполнение этих мероприятий могло обернуться АО большим ущербом, чем экономия, которую получили бы по этой статье.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что основной резерв снижения себестоимости на АБЗ - увеличение выпуска продукции.

Величина резервов может быть определена по формуле:

Р↓С=Св-Сф=(Зф-Зд)/VВПф+Р↑VВП-Зф/VВПф,

где Св, Сф - соответственно возможный и фактический уровень себестоимости изделия; Зд - дополнительные затраты, необходимые для освоения резервов увеличения выпуска продукции.

I. Фактический выпуск асфальтобетонной смеси составляет 115,6 тыс.тн, резерв его увеличения 25 тыс.тн, фактическая сумма затрат на производство всего выпуска асфальтобетонной смеси 20294 тыс.руб. Дополнительные переменные затраты на освоение резерва увеличения производства продукции 25 х 149,76 = 3594. Определим резерв снижения себестоимости 1 тн. асфальта:

Р↓Сасф = (20294 + 3594) / (115,6 + 25) - 2388/140,6 = 23888/140,6 -20294/115,6 == 169,90 - 175,56 = -5,64 руб.

II. Фактический выпуск бетона составляет 42,96 тыс.тн, резерв его

увеличения 8,6 тыс.тн, фактическая сумма затрат на производство

всего выпуска бетона 7609 тыс.руб. Дополнительные переменные

затраты на освоение резерва увеличения производства продукции

 8,6 х 152,58=1312

Определим резерв снижения себестоимости 1 тн. бетона, используя ту же формулу, что и в предыдущем расчете:

Р↓Сбет = (7609 + 1312) / (42,96 + 8,6) - 7609/42,96 - 8921/51,56 -7609/42,96 = 173,02 - 177,12 = -3,92 руб.

Важнейшей  задачей предприятия является создание системы планирования и управления затратами.

Управление и планирование имеет в своей основе прогнозирование величины управляемого объекта.

В нашем случае объектом является масса затрат и, в частности, их удельный вес в объеме произведенной продукции.

В последнее время при планировании применяются методы логистического подхода к управлению производством.

Мы предлагаем производить прогнозирование затрат на планируемый период  одним из таких  методов методом  экстраполяции динамических рядов.

При планировании и управлении логическими активностями часто используются различные методы и модели прогнозирования. От точности и достоверности прогнозов потребительского спроса, расходования материальных ресурсов, уровня запасов и т.п. напрямую зависит эффек­тивность реализации практически всех логистических концепций. В практичес­кой деятельности используются различные методы прогнозирования в зависимости от требуемой точности (достоверности), объема и вида исходной информации и других факторов.

Прогнозирование является неотъемлемой частью различных ви­дов логистического планирования, стратегического, тактического, оперативного. Экономический прогноз позволяет установить возможные на­правления и различные варианты развития, а также помогает в выборе конкретных целей ее функционирования. Поэтому основ­ное назначение прогноза в логистике состоит в раскрытии тенден­ции изменения микро- и макрологистической среды и получения вероятностных количественных и качественных оценок динамики логистических активностей, необходимых персоналу менеджмента фирмы.

Для получения прогноза (уп) какого-либо параметра (у) объекта или процесса мы должны иметь определенную модель прогнозирования, которая использует рет­роспективную (прошлую) информацию за определенный интер­вал времени в прошлом (период наблюдения или глубина ретрос­пекции), информацию о параметре «у» в настоящий момент време­ни и иногда прогнозную информацию о внешней среде. Точность и достоверность получаемого прогноза уп будет зависеть от объема, точности и достоверности исходной информации, корректности применяемого метода (модели) и глубины прогноза.

В настоящее время насчитывается очень большое количество (около 200) различных методов прогнозирования, из которых по­давляющая часть относится к фактографическим, т. е. методам, использующим количественную информацию о прошлом поведе­нии объекта (процесса), - ретроспективную информацию.

В логистическом менеджменте чаще всего используются фактографические методы, для которых исходная информация имеет вид динамических (временных) рядов. Как правило, динамические ряды экономических или технико-экономических показателей, исполь­зуемые в логистике, имеют небольшое количество данных (точек), поэтому называются короткими динамическими рядами.

Изменения исходной ретроспективной информации носит слу­чайный (стохастический) характер, поэтому большинство мето­дов, применяемых логистическими менеджерами, для целей про­гнозирования (например, потребительского спроса), являются ве­роятностно-статистическими.

Прогнозирование с помощью экстраполяции основано на пе­реносе событий и тенденций (например, в изменении спроса, объе­мов выпуска продукции и объемов продаж), имевших место в про­шлом, на будущее. Методы экстраполяции в логистике применя­ются для так называемых эволюционных (медленно меняющихся) событий. Если прогнозируемые события, процессы и показатели могут в будущем изменяться скачками, иметь разрывы во времени и т.п. (так называемые «революционные» процессы), то применять методы экстраполяции нельзя. В то же время методы экстраполяции накладывают определенные ограничения на исходную информа­цию (по количеству данных, длине динамических рядов и т.д.).

Прогнозирование на основе экстраполяции динамического ряда одной переменной включает следующие этапы[1]:

¨     приведение исходной информации к виду, удобному для пос­ледующей обработки (сглаживание и выравнивание ретроспектив­ного ряда);

¨     выбор вида функции (аппроксимирующей зависимости для прогнозной экстраполяции);

¨     оценивание параметров аппроксимирующей зависимости;

¨     расчет прогнозных значений исследуемого показателя;

¨     оценка точности прогноза и расчет доверительных интерва­лов.

При разработке прогнозных моделей на основе экстраполяции большое значение имеет способ представле­ния исходных данных (ретроспективной информации) и процеду­ры их предварительной обработки.

К основным способам предварительной обработки исходной информации относятся сглаживание и выравнивание динамичес­кого ряда.

Сглаживание применяется для устранения случайных отклоне­ний (шума) из экспериментальных значений исходного ряда. Сглаживание производится с помощью многочленов, приближающих (обычно по методу наименьших квадратов) группы опытных точек.

Логистическое управление затратами предусматривает управление запасами материальных ресурсов так, как хранение излишних запасов резко увеличивает затраты на производство.

Не рассматривая различные системы управления запасами, произведем расчет экономически оправданного размера запасов.

Учитывая, что номенклатура применяемых материалов очень велика, расчет произведем по инертным материалам.

Одна из классических и наиболее распространенных на практике оптимизационных моделей управления запасами модель экономичного размера заказа (Economic order quantity — EOQ). Эта модель[2] (рис. 6) предполагает следующие допущения:

Рис. 4. Модель экономичного размера заказа

1.                 спрос (расход) является непрерывным, а интенсивность спроса  - const;

2.                  период между двумя смежными заказами (поставками) постоянен (tсз =tсп =const);

3.                 спрос удовлетворяется полностью и мгновенно;

4.                 транзитный и страховой запасы отсутствуют;

5.                 емкость склада не ограничена;

6.                 затраты на выполнение заказа (К) и цена поставляемой про­дукции в течение планового периода постоянные;

7.                 затраты на поддержание запаса единицы продукции в тече­ние единицы времени постоянные и равны h.

В строительной индустрии  на долю про­изводственных запасов приходится около 60%  оборотных средств,  40%  -НЗП и проч.  На предприятиях управление запасами часто сводится только к определению нормативов НЗП различных категорий.  Повышение эффектив­ности должно обеспечиваться также за счет применения экономико-матема­тических моделей управления запасами.

Период расчета запасов и принятая единица измерения времени долж­ны совпадать.  Это может быть день,  неделя, год и проч. По количеству рассматриваемых разновидностей ресурсов или продук­тов модели бывают однопродуктовые (i =  1)  и  многопродуктовые  (i = l,..,n). Затраты могут измеряться в любых денежных единицах - руб., $, у. е.  и проч.  Натуральные единицы измерения объемов (заказа, запаса, дефицита и  проч.)  зависят  от физической формы ресурса (шт.,  метры, тонны и проч.).

Здесь будут рассмотрены однопродуктовые задачи с расчетным перио­дом один год,  денежной единицей  рубль и натуральной единицей - тонна.

Основные параметры теории запасов

   t -  средняя  продолжительность  интервала (Order interval) между двумя очередными поставками ресурса, дни/заказ;

D - спрос (Demand per day), тонн/год;

Y - искомый размер заказа тонн/заказ;                          

h -   издержки   хранения   единицы   запасов   за   один   год, руб./тонн-день (Holding cost per unit per day);

К - затраты на оформление заказа,  независящие от объема  заказа,

руб./заказ (Setupcost per unit per day

При приведенном  минимальном наборе данных решается задача управ­ления запасами простейшего типа - однопродуктовая статическая модель с постоянным детерминированным спросом,  мгновенным пополнением запаса и отсутствием дефицита.

В такой  модели максимальный текущий запас ресурса Q (Maximum in­ventory) (мг/запас) совпадает с объемом только что поступившего заказа Y:

Q = Y= D*t.                                           

Запас равномерно,  с  интенсивностью D руб в день,  расходуется от максиального объема Q до нуля,  поэтому средний текущий запас Q' в любой день хранения  определится по формуле:

Q' = (Q+0)/2 = Q/2 (или Y/2)                                        

   Смысл задачи  о запасах сводится к определению такого размера за­каза Y = Y *, который поддерживает необходимый объем запасов с минималь­ными суммарными  расходами на оформление и хранение запасов,  руб./за­каз-день. Заказ Y* называется экономичным (оптимальным) размером заказа (Economic Order Quantity - EOQ).

В различных  вариантах решения объемы заказов могут не совпадать, поэтому соизмерение эффективности возможно только при расчете расходов на одинаковую единицу времен .

Суммарные затраты в рублях на единицу времени Z(Y) или STCU (Sub­total Cost per Unit time), необходимые для оформления и хранения запа­са, соответствующего заказу объемом в У единиц (кг), находятся по фор­муле:

                                                Z(Y) = K*D/Y + h*Y/2                                        

Поясним, что поскольку t = Y/D, фрагмент формулы D/Y соответству­ет делению постоянных расхода К на интервал заказа в днях.

На рис. 6 видно, что,функция Z(V) -; комбинированная, является объединением гиперболической зависимости затрат по оформлению K*D/Y (линия  Order) и возрастающей линейной зависимости затрат по хране­нию h*Y/2 (линия Holding). График совокупной функции затрат на обеспечение запаса Z(Y) выражается выпуклой (вниз) кривой (линия Total).

Видно невооруженным глазом, что минимум функции Z(Y) находится в той точке (в "низине"), где касательная к линии графика параллельна оси абсцисс, а следовательно тангенс угла между касательной и осью абсцисс равен нулю. Тангенс - это отношение приращения (положительного или отрицательного) функции к приращению аргумента, то есть первая производная. Таким образом, минимум функции Z(Y) определится при том значении Y, при котором производная  dZ(Y)/dY =0.

Продифференцируем функцию Z(Y), приравняем ее нулю и решим урав­нение. Корень уравнения обозначим Y*. Поскольку при величине заказа, равной Y*, обеспечивается минимум затрат, заказ в объеме Y* называется экономичным размером заказа.

dZ(Y)/dY =  (K*D/Y + h*Y/2)' =(K*D/Y)'+(h*Y/2)' =-KD/Y2+h/2. Приравняем к 0:

 - KD/Y2  + h/2 = 0.  

Умножим на Y2  

-KD + h Y2/ 2 = 0

KD = h Y2/ 2

                                          = EOQ                                   

формула экономичного размера заказа Уилсона.

В оригинале формула для экономичного размера заказа (EOQ) была получена Ф.У. Харрисом в 1913 г. Однако в теории управ­ления запасами она больше известна как формула Уилсона.

Оптимальное время между двумя заказами tсз * и количество за­казов за год N* будут соответственно равны

tсз* = Y*/D, лет;                                                                                                           N*= D/ Y*и

Важную роль в теории управления запасами, в частности в клас­сической модели EOQ, играет определение момента заказа (tз) или точки заказа/перезаказа (Reorder point — ROP), т. е. достижение при расходовании запаса со склада такого уровня (Qз), когда необ­ходимо делать заказ.

Точка заказа может быть определена для классической модели с использованием параметра λ, интенсивности спроса по формуле[3]

                                                               ROP= Qз= λ*tзп 

Величина времени запаздывания поставки (tзп) в закупочном менеджменте соответствует ведущему времени выполне­ния цикла заказа.

Необходимо отметить, что EOQ модель мало чувствительна в определенных пределах к ошибкам в исходной информации или неточности прогнозирования спроса. Это объясняется пологим ха­рактером (малой кривизной) графика общих затрат в области оп­тимального размера заказа.

Классическая EOQ модель является идеализированной схемой, иллюстрирующей процесс управления закупками и запасами (оптимизации) при полностью детерминированных параметрах. На практике постоянно приходится сталкиваться с различными ситуациями, вызывающими неопределенность параметров спроса, заказа и поставок.

Если предположить, что параметры управления запасами ROP, Y* = EOQ, tсз были определены для классической модели при средней интенсивности спроса λ, а реальный спрос является случайной величиной, распределенной по нормальному закону, то плотность распределения величины ROP укладывается в диапазон (ROP — Зσ, ROP + Зσ) — по правилу «шесть сигм» .

Неопределенность исходных параметров систем управления запасами вызывается многочисленными рисками, например, в сроках доставки продукции, объемах поставок, качестве, ассортименте; рисками, связанными со стихийными бедствиями, возможностью хищений, пожаров, естественной убыли и т.п. Связанная с этими причинами неопределенность также может вызвать явление дефицита, причем неопределенными могут быть все параметры модели управления запасами или их отдельные комбинации.

Для элиминирования возможности возникновения дефицита создают страховые (гарантийные) запасы. Тогда для модели EOQ величина точки заказа будет равна

                                                         ROP = Qз + Qстр                                      

Для прогнозирования удельных затрат воспользуемся методом  экстраполяции динамических рядов Брауна[4], для чего построим таблицу затрат на один рубль произведенной продукции по полугодиям (таб. 26).

Таблица 26

На основании этой таблицы построим график тенденции развития динамического ряда.(рис 5.)

Рис.5. График тенденции развития динамического ряда.

Анализ графика показывает, что тенденция развития динамического ряда может быть описана уравнением прямой

Для расчета коэффициентов а0 и а1 составим систему уравнений 

                                                    nа + в∑t = ∑y                     

      а∑t + в∑t² = ∑ty

Для решения полученной системы нормальных уравнений составим вспомогательную таблицу.(табл.27.)

Таблица 27

Вспомогательная таблица для решения системы уравнений

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9